>> 浙商證券-信用與策略的基石：銀行主體評分&債券組合策略數(shù)據(jù)庫-230214
| 上傳日期： |
2023/2/14 |
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| 1135KB |
| 格式： |
pdf 共12頁 |
來源： |
浙商證券 |
| 評級： |
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作者： |
高宇 |
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銀行財務(wù)風(fēng)險評估模型囊括了272家發(fā)債銀行，其中50家已形成系統(tǒng)的微觀深度數(shù)據(jù)庫，包括400張圖表拆解，更多銀行微觀數(shù)據(jù)仍在持續(xù)更新中。
債券組合策略數(shù)據(jù)庫中我們首次提出組合曲線&配置利差概念，根據(jù)定價特征與宏觀背景加工處理，同時結(jié)合經(jīng)驗(yàn)判斷，形成全面的估值策略框架，共涉及40余張動態(tài)圖表，深度解析組合策略及倉位判斷。
銀行財務(wù)風(fēng)險評估模型
商業(yè)銀行定量財務(wù)基本面分析從以下四個維度展開：盈利能力、資本狀況、資產(chǎn)質(zhì)量、流動性。商業(yè)銀行的定性分析主要從經(jīng)營環(huán)境、業(yè)務(wù)經(jīng)營結(jié)構(gòu)、風(fēng)險管理與公司治理水平、外部支持四方面展開。在定量財務(wù)指標(biāo)得分基礎(chǔ)上，通過銀行類型、所在區(qū)域經(jīng)濟(jì)狀況以及實(shí)際經(jīng)營情況進(jìn)行調(diào)整打分，得到最終的信用評分結(jié)果。
銀行財務(wù)風(fēng)險評估模型對272家銀行債發(fā)行主體（已剔除數(shù)據(jù)缺失的主體）進(jìn)行信用評分，從定量財務(wù)分析與定性經(jīng)營能力兩個方面構(gòu)建了適用于銀行業(yè)的信用評估體系。
信用評分結(jié)果一方面通過總分來對比各銀行的信用資質(zhì)差異，另一方面也可通過得分結(jié)構(gòu)尋找銀行的個體特征，結(jié)合經(jīng)濟(jì)周期在不同時期關(guān)注差異化的核心指標(biāo)。
銀行微觀深度數(shù)據(jù)庫
銀行債主體信用研究應(yīng)采取自下而上的方式，從細(xì)分?jǐn)?shù)據(jù)與指標(biāo)中判斷其下一階段的信用狀況，因此我們搭建了銀行微觀深度數(shù)據(jù)庫：
囊括50家發(fā)債銀行全維度微觀數(shù)據(jù)庫（更多銀行數(shù)據(jù)庫持續(xù)更新中），包含財報數(shù)據(jù)、貸款結(jié)構(gòu)、存款結(jié)構(gòu)、投資結(jié)構(gòu)、財務(wù)指標(biāo)等模塊，近20年歷史數(shù)據(jù)形成時間序列，構(gòu)成自下而上的基本面分析手冊。
財報數(shù)據(jù)：拆解財報近100個核心科目，可用于歸因分析。貸款結(jié)構(gòu)：可用于貸款資產(chǎn)質(zhì)量解構(gòu)。存款結(jié)構(gòu)：可用于分析存款質(zhì)量、核心負(fù)債依存度等。投資結(jié)構(gòu)：用于投資資產(chǎn)質(zhì)量分析。財務(wù)指標(biāo)：①盈利能力分析指標(biāo)：成本收入比等13個指標(biāo)；②資本充足性分析指標(biāo)：資本充足率等6個指標(biāo)；③資產(chǎn)質(zhì)量分析指標(biāo)：不良率等16個指標(biāo)；④流動性分析指標(biāo)：高流動性資產(chǎn)占比等10個指標(biāo)；⑤資產(chǎn)負(fù)債結(jié)構(gòu)分析指標(biāo)：最大單一貸款/資本凈額等9個指標(biāo)。
組合策略數(shù)據(jù)庫
純債策略通常圍繞以下四原則展開：①經(jīng)濟(jì)周期&政策周期判斷；②估值趨勢評估；③組合策略把握；④自下而上的信用策略與標(biāo)的選擇。我們首次提出組合曲線&配置利差概念，根據(jù)定價特征與宏觀背景加工處理，同時將經(jīng)驗(yàn)判斷運(yùn)用于絕對估值周期下的歷史分位數(shù)中，形成全面的估值策略框架。
?、俳M合曲線：將存量債券的期限進(jìn)行區(qū)間劃分，以關(guān)鍵期限的收益率均值、根據(jù)期限結(jié)構(gòu)的邏輯構(gòu)建了對應(yīng)的組合曲線，通過組合曲線形態(tài)可判斷策略類型。
?、谂渲美睿航Y(jié)合配置利差曲線形態(tài)及其歷史分位數(shù)表現(xiàn)，可以根據(jù)相對估值的變化來調(diào)整倉位，最終得到下一階段的組合策略及倉位構(gòu)成。
③波動率：從歷史復(fù)盤中發(fā)現(xiàn)，波動率大趨勢通常領(lǐng)先于收益率，可作為曲線走勢判斷的前瞻性指標(biāo)。
?、躖TM及其分位數(shù)：首先選擇恰當(dāng)?shù)哪繕?biāo)上限，目標(biāo)值根據(jù)估值周期的邏輯確定，本輪我們設(shè)置目標(biāo)值為2021年4月。自目標(biāo)值所在日以來的歷史分位數(shù)水平反映了估值修復(fù)的程度，可用于配置盤入場時間的判斷。
⑤期限利差、期限結(jié)構(gòu)、等級利差：分別判斷久期策略、騎乘策略、信用下沉策略等。
⑥銀行債估值數(shù)據(jù)：包含普通金融債、二級資本債、永續(xù)債等YTM、利差數(shù)據(jù)，同時分析其分位數(shù)水平，以對不同品種債券估值周期進(jìn)行判斷。
風(fēng)險提示
數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)口徑偏差風(fēng)險；中小銀行超預(yù)期信用風(fēng)險事件
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