南京银行——低估值的优质银行(上)

来源：雪球App，作者： 做一条有梦想的鱼，（https://xueqiu.com/1655298556/180977064） 研究报告 结论：是一家风控能力较强，资产质量认定严格，拨备充裕，资产质量在整个银行业中都处于前列的银行。公司的盈利能力也不错，2020年的RORWA为1.36%。但是公司也存在着负债成本高，信用卡风控能力较弱的问题。总的来说，考虑到公司目前的盈利能力和PB水平，是值得拥有的(这句话比较主观，不构成投资建议)。 下文的word版目前有14200多字，共37页，可以等有时间的时候再看。下图是整个文章的结构图。 第1章 简介 成立于1996年，是继深圳、上海和北京之后的第四家城市商业银行。公司2007年登陆A股，发行价为11元，市盈率为22.45倍，市净率为5.09倍（按照目前A股银行的估值，这么高的估值是多么的难以想象呀）。 公司目前(2020年半年报)的总股本为100.07亿，总资产为1.46万亿，归属上市公司普通股股东净资产从2006年的26.11亿元增长到目前的916亿，净资产的年均复合增长率为26.7%。公司最近几年的分红比例为当年归属母公司普通股东净利润的30%以上，从上市之初(包括上市那次)到目前，公司总共从资本市场融资312.96亿，现金分红为201.2亿元。 公司前10大股东合计持股为56.27%，如图1.1所示。按照股东类别，将公司分为国有持股、外资持股以及基金持股，各持股比例如图1.2所示。 图1.1 公司前10持股 图1.2持股占比 公司业务主要在南京市以及江苏地区，这可以从营业收入以及信贷投放可以看出端倪。 公司的江苏省及南京市营业收入占总营业收入占比如图1.3所示，2020年营业收入结构请看图1.4。 图1.3 江苏省及南京地区营业收入占比 图1.4 公司2020年营业收入结构 公司在南京市和江苏省的信贷投放分别占总信贷投放的比例如图1.5所示，信贷投放区域结构如图1.6所示。 图1.5 江苏省及南京地区信贷投放占比 图1.6 2020年信贷投放区域分布 由于公司将近1/3的信贷资产都投向南京市，考虑到公司表内较多的非标资产，使得投入南京市的信贷规模只会更大，这些原因使得南京市的经济情况直接决定了公司的资产质量以及盈利情况。根据《2020年南京市经济运行情况》报告，南京市的GDP为1.48万亿，同比增长4.6%(超过全国平均水平的1倍)，跻身全国大中城市十强，图1.4是南京市的经济结构及其增速，南京市具体经济情况请查看《南京市2020年国民经济和社会发展统计公报》。 图1.7 南京市GDP及其增速 第2章 公司战略发展情况 公司目前有两大发展战略，对个人客户为“大零售”战略，对公客户为“交易银行”战略。大零售战略是在2015年实施的，实施的原因与整个银行业所面临的困境是一样的，即过去躺着挣钱的日子一去不复返了(对公客户单笔金额大，但是收益率低和坏账率高，个人客户单笔金额小，但收益率高和坏账率低)。交易银行业务具有弱周期和高粘性的特点，公司的交易银行战略是2017年启动的，这个也是银行业对公客户的发展方向，对交易银行业务不怎么了解的请看我之前写的文章《硬核——什么是银行的交易银行业务》。 2.1 大零售战略 大零售战略的探讨主一方面是从公司为不同类型的客户提供的资产管理服务进行探讨(银行的负债侧)，另一方面是公司对零售客户提供的贷款进行探讨(资产侧)。 公司在2020年启动大零售2.0以来，搭建“私行客户－财富客户－基础客户－互联网客户”的分层管理架构，以便为不同层级的客户提供不同的服务。 互联网客户主要是公司的直销银行“你好银行”产生的。由于拥有互联网的基因，从而这些客户差不多都是年轻客户，这为公司的网络消费金融打下了客户基础。“你好银行”服务互联网客户已突破2100万户。 对于非互联网客户，公司提供了财富管理业务。对于财富管理这块公司主要做了4点。第一点是丰富理财产品，满足不同客户的需求(有些客户追求稳定的收益，有些客户追求高收益)。第二点是通过游戏互动(在下面讲N card的时候会涉及)、客户转荐(类似于)等互联网新型营销方式获取客户、活跃客户以及留住客户。第三点就是探索空中理财室(类似于网络直播介绍理财产品)等线上服务场景，开展细分客群名录，提升客户黏性。第四点就是开展投资者教育活动，调整存款结构。 对于高净值客户，公司启动私行业务2.0改革，强化私人银行中心建设，上线手机银行私人银行专区一期功能，开发上线个人合格投资者手机银行认定功能，启动私人银行增值服务线上权益平台建设。 的零售业务相对来说起步较晚，客户规模较少，将零售客户数量做大是公司以后管理客户资产或者给客户提供贷款的基础，图2.1是南京银行的客户数量的增长情况。 图2.1 客户数量情况 在图2.1中(2021.Q1的增长数据是年化的)，公司的中高端客户保持较快的增长，但是与行业龙头公司还是存在较大差距，2020年行业龙头的财富管理数据请看文章《的财富管理》。目前银行业对财富管理业务以及高净值客户的获取都无比重视，公司的发展思路是没有问题的，就看公司如何执行了。 对于资产侧，主要是按揭和消费贷，由于集中度的考察，按揭这块儿的天花板比较明显，从而公司在资产侧主要发力消费金融。消费金融这块则是重点发力信用卡业务，最近新出的N card就是最好的证明。N card是今年3月2号面向市场的(来自《南京银行N Card信用卡新品发布会成功召开》)，在一季报发布的时候，公司N card申请量就达到了17.97万张，今年一季度信用卡发卡量为26.64张，超过2020年全年的20.71万张。 N card为吸引客户，资格审查不严(在卡圈也被称为“放水卡”)，下卡之后的额度为1万~5万不等。N card为留住客户，采取了类似王者等级的游戏玩法，随着用户消费、分期以及推荐得越多，等级就越高，享受的权益也就越多，具体情况请看图2.2。 图2.2 N Card等级与权益 但是正因为N card为吸引客户，采取了放水的方式，这使得我对公司信用卡的贷款质量有深深地担忧。根据2020年信用卡的经营数据“信用卡实现透支余额46.35亿元，信用卡不良率2.14%”，这说明公司信用卡风控能力很弱，在N card大幅放水以及信用卡业务快速发展中，公司如何去提高风控能力，这是公司需要着重解决的。 2.2交易银行战略 公司交易银行的战略发展历程请看图2.3。 图2.3 交易银行业务的发展历程 从图2.3可知，公司目前的交易银行业务还处于初级发展期，业务规模还不大。经过这几年的发展，公司将组织架构调整到位，正在将交易银行业务向数字化和线上化发展，以便以后能够自动地获取和管理客户。公司2020年明确了现金管理、供应链金融、贸易融资和跨境金融四大业务发展方向，其中又以现金管理和供应链金融为重点发力方向。 有现金管理需求的客户一般都是中大型客户，而大中型客户一般都是供应链的核心企业，这为企业供应链金融的发展打下客户基础。 第3章 财务分析 图3.1是2018年到2020年的利润表关键科目同比增长情况。需要说明的是，由于2019年实施新的会计准则，将交易性金融资产利息收入计入投资收益中，从而导致2019年的利息收入以及投资收益变化幅度较大，使得利息净收入以及投资收益的同比失去了参考价值。2020年虽然需要将信用卡分期收入从手续费收入计入利息收入，但是由于公司的信用卡贷款额很少，从而同比数据具有较大的参考意义。 图3.1 利润表科目变化图 由图3.1可知，公司2020年营业收入同比降幅较大，主要是投资收益对公司营业增长起着负面作用（由于新的会计准则将交易性金融资产收益都计入投资收益，而公司目前持有大量的交易性金融资产，从而无论是目前还是以后，只要公司的资产结构不发生改变，都会出现投资收益波动较大，带动营业收入大幅度波动）。营业收入中的利息净收入以及手续费收入保持较快的增长，而且这两个科目比较稳定，可以说是营业收入的稳仓石。由于投资收益随市场变化幅度较大，从而在营业收入分析中不对该科目进行分析。 对于公司的支出项，业务及管理费增长10.35%主要是公司加大了的投入(2020年投入7亿元左右)，信用减值损失投入增幅为5.03%，一方面虽然2020年新冠疫情爆发，但是由于江苏省受疫情影响较少而且及时复工复产，疫情对该省经济发展影响相对较少，另一方面为的风险管控相对较好。 净利润增速为5.12%，好于行业平均水平的，主要是因为公司具有较好的风险管控能力，使得减值损失计提相对同行较少。 公司2020年的营业收入中，净利息收入占比为68.75%，手续费及佣金净收入占比为14.41%，投资收益占比为14.49%，公司的投资收益之所以占比比较高的原因是公司买入较多债券，而且该债券是以交易为目的，公司营收结构如图2.1所示。 图3.2 公司营收结构 在图3.2中，之所以公司2019年的投资收益大幅度增加，原因是公司执行新的会计准则，导致公司需要将收益计入投资收益的债券数量大幅度增加(也就是“交易性金融资产”增幅较大)，下面只分析营业收入中的净利息收入与手续费及佣金收入。 3.1 净利息收入分析 净利息收入主要是看公司的净息差，而净息差是由资产端收益以及负债端成本共同决定，图3.1.1是公司资产端收益率、负债端付息率以及息差变化情况(注意，2019年实施新的会计准则，使得交易性金融资产从生息资产中剔除，但此处没有回溯，故图3.1.1仅做参考)。 图3.1.1 公司利率变化情况 在图3.1.1中，生息资产收益率与付息负债付息率的变化几乎同步，净利差随着降息而下降随着利率回升而微增，而NIM却是下降之后保持稳定，NIM变化趋势与净利差不一样的原因是公司的付息负债规模比生息资产要高，具体数据请看图3.1.2。 图3.1.2 的资产与负债 3.1.1 生息资产分析 根据2020年年报显示，公司生息资产中，贷款以及债券投资之和占生息资产的总比例达到了87%，从而生息资产分析主要对贷款以及债券投资进行分析，图3.1.3是贷款以及债券投资在生息资产中占比随时间变化的曲线图。 图3.1.3 贷款及债券投资在生息资产中的占比 在图3.1.3中，2015年前，由于中国经济产能过剩，实体经济困难，从而银行业为了规避风险将资源投向了金融市场，形成资产在资本市场空转，没投向有信贷需求的实体经济。在2015年，中央提出供给侧结构性改革，压降过剩产能，让僵尸企业退出市场，随着实体经济的逐步复苏以及银保监会要求银行回归本源为实体经济服务，公司信贷投放逐渐增加。在2020年，公司的信贷投放达到47.63%，达到近几年的最高水平，并且成功超越债券投资，保持稳步上升的态势。 贷款分析 首先是对公司的贷款进行分析，图3.1.4就是公司各贷款的规模以及利率。 图3.1.4 各贷款及其利率 由图3.1.4可知，2014年左右，对公贷款以及个人贷款的贷款利率相差无几，但是由于个人贷款的贷款量更少，需要更多的客户经理去处理个人贷款的贷款申请，从而公司更加乐意给公司发放贷款。但是随着企业贷款信贷成本的增加、的发展以及个贷利率的回升，一方面使得银行对公业务的资产的收益率在降低，另一方面在个贷成本大规模下降以及营业收入的提升，使得银行个贷业务资产收益率比对公贷款要高，结果就是公司加大个贷业务的投入，图3.1.5就是对公贷款与个贷占比的变化图。 图3.1.5 对公贷款以及个贷占比 图3.1.5中，由于2020年爆发了新冠疫情，在国家复工复产和为中小企业发放纾困资金的号召下以及个人贷款违约率的提升(由于疫情期间没有工作，有些月光族失去了经济来源，导致信用卡以及消费贷款的不良率增加，这也从侧面说明了储蓄的重要作用)，使得公司个贷投放减慢。但是疫情过去之后，公司个贷业务最终投放占比将要达到总贷款的多少，这个就不好确定了，因为个贷业务不像对公贷款，很少能产生派生存款。 接下来就是对公司的信贷投放按照投放区域进行分类，图3.1.6就是公司2016年至今的投放情况。需要注意的是贷款金额使用的是集团口径，但各地区的不良贷款没有找到集团口径，从而使用母行口径来代替。 图3.1.6 分地区贷款情况 图3.1.6说明，在2006年的时候，银监会在银行满足一定条件下是可以进行异地扩张的，城商行在这几年进行疯狂的扩张，的异地机构也是这时候开起来的，但是在2011年之后，银监会出于风险方面的考虑，基本上已经暂停了城商行异地扩张，让城商行回归本源，服务好本地企业，这也是南京银行在江苏省内贷款占比不断增加的原因。 由于中国中小企业具有“五六七八九”的典型特征，贡献了50%以上的税收，60%以上的GDP，70%以上的技术创新，80%以上的城镇劳动就业，90%以上的企业数量，是国民经济和社会发展的生力军，是扩大就业、改善民生的重要支撑。正是基于中小微企业的重要性，银保监会对银行的小微企业重点是普惠型小微企业贷款有一定的考察指标，那么公司目前的对公贷款中小微企业以及普惠型小微企业的贷款结构是什么样的呢，图3.1.7展示这种贷款结构。 图3.1.7 企业贷款结构 图3.1.7中，2020年小微型企业贷款在总贷款中的占比为42.25%，虽然其中的普惠型小微贷款仅为10.68%，但是最近几年的增长势头较好。目前普惠型小微企业贷款对于公司来说资产定价比较低，按照公司2020年年报披露，公司普惠型小微贷款利率仅为4.88%，比对公贷款利率的5.6%要小0.72个百分点。按照一般的常识，普惠型小微贷款的信贷成本要高于除普惠型小微贷款之外的小微企业贷款，并且银行的人力成本也相对更高。从市场经济的角度来说，按照目前普惠型小微贷款的利率，如果央行对负债端没有一些利率优惠的政策，银行是不太乐意干这生意，图3.1.8就是小微贷款的说明。 图3.1.8 2020年小微企业贷款的资产陈述 银行的贷款分为对公贷款和零售贷款，对公贷款主要集中在“租赁和商务服务业”、“批发和零售业”和“制造业”中，这3个行业的信贷投放在2020年占到对公贷款的65.41%，具体金额以及变化情况如图3.1.9所示。 图3.1.9 对公贷款前三行业占比 正是因为前3行业在对公总贷款中占比较大，从而对公贷款质量主要由这三个行业决定(需要注意的是并不是其他行业不重要，其他行业只要出现大规模不良贷款，公司总的不良贷款也会飙升，从而其他不良贷款也需要看，只不过没这三个行业这么重要，切记切记)。 图3.1.10 前三行业的不良贷款率 图3.1.11 前三行业贷款在总贷款占比中的变化 首先是对制造业进行分析，公司2020年制造业的贷款规模增长幅度为23%，不良贷款率从年初的2.44%骤降到0.82%，降幅之大不可谓不瞠目结舌。出现这种情况觉得有两种原因：第一种原因可能就是企业在调节不良率，因为三包集团的坏账计提，使得公司租赁与服务业的不良增幅较大，公司为了控制总的不良率，使得制造业的不良贷款生成率降低；第二种原因就是随着银行业加大对制造业的信贷投放以及制造业转型升级的发展，公司持续加大先进制造业的投放，使得不良贷款率降低。对于这两种原因我还是倾向于认为公司实在调节不良贷款率，至于是哪种结果就可以询问公司管理层或者等半年报出来。 再者就是批发与零售业，该行业的不良贷款率是一直处于较高水平，去年疫情，很多店面都关闭了，所以该行业的不良贷款率有一定的增加。但是该行业的不良贷款率在什么时候会降到相对低点，这个还需要观察。 最后是租赁与商务服务业，这个行业是目前大多数银行的发力点，占到信贷资产的10%以上，也不例外，2020年该行业贷款占到总贷款比重的25%以上，但是2020年不良贷款率上升了0.52%，不良贷款额增加了12亿，原因可能是公司将三胞集团的贷款纳入了不良。按照公司2020年业绩发布会的介绍，公司处理三胞集团的不良贷款将使用非常规的核销方式，即用债务重组来盘活不良贷款。 零售贷款主要是消费贷款、按揭贷款、经营性贷款以及信用卡贷款，这些贷款中以消费贷款和按揭贷款为主，其在个人贷款中的占比变化如图3.1.12所示。 图3.1.12 零售贷款结构 在零售贷款中，按揭贷款的占比减少的趋势以及消费贷款增加的趋势都在减弱，这与2020年新冠疫情有关。因为疫情期间，消费能力以及还款能力减弱，使得公司消费贷款的占比相对2019年微降，而不良贷款率确比2019上升了0.27个百分点。按揭贷款虽然收益率较低，但是按揭贷款的资产质量较好，2020年的按揭贷款不良率为0.47%，仅比2019年上升了0.15个百分点。经营性贷款占比在不断增加，但是在个贷中占比还是相对较少。图3.1.13是2020年个贷中各种贷款的占比以及不良率。 图3.1.13 个贷中贷款结构以及资产质量 3.1.2 付息负债 公司的付息负债中主要为存款和债券，根据2020年年报，存款与债券在付息负债中的占比达到了84.9%，其占比的变化如图3.1.14所示。 图3.1.14 存款与债券占比 按照监管的要求，同业负债在付息负债中的占比不能超过1/3，从而从长期看存款的增长情况决定了资产扩张的速度，故而只对存款情况进行分析。 存款分析 分析存款主要分析存款的数量与质量。数量则主要看存款在生息资产中的占比以及总存款的增长速度，质量则是看同时期各银行的付息成本以及活期存款在总存款中的占比。 首先分析存款的数量，图3.1.15与图3.1.16则是存款在付息负债中占比以及总存款的变化图。 图3.1.15 存款在付息资产中的占比 图3.1.16 存款增速的变化 从图3.1.15与3.1.16中可知，的存款在付息负债中的占比保持在68%左右，比较稳定，保持在相对较高水平。由于坚持客户下沉，从而存款在付息负债中的占比比较高，与国有大行类似，对常熟银行有兴趣的可以看我之前发的文章《常熟银行：演绎了农商行发展的必由之路》。的存款占比在逐渐增加并且存款的增速也保持在较高水平。存款在付息负债中保持较高水平或者存款的增速比较快，有可能是银行在高息吸储，从而需要对存款的质量进行分析。存款质量分析主要看存款中活期存款的占比以及同一时期各个银行的存款利率。具体请看图3.1.17与图3.1.18。 图3.1.17 存款利率的变化 图3.1.18 活期占比的变化 从图3.1.17与图3.1.18可知，的存款成本处于较高水平，2020年的付息率在2.5%左右，与之对应的是活期存款占比很低，不到30%。正是因为公司的负债侧成本较高，从而一方面拉低了公司的净息差，使得公司的净息差不到2%，另一方面使得公司的信贷需要投放至较高风险的资产处，但是由于南京银行的风险管控比较好，从而还是能够活得比较滋润。由于活期存款占比较高，使得公司存款的付息成本较低，所以宁波银行的存款占比保持高位，但是存款的付息成本较低，从而构成了宁波银行的护城河，这也是为何南京银行与宁波银行估值差距的原因之一。需要说明的是的存款付息率也较低，但是存款占比也很低，所以公司的存款成本较低可能是一方面公司客户相对下沉，产生一定得活期存款(但公司风险管控能力不行，从而坏账多)，另一方面是存款占比低。 3.2 手续费及佣金净收入 手续费及佣金净收入基本上都是中间业务收入，银行获取这样的收入不用或者基本不用承担风险，而且手续费及佣金收入从一定程度上反映出了客户的粘性。在2020年年度报表以前，绝大数银行将信用卡的分期手续费计入到该科目中，从而在一定程度上导致了该科目的虚高。之后监管部门要求银行将信用卡分期收入都计入利息收入中，从而横向比较2020年银行年报中的手续费及佣金净收入占比就有意义了。图3.2.1就是银行手续费收入占比情况。 图3.2.1 各银行中收占比情况 从图3.2.1可以知道，和的中收占比是远远高于其他银行，可以说这是其他银行学习的榜样。主要在区域经营的银行中，的中收占比排在前列，说明公司在长三角区域的综合化服务能力具有一定的优势。 的信用卡透支额度一直比较少，直到2019年才发力，目前公司的信用卡透支额度不到47亿，在整个贷款中的占比更是不到0.7%(公司以大零售为战略，信用卡的发卡量肯定是会上去的，Ncard的火爆就是一个证明，只不过南京银行的信用卡不良贷款率比较高，2020年为2.14%，说明公司对信用卡业务并没有一个良好的风控，这个是投资者需要注意的点)，这导致手续费分期收入占比很少，从而以往手续费的占比变化图就能够有一定参考意义。 图3.2.2 手续费及占比 由图3.2.2可知，公司的手续费占比的波动是比较大的，一方面是因为营业收入的增幅比较大而手续费收入没有跟上营业收入的变化(2019年的中收占大幅下降就是中收增速比营收增速慢的缘故)，另一方面则是因为公司为了扩大业务，导致手续费的成本在某些年度波动较大。图3.2.3是公司手续费收入、手续费支出以及手续费净收入金额的变化情况，图3.2.4则是手续费及佣金收入的具体详情。 图 3.2.3 手续费变化图 图3.2.4 手续费收入详情 由图3.2.3可知，公司在2017的营业收入出现下滑，原因应该是落实国家金融服务减费让利政策导致的，再有图3.2.4可知，营收减少最主要原因就是“代理与咨询业务”出现较大降幅(的该科目可能与“息转费”有关)。在2020年，公司中间收入主要是由“债券承销”和“代理与咨询业务”业务贡献，从而下面主要看这两个业务。 3.2.1 债券承销业务 “债券承销”主要是跟银行的投资银行业务有关，由于现在的分业经营理念，银行的投资银行业务主要是非资本市场类的投行业务（如债券承销、财务顾问、财富管理、资产证券化等）。 2020年的债券承销总金额为2145.3亿元，其中非金融债券承销总金额为1583亿元，关于债券承销的具体情况请看图3.2.5。 图3.2.5 债券承销 债券承销一方面可以给银行带来中间业务收入增加企业的客户粘性，但更为重要的是承销债券的钱会给银行带来大量的短期活期存款或者较多的长期定期存款。 3.2.2 代理与咨询业务 代理与咨询业务可以分成代理和咨询业务，对于咨询业务年报中披露得比较少，我对这个业务也不怎么了解，所以就不妄加评论了。对于代理业务这块，南京银行不仅将代理销售基金、信托和保险等代理放在该科目下，而且将代客理财收入也放置在该科目下。对于代理销售这块，南京银行目前的业务量比较少，图3.2.6是南京银行2020年的代销金额，由于代客理财业务与南京银行的大零售业务密切相关，所以接下来主要分析这块儿。 图3.2.6 2020年代销金额 代客理财这块一方面是看银行目前的存量以及以后的增量，存量理财的金额使用的是结构化主体中显示的理财金额，具体金额及其变化请看图3.2.7。 图3.2.7 理财产品变化图 由图3.2.7可知，理财产品在经历一轮爆发期之后，随着资管新规的出台，产品余额在逐步下降，随着理财产品结构逐步调整到位，理财产品的规模将会上升，这个判断主要是根据大零售战略的实施，导致公司的基础零售客户数以及中高端客户数都大幅增加，具体数值请看图3.2.8。 图3.2.8 零售客户相关数据 由图3.2.8可知，公司的零售基础客户从2017到2020年增长了66%，其中高端客户数增长了将近一倍，零售客户数的快速增长为公司的零售贷款增长奠定了基础。但是公司零售业务也存在一个问题，即公司的AUM增长主要来源于存款的增长，而不是理财或其他业务的发力，再结合公司较高的零售存款较高的付息成本，可以推测公司很有可能是通过高息揽储的形式大幅度增加零售客户数以及AUM规模，从这个侧面可以看出公司零售业务负债端的发展还比较粗糙。 3.3 表内非标投资 先将数据表格列出来，如图3.3.1所示。 图3.3.1 非标资产的相关数据 对图3.3.1进行说明，金融投资额在2019年之前就是“以公允价值计量且其变动计入当期损益的金融资产”、“可供出售金融资产”、“持有至到期投资”以及“应收款项类投资”之和，在2019年之后就是金融投资下的所有会计科目数额之和。在2019年实施新的会计准则之后，交易性金融资产不再计入生息资产中，从而为了方便数据统一，将平均值加回生息资产中。非标资产是将债券投资中的“信托及资产管理计划受益权、银行间市场资金联合投资项目、证券投资基金和权益类投资”。 图3.3.2 债券投资占比与非标投资占比 由图3.3.2可知，虽然非标资产在生息资产中的占比在逐年缩小，但是2020年的非标占比依然高达总生息资产的16%以上，在新冠疫情爆发以及表外非标的情况下，不可谓不令人担心。不过公司2020年披露了表内非标的情况，具体请看图3.3.3。 图3.3.3 债券投资的资产质量情况 注意，图3.3.3中列示的关注率以及不良率是包括债券投资中的国债或者同业存单的，而这些资产风险较少，故而产生关注类贷款以及不良贷款绝大部分来自非标资产，依据这个逻辑就可以对非标资产的质量进行估计，图3.3.4是估计结果，注意：由于交易性金融资产没有不良资产的说法，从而下图中的非标资产为债权投资以及其他债权投资中的“信托及资产管理计划受益权”。 图3.3.4 非标资产质量 从图3.3.4可知，2020年表内非标广义不良率的最大值为0.789%，一方面说明南京银行的非标资产经受住了疫情考验并且没有通过表内非标隐藏不良，从另一个角度也说明南京银行的风控能力确实强。 3.4 业务及管理费 的业务及管理费请看图3.4.1，由图可知，业务及管理费中薪酬和开展业务的费用总共占了业务及管理费的90%以上。由于业务费用比较复杂，从而下面主要分析成本收入比以及员工创收情况。 图3.4.1 业务及管理费 对于成本收入比，主要选取了位于的三家银行进行比较，比较结果如图3.4.2所示。 图3.4.2 成本收入比变化 在图3.4.2中，的成本收入比是不断下降，在2020年下降到23.46%，在整个银行业加大投入的情况下，该行的成本收入下降到与四大行相差无几的程度，说明公司对金融科技还不重视（我会直接远离这种银行）。对数字化转型逐步重视，2020年在信息科技中投超8亿元，从而使得成本收入比在逐步提升，但是与相比还存在较大差距。宁波银行2020年成本收入大幅提高，原因一方面是公司加大了金融科技的投入，另一方面公司2020年增加了7000名员工左右，随着员工对业务熟练度的逐步提升，公司的成本收入比有望下降。 接下来是分析员工的创收情况，总体数据如图3.4.3所示。 图3.4.3 员工创收情况图 图3.4.3中，人均收入和人均利润比较好理解，说说“总利润/年薪”，这个指标的比反映出员工创造剩余价值的能力，对于股东来说，这个比值越高越好，反映出公司总体的经营效益。下图分别为3个银行的人均收入、人均利润以及总利润/薪酬的详细情况。 图3.4.4 各银行的人均收入 图3.4.5 各银行的人均利润 图3.4.6 各银行的总利润与薪酬之比 从人均收入以及人均利润可以看出，的人均创收能力在不断增强，在2020年下降幅度较大的原因是公司招聘了大量的新员工，随着新员工对业务的熟练程度逐步提高，公司这两个指标将回升。从上面这些数据图可以看出，的总体情况还是比较稳的，但是从图3.4.6可以看出，南京银行的管理效率要相对高些。 3.5 减值损失与不良贷款 3.5.1 减值损失 减值损失这个会计科目是银行合理平滑利润的主科目，如果今年的营业收入较高，则银行计提较多的减值损失，使得以后面对资产质量恶化的时候有更多的余粮。在收成不好的年份，银行则释放减值准备这个粮仓，以度难关，图3.5.1是减值损失的变化情况。 图3.5.1 南京银行信用减值损失 在图3.5.1中，信贷成本指的是信用减值损失/风险加权资产，这反应银行为了面对以后可能的风险，当年粮食的储备情况。图3.5.2是将南京银行的信贷成本与宁波银行进行对比。 图3.5.2 信贷成本对比图 由图3.5.2可知，宁波银行的信贷成本平稳中逐渐下降，这与宁波银行优秀的风控能力以及严格的资产认定有关。宁波银行2020年的拨备达到500%以上，关注率为0.5%，不良贷款率不超过0.8%，如此优秀的资产管理能力，使得宁波银行不需要再计提过多的信用损失(也就是拨备反哺利润)。南京银行的信贷成本波动要大些，可能是公司管理层在调节利润。在计提的信用减值损失中，绝大部分都是贷款减值准备，但是也有例外。例如平安银行的2020年报中，公司为了加快完成监管机构资管新规的要求，将表外非标不良资产大规模回表，为了处理这些不良，公司债权投资计提金额占到当期计提金额的40%。 3.5.2 资产质量分析 银行营业收入高不高只是挣钱挣得多和少，但是资产质量却是关乎银行生死之类的大事，不可不察，从而资产质量是银行分析的重中之重。在分析资产质量则主要比较银行的不良率、新生不良率、逾期率、新生逾期率、关注率、新生关注率以及正常类贷款迁徙率，对于分析银行为应对以后风险所储备的粮食则重点关注银行的拨备覆盖率、拨备逾期率以及总减值准备/风险加权资产。 首先是看银行的不良贷款率和新生不良贷款率，这两个指标反映的是银行目前的存量不良以及管理层暴露了多少不良，由于暴露的不良需要经过较长时间才能核销或者处理，从而新生不良率反映出银行在下一个年度计提的压力，图3.5.3和3.5.4是具体情况。 图3.5.3 不良贷款率 图3.5.4 新生不良贷款率 由图3.5.3和图3.5.4可知，近年来南京银行的不良贷款存量还是增量都远超宁波银行，相对宁波银行来说，出现这种情况要么是管理层主动暴露不良或者是真有这么多不良(无论是哪种情况，这两个银行的存量和增量不良都很低)。接下来就看看不良贷款的第一蓄水池—新增逾期和逾期贷款率。由于逾期贷款转化成不良贷款的风险很高，所以是不良贷款的先行指标。而新增逾期反应的是不良贷款第一蓄水池的增量，增量越低说明未来不良贷款下降的可能性就越大。我们需要注意的是逾期贷款由于只要客户逾期就计入，从而相对不良来说更加具有客观性。图3.5.5和图3.5.6是具体情况。 图3.5.5 新增逾期率 图3.5.6 逾期贷款率 从图3.5.5和图3.5.6可知，首先是两个银行的逾期资产都比较少但是宁波银行的逾期贷款情况要好于南京银行，其次逾期贷款率都保持下降的态势并且新增逾期保持稳定，说明两个公司的逾期资产质量越来越好。最后是宁波银行的不良以及新生不良之所以比较低，那是因为人家资产质量确实好。 接下来就是分析银行的第二蓄水池—关注率与关注生成率，图3.5.7与3.5.8是具体情况。 图3.5.7 关注贷款率 图3.5.8 关注生成率 从图3.5.7和3.5.8可知，两个银行关注贷款都保持在低位，但是2020年，南京银行的关注贷款有抬头的痕迹，说明疫情对公司资产质量还是有一定的影响，但是这种影响在宁波银行确丝毫看不出来。对于宁波银行来说，公司的关注贷款仅为0.5%，公司这种严谨的态度令人敬畏。 最后关注的是正常类贷款迁徙率，图3.5.9是具体情况。从图可以看出，从数值上虽然宁波银行的迁徙率要高于南京银行，但是考虑到宁波银行严谨的资产认定，我更愿意相信这是由于宁波银行执行严格审慎的五级分类导致的，但是总体上说，两家银行都保持很低的迁徙率。 图3.5.9 正常类贷款迁徙率 从上面两家银行的资产质量来说，宁波银行要比南京银行审慎很多，但是两家银行的资产质量都很令人放心，他们的资产质量不仅在城商行中数一数二，即使是在股份行或者国有大行中也是姣姣者。可能也是因为两家银行的审慎经营，使得他们在经济L型增长的时候能够迅速丢下历史包袱，迈向新的周期。 接下来就是分析两家银行的拨备情况，图3.5.10和图3.5.11是两家银行相对于不良资产以及逾期贷款的拨备情况。 图3.5.10 拨备覆盖率 图3.5.11 拨备逾期率 由上面两图可知，两家银行为以后可能面临的风险都储备了大量的粮食。宁波银行不仅资产质量认定严格，而且为以后可能面临的风险都准备了大量的粮草，如此高的拨备覆盖率，为宁波银行拨备反哺利润打下坚实的基础。南京银行的拨备也较高，但是2019年，公司拨备存在较大的跌幅，原因是当年实施新的会计准则，使得重分类的贷款减值准备降幅较大。图3.5.12是两家银行为了应对以后所有的风险资产所做的准备。 图3.5.12 总减值准备率 由图3.5.12可知，南京银行的总减值准备率要高于宁波银行，其中的原因就是南京银行的债券投资有大规模的非标资产，为了应对这种类信贷风险，南京银行计提了较多的减值准备金，而宁波银行债券投资的非标资产较少，故其相对于债券投资的计提较少。 两家银行无论是从资产质量还是拨备情况来说，其风险管理以及应对能力绝对属于银行业中的第一梯队，但是资产角度来说，南京银行与宁波银行还存在一定差距。 3.6 净利润分析 净利润分析主要观察公司的RORWA、ROE、ROA以及轻资本之路，南京银行的具体数据指标请看图3.6.1. 图3.6.1 南京银行净利润的相关指标 首先是看南京银行的RORWA，由于疫情影响和减费让利的实施，公司RORWA有一定的下滑，并且依据目前的风险资本增长率和分红率，公司的RORWA比理论值要小的，从而可以看出按照目前的RORWA，在不进行外源性资本补充下，公司的核冲率是要下降的，图3.6.2是南京银行与宁波银行的RORWA。 图3.6.2 两银行的实际RORWA 由图3.6.2可知，宁波银行的RORWA比南京银行要好，说明宁波银行的内生性增长比南京银行要强，但是由于宁波银行最近几年在飞速扩张，其资本消耗也比较大，从而对外源性资本补充也较为依赖。 接着是看两个银行的ROE和ROA等指标，具体情况请看图3.6.3。 图3.6.3 ROE与ROA等指标 图中宁波银行的单位资产收益率比南京银行要强些，但是南京银行的杠杆率比宁波银行要高些，最后使得两个银行的ROE处于相差不多的位置，所以从这个角度可以看出宁波银行的资产盈利能力要比南京银行要强些。 最后是看两个银行的轻资本发展之路，主要是看风险加权资产/表内外资产之和，具体情况请看图3.6.4。 图3.6.4 风险资产在表内外资产中的占比 由于宁波银行和南京银行都比较优秀，为了能够有对比，从而将民生银行的数据也拿出来进行对比，话说没有对比就没有伤害，这幅图能够明显南京银行和宁波银行在不断为实现内生性增长而努力，不过还是得重点夸夸宁波银行，该银行在2020年贷款同比增速30%的前提下还能保持风险资产占比还能保持稳定，这是非常不容易的。