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金融债工具箱系列之二:银行业评分模型构建及结果分析
(相关资料图)
摘要内容
信用打分的目的是对不同信用资质的发债主体进行风险排序,为不同风险偏好的投资者提供风险收益比最高的债券标的。
银行业信用分析广度指标梳理:从八大视角对商业银行的信用资质分析指标进行了详细全面的梳理,包括公司治理、区域因素、规模因素、资产质量、盈利能力、负债稳定性、流动性和资本充足性,力争从广义的范畴为银行业信用分析提供信息基础。
银行业信用分析核心指标:基于区域经营环境、安全性、资产质量、负债稳定性、盈利能力和定性因素等六大维度构建评分标准,对二永债存续规模前50 的非系统重要性银行的主要指标进行线性打分。
银行业信用评分结果及投资价值判断:
收益率3%以内主体:南京银行、沪农商行、杭州银行、重庆农商行。上述4 家银行各方面表现均较好,综合得分较高,风险较低,为低风险主体,适合追求稳定收益的风险厌恶型投资者。其中,在相近收益率的情况下,南京银行、杭州银行、沪农商行的得分相对更高,风险收益比较高,更具有投资价值。
收益率3%—4.5%主体:唐山银行、恒丰银行、广东华兴银行、郑州银行、厦门国际银行、汉口银行、稠州银行、渤海银行、浙江泰隆商业银行,均在趋势线以上。其中恒丰银行、浙江泰隆银行风险收益比较高,超额收益挖掘价值较大。唐山银行、广东华兴银行存在一定的超额收益挖掘空间,但需持续关注其基本面改善情况。
收益率4.5%以上主体:天津滨海农商行、龙江银行、廊坊银行、兰州银行、河北银行、哈尔滨银行。上述6 家银行收益率较高,适合高风险偏好机构进行具体分析。
风险提示:数据可得性对评分结果造成干扰、宏观经济下行超预期、利率变化超预期、政策变化超预期
关键词:
金融债工具箱系列之二:银行业评分模型构建及结果分析
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