星贝云链：从上市银行年报看融资业务的行业和地区风险

在金融融资业务中，风险无处不在，有个体业务风险，也有整体风险。而整体风险主要就是地区区域风险和行业风险。这两个风险属于宏观层面，往往被大家忽略，忽略的原因主要是人类一般对整体感知不强，对个体敏感的特点造成的。为了避免这种困难造成的风险，我今天和大家分享一个能感知整体风险的有效方法。

这个方法是从上市银行年报季报中看行业和地区风险。

为什么是银行?

我国的金融体系是以银行为主导，其他金融机构相互补充组成的。而在金融融资业务中，银行才是正规军，无论是在融资规模上，还是在融资持续度上，抑或是专业度上，都是其他金融机构无法比拟的。此外大部分的银行的客户群体都是全国性的，正因为如此，银行的数据才能反映整体的情况。

为什么是上市银行?

因为只有作为上市公司，按照相关规定，他们会定期发布自己公司的经营情况。我们才能获取第一手权威的，准确的数据进行分析。

和其他方式对比的优点?

因为大部分对整体的感知都是来源于新闻报道、圈内小道消息，以及个人历史经验，这些都是碎片化的，没有量化的，很容易导致错误的结论。比如，大家都知道现在国家一直在调控房价，很多人会认为现在风险最大的行业肯定是房地产业，但是从银行数据看，并不是。

我将从三个维度去看整体的风险：第一是行业维度，第二是地区维度，第三是时间维度。

第一，行业维度——去年制造业和批发零售业风险最大。

我统计了工行、建行、农行三个全国性大型银行，也统计了光大、平安、民生、浦发、招行和中信等6家股份制银行。并把每个银行不良率最高的两个行业筛选出来制作成下表：

不良贷款率=不良贷款金额/贷款余额*100%

不良贷款是指逾期90天仍未收回的金额

从这个表可以看出，所有的银行按行业划分，制造业和零售批发的不良率都是最高的。如果和该银行的整体不良率比较，就显得更恐怖了。如果还没有感受的话，我举个例子。银行的基本运作模式是吸收存款，然后发放贷款，盈利模式就是赚取这一进一出的“息差”。尤其是中国的银行息差收入的占比比国际上的银行要更高，意思是更依赖于这个息差。目前我国的存款基准利率是一年期1.5%，贷款基准利率是4.35%。抛开实际中的利率，银行的息差毛利是2.85%。如果银行全部的贷款都投入到制造业和零售批发业，银行早就倒闭了。横向对比看，制造业的风险和批发零售业的风险差别不大。这可能和产品链相关，上游制造出风险了，肯定会传导到下游的销售环节。

地区维度——环渤海地区和东北地区风险最大。

由于有些银行对地区的界定不一致，因此我统计了具有统一界定标准的工行、建行、农行、招行、光大以及中信6个有代表性的银行作为研究对象。因为这6个银行都是全国性的银行，不管在营业部网点，融资产品种类还是品牌知名度上，都能对全国各个地区进行覆盖。我把每个银行不同地区的不良率制作成下表：

备注：环渤海地区包括北京、天津、河北、山东地区;东北地区包括辽宁、吉林、黑龙江地区。

通过对比每个银行不同地区的不良率，环渤海和东北地区的不良率都是最高的，且和所有地区的平均不良率对比，差距还是蛮大的。横向对比看，东北地区的风险比环渤海地区的风险更高。

时间维度——2018年比2017年风险在增加。

为了凸显风险趋势，选取风险最大的两个指标去分析效果会更好。如果是选取银行整体的不良率去对比，有些隐藏在整体内的风险就会被平均综合掉。因此我还是直接用制造业和批发零售业在这两年内风险的变化，以及环渤海地区和东北地区这两年内的风险变化作为分析对象，并制成下表：

备注：+表示2018年的不良率比2017年的不良率增加，—表示2018年的不良率比2017年的不良率减少。

可以从表里看出，制造业在所有银行的不良率都在不断增加，说明制造业的风险还没有释放完。同时环渤海地区在所有银行的不良率都在不断增加，也说明了环渤海地区的风险也还没有释放完。

有什么启示?