Le risque global du secteur bancaire est contrôlable et une partie de l’exposition au risque bancaire
Au cours des dernières années, avec le ralentissement de la croissance économique, la diminution de l’accroissement du marché bancaire et la concurrence féroce des stocks, les banques sont confrontées à des pressions opérationnelles telles que la réduction de l’écart de taux d’intérêt net et l’exposition continue au risque de crédit, et le taux de croissance du bénéfice net est également faible. Dans de telles circonstances, les autorités de surveillance exigent constamment des banques qu’elles renforcent la gestion des risques, qu’elles compactent la qualité des actifs et que le risque global du secteur bancaire soit contrôlable. Bien que le risque global de l’industrie puisse être contrôlé, mais la différenciation interne, certaines banques sont confrontées à des risques plus importants, en particulier les petites et moyennes banques.
Exemple de cadre et de modèle d’analyse du risque de crédit bancaire
À l’heure actuelle, il y a beaucoup de Bank Of China Limited(601988)
Cadre d’analyse: Tout d’abord, combiner l’information financière et non financière pour construire un modèle quantitatif, du point de vue de l’évaluation objective; Deuxièmement, du point de vue qualitatif, nous introduisons des paramètres d’experts. Pour certaines banques qui ont fait l’objet de recherches sur le marché des capitaux, nous ajustons les résultats de l’évaluation subjective. Enfin, nous obtenons les résultats de l’évaluation globale en combinant l’évaluation subjective et l’évaluation objective.
Exemple de modèle basé sur le cadre ci – dessus: Nous avons construit un modèle simple d’évaluation du risque de crédit basé sur l’idée ci – dessus. 260 banques de l’échantillon ont été divisées en dix catégories selon le risque de faible à élevé. Dans le texte, nous expliquons en détail le choix de l’indice et l’établissement des paramètres du modèle, y compris la dimension et la raison du choix de l’indice, les données de l’indice, la répartition du poids entre les différents indices, et nous donnons un exemple d’introduction de paramètres experts.
Vérification de l’efficacité des résultats de l’exploitation du modèle: sur la base des résultats de l’exploitation du modèle, nous avons effectué une vérification de l’efficacité et constaté que le modèle peut filtrer efficacement les banques à haut risque, c’est – à – dire les trois dernières banques sélectionnées, dont la prime de risque des certificats de dépôt interbancaires est beaucoup plus élevée que celle des autres banques.
Test de stabilité du modèle: en changeant le schéma de répartition du poids, nous trouvons que les résultats des banques à haut risque sélectionnées par le modèle sont relativement stables dans différents schémas, ce qui indique que le modèle est stable.
Proposition d’investissement: Le présent document propose une méthode d’évaluation du risque de crédit bancaire et établit un modèle simple d’évaluation du risque de crédit bancaire. L’effet et la stabilité du modèle sont bons, ce qui permet de sélectionner efficacement les banques à haut risque. Les investisseurs peuvent s’appuyer sur notre modèle pour l’étendre à la demande.
En ce qui concerne les banques cotées, nous maintenons la cote de « surpoids » de l’industrie et continuons de recommander Bank Of Ningbo Co.Ltd(002142) , Bank Of Chengdu Co.Ltd(601838) , Jiangsu Changshu Rural Commercial Bank Co.Ltd(601128) , Jiangsu Suzhou Rural Commercial Bank Co.Ltd(603323) , Jiangsu Zhangjiagang Rural Commercial Bank Co.Ltd(002839) .
Conseils sur les risques: risques liés à l’établissement d’indicateurs, à la répartition des poids, aux erreurs de données, etc., et risques liés à la baisse macroéconomique.
