商業(yè)銀行行業(yè)：共債風(fēng)險原理、傳導(dǎo)與影 響

目錄TOC\o"1-2"\h\z\u風(fēng)險條共風(fēng)的生與大 3共債士產(chǎn)邏輯 3異常弱風(fēng)鏈條 4行為式共主間危險弈 5網(wǎng)貸臺惡競爭 5銀行套灰地帶 6投資：杠套利 7共債：擇違約 9風(fēng)險導(dǎo)銀資質(zhì)如何應(yīng) 10當(dāng)前險傳情況 10風(fēng)險導(dǎo)進(jìn)測算 風(fēng)險口規(guī)測算 13未來進(jìn)跟共風(fēng)兩大度 15還款：費(fèi)信心 15貸款：與背后 16投資議 17風(fēng)險示 1820187-8月間P2P本篇報告聚焦共債風(fēng)險這一主題，重點(diǎn)回答如下四個問題：風(fēng)險鏈條：共債風(fēng)險的產(chǎn)生與擴(kuò)大典型共債者的產(chǎn)生，往往來源于超出收入能力可負(fù)擔(dān)的消費(fèi)需求，進(jìn)而產(chǎn)生借貸需求。而套利投資者的出現(xiàn)，以及共債者將原本用于消費(fèi)的資金挪作他用，使得整個共債風(fēng)險鏈條變得異常脆弱。共債人士的產(chǎn)生邏輯所謂共債，是指借款人在多個平臺上同時存在債務(wù)的現(xiàn)象，此類人群則被稱為“共債人士”或“多頭借貸者”。一位典型共債者的產(chǎn)生，往往來源于超出自身收入可支撐的消費(fèi)需求。iphone。圖1：典型共債者的產(chǎn)生邏輯數(shù)據(jù)來源：160011將會去其它平臺尋求新貸款，個人借貸平臺數(shù)因此增加，共債人士由此產(chǎn)生。圖2：典型共債者的資金鏈條數(shù)據(jù)來源：異常脆弱的風(fēng)險鏈條表面上看，共債者只是杠桿率較高的個體。但是，三條鏈條的加入，使得整個共債風(fēng)險鏈條變得異常脆弱：銀行與P2PP2P在共債者一端，投資者的出現(xiàn)則提供了一條新的風(fēng)險傳導(dǎo)鏈條（共債者投向房地產(chǎn)或用于經(jīng)營。共債者將資金用于投資房地產(chǎn)/經(jīng)營的回報周期長，共債者利用多個平臺借新還舊。無抵押貸款的核心還款來源是圖3：共債主體完整的資金鏈條數(shù)據(jù)來源：行為模式：共債主體間的危險博弈鏈條中的行為模式，以及主體間的的博弈如何放大了共債風(fēng)險。網(wǎng)貸平臺：惡性競爭2016P20162016圖4：2016年開始，P2P平臺數(shù)逐步減少，競爭愈發(fā)激烈4,0003,5003,0002,5002,0001,5001,000500014-0114-0715-0115-0716-0116-0717-0117-0718-0118-07數(shù)據(jù)來源：wind，在競爭高壓疊加商業(yè)模式同質(zhì)化的背景下，網(wǎng)貸平臺為求在行業(yè)中存活更久，只能在信貸和兌付政策上做文章：（網(wǎng)貸平臺的利己選擇，使得共債者債務(wù)規(guī)模擴(kuò)大、債務(wù)鏈條延長。銀行：套現(xiàn)灰色地帶銀行貸出資金的渠道分為兩類，第一類是銀行提供的消費(fèi)金融類產(chǎn)品，（三戶用于刷卡的POS50-56天；0.38-0.72%POS（2003PSPOS橫向?qū)Ρ茹y行渠道可知，信用卡套現(xiàn)成本遠(yuǎn)低于其它三類貸款產(chǎn)品，成本率排序為：套現(xiàn)<信用卡<現(xiàn)金貸<非銀渠道網(wǎng)絡(luò)平臺貸款。因此，無論是共債者還是投資者，套現(xiàn)都是首選資金來源。表1：銀行渠道無抵押貸款的利率比較信用卡分期信用卡循環(huán)借貸現(xiàn)金貸產(chǎn)品信用卡套現(xiàn)每月手續(xù)費(fèi)率 0.11-0.15%0.72-0.93%0.38-0.72%（約40天）年化利率 12.8-18.3%16.0-20.6%3.8-7.1%平均年化利率 11.9%15.6%18.3%5.5%額度范圍 約1-5萬約1-5萬約10-30萬約1-5萬4013元手續(xù)費(fèi)。行業(yè)層面一直在加大信用卡套現(xiàn)的監(jiān)管打擊力度，但客觀上分析，套現(xiàn)對銀行而言并非百害無一利，至少在以下三方面對銀行有幫助：（獲取增量客戶。而銀行如果完全禁止套現(xiàn)行為，將導(dǎo)致潛在客戶流失，甚至資金鏈斷裂引發(fā)風(fēng)險。因此，銀行偏好彈性的管控策略，監(jiān)控套現(xiàn)群體并對風(fēng)險較大的個體采取措施。投資者：加杠桿套利資金套利5.5%P2P9%（圖5：P2P理財產(chǎn)品平均收益率約為9%，遠(yuǎn)高于套現(xiàn)成本率9%7%

P2P綜合收益率15-6 15-12 16-6 16-12 17-6 17-12 18-6數(shù)據(jù)來源：wind，如果遇到P2P提前抽逃20172018年中兩輪P2PP2P圖6：17年末和18年中兩輪P2P爆雷后，成交額均有顯著減少0

P2P當(dāng)月成交額（億元）15-01 15-07 16-01 16-07 17-01 17-07 18-01 18-07數(shù)據(jù)來源：wind，共債者：選擇性違約與大眾想象的共債者最終破產(chǎn)、進(jìn)入司法程序的結(jié)局不同，共債者在債務(wù)接近違約前，其實有多種靈活選擇，不同選擇又將給整個風(fēng)險鏈條上的主體帶來不同結(jié)果。被動違約究竟先違約哪些機(jī)構(gòu)、保住哪些機(jī)構(gòu)？這與不同機(jī)構(gòu)的違約后果有關(guān)。表2：不同機(jī)構(gòu)違約后果比較機(jī)構(gòu) 利息 催收 后果銀行 較低 相對文明，可能走法律程序 違約記錄上征信網(wǎng)貸平臺 較高 暴力催收，騷擾通訊錄聯(lián)系人等 違約記錄不一定上征數(shù)據(jù)來源：主動違約由于缺乏居民短期貸款的高頻不良數(shù)據(jù)，因此風(fēng)險傳導(dǎo)：銀行資產(chǎn)質(zhì)量如何反應(yīng)由于缺乏居民短期貸款的高頻不良數(shù)據(jù)，因此從P2P問題平臺和信用卡逾期貸款兩項指標(biāo)，可以清晰觀察到共債風(fēng)險向銀行表內(nèi)的傳導(dǎo)。第三部分對風(fēng)險傳導(dǎo)進(jìn)度和風(fēng)險敞口規(guī)模進(jìn)行了測算，結(jié)果顯示銀行信用卡不良率可能因共債風(fēng)險暴露而上升17bp至1.50%，2019年一季度或為高點(diǎn)，但由于銀行對零售業(yè)務(wù)的風(fēng)險敞口仍有限，共債風(fēng)險暴露短期難以沖擊銀行整體資產(chǎn)質(zhì)量。當(dāng)前風(fēng)險的傳導(dǎo)情況借助對風(fēng)險鏈條和行為模式的分析，我們可以得出這樣一個結(jié)論：無論是共債者還是投資者，其核心還款來源都不是自身收入，而是網(wǎng)貸平臺的貸款或盈利。因此，一旦網(wǎng)貸平臺經(jīng)營出現(xiàn)問題，共債風(fēng)險就將通過共債者和投資者兩條主線，向銀行表內(nèi)傳導(dǎo)。圖7：共債風(fēng)險的傳導(dǎo)順序數(shù)據(jù)來源：從P2P232017122017201817pc13bp。6圖8：18年三季度信用卡不良暴露源于17年末現(xiàn)金貸監(jiān)管2為簡化行文，以下將把信用卡逾期貸款簡稱為信用卡不良貸款，占比為信用卡不良率。3 下文以信用卡不良率作為替代指標(biāo)。P2P當(dāng)月問題平臺數(shù)（左軸）信用卡逾期半年貸款同比（右軸，提前6個月）200180160140120100806040200數(shù)據(jù)來源：wind，

50%40%30%20%10%2017P2P20186月底前完成P2P7出現(xiàn)了新一輪P2P而由于信用卡逾期半年貸款距離風(fēng)險暴露有6個月的時滯，因此本輪P2P2018年年報或2019年一季報中反應(yīng)。風(fēng)險傳導(dǎo)的進(jìn)度測算20172018P2P2017P2P12月-201831800330467家；6月-20181017606504332家。年三季度暴露的共債風(fēng)險較2017年末可能更嚴(yán)重20172017年P(guān)2P圖9：2017年末以來，P2P貸款規(guī)模及交易額持續(xù)下降0

P2P貸款余額（億元,左軸） 成交額（億元，右軸）500015-0115-0716-0116-0717-0117-0718-0118-07數(shù)據(jù)來源：wind，201880802017P2P貸201820181062018年四季度信用卡逾期半年貸款增量為150億元。圖10：2018年三季度信用卡逾期半年貸款迅速增加信用卡逾期半年貸款單季增量 平均12478124785147576946484522-4-2-71012100500-50-100數(shù)據(jù)來源：wind，對于2019信用卡不良率約在20191.50%左右，較2018年三季度的1.33%繼續(xù)上升17bp。慮2018年末的核銷對不良率的影響。表3：信用卡不良率敏感性分析信用卡不良額單信用卡貸款單月月增量（億元）增量（億元）30001.49%1.47%信用卡不良額單信用卡貸款單月月增量（億元）增量（億元）30001.49%1.47%1.45%1.44%1.42%3035001.48%1.45%1.42%1.40%1.38%40001.47%1.43%1.40%1.37%1.34%30001.49%1.49%1.48%1.47%1.47%4035001.48%1.47%1.45%1.44%1.42%40001.47%1.45%1.42%1.40%1.38%30001.49%1.50%1.51%1.51%1.52%5035001.48%1.48%1.48%1.47%1.47%40001.47%1.46%1.45%1.44%1.43%數(shù)據(jù)來源：wind，，將信用卡逾期半年貸款占比簡稱為信用卡不良率，下同。未考慮核銷影響。圖11：中性假設(shè)下，信用卡不良率走勢情況1.8%1.6%1.4%1.2%1.0%數(shù)據(jù)來源：wind，，中性假設(shè)為逾期貸款單月增量40億元，信用卡應(yīng)償貸款單月增量3500億元。未考慮核銷影響。2（風(fēng)險敞口的規(guī)模測算（127-8%。雖然共債風(fēng)險正逐步向銀行表內(nèi)傳導(dǎo)，但從規(guī)?？?，短期內(nèi)還難以對銀（8.76.2%假設(shè)共債風(fēng)險導(dǎo)3bp，金融機(jī)構(gòu)整2bp。圖6.%0

居民短期消費(fèi)貸款規(guī)模（左軸，億元） 占比（右軸）7%6%5%4%3%2%1%0%11-01 12-01 13-01 14-01 15-01 16-01 17-01 18-01數(shù)據(jù)來源：wind，隱性敞口是指存在風(fēng)險的資金及賬戶規(guī)模，從數(shù)據(jù)可得性考慮，我們著重測算了套現(xiàn)賬戶情況。銀聯(lián)數(shù)據(jù)在2018年6月披露了各省套現(xiàn)賬戶（207700-8007-8%2018年14.6920181圖13：各省信用卡疑似套現(xiàn)賬戶數(shù)/有效賬戶數(shù)情況數(shù)據(jù)來源：銀聯(lián)數(shù)據(jù)4，未來演進(jìn)：跟蹤共債風(fēng)險兩大角度共債風(fēng)險雖然隱蔽，但仍可通過數(shù)據(jù)和行業(yè)趨勢進(jìn)行跟蹤。本質(zhì)上看，跟蹤共債風(fēng)險可拆解為兩個問題：研究發(fā)現(xiàn)，對于還款端，消費(fèi)者信心指數(shù)是一個擬合度較好且高頻更新的數(shù)據(jù)，可用于預(yù)測零售貸款不良率的變動趨勢；對于貸款端，重點(diǎn)在于跟蹤銀行授信政策，需要警惕銀行通過價格戰(zhàn)（降低利率、費(fèi)率）的方式惡性競爭。4.1. 還款端：消費(fèi)者信心還款端著重考察借款人還款能力及意愿。以信用卡貸款為代表的居民短期貸款，主要用途仍然是消費(fèi)，因此，消費(fèi)者信心較強(qiáng)時，還款能力和意愿應(yīng)該也相對較強(qiáng)。36，4/xygc/info_32.aspx?itemid201894/xygc/info_32.aspx?itemid=1197圖14：從經(jīng)驗上看，消費(fèi)者信心指數(shù)與信用卡不良率間存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系12512011511010510095

消費(fèi)者信心指數(shù)（左軸） 信用卡不良率（反向，右軸）11-0111-0712-0112-0713-0113-0714-0114-0715-0115-0716-0116-0717-0117-0718-0118-07

-1.1%-1.2%-1.3%-1.4%-1.5%-1.6%-1.7%-1.8%6系更明顯。4.2. 貸款端：量與價背后（。9圖15：伴隨信用卡貸款的集中投放，逾期貸款相應(yīng)增加信用卡應(yīng)償貸款同比增速 信用卡逾期半年貸款同比增速（向前移9個月）120%100%80%60%40%20%0%-20%數(shù)據(jù)來源：wind，再進(jìn)一步觀察2018年以來居民消費(fèi)短貸的投放情況，發(fā)現(xiàn)在2017年末201872018P2P圖16：2018年7月后新投放的消費(fèi)短貸可能直接受P2P爆雷影響單月增量（左軸，億元） 居民短期消費(fèi)貸款同比增速（右軸）0

15-01 15-07 16-01 16-07 17-01 17-07 18-01

50%40%30%20%10%0%數(shù)據(jù)來源：wind，，單月增量經(jīng)過3期滾動平均處理。2017圖17：信用卡毛收益率近年來持續(xù)下行7.5%7.3%7.1%6.9%6.7%6.5%

信用卡營業(yè)收入/貸款規(guī)模（左軸） 營業(yè)收入/總資產(chǎn)（右軸）3.2%3.0%2.8%2.6%2.4%2.2%16-06 16-12 17-06 17-12 18-06詳情請參見報告《2019詳情請參見報告《20195家國有行+8投資建議維持2019年度銀行行業(yè)投資策略報告5中的觀點(diǎn)：銀行股就像冬天里的5 ：冬天里的秋衣》（2019（）（）進(jìn)步獎組合：下行周期中找邊際改善，重點(diǎn)推薦南京銀行和中國銀行。風(fēng)險提示宏觀經(jīng)濟(jì)波動或居民償債能力下滑，可能導(dǎo)致共債風(fēng)險加速暴露，進(jìn)而使得銀行資產(chǎn)質(zhì)量惡化。表4：上市銀行最新估值表凈利潤增速EPS（元）BVPS（元）市盈率PE市凈率PB評級目標(biāo)價18年E19年E18年E19年E18年E19年E18年E19年E18年E19年E（元）興業(yè)銀行9.4%10.7%3.013.3321.2523.885.104.610.720.64增持21.18民生銀行4.2%7.2%1.171.259.3010.374.914.620.620.56增持8.58招商銀行13.9%12.8%3.173.5719.8322.401.14增持39.38中信銀行8.1%10.0%0.941.037.908.705.835.300.690.63增持8.41股份制7.9%9.9%5.955.420.760.68農(nóng)業(yè)銀行7.0%9.8%0.590.654.194.666.025.480.850.76增持5.60中國銀行4.6%4.4%0.610.645.055.475.805.550.700.65增持5.02建設(shè)銀行6.0%7.1%1.031.107.518.256.245.820.850.78增持9.12國有行5.5%7.0%6.045.650.790.72北京銀行