如何从新视角评估农商行的信用风险.docx

内容目录.我们模型的优势41 .区域经济及股东治理分析41.1. 区域经济状况决定农商行开展空间4股东是农商行重要的外部资源52 .对公及零售业务结构分析62.1. 对公业务是农商行竞争力的基石72.2. 零售业务是农商行转型的必由之路82.3. 资金业务是农商行信评的侧重点9.资产质量是信评的重中之重112.4. 资产质量恶化是农商行评级下调的根源112.5. 拨备策略和贷款集中度需重点审查13.盈利能力分析152.6. 盈利是银行内生性补充资本的重要渠道1552净息差反映农商行的风险定价能力16.流动性与资本充足情况分析172.7. 流动性风险分析是信评的重点1762农商行资本充足率逐年提升173 .模型赋分结果及有效性分析18赋分前十农商行综合实力较强193.1. 模型有效性较高19.农商行未来如何开展203.2. 下沉重心服务小微三农2182转型中分化加大更需关注信用风险21.风险提示21图表目录图1 ： 2015-2020年信用评级下调农商行的数量逐步增多（家，吩 4图2 ：样本农商行所在地GDP均值增速较快（2017-2019，亿元,畴）4图3 ：样本农商行前五大股东中国有法人较少（截至2019.12.31 ,家）6图4 :上市农商行前十大股东持股比例逐渐提升（2013-2019 ,瑜）6图5 ：上市农商行公司活期存款占比回升后下降（2010-2019，%）7图6 :上市农商行投向制造业和批发零售业的贷款占比均值逐年下降（2010-2019 ,勒.7图7 :上市农商行零售类活期存款占比均值下降（2010-2019，%）8图8 :上市农商行零售类贷款占比均值逐年增长（2010-2019，脸）9图9 :上市农商行住房贷款占比先降后升（2010-2019，%）9图10 ： 2010-2018样本农商行同业科目变动 10图11 ：上市农商行年非标类资产占比先增后减（2010-2018 ,%）11 委托债权、承兑汇票、各类受（收）益权等非标资产。其中局部工程难以在二级市场转让， 流动性较差，同时，局部银行利用短期同业融资支持应收款项类投资，两者间的期限错配 也将导致流动性风险，因此，过高的非标类资产占比将增加银行的流动性风险。加之上文 提到关于推进农村商业银行坚守定位强化治理提升金融服务能力的意见中非标资产占 比与信贷风险的关系，非标类资产占比过高也意味着更大的信贷风险。近年针对非标类资产的监管力度加强。近年针对农商行同业业务的监管力度不断加强，出 台了相关文件及检查举措，在同业业务的参与资格、线下跨省同业业务规模等方面加强限 制，倒逼农商行回归贷款业务，推动金融投资的标准化，减少非标类资产占比。2014年， 中证协发布关于进一步规范证券公司资产管理业务有关事项的补充通知，将与证券公 司开展通道类业务的银行最低资产规模限制提高到500亿元，加强农商行的同业业务门槛 OJo 2017年，银监会组织开展三三四检查，标志着对银行同业、理财和表外业务强 监管的到来。同年银监会发布关于规范银信类业务的通知，加强银信类业务的监管。 2018年资管新规、专门针对农商行的银监农金12号文及商业银行委托贷款管 理方法出台，加强对通道业务及对省外金融机构的同业业务的监管，遏制了银行通过通 道业务投资非标的业务。自2016年强监管开启之后，上市农商行非标类资产在总资产中 的占比均值逐年下降。图11 ：上市农商行年非标类资产占比先熠后减（2010-2018 ,幻资料来源：wind ,.资产质量是信评的重中之重4.1. 资产质量恶化是农商行评级下调的根源资产质量是农商行的生命线，资产质量恶化是农商行信用评级下调的重要原因。我们选取 不良贷款率、关注贷款率、逾期贷款率、抵质押贷款占比作为贷款质量的衡量因素。在2020 年评级下调的农商行中，烟台农商行、吉林蛟河农商行都存在着2017-2019年不良贷款率 等指标连续恶化的情况。银监会以风险为基础把贷款分为五类。为建立现代银行制度，改进贷款分类方法，1999 年中国人民银行印发贷款风险分类指导原那么（试行），根据借款人及时足额归还贷款本 息的可能性，把贷款分为正常、关注、次级、可疑和损失五类，后三类合称为不良贷款。 关注类贷款的借款人有能力归还贷款本息，但存在一些可能对归还产生不利影响的因素。 不良贷款的借款人那么无法足额归还贷款本息。农商行关注、不良贷款率较高。以农商行为首的农村金融机构一直以来负责支农工作，随 着经济开展很多农户变成了小微企业主，也自然成为农商行的客户。而三农客户和小微企业的抗风险能力较低，其贷款在经济周期下行时容易形成坏账，这导致了农商行的贷款不 良率、关注率高于行业平均。不良率和关注类贷款占比越高，就有越多的贷款可能无法收 回。这一方面会造成银行的拨备消耗，另一方面也会降低银行的营利能力。图12 ：农商行不良贷款率较高（野）农商行一商业银行2011年后农商行不良率逐渐上台阶。2011年末农商行的不良率为1.60% ,至2018年6月 末上升至顶峰4.20%,20年末回落至3.88陶。2011年后随着经济增速走低，且四万亿" 贷款的不良风险开始暴露，导致不良贷款率逐年走高。近两年农商行在核销不良贷款方面 不断加大力度，并采用批量打包出售、定增搭售和资产证券化的方式积极处置质量较差的 贷款，使得贷款质量有所改善。上市农商行关注类贷款占比快速下降。2010年末上市农商行和上市商业银行的关注贷款率 平均值分别为10.74%和3.79%，而2019年末分别为2.57%和2.74%。上市农商行的关注贷款 率从远高于上市商业银行开展到低于上市商业银行，进步十分迅速。上市农商行虽然历史 上关注贷款率较高，但通过提升管理水平和建立风控体系，历史包袱可逐渐消化。图13 ：上市农商行关注贷款率快速下降（2010-2019 ,萼）资料来源：wind ,与贷款质量相关的另一分类体系是逾期欠息体系。在银监发2007 54号文中，五类贷 款的划分根据的是借款人还本付息的可能性和潜在损失的大小，和贷款是否逾期并无必然关系。但2019年银保监会发布的商业银行金融资产风险分类暂行方法（征求意见稿） 明确要求将逾期贷款至少归入关注类，逾期90天以上贷款至少归入次级类。除以上要求 外，银保监会还鼓励有条件的银行可以更加审慎地把逾期60天以上的也纳入不良，可 见两种贷款分类体系存在较大的相关性。2015年以后上市农商行逾期贷款在贷款余额的占比逐年下降。2015-2019年的上市农商 行逾期贷款占比均值分别为3.25必2.83碎.2701.92.1.76%农商行的逾期贷款占比下降， 主要是加大不良资产处置力度。截至2019年末，只有极少数农箭不良贷款偏离度大于1 北京农商行、武汉农商行、江门农商行、贵阳农商行、山西尧都农商行、河北邢台农 商行、江西瑞金农商行、江西寻乌农商行的逾期90天以上贷款余额均高于不良贷款余额。图14 ：上市农商行2015年以后逾期贷款占比下降图15 ： 2019年局部农商行不良贷款偏离度大于1资料来源：wind , ifind ,资料来源：wind ,信用贷款有较大的信用风险，抵押和质押那么是有效的风险缓释工具。按保障方式划分，银 行贷款可以分为信用贷款和担保贷款，担保贷款又可以分为保证贷款、抵押贷款和质押贷 款。保证、抵押、质押的担保工具可以有效实现信用风险缓释。2015年以前上市农商行抵质押贷款占比上升，此后下降。2015年以前，上市农商行抵质 押贷款占比呈上升趋势主要是四万亿后不良风险开始集中暴露，各类资产质量指 标恶化，农商行对信用、担保类贷款担忧较重。随着不良风险见顶，此担忧开始缓解，农 商行抵质押类贷款占比逐渐回落。图16 ：上市农商行抵质押贷款占比先熠后降（2010-2019 ,%60% 资料来源：wind ,42拨备策略和贷款集中度需重点审直农商行信用风险分析既要看资产质量是否稳,也要看面对损失风险的防范能力如何。我们选取拨备覆盖率作为衡量指标，拨备覆盖率等于贷款损失准备金计提余额除以不良贷款 余额。计提较少的贷款损失准备可能有利于提高银行的资金利用效率和盈利水平，但同时 当贷款出现损失时银行也会遭受更大的冲击。从风险防范的角度考虑，较高的拨备覆盖率 更有利于银行稳定开展。局部农商行拨备覆盖率未达监管要求。2018年之前商业银行拨备覆盖率的监管标准为 150%。银监发2018 4号文将商业银行贷款分类准确性、处置不良主动性和资本充足性 三方面因素纳入考虑综合确定拨备覆盖率最低要求，监管标准可在120% -15妫之间波动。截至2019年末，样本中有28家农商行拨备覆盖率低于120% ,有36家农商行拨备覆盖率 介于120% - 15巴。图17 ： 2018年以来各类银行拨备覆盖率出现分化（电）资料来源：wind ,监管要求逾期90天以上贷款纳入不良导致拨备覆盖率下降。2018年以前各类银行的拨备覆 盖率均呈下降趋势，然而2018年以来出现较大分化。城商行和农商行的拨备覆盖率继续下 降六大行和股份行的拨备覆盖率回升。2018年q2农商行的拨备覆盖率降低了 36.69 ,而不 良贷款率提升了 11BP ,主要是监管要求加大不良确认力度导致农商行拨备消耗（防止不点贷 款率升幅过大I贷款集中度过高既表达了贷款风险也表达了治理缺陷。一方面如果农商行的贷款集中度过 高，当头部客户还款出现问题时，有可能造成银行资金链断裂。另一方面贷款集中度过高 经常是由关联交易引起，在一定程度上反映了银行的局部违规行为。为防止这种风险，商 业银行法规定对同一借款人的贷款余额与商业银行资本余额的比例不得超过1Q, 。19% 年，央行曾发布过商业银行资产负债比例管理暂行监控指标（已废止），其中窥定对最 大十家客户发放的贷款总额不得超过银行资本总额的50 , o噬上市农商行单一最大客户贷款比例和最大十家客户贷款比例逐年下降。2010年末上市农 商行单一最大客户贷款比例平均值为6.071 , 2019年末已降至4.41% ,低于同期上市商业 银行平均水平5.20%。2010年末上市农商行最大十家客户贷款比例平均值为5LL龟，2019 年末已降至26.23% ,略高于同期上市商业银行平均水平25.96酚图18 ：上市农商行单一最大客户贷款比例、最大十家客户贷款比例呈下降趋势（2010-2019 ,喻单一最大客户贷款比例最大卜家客户贷款比例（右轴）资料来源：wind ,.盈利能力分析4.2. 盈利是银行内生性补充资本的重要渠道盈利是银行内生性补充资本的重要渠道，也是抵御信用风险的平安垫。银行业开展的黄金期也是农商行的黄金十年。银行业绩与宏观经济环境息息相关， 2002-2011年是银行业开展的黄金期。这十年间，GDP增速维持在10%左右，大局部时期 处于加息周期，农商银行的息差较高且规模快速增长，业绩迎来高速增长，不良贷款率快 速下降。沿海等经济兴旺地区的农商行抓住这个机遇高速开展，但有些治理能力差的农商 行就错过了这次机遇。中西部地区承接沿海地区产业转移，所属地农商行开展或许稍慢， 但靠近省会的农商银行得益于城镇化扩张，开展也较快。2011年后农商行业绩逐渐下台 阶。2011年后随着经济增速走低，信用扩张速度放缓，叠加贷款基准利率连续调降，这些 让农商行业绩增速持续下滑。10-20 -15 .10 .图19 ： 2002-2011年是银行业开展的黄金期（2001-2018 ,电）3002502001501006，。1人。2 IooLnoc;。、s's'80LO030&00ZCXJoaqooz9。、。寸。N676。so。、9 T TO O CO i i iOZ080900CXJ 6。00。9。2L06ZO6IZCJO6669O8O96 寸I t-I CXI rI Cl I CXJ C1 T I t-I tI tI CD t-I CD O CD i i i i i i i i i i i i i i i i00 CO TT3 6CJZCJLn0 008T9Tyr 6O O O O -ilS<Q O OjasUO T。1。9 99ZZOU UU C5 UiU)xI <c-1r-It-1tIK-i T I IxI50-50GDP:不变价:累计同比规模以上工业增加值:同比农村商业银行税后利润:同比:右轴资料来源：WIND ,资产规模相当于银行提供产品的数量”，资产规模扩张是银行维持的盈利增长必要条件。农商行总资产增速与停用扩张周期同步，截至20年底农商行总资产为41.53万亿元，增速 为1L6% ,增速同比提高3.9pcto图20 ： 2017年以来农商行总资产增速先降后升（万亿元，陶总资产 总资产:同比（%.右轴） 社会融资规模：同比（.右抽）资料来源：WIND ,52净息差反映农商行的风险定价能力净息差相当于银行生息资产的价格，反映了银行对风险的定价能力。净息差也称净利 息收益率，是银行净利息收入和平均生息资产的比值，衡量了生息资产的获利能力，是投 资者关注银行经营情况的重要指标之一。从银保监会公布数据来看,农商行净息差远高于 其他类型商业银行，一农商行存款占比拟高负债本钱较低；二是农商行客户主要是三农和 小微企业，贷款收益率高。2020年底，农商行净息差为2.49%，同比下降32BP ,主要受市 场利率下降压制贷款收益率，而存款竞争激烈，负债本钱有丽抬升。图21 ： 2019年以来农商行净息差整体有所下降（曜）国有大行股份行城商行农商行资料来源：WIND ,ROE和ROA是从股东权益和总资产角度衡量商业银行盈利能力的重要指标。2011年后随 着经济增速走低，且四万亿贷款的不良风险开始暴露，叠加贷款基准利率连续调降， 这些让农商行业绩增速持续下滑，且不良贷款率逐年走高。农商行的ROE和ROA在2014 年见顶后逐年下降。图22 ： 2014年以来农商行ROE及ROA呈下降趋势（2007-2020 ,%ROE ROA资料来源：WIND ,.流动性与资本充足情况分析4.3. 流动性风险分析是信评的重点商业银行流动性风险指商业银行无法以合理本钱及时获得充足资金，用于偿付到期债务、 履行其他支付义务和满足正常业务开展的其他资金需求的风险（商业银行流动性风险管 理方法2018 X从银保监会公布数据看，商业银行整体流动性比例呈上升趋势，其中农商行上升幅度较大。 2020年底，农商行整体流动性比例为65.2陶，同比上升2.05pct ,环比上升2.04pcto随着 监管对商行银行流动性管理的不断强化，农商行资产流动性比例上升幅度仅次于城市商业 银行，资产流动性较为充裕。图23 ：农商行流动性比例上升幅度较大（电）655545资料来源：WIND ,62农商行资本充足率逐年提升资本是银行抵御信用风险的最后防线。商业银行核心一级资本包括：实收资本或普通股、资本公积、盈余公积、一般风险准备、未分配利润、少数股东资本可计入局部。根据巴塞 尔协议in及中国银保监会2012年发布的资本管理方法，非系统性重要银行资本充足率 不得低于10.5脸，一级资本充足率不得低于8速，核心一级资本充足率不得低于7.%。根据银保监会公布的数据，2014年以来商业银行整体奥本充足率呈上升趋势。农商行资 本充足率稳定在131此右，且近年来有小幅下降；因缺乏资本补充渠道，农商行整体资本 充足率在所有类型银行中垫底。截至2020年底，农商行平均资本充足率为12.37 %同比 下降0.76pct,环比上升0.26pcto17.0016.0015.0014.0013.0012.00图24 ：农商行资本充足率稳定在13尊左右fe ）图24 ：农商行资本充足率稳定在13尊左右fe ）11.0010.00国有大行 股份行 城商行 农商行资料来源：WIND ,图25 ： 2018年以来上升农商行平均所有者权益增速整体小幅上升（亿元，电）平均所有者权益 同比（右轴）商业银行所有者权益主要包括实收资本（或股本X资本公积、盈余公积和未分配利润等。 商业银行从税后利润中计提的一般风险准备也是所有者权益的组成局部。根据A+H股上 市农商行披露数据，2018年以来所有者权益增速整体小幅上升。2019年底，A+H上市农 商行平均所有者权益为281.61亿元，增速为22.08吗，同比增加9.28pcto资料来源：WIND ,5 .模型赋分结果及有效性分析赋分前十农商行综合实力较强赋分前十的农商行综合实力较强。截至2019年底，得分前十的农商行中仅广州农村商业 银行在港股上市，其余均未上市。其中七家位于广东省，三家位于福建、安徽、浙江，也 见兴旺的区域经济对于农商行经营开展十分有利。十家农商行中，有7家总资产规模超迂 1000亿元，在样本中处于中上游位置，已经形成了一定的规模优势。十家农商行2019年 平均营收/归母净利润增速为13.13幽18.60隰，局部农商行增速到达20唾以上，开展十分强 劲。从流动性和资本充足情况来看，除广州农商行核心一级资本充足率略低，其余九家农 商行资本较为充足，资产流动性比例大多在70®以上，为业务开展打下良好基础。得分前 十的农商行平均不良贷款率为1.13C1 ,平均拨备覆盖率为366.4居，资产质量较为扎实，拨 备水平高，风险抵补能力较强。表3 ：得分前十农商行局部指标展示（2019/12/31）经营情况流动性和资本充足资产质量最新评级是否上市总资产 （亿元）营收同 比归母净利 润同比净息差核心一 级资本充足率流动性拨备覆 蛊率不良率乐完农村商业AAA否461221.998.65%12.63%89.53%1.00%389.57%银行%惠州农村商业AA否61611.88%21.55%3.44%12.66%71.06%0.78%371.91%银行深圳农村商业AAA否422010.5210.91%2.50%11.88%74.63%1.15%280.97%银行%福建安溪农村AA-否2022.66%0.59%4.53%17.63%51.51%0.85%558.31%商业银行广州农村商业AAA是894215.9515.23%2.61%9.96%88.51%1.73%208.09%银行%r乐南海农村AAA否20075.08%17.77%2.60%15.22%72.62%1.06%324.41%商业银行杭州联合农村AAA否23655.68%5.46%3.19%11.23%1.05%443.95%商业银行阜阳颍泉农村AA-否22526.1929.68%13.35%55.90%1.85%256.31%商业银行%中山农村商业AA+否12526.26%22.56%2.47%12.11%76.80%0.96%477.25%银行佛山农村商业AA+否141925.1453.55%17.54%50.90%0.89%353.36%银行%平均258613.1318.60%3.05%13.42%70.16%1.13%366.41%资料来源：WIND,72模型有效性较高模型赋分结果和样本农商行2020年信用评级具有强相关性。我们了 411家农商行的 主体最新信用评级（截至2020年末），其中共有286家农商行数据非空。我们创立了名为 信评赋分的变量,并令信用评级为AAA/AA+/AA/AA-/A+/A/A-/BBB+/BBB/BBB-的农商行 信评赋分分别为10/9/8/7/6/5/4/3/2/1。计算得出模型赋分和信评赋分的相关系数为0.65 , 两者具有较高的相关性，佐证了我们模型的有效性。表4 ：模型赋分和信评赋分的相关性较高资料来源：wind , iFinD ,变量(1)(2)模型赋分1.000信评赋分0.6501.000模型预测农商行的信用评级下调。2018-2019年共有13家农商行信用评级下调,我们希 望用构建的赋分模型来预测农商行信用评级的变化。我们定义哑变量downgrade ,如果一 家农商行在2018-2019年出现了评级下调，downgrade的值为1 ,否那么为0。然后我们用 logit模型进行回归，回归结果如下图。Logistic regression图26 ： logit模型回归结果Log likelihood = -45.469703downgradeOdds RatioStd. Err.zP>|z|95% Conf.Interval模型打分.9021432.0259099-3.590.000.8527637.9543821_cons8.86485111.958611.620.106.630097124.7198Number of obs LR chi2 (1) Prob > chi2 Pseudo R228614.830.00010.1402Note: _cons estimates baseline odds.资料来源：wind , iFinD ,模型赋分每增加1分，信评下调的几率比降低9.8督。数据样本量为286家农商行。LR统 计量为14.83 ,对应的p值为0.00 ,故方程系数的显著性很高。我们定义信用评级下调的 几率比为信用评级下调的概率除以信用评级不下调的概率，那么模型赋分每增加1分，信用 评级下调的几率比就会降低9.8隰，该结果在本的水平下显著。模型预测信用评级下调的准确率达95.45%。如果模型预测一家城商行信用评级下调的发生 概率大于等于0.5 ,那么认为该农商行会发生信用评级下调，否那么那么认为该农商行不会发生 信用评级下调。该模型预测286家农商行信用评级下调的发生概率均小于0.5 ,故认为所 有城商行均不会发生信用评级下调。对于信用评级下调的农商行，其预测的准确率为 0/13=0 ；对于信用评级未下调的农商行，其预测的准确率为273/273=100*总体来看， 该模型正确预测的比率为273/286=95.45陵'整体来看，该赋分模型对实际信用评级拟合度高，具有较强可行性。模型综合考虑了农商 行区位经济、公司治理、资产负债结构、资产质量、流动性与资本充足情况，并加入当前 对农商行影响较为显著的房地产贷款、零售贷款等指标，及时准确判断农商行信用风险变 化。模型选取的农商行覆盖了没有公开评级的标的，运用农商行财报公开的数据，通过量 化方法建模分析，提供了一个更加全面、客观的信用评估视角。但是，局部农商行存在数 据缺失情况，导致赋分结果与实际评级有所偏误，数据处理过程有一定改进空间。6 .农商行未来如何开展在包商银行风险处置事件发生后，中小金融机构流动性分层，小型农商行的负债端或受影 响出现存款搬家，原本具有优势的负债领域也受到冲击。在市场利率大幅下行压缩资产收 益率，负债本钱加速上行，极其依赖利息收入的农商行何去何从？图27 ：包商银行风险处置事件同业利差显著扩大（新BP ）图12 ：农商行不良贷款率较高（%） 12图13 ：上市农商行关注贷款率快速下降（2010-2019 ,%）12图14 :上市农商行2015年以后逾期贷款占比下降13图15 ： 2019年局部农商行不良贷款偏离度大于113图16 ：上市农商行抵质押贷款占比先增后降（2010-2019，吩 13图17 : 2018年以来各类银行拨备覆盖率出现分化（%） 14图18 ：上市农商行单一最大客户贷款比例、最大十家客户贷款比例呈下降趋势（2010-2019，隰）14图19 : 2002-2011年是银行业开展的黄金期（ 2001-2018 ,%）15图20 : 2017年以来农商行总资产增速先降后升（万亿元，隔）16图21 ： 2019年以来农商行净息差整体有所下降（脸）16图22 ： 2014年以来农商行ROE及ROA呈下降趋势（2007-2020，%）17图23 ：农商行流动性比例上升幅度较大（明 17图24 ：农商行资本充足率稳定在13%左右骐）18图25 : 2018年以来上升农商行平均所有者权益增速整体小幅上升（亿元，%） 18图26： logit模型回归结果20图27 ：包商银行风险处置事件同业利差显著扩大（*BP ） 20表1 ：上市银行分布图（截止2021.3.1 ） 5表2 ： 5号文的重资旨标 9表3 :得分前十农商行局部指标展示（2019/12/31 ） 19表4 ：模型赋分和信评赋分的相关性较高20r 45403530252015103.63.12.62.11.61.103寸6 6 I T 利差：LO coO) oI -Im76/61、6T46T ”、 I CJ co 寸 、 o o o o OJ CXJ CXJ力力力力为不二二二二 CXJCXJCXJCXJCXJOOOCNCNCXJCJ商业银行同业存单竽解收益率(AAA):1年商业银行同业存单到期收益率(AA):1年资料来源：iFinD ,下沉重心服务小微三农较好的选择是下沉服务重心，专注小微三农客户。从农村金融部关于进一步加强农村中 小金融机构大额风险监测和防控的通知和关于推进农村商业银行坚守定位 强化治理 提升金融服务能力的意见两个发文来看，监管已经为农商行未来开展指明了一条清晰的 道路，那就是坚守当地，下沉网点和客户资质，专注本地的小微和三农客户。做好小微金 融业务的代表性银行：常熟银行和张家港行，其特点是法人治理能力良好、战略定位清麻一 管理水平精益求精，充分利用科技赋能，网点充分下沉。我们也应看到常熟银行和张家港行的成功与当地经济结构是密不可分，中西部农商行未必 可复制。常熟市和张家港市早期民营经济兴旺家庭手工作坊多，逐渐演变为个体工商户和小微企业，这也是促成两家农商行小微金融业务成功的必要条件。在中西部经济欠兴旺和 偏远地区，当地经济主要靠政府投资拉动，并没有多少小微企业，当地农商行无法有效与 国有大行分支机构形成客户分层，贷款投放压力较大。此外，在监管引导大行加大对小微 企业信贷投放的背景下，大行也在下沉小微客户资质，挤压农商行客户空间。82转型中分化加大更需关注信用风险在银监农金201812号发文后，农商行金融市场线下业务不能出省。2018年开始进入降息周期，在包商银行风险处置事件发生后，局部小型农商行负债本钱上行速度加快, 加高收益的线下业务基本暂停，金融市场业务利差快速缩窄甚至倒挂，使费金回流贷款端。在经济增速放缓及监管转型引导下，农商行介体经营情况分化，更需加大对农商行信用风 险及基本面的评估力度。我们认为未来GDP增速可能长期在当前区间震荡，经济开展更 注重质而非量、基层小微企业贷款需求或进入调整期,激励农商行加速改革转型。 在金融市场业务监管的引导下，能够下沉服务重心、做好小微和三农业务的农商行或可在 未来脱颖而出。另一方面，针对经营前景欠佳的小法人的退出机制也在不断完善。2019 年4月，银保监会普惠金融部主任李均锋在中国普惠金融(浙江)高峰论坛上表示，要建 立完善高风险小法人通过好的机构兼并重组等实现的退出机制，保持农村金融机构的生机 与活力。7 .风险提示模型基于历史数据；统计口径存在差异；财务数据有重述可能。1 .我们模型的优势农商行信用评级下调风险值得关注。2019年以来，农商行信用评级下调数量大幅增长。这 其中有宏观经济下行、企业信用风险暴露、农商行资产质量恶化、包商事件冲击等因素； 也有监管要求农商行重新聚焦本土小微企业和三农客户的背景之下，曾依赖同业扩张的农 商行不适应监管转向的因素。此外，银行经营流9性与风险:其停用风险评估与实体企业 大不相同，评估难度亦大于后者。综上，农商行的信用风险评估越来越受到市场重视，我 们尝试从区域经济及股东结构、业务结构、资产质量、盈利能力、流动性与资本充足性五 大板块构建一个农商行的信用风险分析模型。图1 ： 2015-2020年信用评级下调农商行的数量逐步增多（家，嗡）资料来源：wind ,相较现有信用评级分析模式，我们搭建的模型具有样本覆盖面广、独特银行业分析视角、 结合定性与定量方法的优势。首先，除去已获取信用评级的农商行，我们还将未获取评级 的农商行标的也纳入模型，扩大了信用评级分析的覆盖标的。其次，在已有研究的基础上， 从银行业分析师的视角丰富了信用评级方式，在房地产贷款、零售贷款等方面都加入了银 行业角度的理解。在模型评估指标上，我们采用定性定量结合的分析思路，对样本进行综 合赋分，从一定程度上防止了纯量化带来的精确的错误。样本数据选取方面，考虑到 数据的可获得性，选择了已披露2019年年报的农商行，共411家。为防止数据遗漏，数 据来源选取Wind和iFinD ,交叉抽取验证。2 .区域经济及股东治理分析区域经济状况决定农商行开展空间农商行经营开展与所在地的经济状况息息相关，良好的区域经济环境能有效降低所在地农 商行的信用风险。农商行的前身是农村信用合作社，其业务主要在所在地进行开展。2018 年及之后监管对农商行的思路就是回归根源，即服务当地的小微企业和三农。譬如银监农 金2018 12号文，强调穿透授信，要求农商行严格控制对省外金融机构或经营情况不明 金融机构的同业授信；2019年的关于推进农村商业银行坚守定位强化治理提升金融服务 能力的意见（银保监会5号文）关于大额贷款占比、新增资金用于当地比例、涉 农与小微贷款增速等监管指标，要求农商行将资金主要投放于所在地区域。因此,农商 行的开展状况与所在区域的经济开展关系密切，优质的区域经济可以为农商行创造良好的 经营环境。图2 :样本农商行所在地GDP均值增速较快（2017-2019，亿元，叫GDP均值 GDP增速（右轴）资料来源：wind ,样本农商行所在地GDP增速水平较高，复合增速均值为8.8禽o根据对样本银行所在地市 的GD望据整理计算，得到农商行所在地2017年-2019年GDP复合增速均值为8.829， 处在较高水平。2018-2019年的样本农商行所在地GDP同比增速均值为9.40/8.23% ,增 速略有下降，但仍高于同期2018/2019年的国内GDP增速6.6%/6Q。22股东是农商行重要的外部资源外部支持是缓释农商行信用风险的重要工具，而股东是农商行非常重要的外部资源。农商行中上市银行占比拟低。相较非上市银行，上市银行的财务数据披露更加及时完整, 信息透明度高，有利于企业开展业务，获得融资等。同时，上市银行受监管力度更强，也 更便于信用评级及跟踪分析，信用风险较小。在样本银行中，资产规模较大的农商行中上 市比例更高。在资产规模前20的农商行中，上市农商行有6家，411家样本农商行中，上 市农商行共有10家，分别是渝农商行、广州农商行、青农商行、紫金农商行、常熟银行、 九台农商银行、无锡银行、江阴银行、苏州农商行、张家港行。表1 ：上市银行分布图（截止2021.3.1 ）资料来源：wind ,银行简称上市地点股票代码渝农商行A股+H股601077.SH;3618.HK广州农商银行H股1551.HK青农商行A股002958.SZ紫金银行A股601860.SH常熟艮行A股601128.SH九台农商银行6122.HK无锡银行A股600908.SH江阴银行A股002807.SZ苏农银行A股603323.SH张家港行A股002839.SZ股东是农商行重要的外部资源，国有法人股东的资源优势更突出。包商银行事件后，银行 的信用资质受到更大重视，股东作为银行重要的外部资源，也被给予了更多关注。国有法 人股东通常具有较强的资源优势，可以为农商行提供有力的外部支持，因此国有法人股东 占比高的农商行相对可获得的股东支持更强。但农商行有相当数量是由农信社改制成立， 而农信社的股东多为个人股东，因此农商行股东中非国有法人占比拟高。同时，2013年发 布的中国银监会办公厅关于农村商业银行差异化监管的意见中提出，要优化农商行股权结构，加快构建多元化和民营化的股权结构，也鼓励农商行保持较高比例的非国有 法人股东。图3 ：样本农商行前五大股东中国有法人较少（截至2019.12.31 ,家）资料来源：wind ,20132014201S2016201720182019较高的股权集中度更有利于企业开展。股权集中度较低，公司控制权由几个股东提供，有 助于大股东相互监督，但同时也可能导致各相关利益方意见不统一，导致经营方面的协调 效率低下等问题；股东持股比例集中度较高，有助于协调股东意见，削弱控制权冲突，达 成一致的开展战略图4 ：上市农商行前十大股东持股比例逐渐提升（2013-2019 ,陶43%42%41%40%39%38%37%36%资料来源：iFinD ,农商行员工数量一定程度上反映了其经营实力，数量越多获取政府支持的可能性会越高。 员工数量较多的农商行对所在地就业及经济开展的重要性也越强，其获取政府支持的可能 性也越高，相应的信用风险也越低。3 .对公及零售业务结构分析对公业务是农商行竞争力的基石传统对公业务是银行经营稳定的压舱石，良好的对公业务结构能改善银行的资产质量，为 业务转型提供良好的支撑，从而降低信用风险。对公活期存款占比越高对负债本钱改善作用越大。农商行的存款业务分为定期存款以及活 期存款。相比个人来说，公司对灵活支取存款的需求更强，因此公司类存款中往往活期占 比拟高。由于活期存款相比理财与基金利率较低，银行公司活期存款占比提升有助于降低 其计息负债本钱，银行低本钱运营的能力增强；农商行往往通过存贷挂钩，考核分层计价 的方式来提高对公存款活