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银行业总体风险可控，部分银行风险暴露
近些年来，随着经济增速放缓，银行增量市场减小，存量竞争激烈，银行面临净息差收窄、信用风险持续暴露等经营压力，净利润增速也处于低位。在这样的情况下，监管部门不断要求银行加强风险管理、压实资产质量，银行业整体风险可控。尽管行业整体风险可控，但内部分化，部分银行面临的风险较大，其中中小银行尤为突出。
银行信用风险分析框架与模型示例
目前我国银行数量众多，大部分投资者不具备对每家银行进行深度调研分析的条件，因此我们致力于构建一种快速批量分析方法，先对大量银行进行初步风险排查。
分析框架：首先结合财务与非财务信息搭建量化模型，从量化角度进行客观评估；其次从定性角度引入专家参数，对于一些平时被资本市场研究较多的银行，以主观评价方式对评价结果进行调整，最后通过主客观评价相结合的方式得到综合评价结果。
基于前述框架的模型示例：我们基于前述思路搭建了一个简易信用风险评价模型，将260家样本银行按风险从低到高分为十档。我们在正文中对模型的指标选取、参数设定进行了详细解释，包括指标选取的维度和理由、指标数据情况，对不同指标间的权重分配也做了解释，并给出了一个引入专家参数的示例。
模型运行结果的有效性检验：基于模型的运行结果，我们进行了效果检验，发现模型能有效筛选出高风险银行，即我们所筛选出的后三档银行，其同业存单风险溢价明显高于其他银行。
模型的稳定性检验：通过改变权重分配方案，我们发现在不同方案下，模型所筛选出的高风险银行结果比较稳定，说明模型稳定性良好。
投资建议：本文提出了一个银行信用风险评价思路，并据此建立了一个简易的银行信用风险评价模型。模型运行的效果和稳定性均较好，可以有效筛选出高风险银行。投资者可以在我们模型的基础上按需扩展。
就上市银行而言，我们维持行业“超配”评级，个股方面继续推荐宁波银行、成都银行、常熟银行、苏农银行、张家港行。
风险提示：指标设定、权重分配、数据误差等风险，宏观经济下行的风险。
