2025年本轮银行股行情复盘与展望：如何用策略思维看银行

1 如何策略思维看银行

策略思维的核心是机会成本。银行股是各类股权投资的一种，从全市场投资的角度， 买入或卖出银行股的动机不仅取决于银行股本身的经营情况，更加取决于机会成本。

1.1 原理探讨：从 DDM 模型出发

对银行股投资者来说，DDM 模型是较为合适的估值方法。市场上绝大部分投资者是 中小股东。因此对于绝大部分机构投资者、企业/个人投资者来说，银行股的价值主要在于 资本利得和可获得的分红，使用股利贴现模型（下称 DDM 模型）是合适的估值方法。 DDM 模型中，银行股估值由分子端（基本面表现及预期）和分母端（要求回报率、分红 比例）共同决定。

1.1.1 为何是 DDM 模型？——中小股东视角：赚取资本利得和分红

对于绝大部分机构投资者、企业/个人投资者来说，银行股的价值主要在于资本利得和 可获得的分红。 银行大小股东获得投资收益方式不同。（1）银行的主要股东：可将投资通过权益 法计入长期股权投资，银行投资的账面回报分为两部分，一部分是低于 1xPB 购 入形成长期股权投资时的营业外收入，另一部分是持有股权带来的 ROE 回报。 近似年化投资回报率=ROE/PB。（2）银行的中小股东：主要赚取资本利得和分 红。投资回报率=（资本利得+分红）/投资金额。 绝大部分投资者是银行股的中小股东。（1）我国优质商业银行的股权高度集中于 政府和产业资本（含保险、国企、民企、外资），截至 2024 年 12 月 31 日，上市 银行自由流通市值占比仅 20%。（2）股东资格需要严格审批程序。要成为商业银 行主要股东（股权 5%以上，或派驻董监高），需经过监管审批同意，且需满足监 管一系列对股东的规定，否则监管有权要求转让股权。

1.1.2 DDM 的驱动因素？——分子与分母端：经营驱动 vs 策略驱动

DDM 模型的驱动因素可以分为分子端和分母端。DDM 模型定价股权价值=未来可分 红金额的贴现价值。分子端，由预期盈利能力（比如 ROE 等）决定；分母端，由要求回 报率 r、分红比例 d 决定。 预期 ROE：上市银行的盈利与持续性、稳定性，与宏观环境、政策环境（牌照 竞争、利率政策等）、银行自身禀赋、经营能力都有很大关系。 要求回报率 r：在 DDM 模型中，我们一般简单假设 r(要求回报率)不变，但是实 际上 r 会随着无风险利率、市场风险偏好等因素而波动。要求回报率 r 由三个因 素决定：①无风险利率 rf，rf 越高则要求回报率越高。②风险评价，公司经营越 差与股票投资风险越大，则风险评价越差，要求回报率越高。在简化的永续增长 模型中，可以把持续经营的概率纳入到风险评价中考虑。③风险偏好，风险偏好 越低、单位风险所要求的对价越高，要求回报率越高。 分红比例 d：分红比例未必是越高越好，但是银行股通常破净。PB 破净的情况 下，提高分红比例是有利于 PB 估值提升的。 通过对 DDM 因素分解，我们可以清晰看到股票投资的驱动因素远超分子端的基本 面，但投资者往往倾向于忽略基本面以外的分母端驱动因素，原因是难以把握。

1.2 分子驱动：既要看边际美，也要看相对美

分子端行情与基本面相关，既要看边际美，也要看相对美。①β行情，银行股涨跌的绝 对收益行情，一般来说与基本面边际改善或者恶化有关，这里最重要的因素仍是经济变量。 而银行股涨跌的相对收益，一般来说来自于“相对美”，在行业比较中银行盈利能力高低与 成长性的排序位置。一般而言，银行的商业模式决定了银行经营的稳定性比较好，若在经济 平缓下行期，银行业绩具有相对美。②α机会，与主要来自于盈利能力的超额——业务红利 +区域红利+能力差异决定。

1.2.1 β行情：来自于经济周期

分子端β的绝对收益行情，一般与经济周期呈现正相关。（1）经济从底部——修复— —繁荣的过程中，银行经营基本面呈现滞后性改善特征。①经济企稳改善期，银行基本面 预期由差变好，虽基本面仍未见到实质改善，但估值已开始修复，驱动行情；②经济繁荣 后半段，银行基本面滞后于经济，繁荣后期经营好于实体，业绩表现驱动行情。（2）经济 从繁荣——回落——衰退的过程中，银行经营基本面呈现滞后性恶化特征。①经济开始回 落期，银行基本面仍然较好，但基本面预期转坏，估值下行；②经济持续承压期，银行基 本面预期持续悲观。但如果有流动性宽松、风险偏好改变，可能有行情。

分子端β的相对收益行情，一般来说来自于“相对美”，在行业比较中银行盈利能力高 低与成长性的排序位置。一般而言，银行的商业模式决定了银行经营的稳定性比较好，若在 经济平缓下行期，银行业绩具有相对美。①营收端，银行主要盈利驱动因素来自规模，而规 模增长与 M2 增速基本匹配，每年 M2 的稳健增长，支撑银行营收总盘子保持稳健。②利润 端，银行依靠拨备计提，实现跨周期成本调节，在盈利动能强的年份，可通过多计提减值， 补足减值准备“余粮”；在盈利下行期，可通过少计提减值，消耗“余粮”，递补利润。从数 据来看，银行股的利润增速波动性显著小于成长股。2021 年以来中信成长风格盈利增速持 续下行，截至 24Q1-3 中信成长风格利润增速为负 26.1%，而银行（中信）指数利润增速基 本保持在个位数。

1.2.2 α机会：业务+区域+能力

分子端的α机会，主要来自盈利能力的超额，由业务红利+区域红利+能力差异决定。

业务红利：银行是服务于客户投融资需求的行业，因此业务结构差异往往确定了某 段时期银行经营的起落。银行业务，针对客户类型不同，可分为【对公-零售-金 市】。①截面来看：零售>金市>对公，零售业务收益高，得益于低不良；对公业务 高负债、高不良，仅微利。②时间序列：对公盈利已企稳，零售下行压力大。零 售型银行，2021 年以来盈利能力下行压力大。最新情况来看，负债成本显著改 善，带动对公、零售业务新发生业务综合收益率回升。

基于前文测算，进一步展开探讨：考虑到不同业务之间，吸纳存款、发放贷款的能力 亦有差距，我们假设“如存款大于贷款，则差额投资于金市的负债；如存款小于贷款，则 差额来自于金市的资产”，调整后，零售盈利优势收窄，主要是因为贷款规模<存款规模。 核心假设：对公、零售贷款收益率为 24H1 新发放贷款利率；零售存款利率为根据最新 利率上限，及 24H1 存款期限结构，测算的新发生存款成本，零售、对公存款溢价水平保持 不变；金市利差假设不变，负债成本为截至 2024 年 12 月 26 日的 6M 同业存单发行利率。

区域红利：中小银行属地化经营，因此，经营区域对银行，尤其是中小银行的盈利 能力有天然影响。区域红利的差异，主要体现在政务业务、实体业务两方面。（1） 政务业务：繁荣度与当地政府融资能力、意愿相关。①融资能力：与地方杠杆 率、财力有关，杠杆率低、财力强的地方政府，加杠杆能力越强。②融资意愿： 与基建建设、重大项目建设规划有关。（2）实体业务：一般和当地经济活跃度和 营商环境有关。经济越活跃、营商环境越优异，则实体相关业务景气度越好。这一 点通过经济增速、区域不良水平高低可以侧面看出。

能力差异：类似客群、区域的情况下，银行经营能力的差异决定了其盈利能力差 异。银行核心能力一般分为四方面：（1）客户触达：主要与渠道能力有关，线下 一般取决于网点布局，线上一般取决于科技能力。（2）产品适配：银行根据不同 类型的客户（如对公大中小客户、零售客户、金融市场客户），提供金融产品的能 力。其中，利率下行期，资产获取能力（即优质的信贷产品）是核心竞争力；利率 上行期，负债获取能力（主要是存款获取能力）是核心竞争力。（3）风险管理： 主要和银行对风险大势研判、数据获取、客户维护能力有关，风险大势研判越准 确、客户数据掌握越全面、客户维护越紧密，则风控能力一般越强。（4）经营信 誉：银行是管理流动性的行业，客户对银行的信赖度可以带来天然的利率优势（如 国有行在全国范围内享受品牌效应，深耕本地的中小行利率低于外来银行）；同 时，系统重要性银行可持续经营预期强，有助于赢得客户信赖。

1.3 分母驱动：三大驱动逻辑与复盘

1.3.1 无风险利率驱动

逻辑推演：无风险利率的涨跌，在不同经济预期背景下对银行股的影响不同。无风险 利率下跌，不一定导致银行股上涨。无风险利率上升，也不一定导致银行股下跌。

无风险利率上升的情形：①经济因素驱动利率上升的情况下，银行股 DDM 模型 的组合为“基本面↑+无风险利率↓+风险评价↑+风险偏好↑”（↑表示有利，↓ 表示不利），基本面、风险评价、风险偏好的改善占据主导地位，因此一般此时 银行股有绝对收益；但其他板块风险评价、风险偏好的改善可能大于银行板块， 因此银行股难有相对收益。分母端影响小于分子端影响，此时更接近于分子端行 情。②流动性因素驱动利率上升的情况下，比较少见且持续时间不长，比如 2013 年出现过“钱荒”，利空银行股分子（同业资产安全性）和分母端。

无风险利率下降的情形：①若是因为经济转弱导致的利率宽松，则银行股 DDM 模型的组合为“基本面↓+无风险利率↑+风险评价↓+风险偏好↓”，银行股往往 会下跌，此时我们也一般将其归为分子端行情；②但若是经济持续承压，基本面 预期、风险评价、风险偏好均已经达到较差水平、预期钝化，无风险利率下降、 增量资金入市则有可能导致银行股上涨，这时是典型的分母端行情。典型的分母 端行情下，无风险利率相当于银行等红利股投资的机会成本，无风险利率越低， 银行股投资的机会成本越低。

典型行情：典型的无风险利率驱动的分母端行情为 2014 年末到 2015 年上半年。银行 基本面持续恶化，经济预期承压，但是银行股大涨 94%。①无风险利率下行，2014 年 11 月-2015 年 10 月连续降息 6 次，降准 4 次；②风险偏好抬升，入市的增量资金风险偏好较 低，首先流入低估值蓝筹股，其中银行股是代表；随后流入成长股，此时银行股没有相对 收益了。③基本面预期低迷，2012 年 3 月-2016 年 8 月 PPI 持续同比负增长；④风险评价 未见好转，2014 年银行资产质量持续恶化，风险暴露仍在继续，2013、2014、2015 年末商 业银行不良率分别为 1.00%、1.25%、1.67%。 指标跟踪：随着地产周期下行、刚性兑付打破，无风险利率在不同金融产品中切换。 整体趋势向下，但阶段性随着经济修复回升。（1）2010-2018.04：无风险利率可以参考信 托收益率，主要考虑该阶段地产仍处于高杠杆发展阶段，城投地产能够提供大量高收益低 风险的金融资产，该类金融资产往往隐含保本保收益条款。（2）2018.04-2022.12：无风险 利率可以参考银行理财收益率。主要考虑资管新规发布后，信托等非标产品逐步打破刚 兑，银行端发行的理财产品尚未完成净值化转型，银行出于自身声誉考虑，往往按照理财 产品的预期收益率支付收益；（3）2023-至今：无风险利率可以参考 10 年期国债收益率或 存款利率。主要考虑理财产品实现全面净值化转型，市场缺乏高收益资产，次高收益率但 比较安全的金融资产如利率债、存款成为市场无风险利率的锚。

1.3.2 风险评价驱动

逻辑推演：风险评价代表了市场对投资银行股风险的认知。商业银行主要承受信用风 险和流动性风险，其中流动性风险比较少发生（但若发生可能是危机）；信用风险是主要风 险，我们重点探讨。商业银行的信用风险，核心与其重点业务的风险有关，包括实体、地 产、城投，市场对经济运行状态、地产城投等重点领域风险的判断，直接影响商业银行风 险评价。风险评价的恶化，通常导致银行股的下跌；而风险评价的改善，通常导致银行股 的上涨；风险评价的钝化，对银行股影响不大。 典型行情：典型的风险偏好驱动的分母端行情为 2021 年下半年至 2022 年底的下跌行 情，当时地产风险上行、经济预期走弱，市场对银行的风险评价快速恶化，2021 年 5 月底 至 2022 年 10 月底，银行股累计下跌 35%。①地产风险：2021 年下半年开始，恒大等大 型民营房企陆续违约，对公房地产风险担忧持续发酵；同时，2022 年中，按揭停贷风波出 现，地产风险担忧开始向按揭蔓延，持续压制行情。②经济下行：2021 年中开始，经济下 行压力加大，PMI 自 2021 年 3 月至 2022 年 12 月震荡走低。 指标跟踪：通过跟踪经济强弱指标衡量实体经济风险，通过跟踪信用利差跟踪重点领 域信用风险。

衡量经济风险，PMI 反应实际经济动能，PMI-TTM 与银行行情走势基本一致。

衡量信用风险。城投地产是银行资产的半壁江山，因此重点领域的信用利差可以 反映市场对于风险程度的认知。我们使用地产债、资质较差城投债和产业债的信 用利差，衡量市场对于城投、地产、实体领域风险的担忧。举例来说：①地产方面， 2021 年下半年地产风险爆发，地产债信用利差快速走扩、银行行情承压。②城投 方面，2022 年下半年开始城投信用风险担忧上升，后随着一揽子化债方案落地， 城投信用风险担忧改善，但市场担心城投化债，将冲击存量城投资产收益率，导致 优质城商行行情扰动。③产业方面，2016-2017 年经济动能改善，实体企业风险下 行，利差收窄，驱动银行行情。

1.3.3 风险偏好驱动

逻辑推演：当投资者的风险偏好提升、市场赚钱效应走强时，买银行股的机会成本高， 银行股很难拥有相对收益。其中，国有银行的相对收益与风险偏好更相关，其他类型的银行 次之，主要源于其他类型银行的市场化属性更强。 典型行情：2023 年以来风险偏好走低、市场赚钱效应走弱，期间国有行、除国有行外的 中小银行分别跑赢万得全 A 指数 73pc、22pc。反之，2019-2021 年投资者风险偏好走高、市 场赚钱效应走强，期间国有行、除国有行外的中小银行分别跑输万得全 A 指数 84pc、41pc。 跟踪指标：我们使用万得全 A 指数动态市盈率倒数，与 10 年期国债收益率的差，作 为衡量投资者风险偏好的指标（如下式）。当投资者风险偏好下降时，股债性价比上升，两 者的差放大。

2 实操容易有哪些误区

2.1 经济不好，银行股一定会跌吗？ 经济不好，银行股一定会跌吗？

市场误区：投资者往往认为经济不好，银行股基本面不好，资产质量不佳，所以 不能买，估值应该跌。 实际情况：投资是由预期驱动的。经济从好开始变得不好时，往往由分子端（预 期 ROE 恶化）和分母端（风险评价恶化）驱动银行股下跌；但当投资者已经对 悲观经济预期“麻木”时，ROE 预期和风险评价的恶化会钝化，而无风险利率、 风险偏好如果出现下降，则有可能出现银行股的行情。 反之，经济好了，银行股一定会涨吗？ 市场误区：投资者往往认为经济好，银行股受益，应该涨。实际情况：整体来看的确如此，但是也不能排除会先下跌。经济好转，往往导致 无风险利率上升和风险偏好提升，在市场资金有限的情况下，防御性强的银行股 可能会面临资金流出的压力。但和经济高度相关的银行股则有可能迎来上涨。 打个比方：如果用天气比喻经济预期，用伞比喻银行。下小雨，可以顶一顶，不需要 伞；如果雨越下越大，那还是需要伞，而且会把伞牢牢攥住；天晴了，伞就可以放下 了。

2.2 风险上升，银行股一定会跌吗？

这里有两个误区，一个是风险暴露时银行股自身受影响的问题，一个是风险暴露时银 行与其他行业对比的问题。

（1）关于银行股自身

市场误区：风险上升，银行股自身受损，会跌。 实际情况：风险预期和经济预期其实是一类。核心变量是风险是否超预期上升， 而非风险上升本身决定银行股的走势。比如 2021 年 6 月恒大风险上行时，银行 股价快速下行；2021 年底房地产风险暴露预期充分发酵之后，银行股震荡。

（2）关于银行 vs 实体

市场误区：风险上升的时候，银行的风险上升比实体快，所以银行股很脆弱。 实际情况：一般来说是这样，但我国大型银行的风险承受能力甚至高于很多实体 企业。这种优势来自于：①商业模式的稳定性。实体经济可能会受产业周期、技 术迭代等因素影响，很多商业模式难以长期持续。但经济运转离不开资金融通， 因此银行的商业模式是稳定、持续的。银行作为金融产品服务商，所提供的产品 和服务形式可能跟随经济周期变化。传统信用中介业务（存贷、承诺等）与经济 周期正相关；支付结算等服务性业务波动率较低、与监管牌照关联度更大；类资 本中介业务（财富管理、财务咨询等）与资本市场繁荣程度正相关（严格意义上 商业银行只是不能做 IPO）。②市场竞争的强壁垒。国有银行在政策支持、客户 信任等最重要的竞争要素上面占据绝对优势地位，且在守住系统性风险底线的要 求之下，大而不能倒真正成为现实。换言之，有可能“差”，很难“倒”。

2.3 业绩最好，个股估值就最贵吗？

公司经营是马拉松，不是百米冲刺。第一圈跑得快，不代表跑得长、跑得远。 （1）在市场情绪好、风险偏好高的时候，持有周期短的投资者以第一圈的速度论英 雄，只关心成长性、不关心持续性，这时候业绩的力量是巨大的； （2）在市场情绪差、风险偏好低的时候，就要论长跑能力了，慢走也行。这时候业绩 不一定最关键，“体格”、“资质”可能更重要些。市场的定价因子会更加倾向于 穿越周期的能力。

3 本轮银行股行情复盘

3.1 2023 年以来行情特征

3.1.1 整体板块：国有银行领涨

2023 年以来，银行指数累计涨幅 41%。（1）银行类型：各类型银行股表现有显著差 异。其中，领涨的是国有行，累计涨幅 84%。股份行、城商行和农商行累计涨幅分别为 25%、28%和 43%。（2）启动时间：上市行有两波上涨行情，一是 23H1 中特估催化大行行 情。二是 2023 年底以来的银行板块估值整体修复行情。

3.1.2 个股表现：与估值、股息相关度高

2023 年、2024 年个股涨跌幅均与股息率、估值相关度高。2023 年涨跌幅靠前的主要是 低估值高股息的个股，其中国有行涨幅显著高于其他个股。2024 年涨跌幅靠前的包括两类， 一类是低估值高股息个股，第二类是业绩增速改善或者业绩较高。

3.2 本轮行情的驱动因素

2023 年以来的银行股行情，是典型的分母端驱动行情。我们从 2023 年 3 月重点提示 《先买中特估，再买中小行》，2024 年继续重点提示《在防御中胜出-行业策略更新》、《长 周期的开始——稳健资产为王，银行股是代表》。总结驱动因素来说，本轮银行股行情主要 由无风险利率下降和风险偏好下降驱动，分红比例提升和风险评价改善仍处于有待验证的 状态。因此，我们认为银行股的行情仍有空间。 存银行不如买银行的高股息周期——对应无风险利率下降驱动，正在进行时。 市场趋向绝对收益的低波动周期——对应风险偏好下降驱动，正在进行时。 房地产影响钝化的风险改善周期——对应风险评价改善逻辑，仍有待验证。 长期提高分红的高质量发展周期——对应分红比例提升逻辑，仍有待验证。

3.2.1 存银行不如买银行的高股息周期

资产荒延续，导致无风险利率系统性下行并低于银行股息率，存银行不如买银行。

如何衡量资产荒？——利率水平+期限利差+信用利差。价格是反映供需的直观指 标，我们可观察各项债券价格来判断。（1）无风险利率：不同期限的国债利率+ 期限利差。市场资产荒压力越大，为追求更高利率，对长期限资产诉求越强。截 至 2024 年 12 月 31 日，10Y、30Y 国债到期收益率分别为 1.68%、1.91%，均处 于过去十年的 0%分位数，30Y 国债到期收益率较 10Y 国债的溢价水平，处于过 去十年 7.7%的低分位数，显示资产荒压力较大；（2）低风险利率：由于国债市 场容量有限，信用下沉也是获取更高收益资产的渠道，各类较低风险债券的信用 利差也可作为衡量标准。5Y AA+城投债到期收益率 2.01%，较同期限国债利差 60bp，信用利差水平处于过去十年 7.1%的低位。

银行性价比如何？——存银行不如买银行。如前文所述，随着理财打破刚兑、地 产周期下行、经济动能走弱，社会可获得无风险利率震荡走低，当前无风险利率 （10Y 国债、5Y 存款利率）低于 2%，显著低于目前银行股的股息率水平（四大 行约 4.4%），存银行不如买银行，银行股性价比突出。

3.2.2 市场趋向绝对收益的低波动周期

绝对收益投资思潮逐渐崛起，低波且稳定盈利的银行股，价值有望突显。 （1）增量资金的特征：较低的风险偏好。按波动性从低到高将各类金融资产排序，银 行存款、货币基金、保险（寿险）、其他债券基金、混合基金、股票型基金规模，在 2024 年 1~11 月分别+19.4 万亿、+1.8 万亿、+3.0 万亿、+1.3 万亿、-0.2 万亿、+1.5 万亿，资金延续 2022 年来低风险偏好特征。

（2）资产配置的方向：中收益、低波动。高增长、高波动时代，高夏普比率由高收益 驱动。随着经济波动率放缓、无风险利率系统性下行，高成长的弹性资产难寻、无风险的高 息资产消退。①高成长的弹性资产难寻。我们以最近 3 年 ROE 均大于 10%，且扣除非经常 性损益后的利润增速均大于 15%为标准，筛选符合条件的主板上市公司。2023 年符合条件 的公司仅 71 家，数量较 2018 年大幅减少 61%。②无/低风险的高息资产消退。随着地产周 期下行和地方化债持续推进，高收益资产难以为继。截至 2024 年 12 月 31 日，5 年期的 AA 中债城投债，到期收益率仅 2.20%，较 2018 年平均水平下降 326bp。

（3）基金投资的趋势：从主动转向被动。主动超额收益难度加大，指数基金或成主流 工具，指数重配、公募低配行业受益。 ①主动超额收益难度加大。2022 年来主动基金显著跑输主流指数。2022 年度、2023 年 度、2024 年年初至 12 月 24 日，主动基金重仓指数(长江)下跌 22.0%、下跌 16.1%、上涨 5.3%，跑输沪深 300 约 0.7pc、4.7pc、9.4pc。受制于欠佳的持有体验，主动基金规模下降， 指数基金规模稳步增长。23Q4 末主动、被动基金规模 3.9 万亿、2.2 万亿，较 21Q4 末下降 35%、增加 31%。

②指数投资或是大势所趋。随着监管从严、信息披露趋于规范，A 股市场将更接近强有 效市场，主动基金获取超额收益难度增加。而透明度高、费率更低、波动更小的指数基金有 望持续获得投资者青睐。参考国际市场，被动基金规模已超过主动基金，成为主流投资工具。 ③指数重配行业或将受益。指数重配、公募低配的典型行业包括：银行、非银金融、公 用事业、建筑装饰。据浙商证券策略团队观点，24Q2 末上述行业公募配置比例分别为 2.7%、 0.5%、2.9%、0.4%，较上证 50 低配 17.1pc、11.6pc、3.9pc、2.7pc，较沪深 300 低配 10.9pc、 9.3pc、1.9pc、1.7pc。银行股是公募主动最为欠配的行业之一。

（4）银行板块投资机会：低风偏+低持仓。银行股高股息低波动，契合增量资金的低风 险偏好，且整体机构持仓低、指数权重高，投资价值有望继续凸显。 ①银行股高股息低波动，契合增量资金的低风险偏好。2018~2023 年，银行指数涨幅 18.4%，波动率 2.45%。银行板块涨幅在 22 个二级行业中处于后 25%水平，但波动性最小， 是典型的稳定盈利资产。最近 5 年，银行板块平均股息率 4.9%，在 22 个二级行业中排第二。

②银行是宽基重要组成，有望受益于被动投资的流行。参考国际市场，指数基金有望成 为主流投资工具。银行股作为宽基指数重要部分，有望受益。截至 2024 年 12 月 24 日，上 证 50、沪深 300、国证红利指数中，银行权重占 19%、12%、29%，在各指数中均位列第 1。

3.2.3 房地产影响钝化的风险改善周期

地产风险负面影响趋于钝化，银行经营有望筑底修复。 （1）对公：不良暴露高峰已过。市场重点关注对公房地产风险，我们认为对公房地产 风险在银行表内的暴露已经较为充分，不良暴露的高峰已经过去。①上市银行的地产风险暴露较为充分。2021 年后发放的开发贷，因专款专用，抽逃风 险比较低。而 2021 年以前发放的开发贷，部分可能面临资金缺口，是本轮风险暴露的主要 来源。24Q2 末 16 家全国性银行对公地产不良率 4.20%，测算 24Q2 末开发贷余额中 75%来 自 2021 年后，对应 2021 年前的对公地产不良率 17%，表明前期风险已得到较大程度释放。 ②不良暴露高峰已过，生成压力放缓。2021~2022 年是本轮地产风险暴露高峰，期间 16 家全国性银行对公地产不良率上行 254bp，不良额增加 164%。2023 年后地产风险暴露趋缓， 24Q2 末全国性银行房地产贷款不良率、不良额较 23Q2 末实现双降，印证风险暴露缓和。

（2）零售：按揭的抵押物足值。市场担心随着房价下跌，银行零售贷款也将出现断供 等压力；我们认为当前银行按揭贷款抵押率仍较为充足，对房价下跌仍有承受力。 ①零售贷款 LTV 比例较低。据各家银行 2023 年业绩说明会信息，兴业银行零售 LTV 比例 43.97%，中信银行零售 LTV 比例约为 44%，招商银行按揭 LTV 比例 32.93%。因此当 前居民端贷款主要面临的压力仍为失业导致的现金流压力。 ②验证角度，我们推算 2021 年房价高位买房的居民按揭仍有 80%的抵押率。假设居民 以最低首付比申请按揭，按揭 30 年期，等额本息方式下按揭利率 5.49%，测算 2021 年至今 已还本金 5%；以三线城市二手房房价跌幅测算抵押物净值，则 2021 年发放首、二套按揭抵 押率 82%、58%，仍有安全边际。考虑到 2021 年以来发放按揭多用于首套房，而居民首贷 主要购置新房，新房房价跌幅相对小于二手房情况下，按揭贷款实际抵押率应大于我们测算。 （3）拨备：减值计提较为充分。银行业有足够能力承受地产风险，交行等多家银行均 表示地产贷款减值计提充分。 ①行业：有足够能力承受地产风险。我们以“（归母普通股股东权益+超额拨备×0.75）/ 对公房地产贷款”来考虑股东净资产应对地产风险的能力。2023 年末上市行、国有行、股份 行、城商行、农商行比例为 231%、250%、190%、221%、279%。

②个股：多家行表明拨备计提充分。以披露地产减值信息的上市银行为例。1）交行。 2024 年 3 月表示，对公房地产贷款拨备计提显著高于全行平均（24Q1 末拨备覆盖率 197%）。 2）兴业。2024 年 3 月末，信贷和非信贷的对公地产不良资产率 3.16%，减值计提比例 4.5% 以上。3）中信。2023 年 6 月底对公房地产拨贷比 7.31%，地产贷款拨备覆盖率 138%。4） 招行。2023 年 6 月底对公房地产拨贷比接近 15%，据此测算房地产贷款拨备覆盖率超 250%。 5）上海。2024 年 5 月表示，当前对公房地产贷款拨贷比 10.18%，拨备覆盖率 464%。

（4）政策：地产政策不断加码。随着房地产政策不断加码，银行资产端风险有望改善。 2023 年底以来，融资协调机制、经营性物业贷款、以旧换新、放松购房限制等地产政策不断 出台；2024 年 4 月政治局会议上明确指出“统筹研究消化存量房产和优化增量住房的政策 措施；2024 年 5 月有关“支持存量房收储、保障型住房再贷款、取消首二套房贷利率下限、 降低首付比”等地产政策密集释放。伴随房地产政策的持续推进，地产风险有望筑底改善。 （5）估值：悲观预期充分体现。当前银行股仍处深度破净状态，市场对地产风险的悲 观预期已经充分纳入估值。截至 2024 年 12 月 31 日，银行（中信）指数的动态市净率仅 0.60x。我们以当前的 PB 折价推算市场预期的银行股潜在不良水平，则当前估值对应的隐含 不良额 25.2 万亿、隐含不良率 14.62%。而 24Q2 末上市银行对公地产贷款合计仅 8.9 万亿。

3.2.4 分红比例提高的高质量发展周期

分红比例提升推动估值提升，2023 年上市银行分红比例显著提升，助推银行板块行情。 （1）分红比例提升推动估值提升。①理论推导。市盈率可以视为分红比例与股息率的 比值，当投资者要求的股息率保持稳定时，分红比例的提升能推动市盈率的提升，进而实现 银行估值水平的提升。②实证检验。截至 2024 年 12 月 31 日，银行(申万)指数的分红比例、2023 年股息率分别为 29.3%、4.83%，测算合理市盈率 6.06 倍，这与银行(申万)指数 TTM 加 权市盈率 6.11 倍相当。静态测算，若假设投资者要求的股息率保持稳定，分红比例提升 1pc， 则预期的市盈率将提升 0.21 倍，对应指数涨幅 3.4%。

（2）2023 年分红比例提升助推行情。2023 年上市银行分红比例较 2022 年明显提升， 是推动本轮银行行情的重要因素之一。2023 年度上市银行整体分红比例 29.3%，较 2022 年 度提升 0.8pc，分红比例为最近 10 年第二高，仅次于 2014 年。分红比例提升助推银行估值 提升。2024 年底银行(申万)指数 TTM 加权市盈率 6.11 倍，较 2023 年底提升 1.60 倍。这源 于分红比例的提升、无风险利率下降带动投资者要求回报率下降。展望未来，上市银行分红 比例还有希望提升，但是短期受规模扩张、资本消耗提速影响，预计保持分红比例稳定。

3.3 本轮行情的常见困惑

3.3.1 股息率一直高，为什么 2023 年才开始涨？

2023 年起银行股息率系统性超越各类主流金融产品收益率，“存银行不如买银行”成 为现实，银行股股息率优势凸显，银行股迎来上涨行情。银行股股息率超越其他主流金融 产品收益率，主要是因为：①理财打破刚兑。2022 年后资管新规过渡期结束，理财全面打 破刚兑，居民可获得的无风险收益率由理财收益率切换至存款利率。（因数据可及性，取2022 年 3 月 1Y 理财预期收益率 4.41%，同期大行 5Y 定存利率上限约为 3.25%）。②地产 周期下行。随着地产周期下行和地方化债，城投地产类高收益资产难以为继。2020 年恒大 集团借款平均利率为 9.5%，而同期 1Y AA+企业债收益率约 3.0%。

3.3.2 房地产股低迷，为什么银行股会持续涨？

当前银行股仍处深度破净状态，市场对地产风险的悲观预期已经充分纳入估值；而本轮 上涨主要由风险偏好和无风险利率驱动。银行估值深度破净。在房地产风险大幅暴露的阶段， 银行股已经深度调整并反应了悲观预期。参考 2021 年 5 月恒大暴雷到 2022 年 10 月停贷事 件全面爆发，银行（中信）指数累计下跌 27%，PB(lf)估值由 0.75x 大幅下行至 0.49x；而截 至 2024 年 12 月 31 日，银行（中信）指数 PB 估值也仅 0.67x，仍然深度破净。随着房地产 政策不断加码，地产相关风险评价钝化，后续不排除能改善。2023 年底以来，融资协调机 制、经营性物业贷款、以旧换新、放松购房限制等地产政策不断出台。

3.3.3 银行股整体涨，为什么大行比小行强势？

大行资金容量大，同时大行作为国内金融基础设施，持续经营能力强，是市场避险的 首选。大行资金容量大、股票流动性好。截至 2024 年 12 月 31 日，六大行总市值、自由流 通市值分别为 9.3 万亿、8002 亿，占银行板块的比重分别为 69%、29%。大行的持续经营 能力强。DDM 模型拆解后，银行估值高低，主要由永续现金流假设影响。而大行的核心 优势并不只是短期股息率较高，更在于独特的持续经营能力。③国有银行的客户基础好、 风险承受能力强、对经济周期敏感度低，资产质量更稳定。

4 本轮行情展望与选股

4.1 何时本轮银行股行情结束？

2024 年 1-9 月的银行机会主要是 DDM 模型分母两个重要变量无风险利率下行和风险 偏好下降共振带来的红利资产行情。当核心驱动因素消失或者逆转之时，银行股本轮分母 端行情可能就会结束。

经济趋势回升之时：彼时无风险利率转为上升，红利资产的吸引力可能下降，从 而在分母端对银行股行情造成打击。短期回调之后，转为分子端驱动，选股思路 也将发生改变，从偏好稳健银行转为偏好成长性银行。

市场风险偏好抬升：若股票市场出现较为明显的投资主线，引动风险偏好回升， 则对银行股分母端可能造成阶段性打击。

系统性风险的暴露：当前银行股分母端处于风险评价钝化的阶段，若系统性风险 爆发，将导致风险评价急剧恶化带来的估值下跌。

超额股息率被消灭：银行股当前股息率高于无风险利率，若超额股息率被消灭， 则可能导致增量资金流入放缓，从而导致分母端行情趋于结束。 从当前股息溢价率的角度评估，当前银行股的股息性价比仍然较高。截至 2024 年 12 月 31 日，四大行 A 股股息率平均 4.40%，相较 10Y 国债（1.68%）、30Y 国债利率（1.91%）和 5YAA+城投债利率（2.01%）的溢价率分别 2.7pc、2.5pc、2.4pc，处于历史 65%、66%、66% 分位数。若这三个溢价率回到 10 年均值，则 A 股四大行股息率可下降至 4.04%、3.78%、 3.45%，分别对应 24 年 0.75、0.80、0.88xPB，股价修复空间 8.8%、16.3%、27.5%。

值得注意的是，国有大行补充资本，潜在摊薄大行股息率，影响股息性价比。后续需关 注大行再融资方案推进进展。简单测算，如假设以 0.8 倍 PB 进行定增，则四大行股息率可 能被摊薄 28bp 至 4.12%。

4.2 当前银行股核心选股思路？

展望 2025 年，银行股还要继续涨。分子端银行股没有边际美但仍有相对美，分母端无 风险利率仍有下降空间，风险偏好相较 2024 年前三季度中幅回升，风险评价有改善期权。 分母端变量组合的微妙变化，使得 2025 年我们更加看好低估值+高股息的中小行，当然， 2024 年 9 月底前重点推荐的高股息大行也会继续上涨。

编辑：火腿肠