一、金融行业企业分析的核心目的
为什么要做金融行业企业分析？核心目的有三点：识别风险、发现价值、制定策略。银行、保险、券商、基金、信托、金融科技公司虽然同处金融赛道，但盈利模式、监管强度、资本结构差异巨大。只有把行业共性、企业个性、宏观变量三者拆开，才能回答“这家公司到底值多少钱、风险有多大、未来三年怎么走”这三个终极问题。
二、金融行业企业分析怎么做：五步落地框架
1. 宏观层：先锁定“利率—监管—经济周期”三角变量
利率：净息差、投资收益、折现率全部围绕利率波动。
监管：巴塞尔协议Ⅲ、偿二代、资管新规直接决定资本补充节奏。
经济周期：GDP、社融、PMI决定不良生成率、保费收入、交易量。
自问自答：为什么2023年券商自营业务普遍好于银行？因为利率下行周期里，券商固收自营久期短、杠杆高，银行却受限于净息差压缩。
2. 行业层：用“牌照—规模—集中度”三维打分
- 牌照：银行>保险>券商>基金>小贷，牌照稀缺性决定估值天花板。
- 规模：资产规模决定议价能力，保险看保费、银行看总资产、券商看净资产。
- 集中度：前五大机构市占率越高，价格战概率越低，ROE越稳定。
3. 公司层：三张报表的“金融语言”翻译
资产负债表：银行看贷款结构、保险看准备金、券商看金融资产。
利润表：银行看净息差、保险看综合成本率、券商看手续费及佣金。
现金流量表：银行看客户存款、保险看保费净流入、券商看客户保证金。
自问自答：为什么保险股的利润波动远大于银行？因为保险准备金折现率随利率变动，而银行资产久期短，利率风险被对冲。
4. 风险层：把“信用—市场—流动性—操作”四张底牌翻出来
- 信用风险：银行不良率、保险信用债持仓、券商两融坏账。
- 市场风险：VaR值、久期缺口、Beta系数。
- 流动性风险：LCR、NSFR、客户资金沉淀率。
- 操作风险：罚单金额、IT系统宕机次数、员工舞弊事件。
5. 估值层：金融股估值的“三把尺子”
PB：适用于银行、保险，核心变量是ROE与可持续增长率。
PE：适用于券商、金融科技，核心变量是盈利波动与Beta。
DDM：适用于保险、银行，核心变量是分红率与长期ROE。
自问自答：为什么招商银行PB长期高于同业？因为零售贷款占比高、不良率低、ROE稳，市场愿意给“溢价”。
三、金融行业企业分析包括哪些内容：一张清单打勾
1. 定量指标清单
- 资本充足率：银行>10.5%、保险>100%、券商>8%。
- ROE：银行>12%、保险>15%、券商>10%。
- 成本收入比：银行<35%、保险<30%、券商<50%。
- 不良率：银行<2%、小贷<5%。
- 赔付率：车险<65%、健康险<85%。
2. 定性指标清单
- 管理层：董事长是否具备监管背景或一线业务经验。
- 战略：零售转型、财富管理、科技投入占比。
- 股东：国资、外资、民营比例，是否带来协同。
- 科技：核心系统是否自研，IT投入占营收比。
- 品牌：零售客户NPS、机构客户复购率。
四、实战案例：拆解一家城商行的企业分析
1. 宏观背景
2023年LPR下调20bp，区域经济复苏弱，监管要求“让利实体”。
2. 行业位置
所在省份城商行CR5=78%，该银行排第三，市占率12%。
3. 财务体检
ROE=11%，低于行业均值13%；不良率=2.3%，高于行业均值1.8%；资本充足率=11.2%，接近监管红线。
4. 风险扫描
房地产贷款占比28%，高于同业15%；客户存款流失率连续两年>5%。
5. 估值结论
当前PB=0.7倍，低于行业中枢1.0倍，但风险溢价未完全反映，合理区间0.6–0.8倍。
五、常见误区与避坑指南
误区1：只看净利润增速，忽视风险加权资产扩张
净利润增长20%，但风险加权资产增长30%，真实ROE反而下降。
误区2：把金融科技公司当成传统金融股估值
金融科技收入来自技术服务费，应使用SaaS的PS估值，而非PB。
误区3：忽视监管窗口指导
2023年银保监会对结构性存款“压量控价”，直接压缩银行负债成本优势。
六、工具箱：提升效率的三类数据源
- 监管披露：央行货币政策执行报告、银保监会行政处罚表。
- 公司公告：年报“管理层讨论与分析”、业绩快报、投资者关系记录。
- 第三方数据：Wind行业分类、同花顺iFinD券商研报、标普全球评级。
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