一样的花 不一样的果
——银行业分析方法新视角

许多传统的银行业分析方法、指标和模型，运用时都存在一定的局限，某
些时候甚至给出了误导性的信息。因此，有必要对这些方法、指标和模型
进行更为全面和细致的梳理，并进行必要的修正。与此同时，会计业绩和
各种会计数据，也极大受到各行披露政策偏好的影响，因此，通过差异调
整使得横向更具可比性，也是必要的。
  在本文中，我们提出了一些补充的分析方法、指标和模型：衡量资产质量
的存量拨备计提缓冲、增量拨备计提缓冲（此外，我们发现不良的历史回
收状况和不良生成的跨周期变动情况，能提供非常有用的信息） ；衡量利
率风险的息差变动按季分解模型、息差变动来源分解模型；衡量资本内生
能力的 ROL（贷款回报率） 、杠杆调整 ROE；衡量收入结构和经营效率
的单位资产非息收入、单位资产成本率。我们将看到，对于同样的数据，
这些方法和指标，在许多时候确实提供了更为深刻的洞察力。
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我们也尝试使用统一的口径，对各行的业绩进行重构。重构或者说还原的
逻辑是，公司的分析应更多基于其相对真实和可比的业绩，而不是管理层
希望给我们看到的会计数据。调整的项目主要包括拨备、薪酬、税收；与
此同时，我们也对于无形资产和商誉是否调整的情景进行了区分。结果显
示，经还原的“真实”业绩，与会计利润相去甚远，各行间差异也较大。
而有意思的是，股价的波动似乎更多是跟随会计利润，而不是调整后相对
“真实”的业绩，换言之，截至目前，市场往往更愿意被动接受管理层希
望给我们看到的，而不是进行更加独立和客观的分析。
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目前普遍使用的利润驱动因素分解模型， 由于没有考虑不同收入来源的成
本配比，通常低估了息差影响，而高估成本和拨备影响。换言之，模型一
方面低估了过往息差扩大对于银行业绩的正面贡献， 另一方面也将低估息
差缩小对于未来两年业绩的负面影响。对此，我们对模型进行了修，对于
规模、息差和非息收入的成本来源进行了更细致的划分和配比。