深度 | 從同業回歸存貸的銀行,如何尋找下一個增長點?

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樓主 2019-05-08 08:34:20
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九頌山河

原標題:深度 | 從同業回歸存貸的銀行,如何尋找下一個增長點?

目錄

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1. 風向:回歸信貸契合當前監管要求

2. 邏輯:信貸投向的考量

3. 信貸去哪兒了

4. 尋找有Alpha的信貸資產

2017年以來,嚴監管的持續推進顯著改變了金融業態。監管政策密集出臺不僅規范銀行自身表內外經營行為,這也阻礙了過去幾年“大型銀行—中小銀行—非銀機構”的同業資金流轉創收的商業模式。

具體而言,表內和表外的規模擴張、同業負債擴張、同業投資擴張均受到了一系列的監管阻礙。從商業銀行資金流向來看,資本金和MPA約束了銀行廣義信貸規模的擴張速度;同業投資/負債規模受流動性監管指標等達標影響,大型銀行投資中小銀行同業理財/存單受限,這進一步造成了中小銀行負債擴張難度增加。同時資管新規、委貸管理辦法等監管辦法頒布后,傳統表外資產配置和運作方式發生改變,非銀機構產品面臨委外贖回壓力及底層資產的信用風險暴露。

整體看銀行表內資產配置回歸“存貸為主+流動性管理”的模式,表外向基金化產品運作靠攏。信貸是商業銀行最核心的業務之一,對銀行整個資產配置都有深刻的影響。在回歸存貸的監管導向下,近年來信貸投到哪里了?還有哪些信貸業務值得布局,本文對此做重點分析。

2018年上半年信貸規模增長大幅高于社融增加。根據央行數據,2018年上半年社會融資規模同比少增2.03萬億元,人民幣貸款同比多增5503億元,企業債券融資同比多增1.39萬億元。受金融去杠桿影響,外幣貸款、委托貸款、信托貸款、未貼現銀行承兌匯票及非金融企業境內股票融資同比均少增。新增人民幣貸款規模占比2018年上半年同比上升20%以上,2018年6月達到96.3%。

信貸涉及資金的跨期配置,貸款償還與對借款人的現金流預期高度相關。故信貸的配置過程也是管理風險的過程,這涉及到對借款人資質、保證人情況、抵押物價值、政策乃至技術更新等各種不確定性的判斷。一方面,這要求銀行對信用風險的控制需要從整體上理解經濟周期和行業區域,進而研究企業的周期、模式和業績;另一方面,銀行應判斷長周期的趨勢變化,改變順周期的行為,降低因經濟周期調整帶來的系統性風險。

具體的,銀行需要對借款人類型(如零售客戶、企業客戶的配置比例)、期限(如長久期、短久期的配置比例)、區域(如經濟發達但增長中樞下降、經濟高速增長地區的配置比例)、行業等因素做出判斷,進而選擇風險-收益合意的信貸配置組合。下圖近似說明了相關過程。

假設從風險-收益角度考量,上圖可以近似描述銀行對企業和零售客戶信貸配置的過程。首先,不同類型的貸款有差異化的“風險-收益特征”,如對企金客戶而言,國有企業風險顯著低于民營企業,大中型企業低于小微企業;對零售客戶而言,有抵押物的按揭貸款風險要低于信用貸款,而扶植小微企業的經營貸款風險較高;進而不同“風險-收益”特征的銀行貸款構建了信貸配置的“有效前沿”(考慮到組合分散風險的作用,信貸組合的風險收益比要優于單個信貸資產類型),最終銀行根據風險偏好選擇在約束條件下最優的信貸組合。假設不同類型的信貸資產“風險-收益”特征相對穩定,銀行信貸配置結果變化可以近似理解為銀行風險偏好的變化。

我們基于近年來商業銀行對信貸配置的數據進行實證分析。銀行對客戶類型、時間期限、區域行業的選擇體現了銀行自身風險偏好和對產業理解的變化。同時我們考量了不同類型的銀行(如國有五大行、股份制銀行、區域銀行等)在配置信貸上的差異。根據下表分析,我們認為由于負債成本、業務范圍乃至公司治理的差異,預計不同類型的銀行在信貸選擇上會體現出差異。

本部分選擇的分析對象為除郵儲銀行以外的所有上市銀行共42家,其中包括五大行、九家股份制銀行、二十家城商行和八家農商行(城商行和農商行我們采集了較多港股樣本)。在樣本選擇上,由于郵儲銀行港股數據披露與A股五大行有顯著差異,故我們剔除了郵儲銀行;同時由于中原銀行和張家港行于近一年內上市,部分數據缺乏連續數據,因此部分指標中剔除了該樣本。選擇樣本后,我們將各銀行的貸款余額按類別相加進行分析,得到了不同類型銀行的信貸配置表。由于我國實際上有上百家城商行(基本已改制完成)和上千家農商行(大多數還在改制過程中),樣本的上市城商行和農商行僅代表部分區域樣本(如A股上市農商主要集中在江蘇南部)情況,故本文在城商行和農商行的研究結果僅供參考,在國有大行和股份行的分析有較強代表性。在時段選擇上,我們重點分析2015年至2017年近三年的信貸配置情況。

1.客戶類型:零售增長占比超過企金

從客戶類型上來看,零售客戶增長占比超過了企金客戶。2015年降息周期開始后,五大行個人貸款占比從31.1%上升到2017年的37.2%;股份行個人貸款占比2015年為30.8%,2017年達到38.6%;上市城商行占比2015年為21.6%,到2017年增長到26.4%;而上市農商行個人貸款占比近四年無明顯變化,維持在30%左右。相較而言,股份制銀行的個人貸款占比增速最快,兩年間占比增幅7.8%。

2. 企金客戶期限:中長期限占比提升

本部分將各銀行的貸款余額按類別相加進行分析。財報公布此部分數據的銀行較少,五大行中僅建設銀行、農業銀行;城商行中僅中原銀行、天津銀行、重慶銀行及盛京銀行;農商行中僅張家港行和重慶農商行公布此部分數據,股份制銀行并未公布。(其中短期貸款指一年以內的貸款,一年以上的貸款為中長期貸款/長期貸款)

從Wind披露的數據看,金融機構企業中長期貸款占比略有增加,2015年1月占比為54.1%,之后持續上升,到2018年6月達到59.9%,且同比增速保持在11%以上。

各類型銀行的長期貸款占比均持續增加,表現特征較一致。五大行長期貸款占比2015年為63.2%,到2017年達到65.4%;上市城商行從2015年40.0%迅速增長到2017年的52.8%;上市農商行從2015年的52.2%上升到2017年的55.4%。相比而言,上市城商行的長期貸款增速最快,兩年間占比提升了12.8%,而五大行和上市農商行提高相近為2%-3%。

3. 企金規模:小微企業增長最快

由于小微貸款規模各銀行并非每年公布,因此此部分數據為求出各銀行小微貸款占比后取平均值。同時由于上市農商行僅有兩家銀行公布貸款規模,且前后口徑不一,故本處略去農商行數據。[1]

貸款投向小微企業增速最大,余額維持在年化約14%以上的增速。根據上市銀行年報公布的數據,五大行的小微貸款比例最低,2015年為13.2%,之后略有上升,2017年達到14.3%;股份制銀行2015年為16.8%,隨后略有波動,2017年增長到17.8%。上市城商行2015年為39.9%,持續上升到2017年為42.6%。三類銀行中,上市城商行的小微貸款比例最高,且增速最快。

4. 行業:制造/地產業下降,租賃/服務業上升

由于分行業貸款余額各銀行公布行業不同,以及新上市銀行數據公布不足,因此此部分數據取平均值。

五大行制造業及批發零售業貸款占比持續下降,2015年為21.4%、9.3%,2017年為18.8%,6.8%,兩年間均下降2.5%左右。租賃及商務服務業上升最為明顯,從2015年10.8%上升到2017年13.7%,上升幅度達2.9%。另外能源生產供應業及水利環境公共設施管理業也略有上升,2015年為8.5%、4.1%,2017年增至9.9%、5.4%,增幅分別為1.4%、1.3%。

股份制銀行制造業及批發零售業貸款余額占比下降明顯,從2015年21.0%、15.4%下降到2017年17.1%、12.4%,兩年間下降4.0%、2.9%。租賃商務服務業及水利環境公共設施管理業漲幅明顯,2015年為9.1%、5.4%,2017上升到12.8%、7.8%,漲幅達3.7%、2.4%。

上市城商行制造業、批發零售業及房地產業貸款余額占比均有所下降,2015年分別為18.4%、18.7%、12.3%,到2017年下降到15.7%、17.2%、10.1%,降幅達2.7%、1.5%和2.2%。租賃商務服務業及水利環境公共設施管理業占比上升明顯,從2015年12.2%、6.7%上升到2017年17.1%、9.2%,兩年間上升4.9%、2.5%。

上市農商行制造業貸款余額占比下降幅度最為明顯2015年為32.8%,2017年降為27.8%,降幅達5%。房地產業及水利環境公共設施管理業有所上升,2015年分別為6.6%、7.7%,2017年為9.0%、9.0%,增幅為2.4%、1.3%。

總結而言,制造業及批發零售業貸款比例均明顯下降,租賃商務服務業及水利環境公共設施管理業貸款余額占比有所上升,從資產質量數據看,銀行信貸的產業選擇契合了相關產業的信用特征。這體現在2015年后制造業和批發零售業的不良貸款率持續增長,2015年為4.92%、9.52%,到2017年上升到5.62%、9.83%。而租賃商務服務業及水利環境公共設施管理業的不良貸款率近三年保持穩定,2017年僅為0.58%、0.22%,遠遠小于制造業和批發零售業。因此銀行貸款投向的選擇有利于降低風險。

近年我國租賃行業業務量規模迅速擴張,從企業融資渠道來看,租賃業務存在替代性優勢。目前中小企業主流融資方式有銀行信貸、股權融資、債券融資等方式。然而,在流動性環境并未寬松、監管力度增強、信用風險持續暴露的環境下,銀行針對中小企業的信貸額度有限、貸款利率持續攀升,中小企業發行債券難度增加。融資業務具有融資期限長、行業投向沒有明顯限制、業務設計靈活具有針對性的特點,競爭力進一步凸顯。在預計未來3年我國經濟增速平穩發展和租賃行業滲透率仍存在提升空間的考慮下,我們曾在租賃行業專題報告中預計2020年租賃行業業務量將從目前的6萬億上升至9萬億。[2]

5. 區域:大行傾向發達地區,區域銀行本地投放更明顯

由于各銀行地區分類方式不同,本部分根據中國銀行年報的地區分類方式對各銀行分地區貸款進行重新分類[3]。五大行各地區的貸款余額占比無明顯變化,僅中南地區從2015年25.5%上升至2017年26.7%,上升幅度為1.2%。華東地區及華北地區略有下降,兩年間均下降0.6%。中南地區貸款余額上升的主要原因是投向珠江三角洲地區的貸款增加。

近年來股份制銀行投向西部地區的貸款額度明顯減少,2015年為12.5%,2017年下降至9.8%,跌幅為2.7%;而華東地區及華北地區略有上升,兩年間上升0.4%。

受監管導向所致,區域銀行的本地高集中度愈發明顯。2013年《中國銀監會辦公廳關于做好2013年農村服務工作的通知》中要求城商行不跨省,抑制異地擴張,自此區域性銀行跨區域經營政策持續收緊。根據2018年2月21世紀報報道,監管部門在農村金融機構區域經營上要求以本地為主,未來監管導向是“貸款不能出縣,資金不能出省”。區域銀行的跨境經營受限,本土化愈發明顯。如常熟農商行145家分支機構中,108家分支機構集中在江蘇省常熟市,涉及80%以上的資產投放。在這種情況下,上市城商行及農商行的貸款集中于所在省或直轄市。上市城商行所在直轄市或省的貸款余額占比近兩年略有下降,但仍維持在70%以上。上市農商行占比更高,近兩年有所下降,2015年區域集中度達到97%,到2017年仍高達92%。

6. 個人貸款:按揭和信用卡增長最快

由于各銀行對個人貸款的分類有所差異,以及新上市銀行上市前數據公布不足,故此部分數據取平均值。同時由于股份制銀行中僅有光大銀行公布個人消費貸款且年份不全,因此股份制銀行中個人消費貸款項省略。

整體看,五大行的個人住房貸款占比上升明顯,2015年占比為67.9%,2017年上升到74.4%,上升幅度達6.5%。股份制銀行的個人住房貸款2015年為33.6%,到2016年上升到40.2%,2017年略有回落為38.2%;信用卡透支占比2015年為18.8%,兩年間迅速增長,2017年達到26.6%,增幅達7.8%。上市城商行個人住房貸款同樣上升明顯,從2015年38.3%增至2017年44.4%,漲幅約6.1%;個人消費貸款兩年間增長2.9%,個人經營性貸款減少3.9%。上市農商行個人經營性貸款降幅明顯,2015年為37.0%,2017年下降到30.7%,下降了6.3%。個人住房貸款及個人消費貸款略有增加,兩年間增幅為2.1%、3.4%。

個人貸款中,四類銀行的個人住房貸款均有所增加,其中五大行上升最為明顯;個人經營性貸款余額占比均有所下降,農商行降幅最為明顯;股份制銀行信用卡透支占比大幅增加,主要原因是股份制銀行2013年以來大力發展中間收入,挖掘信用卡業務機會;上市城商行及上市農商行的個人消費貸款均有所增加。

總結來看,信貸客戶類型上,近年零售客戶增長占比超過了企金客戶,其中股份制銀行個貸占比增速最快。企金業務方面,期限投向上,長期貸款占比略有增加,其中城商行增速最快,五大行絕對水平最高,長期貸款占比60%以上;客戶規模上,小微貸款增速較快,年化約14%,其中上市城商行的小微貸款比例最高,且增速最快;行業投向上,制造業及批發零售業貸款比例均明顯下降,租賃商務服務業及水利環境公共設施管理業貸款余額占比有所上升;區域投向上,五大行各地區的貸款余額占比無明顯變化,股份制銀行投向西部地區的貸款額度明顯減少,受監管導向所致,區域銀行的本地高集中度愈發明顯。個貸業務方面,個人住房貸款均有所增加,其中五大行上升最為明顯;個人經營性貸款余額占比均有所下降,上市農商行降幅最為明顯;股份制銀行信用卡透支占比大幅增加;上市城商行及上市農商行的個人消費貸款均有所增加。

1. 現狀:風險偏好下降阻礙信貸資產收益上行

從銀行負債端看,加息實際上已悄然而至,這體現在2018年以來高成本的結構性存款增速(25%以上)大幅高于一般存款增速(5%左右)。貸款收益率有所提升,但提升幅度并沒有與負債端同步。根據央行貨幣政策執行報告,2018年3月末,貸款加權平均利率5.96%,同比增加43BP,其中大型銀行凈息差略有上升,即同比增加11BP;而上市股份行凈息差沒有顯著改善。作為對比,2011年息差上升的周期下,貸款加權利率同比增加182BP,大型銀行平均凈息差同比增加45BP。從實際數據看,本輪信貸收益水平實際提升弱于上一輪(2011-2012年)加息周期,這對凈息差改善有限。

目前信貸收益率的提升幅度并沒有趕上負債端的同步上行。除了資產重定價速度更慢等技術性因素外,根據上文分析,我們認為這主要與銀行在信貸風險偏好上的下降有較大關系。

信貸資產風險偏好的下降背后有其合理性:首先,在當前監管導向下,配置到銀行信貸的資產占比提升,而信貸上高收益資產并沒有一起擴張,銀行被動配置了較多風險可控但收益水平不高的信貸資產,如居民按揭和國有企業中長期貸款;其次,2015年以來我國經濟周期體現了波動性特征,銀行的風險定價更加困難,如產能過剩行業(主要為國企)經歷了一輪下行又復蘇的過程,在該過程中,供給側改革帶來了上游中小企業(民營企業為主)出清,近期又出現了下游如貿易環保(仍以民營企業為主)信用風險集中爆發,故銀行對民營企業的信貸投放相對審慎;最后,產業結構調整下,國有企業龍頭地位愈發明顯,銀行在相關信貸資產(如面向發達地區貸款投放、面向中長久期信貸投放)上議價能力明顯不足。

2. 方向:尋找定價不充分的信貸資產

盡管銀行整體上風險偏好下降,但由于銀行對客戶覆蓋有限等現實約束,細分領域仍有風險和收益不匹配的領域,這些領域有條件成為下一輪信貸資產挖掘的領域。比如小微金融面向民營的中小企業,由于缺乏穩定的流水和足額的可抵押物,除非資產收益反映了足夠的信用溢價,這不應成為銀行大體量資金進入的領域;但供應鏈金融可以依托供應鏈上的核心客戶提供信用支持,風險相對可控,這就比傳統小微更適合商業銀行參與。再比如消費金融比傳統居民按揭和信用卡的風險更大,但如果足夠小額分散,且通過積累更多消費場景獲取傳統央行征信難以獲得的數據,這實際上的風險相對可控。

特別是近期非持牌金融機構(如小額信貸公司)通過ABS實現變相加杠桿、部分“貸款銀行+非持牌的助貸機構”合作模式被監管限制后,部分存量業務將逐步讓位給了銀行為主的傳統金融機構。監管政策在關閉了一扇窗的同時,也對傳統金融機構提供了新機會。

我們進一步梳理了幾類有潛質的貸款業務類型,涉及到零售和企金業務。我們對有潛力的信貸業務要求標準有:(1)潛在市場業務空間廣闊,我們關注有萬億元以上規模潛質的業務;(2)消費/交易場景清晰,風控機制正逐步完善,我們關注銀行有機會進行持續數據積累的領域;(3)競爭格局改善,特別是銀行由之前“助貸”的角色轉為主動完成“場景-風控-信貸”閉環轉變;(4)增加客戶粘性,有進一步潛在中間業務收入獲取機會?;谝陨纤臈l標準,我們選擇了二手車金融、長租公寓貸款、供應鏈金融、并購貸款等幾種信貸產品創新(詳細見附錄)。

進入相關領域并不是一蹴而就的過程。認識風險,管理風險,銀行最終才可以在部分細分信貸領域獲得超額收益的機會。

C端:二手車金融(汽車后市場)

本處參考了興業研究汽車行業分析師鄔雪琴的行業專題報告《二手車市場回暖,交易+金融共建萬億市場》。

根據汽車行業協會數據,中國汽車消費金融滲透率(即貸款買車占汽車銷售總量的占比)2017年在25%左右,而海外成熟市場一般在70%左右,我們預計目前滲透率還有約1.5倍的提升機會。

我國現在一年的新車乘用車銷量為2000萬輛,假設即使目前銷量不增長,按照每輛車平均10萬元的貸款金額,按照接近成熟市場滲透率60%來計算,僅新車市場約有1.2萬億元規模(作為比較,目前汽車金融公司資產僅0.6萬億元)。相關產品年化收益率約20%,由于有可靠的貸后整車跟蹤機制,資產不良水平控制在1%以內。目前計算過程還不考慮二手車交易規模,事實上我國2016年后二手車交易已達到1000萬輛/年,按照成熟市場發展情況,二手車交易量是一手車交易量3倍左右(目前僅50%)。如果再進一步考慮汽車抵押貸款業務,預計汽車金融相關市場空間將會更大。

未來二手車領域將是汽車后市場的重要抓手和成長點,汽車金融也不例外。隨著國內汽車市場首次購車逐步完成,利潤從制造端向后市場轉移,二手車將成為重要的盈利板塊?,F階段我國汽車行業中整車制造和汽車零部件環節的利潤占據整個產業鏈的80%,而成熟市場中,汽車后市場占據60%的利潤,其中二手車銷售和汽車金融占比超過35%。隨著國內汽車首次普及完成,行業利潤將向后市場轉移,二手車銷售以及與之相關的二手車金融對汽車行業利潤的貢獻將逐步加大。

二手車是個非標準化、重線下的行業,這需要標準化機制的引入。目前我國二手車交易相對于一手車占比(50%)大幅落后于成熟市場(3倍),隨著后續對二手車區域限遷(即部分區域對于外省或者外市的二手機動車,采取限制環保標準、限制年份等措施,以避免這些車輛大量流入本地市場。)等政策逐步放開,交易信息透明化、流程標準化的建立,國內二手車市場有較大成長機會,這將帶動二手車金融發展。

傳統新車的汽車金融主要由汽車廠商與銀行合作完成,我們認為新車汽車金融競爭格局已相對固化,從成長性上我們更推薦二手汽車金融領域的信貸業務機會。對銀行而言,目前銀行在資金端更有優勢,未來參與相關業務的突破點在于如何打通場景引流。

C端:長租貸款(住房后市場)

近年來核心城市房地產快速上漲,同時人口向核心一二線城市流動趨勢不減,這種情況下高房價刺激購房需求轉向租房需求。預計后續居民將逐步培養長期租房的消費習慣,住房長租市場在我國有快速增長的可能性。在這一過程中,長期租房業務的金融屬性將逐步滲透。2017年以來,國務院、住建部等機構相繼出臺政策支持住房租賃市場發展,地方積極跟進,試點城市陸續出臺方案支持當地住房租賃市場發展,各地出臺的“租購同權”保障承租人享受公共服務的權益,這有利于長租公寓發展。根據中國指數研究院測算,我國當前租賃市場的規模已經達到1.38萬億元(年租金)左右,以個人提供服務為主,租賃人口數量約1.9億人。我們預計租賃市場規模將由過去五年年化復合增速15%增長至25%左右,五年后有可能達到約3萬億元(年租金)規模,機構租房服務和個人服務預計各占一半。

目前已有銀行開始試水長租貸款產品。2017年11月,建設銀行深圳分行聯合萬科、碧桂園等11家房地產企業簽訂房屋租賃戰略合作協議,同時建設銀行深圳市分行還推出全國首個個人住房租賃貸款產品“按居貸”。根據產品說明,“按居貸”執行4.35%的基準年利率,最高額度達100萬,最長期限10年,銀行直接將資金打到房主賬戶中。這也是國內推出的首個租房貸款產品。假定租賃規模保持3萬億元,金融業務滲透率25%,按照類似“按居貸”的業務模式(10年期/4.35%利率水平),預計當年租賃貸款約6萬億元。

相關產品對于租客而言,可以以相對較低的資金成本鎖定租期和租金,對銀行而言,該業務衍生出的支付結算、租金代收、現金及財富管理業務會有更大想象力。

B端:供應鏈貸款(小微金融的風控升級)

小微企業融資難,主要體現在短時間內無法評估和判斷中小微企業的信用狀況。相對于普通小微企業,供應鏈金融的授信風控依托于中小企業產業鏈上背后的核心企業,即不僅要Know Your Customer(了解客戶),還要Know Your Customer’s Customer(了解客戶的客戶,即產業鏈上的核心客戶)。

供應鏈金融的產品分為應收類(基于應收賬款融資)、預付類(基于預付款融資)和存貨類(基于現貨質押融資)三大類產品。根據咨詢公司Choice數據,2016年末我國企業應收賬款/存貨/預付賬款余額(企業流動資產主要規模)近90萬億元,根據行業協會數據,全國企業總應收賬款約26萬億元,假定銀行可以滲透10%,僅應收賬款融資就有2萬億元以上的市場空間,相關產品可以提供年化8%-10%的收益水平。

供應鏈金融的風控優勢體現在利用核心企業的數據積累了解產業鏈上的中小企業信用情況。商業銀行可借由核心企業平臺上的數據,了解中小微企業財報、庫存、上下游交易情況,除了現金流信息外,直接獲取它的物流和現金流情況。

供應鏈金融的發展機會契合近年來行業龍頭效應提升的產業邏輯。核心企業要想持續經營,它必然要對供應鏈上的中小企業(特別是提供定制服務的上下游企業)進行專用投資,保障其長期生存發展。故供應鏈本身就是具有風險控制能力,相對小微企業常見的互保模式等更為可靠。

供應鏈金融將對中小微企業的風控轉移到對核心企業的評估。特別是核心企業選擇客戶供應商的過程實際上起到了隱形擔保作用,這降低了銀行的潛在風險。只要核心企業本身不出現重大經營風險,則整個業務網絡就基本不會出現系統性風險,而個體風險銀行可以通過信用分析進行排查和給予風險定價。這就為中小微企業融資起到了可靠的風控手段。

具體在細分行業選擇上,具體領域建議考慮以下幾類:(1)子行業本身規模較大,一般在千億元以上;(2)有對應的流通行業,這有利于資產流動性提升;(3)提供資金流、物流、信息流量的基礎設施完善。

B端:并購貸款(產業整合時代的利器)

并購貸款,即商業銀行向并購方企業或并購方控股子公司發放的,用于支付并購股權對價款項的本外幣貸款。并購貸款針對了有競爭力的客戶在改制改組過程中,有償兼并、收購其他企事業法人、債務重組中產生的融資需求等而發放的貸款。相對于正常企業貸款,并購貸款在準入條件、擔保要求、調查要求上更加嚴格。并購貸款涉及的具體交易類型包括PE收購、MBO(管理層收購)/LBO(杠桿收購)、RTO(反向收購)、大股東增持等。我國于2008年正式放開了并購貸款,目前國際市場上并購貸款額一般可占到收購資金總額的50%-70%,我國一般可以做到50%以內。

根據證監會披露,我國上市公司2016年并購重組金額達到了2.4萬億元人民幣,年均增長41%,業務規模在全球居第二位。隨著我國產業整合的格局到來,預計并購重組業務的市場空間將大幅高于目前IPO業務空間:假設并購重組交易目前40%融資選擇并購貸款,則業務空間約1萬億元,假設年化20%增長,則五年后業務規模約2.4萬億元左右,這與目前并購重組金額相當。

并購交易中,牽涉金額巨大,融資方案選擇將對交易回報會產生重大的影響,并購貸款有審核方便、保密性強、避免對股權稀釋、有稅收節約作用的實際好處,故在實操上并購貸款成為成熟市場并購交易常用的融資手段。利用杠桿并購一方面增加交易規模,另一方面享受利息稅務抵免來增加回報。近期典型案例有西王食品收購加拿大營養品公司Iovate,交易產生較大遞延所得稅資產,可以起到抵扣后續利息支出的可能性。

商業銀行參與模式有差異,這取決于能否在并購交易中發揮風險定價和方案設計的作用。實際交易中,大多數銀行缺乏相關能力,在投行的牽頭下加入銀團貸款,而個別銀行可以在提供貸款的同時,直接擔任并購交易的財務顧問,參與交易全過程。由于海外成熟市場上,并購貸款不是以借款人的償債能力作為借款的條件,而是以被并購對象的償債能力作為條件(特別是LBO收購以并購標的未來現金流償還),這需要商業銀行像投行一樣對收購標的的現金流進行預測分析。

發展并購貸款業務需要商業銀行在既有負債端優勢和資產定價和交易能力上進行權衡。特別是隨著券商自身也在加杠桿轉變為資本中介服務商,商業銀行需要與相關直接融資中介機構直面競爭。以美國資本市場為例,并購交易額一般是IPO融資額的10~20倍,故并購交易是大型投資銀行業務的主要業務來源,由于并購承銷費率更低(IPO費率在4%-6%,而并購融資費率1%左右),故利用并購貸款等衍生業務成為投行的賺錢利器,海外高盛等機構設有專門的并購貸款業務部門。

注:

[1]一般小微口徑指國家四部委頒布,符合銀監會監管口徑的小微貸款

[2]《興業研究金融行業報告:租賃:綜合金融的試金石——金融同業觀察第6期》

[3]根據中國銀行年報,東北地區包括黑龍江省、吉林省、遼寧??;華北地區包括北京市、天津市、河北省、內蒙古自治區;華東地區包括上海市、江蘇省、浙江省、安徽省、福建省、江西省、山東??;西部地區包括重慶市、四川省、貴州省、云南省、陜西省、甘肅省、寧夏回族自治區、西藏自治區級新疆維吾爾自治區;中南地區包括河南省、湖北省、湖南省、廣東省、廣西壯族自治區及海南省。返回搜狐,查看更多

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