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基于PE的资本类周期性行业估价方法研究——以银行业为例

  • 投稿阿喂
  • 更新时间2015-09-15
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文/刘晴 赵鸿鑫 雷茜

【摘要】资本类行业是国民经济的重要支柱,在经济生活中的地位举足轻重。资本类周期性行业对经济周期变化的敏感性程度高、反应速度快,受国家宏观经济政策的影响较大,对实体经济和国家经济政策的反作用力也很大。本文以银行业作为估值研究的重点,对周期因素影响下银行估值的方法进行了案例分析,并对资本类行业的其他估值方法进行了一些探索。

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关键词 资本周期性行业;估值方法;银行

【作者简介】刘晴,云南大学经济学院硕士研究生,研究方向:资产评估;赵鸿鑫,云南大学经济学院硕士研究生,研究方向:财政学;雷茜,云南大学发展研究院硕士研究生,研究方向:技术经济及管理。

银行、保险、证券等几大资本类周期性行业由于其自身特点,对实体经济和国家经济政策的反作用力都是很大的。中国的资本类周期性行业和西方成熟市场有所不同的原因是,中国处于重工业化加速时期的金融加速发展周期,此周期还将伴随着中国城市化进程中的未来15~20 年。在这一背景下,我们有必要重新梳理中国资本类周期性行业的估值逻辑。本文以国内的银行业为主,阐述在本文中拟开展的估值研究方法。其他资本类行业和银行业虽然业务结构不同,但是仍有很多相似之处,并且其他资本类行业很大程度上会受到银行业周期波动的影响。因此,以银行业作为资本类行业研究的重点是可行的。

一、经济周期、信贷波动与银行业分析逻辑

对银行业的分析包括盈利和风险两个方面。盈利有价格和数量两个因素。对银行业来说,价格即存贷款息差水平,数量即存贷款规模变量。对风险的度量主要是通过对银行债权资产的质量监控和分析来实现。信贷规模的变化情况,就是银行量、价、风险中的量的变化,主要包括贷款与存款的增量与存量。监管部门对“存贷比”上线有要求,所以存款规模的扩大成为提高可放贷数量的前提,贷款规模的扩大成为增加利息收入的前提。而息差变化的趋势也即银行量、价、风险中的价。银行息差为银行贷款利息与存款利息的差值,影响息差的主要因素有存贷比、贷款结构、存款结构。存贷比越高,息差越大。

二、银行盈利周期的统计考察

中国经济从1998年到2013年经历了一个完整的从衰退到繁荣再到衰退的周期。宏观经济的起落、货币政策的调整,是影响商业银行盈利周期变化的主要因素。货币政策通常是逆经济周期的,在经济高速增长期和放缓期实施紧缩的货币政策,经济衰退期和复苏期实施宽松的货币政策,在经济扩张期则相对稳定,银行的盈利据此呈现周期性波动。为了进一步研究银行盈利周期与经济周期具体的关系,将中国银行业的利润增长情况与宏观经济周期增长情况进行比较。选取较早上市的5家股份制商业银行2002~2013年的净利润数据与GDP增长率数据进行比较。

将2003~2013年中国GDP同比增速与较早上市的5家股份制商业银行净利润增速进行比较,得到图1。

统计测算的结果显示,银行的净利润周期与经济周期变动拟合得较好,两者变动趋势非常一致。银行盈利周期与经济周期在方向上一致。在经济繁荣时期和经济衰退时期,银行利润相对于宏观经济周期有更大的波动率,也就是银行利润波动有更大的弹性。

影响银行利润的主要因素为规模、利差、风险成本、非利息收入、费用,其中最主要的是前三项因素。由于中国的银行业收入来源主要还是存贷款的利差收入,因此可以假设银行的盈利仅仅由存贷款利差收入和拨备决定,也即盈利是由贷款规模增长、存贷款利差和信贷成本计提数量来决定的。这样经过简化之后,银行的盈利就可以表示为:利润= 贷款× (存贷款利差- 信贷成本)(1)

将(存贷款利差-信贷成本) 表示为风险调整利差后进一步推导:利润增速=贷款规模增速+风险调整利差增速+贷款规模增速×风险调整利差增速(最后一项贷款规模增速×风险调整利差增速影响较小,可先将其忽略)。银行的盈利主要由贷款规模增速和风险调整利差增速之和决定,由此得到:

利润增速=贷款规模增速+风险调整利差增速(2)

将股份制商业银行和国有商业银行贷款新增额同比增长率季度数据进行统计,并和GDP同比增长率季度数据进行比较(如图2)。

从前面的研究了解到商业银行的利润增速和GDP增长的趋势是一致的。将图1和图2进行比较可以看出, 在商业银行盈利水平较高的2006、2007年,贷款新增额却处于较低水平。而在商业银行盈利水平相对放缓的2009年,贷款新增额同比增长率却达到历史最高水平,贷款的规模变化甚至出现了逆周期的特征。这个结果说明,贷款规模的增长不是决定商业银行盈利水平增长的原因。根据公式(2),当贷款规模增速未能起到决定性作用的时候,商业银行的风险调整利差增速就一定是对利润起到决定作用的原因了,而存贷款利差增速又是风险调整利差增速的主要构成部分。因此得出结论,银行利差的变动决定了银行利润的增速。

银行的盈利周期和经济周期的波动方向是一致的,在经济周期的不同阶段,银行的盈利波动会有不同的特点。在经济繁荣时期银行会获得更高的盈利增长,在经济衰退时期银行利润下降的幅度也会较大。我国商业银行的利差是由中央银行公布的利率水平决定的,也就是说,商业银行的盈利弹性最终是由中央银行货币政策周期决定的。在利率实现市场化之前,中国商业银行的盈利周期都会遵循这个规律。而目前普遍使用的利润驱动因素分解模型,未对贷款规模、息差和非息差收入的成本来源进行更细致的划分和配比。

三、银行业估值方法探讨

用相对价值法对银行估值应该使用市净率(PB) 法还是使用市盈率(PE) 法,其实取决于哪种方法更有助于我们看清行业或公司盈利模式。国际上对银行主流的估值方法是市净率(PB) 法,国内众多的资本市场研究也倾向于认同PB法。在盈利波动极大而无法合理评估、资本极易重置而无法持续享有溢价、面临极大的经营压力而存在资产清算的风险的情况下,使用PB方法估值是较为合适的。对照以上三种使用PB估值法的情况,对中国商业银行进行分析。首先,对中国商业银行的业绩波动进行统计可以看出,无论是过去还是未来两年,都没有盈利极大的波动现象。其次,进入壁垒和利率管制后,短期内放开的可能性也不大。由于潜在的政府信用保障以及较为健康的资产负债表,境内银行的偿付风险极低,因而也存在资产清算的可能不大。未来一段时间银行仍将处于半垄断下的较快增长。因此,基于盈利的PE估值法仍是未来银行业估值较为合适的方法。

四、基于PE 的资产价格周期模型的案例分析

由于银行的收益稳定,银行的价格会随着经济周期波动,因此选择PE法来进行估值。这里使用实体经济的投资周期来度量的朱格拉周期作为资本类行业周期的参数,同时结合行业特点进行一定的调整,从而得到估值模型。

(一) 分析步骤

通过建立方程P/Plong=f(X1,X2……Xn),把估值模型与周期性因素和行业因素紧密地结合起来,是本文的一个重要创新点。对于银行业,长期价值用收益替代。主要步骤如下。

1.建立VAR 方程,获得与周期性变量的关系:P/E = f(gdp, fi, M2, ldr)。其中,P/E为企业市价与收益的比值;gdp为国民生产总值同比增速;fi为全社会固定资产投资额增速;M2为货币供给量同比增速;ldr为银行存贷比。

2.评估日的宏观参数的值代入方程,求取P/E 。

3.把P/E的值和评估日的E的值代入P = E×P/E,得到评估日企业的市价。

(二) 变量选择以及数据来源说明

本文选取招商银行的市盈率P/E、国民生产总值同比增速gdp、全社会固定资产投资额增速fi、货币供给量同比增速M2和银行存贷比ldr为变量建立协整方程,其中P/E、M2、ldr数据来源于巨灵金融服务平台数据库,gdp、fi数据来源于中国经济信息网数据库。

(三) 数据处理及相关检验

1.数据的预处理。除PE外,上述数据都具有明显的季节性,因此这里先使用12季节调整法对序列处理, 得到季节调整后的数据是: pe_sa、gdp_sa、fi_sa、m2_sa、ldr_sa。

2.数据平稳性(单整) 检验。本文实证研究所选取的数据都是时间序列数据,为了保证分析的精确性和结论的准确性,首先必须对数据的平稳性进行检验,对于非平稳序列还必须检查变量差分后是否具有平稳性,因为所有变量的单整阶数相同是协整检验的必要条件。在此使用ADF (Augmented Dickey-Fuller) 检验。在检验过程中,基于赤池信息准则(AIC准则) 和SC(Schwarz Criterion) 准则共同决定滞后期。在检验的时候使用EVIEWS6.0模型。原始数据序列是:pe_sa、gdp_sa、fi_sa、m2_sa、ldr_sa。得出上述数据其原始序列都是不平稳的,将其一阶差分后,在5%的显著水平上,上述数据都是平稳的。本文将其分别记为:pe_sa~I(1)、gdp_sa~I (1)、fi_sa~I (1)、m2_sa~I(1)、ldr_sa~I(1)。具体如表2所示。

3.VAR模型建立。建立VAR模型时选择滞后4期来建立模型。具体的VAR方程为:

PE=C(1,1)×PE(-1)+C(1,2)×PE(-2)+C(1,3)×PE(-3) + C(1,4)×PE(-4) + C(1,5)×FI_SA(-1) + C(1,6) × FI_SA(-2) + C(1,7) × FI_SA(-3) + C(1,8) ×FI_SA(-4) + C(1,9) × GDP_SA(-1) + C(1,10) ×GDP_SA(-2) + C(1,11) × GDP_SA(-3) + C(1,12) ×GDP_SA(-4) + C(1,13) × LDR_SA(-1) + C(1,14) ×LDR_SA(-2) + C(1,15) × LDR_SA(-3) + C(1,16) ×LDR_SA(-4) + C(1,17) × M2_SA(-1) + C(1,18) ×M2_SA(-2) + C(1,19) × M2_SA(-3) + C(1,20) ×M2_SA(-4) + C(1,21)

4.VAR模型单位根检验。由图3可知,VAR模型不存在单位根,说明模型很平稳。

5.VAR模型预测。根据VAR方程:

PE=C(1,1)×PE(-1)+C(1,2)×PE(-2)+C(1,3)×PE(-3) + C(1,4)×PE(-4) + C(1,5)×FI_SA(-1) + C(1,6) × FI_SA(-2) + C(1,7) × FI_SA(-3) + C(1,8) ×FI_SA(-4) + C(1,9) × GDP_SA(-1) + C(1,10) ×GDP_SA(-2) + C(1,11) × GDP_SA(-3) + C(1,12) ×GDP_SA(-4) + C(1,13) × LDR_SA(-1) + C(1,14) ×LDR_SA(-2) + C(1,15) × LDR_SA(-3) + C(1,16) ×LDR_SA(-4) + C(1,17) × M2_SA(-1) + C(1,18) ×M2_SA(-2) + C(1,19) × M2_SA(-3) + C(1,20) ×M2_SA(-4) + C(1,21)

结合数据,计算出招商银行2011年第二季度的PE=12.44。估值结果如表4所示。

五、对估值结果与市场定价的分析

根据以上分析,银行业的估值结果应该是基于对银行业绩的重构。在这一基本前提下,对历史业绩进行计量,对未来业绩进行预期,并根据宏观经济环境、各银行的成长性给出合理的市盈率水平,得出估值的结果。通过计算,2010年银行的整体PE是A股市场估值水平最低的一个板块,利润调整之前和调整之后的PE水平都在10倍之下,而同期深市平均市盈率为35倍左右,沪市平均市盈率为22倍,2011年整体PE更低。而银行业的净资产收益率一直在15%左右,仅仅低于A股市场上的煤炭开采板块,说明市场对银行业上市公司的定价水平是不合理的。银行作为垄断的资金融通中介,如果经济不陷入大规模衰退,银行长期发展的压力比产业部门小。对银行PE 的折价缺乏合理的支撑。纵观整个资本类行业,证券、保险都存在同样的定价偏低问题。

金融理论的一个重要根基是无套利均衡,即套利的力量可以使不合理的定价最终消失。根据分析,对银行板块内部而言,大银行具有更高的盈利能力、更低的风险水平以及更广阔的业务空间。而相对来讲,城市商业银行的高成长预期最终可能只是一种幻觉,而小银行在大部分时间的市场表现优于大银行。究其原因主要是市场对高BETA值的追逐和偏好。当前的市场投资者(其中包括机构投资者) 更多的是投资于趋势而不是价值。投资趋势就意味着风险越高越好,按照当前的市场投资逻辑,风险越高则溢价越高,这严重违背了高风险理应给予折价的经典金融理论。对于风险偏好的错误定价使得套利可能源于高风险企业破产或者风险偏好改变。而A股市场至今还没有形成一个很好的退出机制,高风险企业破产这个方法很难见效。通过套利带来的价值回归最终就有赖于A股市场的风险偏好改变。当前投资者集体偏好风险的投资风格是否会长期存在,有赖于评估机构的努力,有赖于市场管理者对市场的呵护,有赖于投资者整体素质的提高,也有赖于A股市场真正合理的上市公司价值观的建立。

六、总结

本文研究了资本类行业估值的理论基础,指出资本类行业作为虚拟经济的代表,普遍具有高杠杆的特性。进一步分析了中国处于重工业化加速时期的金融加速发展周期下资本类行业估值的方法。以银行业作为估值研究的重点,对传统的估值框架进行了重构,并对周期因素影响下银行估值的方法进行了案例分析。由于在对利润进行重构基础上使用PE方法估值本身存在一定局限性,因此从不同侧面提供估值的参考信息依然是必要的,对资本类行业的其他估值方法的探索还需进一步深入。

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(责任编辑:刘明)