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李奇霖:如何分析金融数据?(一)
发布时间:2019-06-04

    当一份金融数据摆在我们面前时,这些数据的统计范围包括哪些,是如何统计的?我们应该怎么去分析它,又怎么去通过它来判断金融资产价格的走势? 

  金融数据每月在10-15日由央行发布,主要包括两个部分:1)体现实体融资需求的社会融资规模(简称社融)与信贷规模;2)代表实体经济流动性的货币供应量(M0、M1、M2)。

  我们这篇文章主要分析这两部分,试图解决两个问题:

  第一,这些数据的统计范围包括哪些,是如何统计的?

  第二,当一份金融数据摆在我们面前时,我们应该怎么去分析它,又怎么去通过它来判断金融资产价格的走势?

  一、社融与信贷解析

  对社融与信贷,央行会公布两种口径的数据,一是当月新增规模(增量),二是存量规模。当月新增规模是投放总量扣除到期后的净融资规模,波动极大,有季节性冲量的特征,在1月、3月、6月、9月与11月有明显的峰值。 

  这种特征和银行信贷的投放规律有关。首先,每年年初银行会有谋求开门红、早投放早收益的考虑,因此容易造成1月份数据高增;其次,在每个季末,银行内部有业绩指标的考核压力,为满足考核要求,银行业务人员会在季末冲量。

  但在最后一个季末月12月,银行在大部分年份会面临信贷额度不够、为明年开门红储备项目、年度监管考核(如资本充足率)等综合因素带来的压力,因此冲量月份会明显提前至11月,12月份反而会出现回落。由于增量数据的高波动性,我们对它的分析主要集中在绝对规模的变化上,对同比增速与环比增速基本不看。具体到某一个月的数据,我们会首先观测实际值与预期之间的差异。

  预期一般是市场研究人员在过往年份的当月均值基础上加减所得,或根据对银行资产负债部门的草根调研所得。若实际值低于预期,则一方面可能会直接带来交易行情,另一方面也会使投资者下修对经济增长的判断;若高于预期,则相反。

  其次,我们会习惯看同比去年的变化与环比上月的变化。同比去年的变化可在一定程度上去除季节性因素带来的扰动,是经济增长动能同比的反映。环比的变化则是一种直观感性的理解。中间纵然有季节性因素的影响,但如果说波动变化极大,比如从3000亿增长至1万亿,依然会对投资者的预期与情绪造成冲击,从而在短期内改变资产价格的走势。存量规模是增量数据的累计存续值,主要看同比增速的变化。它与经济增速、固定资产投资等以同比增速为主要披露口径的宏观指标相对应,在宏观中长期趋势的判断上更有积极意义,弥补了增量数据波动大的缺点。作为传统的间接融资方式,信贷的存量数据很全面。2013年以前,它是决定社融和体现实体融资需求的主要指标,看待融资需求即主要看信贷。

  但2013年后,随着金融创新的加快,影子银行兴起,非标与债券融资对社融的影响力显著增强,贷款与社融的增速裂口增大,趋势也出现了分化,信贷存量增速变化的信号意义下滑,投资者与研究人员对它的关注度也有所下降,转而关注社融存量增速。 

  但社融因为囊括范围广,在2011年才开始正式统计,向前回溯难度大,存量数据披露不全面,在2016年前只有季度数据和年度数据,往后才有月度数据。所以我们需要通过(当月社融存量规模=上月社融存量+当月新增社融规模)来倒推得到月频数据。

  从我们估算得到的结果看,社融存量同比以2010年为界,呈现趋势上涨和趋势下行的特征,与GDP增速、工业增加值累计同比增速都有较好的相关性,在部分时期有一定的领先性。比如2008年金融危机后,社融领先GDP大约4-6月触底;2010年,社融领先GDP大约2个月。 

  以上是我们在获得一份社融后所做的总量分析,接下来,我们来进一步分析社融与信贷的分项。

  分项很重要。透过分项,一方面我们可以了解社融与信贷增长的质量。因为诸如短期贷款、非银贷款、票据融资等分项由于期限短,与企业部门资本开支所需要的中长期资金不匹配,很难带动实体出现持续的扩张。所以,如果社融和信贷的高增长是由这些数据分项推动的,那么这种高总量并没有显著的意义。

  另一方面,我们可以了解社融与信贷高增长或低增长背后的驱动因素,验证我们对经济与金融环境做出的判断是否准确,也可以与监管/货币/信用/财政政策、国内外宏观经济环境等因素进行比较,从而提前预判现在融资高增长/低增长的趋势能否持续。

  (一)拆解社融分项应注意哪些问题?

  目前,社融一共包括四个大项,十二个小项,如图5所示。在这十二项中,人民币贷款、委托贷款、信托贷款、未贴现承兑汇票和债券融资五项是其中单项占比较高、波动较大的类别,影响较大。因此当我们对某一个月的社融数据进行分析时,我们主要分析的也是这五类。

  但因为本文是一个手册类型的报告,我们将不局限在五个大项里,而是对这十二项分别展开评述。 

  1、表内业务—人民币贷款和外币贷款

  人民币贷款是直接体现在银行资产负债表中且以人民币为计算单位的贷款。它与金融机构贷款口径不同。因为社融体现的是金融体系对实体部门(居民与非金融企业)的支持情况,所以社融中的人民币贷款分项不包括非银贷款。而金融机构贷款没有这个统计原则,包含了非银贷款。

  除这个差别外,人民币贷款和金融机构贷款,在趋势上和更细致的子项目组成上,都具有很强的一致性。所以我们在这里暂时不展开,后面在金融机构贷款拆解中,再做详细讨论。 外币贷款是金融机构以票据贴现、信贷、垫款等方式向非金融企业与居民发放的,以外币为计算单位的贷款。出于可比性的考虑,央行在统计时会将其折算成人民币进行加总。

  从使用用途上来讲,外币贷款主要用于进口商品付汇或资本账户下的对外投资。考虑到国内资本账户仍然存在较强的管制,对外投资的规模要远小于进口。因此很多时候,外币贷款更多是用于进口商品的付汇。

  从图8来看,我们也能看到进口金额当月同比增速与新增外币贷款规模存在明显的正相关性。同时,由于贷款以外币计价,所以对非金融企业来说,最大的风险在于汇率风险。从历史经验来看,2015-2016年与2018年的汇率贬值时段,外币贷款均为连续的负增长。 

  2、表外业务:信托贷款、委托贷款、未贴现银行承兑汇票

  信托贷款是资金信托计划(包括集合信托与单一信托,剔除了财产信托)所配置的贷款资产。因为所用资金是募集所得,不是信托公司的负债或自有资本,所以不列入信托公司的资产负债表,归入表外业务。

  在统计时,央行依据的是《理财与资金信托专项统计制度》。根据这个制度,信托公司要按月报送各资金池月末的资产负债情况,尤其是对除回购与拆借外的贷款资产,要逐笔统计明细信息,以此来获得信托贷款的规模与具体投向。

  在2017年资管新规提出“去资金池”的要求后,统计制度可能会有所变动,具体不得知,我们猜测可能会把“按各资金池统计”转为“按产品统计”,整体的统计要求与框架应该会保持不变。 因为这种统计方法是直接从信托公司的放款终端去统计的,所以不管资金是来自于哪,中间经过了多少嵌套,有多复杂的交易结构,都不会影响信托贷款规模的真实性与准确性,从而也就不存在金融创新导致信托贷款被低估或被高估的情况。在对信托贷款进行分析时,我们通常会结合当时的经济与金融环境展开,寻找信托贷款规模变化的内在原因,并推测未来的演变趋势。

  比如,现在政策积极宽信用,地方加快发专项债,扩大基建投资稳增长,那么信托贷款在需求端可能就存在一定的支撑;金融严监管,要去通道去资金池,信托公司业务开展难度加大,信托计划的资金募集会受影响,信托贷款就可能会出现大幅的萎缩等。

  此外,为了了解信托贷款的边际变化,我们有时会看“用益信托网”在每月月初发布的集合资金信托月度报告。在这份报告里,我们可以看到集合信托的当月募集规模和实际投向,对我们及时掌握实体的融资需求与政策效果有一定的帮助。委托贷款和信托贷款很相似。一方面,委托贷款也有一套完备的统计制度,称为《委托贷款专项统计制度》。按照这个制度,委托贷款可以分成两个大类,一类是现金管理项下的委托贷款(主要指一些集团公司利用银行的现金管理体系将货币资金在各个分/子公司之间进行调配所产生的贷款),另一类是一般委托贷款。

  依据委托人的身份,我们可以把一般委托贷款分成“受金融机构委托发放的贷款”和“受非金融机构委托发放的贷款”两类。在这两类下面,又可以进一步依据接受贷款的五个对象:个人、企业及各类组织、广义政府、金融机构、境外分成五个小类。

  而对于社会融资规模中的委托贷款,央行定义的原文是:

  “社会融资规模中的委托贷款只包括由企事业单位及个人等委托人提供资金,由金融机构(即贷款人或受托人)根据委托人确定的贷款对象、用途、金额、期限、利率等向境内实体经济代为发放、监督使用并协助收回的一般委托贷款。”

  依据社融表达的是金融体系对实体经济(非金融企业与个人)的资金支持这样一个原则,我们认为除了对金融机构、境外和广义政府发放的一般委托贷款外,其余的一般贷款都应该属于社融的口径。

  另一方面,对于委托贷款的分析,其模式也和信托贷款相似,主要看经济基本面和金融监管政策。

  从历史数据来看,委托贷款和信托贷款有着相似的轨迹。但在部分时期,因为监管节奏的不同,出现过此起彼伏的现象。

  比如2010-2011年和2014-2015年,受银(保)监会要求银信合作计提资本与127号文影响,信托业务受阻,大量需要放款通道的资金转向了银行,使委托贷款出现了高增。

  2017年则相反,因为银行业三三四整顿与严监管,委贷业务受到影响,很多资金转向了信托公司,使信托贷款出现了持续的高增长。 

  未贴现银行承兑汇票是三项表外业务中最为神秘的一项。它的波动非常大,对社融的影响也较为显著,但很多时候大部分市场研究都会避开或仅仅只言片语地略过此项,所以很多人对这一项不是很了解,尤其是和票据融资相比,有什么差别和联系,更是让人疑惑。

  在这里,我们举个例子来做说明。

  假设有一家企业A,向批发商预定了100万的货物,但短期内没办法立刻给批发商全款。于是它找到了银行B,让银行B给批发商写张期限为6个月的“欠条”,并让银行在6个月后代替企业支付100万的货款。这里的“欠条”就是银行承兑汇票。如果写“欠条”并承诺还款的不是银行,而是企业自己,那么我们把它称作商业承兑汇票,简称商票。如果过了3个月,批发商也缺资金周转,那么它可以把银行承兑汇票转让给银行C来变现。这个转让过程,我们称为贴现或直贴。直贴的银行承兑汇票+直贴的商业承兑汇票一起构成了贷款项下的票据融资。而没有经历这个过程的银行承兑汇票,构成了“未贴现银行承兑汇票”。贴现后,银行承兑汇票就进入了银行体系,变成了一种类似于债券的资产,银行C可以把它转让给另一个银行D。这个过程我们称为转帖,等同于二级股票或债券市场上的买卖交易。

  造成银行承兑汇票规模变化的原因比较复杂,比较常见的有:

  1)监管约束,比如前几年某大行出现票据大案后,银(保)监会加强了对票据业务的监管,造成未贴现银行承兑汇票明显减少;

  2)获取投资收益。一般来说,银行在答应企业开具承兑汇票前,会要求企业在银行内存入相应比例的保证金。如果资金充裕,企业可以选择100%的保证金,以定期存款、存单或结构性存款等形式存入银行来获取其中的利息收入。

  3)融资需求。如果现金流紧张,企业也可选择20%、30%或50%等其他比例的保证金,低于承兑汇票面额的金额以企业在银行的授信额度来抵补,以达到“以少博多”的杠杆功能。

  由于承兑汇票业务可以为银行带来存款负债,且不占用表内资本,所以很多时候,银行自身也存在着做大冲量的内在动力。

  3、直接融资:债券融资与股票融资

  债券融资的统计方式比较复杂,它是每个月由交易所、中央国债登记结算公司、交易商协会等负责注册、登记与托管的机构,将各类债券数据报送给央行,然后央行再进行加总统计所得。具体券种包括非金融企业发行的企业债、超短期融资券、短期融资券、中期票据、中小企业集合票据、非公开定向融资工具、资产支持票据、公司债、可转债、可分离可转债和中小企业私募债等。不过,如果我们自己依照央行发布的券种口径做加总,试图提前预测出当月的债券融资规模,会发现不管如何组合,最后的结果虽然在趋势上是一致的,但不精确,与实际值存在着或多或少的差距。

  所以,从我们目前了解到的情况来看,债券融资的统计口径事实上是一个黑箱。在具体分析时,因为趋势的可预测性,债券融资基本都不会太超预期,其新增规模的变化和债券市场行情、投资者与非金融企业的行为关联密切,需要根据因时因地的进行解读,没有一个一以概之的分析框架。股票融资指非金融企业通过境内正规金融市场进行的股票融资,具体包括IPO、定向增发等方式,受监管政策和股票市场行情影响较大,现在每月新增规模基本在一两百亿左右徘徊,基本不会去做特别的关注。

  4、其他项目

  这部分一共囊括了六个子项目,其中投资性房地产、保险公司赔偿、其他融资规模很小,影响不大,2011年后央行就不再公开披露相关数据了。另外三项(贷款核销、存款类金融机构资产支持证券、地方专项债)规模较大,是2018年才纳入社融统计范围的新项目,现在关注的人也不多,市场最关心的还是以前的老统计口径,所以不再具体展开了。

  这里主要借统计口径调整的契机讨论两个问题,

  第一,为什么把这三项纳入其中?

  对贷款核销与存款类金融机构资产支持证券,是因为两者都会使银行表内的贷款存量减少,对新增规模的计算造成扰动,有加回去的必要。对地方专项债,是因为原本银行可以把资金用于支持实体,但现在拿去配置了地方专项债,由地方政府去做基建或其他项目来代替非金融企业部门来支持实体经济了,也可以看做金融体系对实体经济的支持,满足社融的统计原则。

  第二,还有哪些应该纳入到社融统计范围而没有纳入其中的?

主要包括私募基金对企业部门的股权投资、P2P和股权众筹等类别,他们属于金融体系对实体的资金支持,但在社融指标创建之初,这些类比的数据可得性较弱,规模较小,因此被舍弃忽略了。长期来看,有加回去的必要。(来源:新浪财经)

 

 

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