初步計劃的條文如下:
(壹)與不良貸款有關的問題1
(2)不良貸款相關問題
(3)壞賬投資。
(4)凈息差1相關問題
(5)與凈息差相關的問題2
(6)與凈息差有關的問題3
(七)非利息收入相關問題1
(8)與非利息收入有關的問題2
(9)與成本相關的壹些問題。
我希望知識可以不斷學習，不斷更新，活到老學到老，這樣我就可以壹天比壹天更接近真理(因為真理只能無限接近)。
2015 -2016供給側改革後，上市銀行不良貸款集中爆發。此後，大家壹直試圖通過銀行不良率或者銀行財報中的不良率來預測銀行不良貸款是否已經見頂，也就是尋找這壹輪不良貸款的拐點。不幸的是，大多數可能的拐點最終都被證偽了。本文試圖探究這兩個指標失真的原因，以便更有效地反映當前的不良貸款水平。那麽在下壹篇文章中，我會尋找壹個可以判斷銀行不良貸款峰值的有效指標，即如何判斷不良貸款的拐點。
很多人會把不良率作為判斷不良貸款底部的重要依據。原因也很簡單。不良貸款比例開始下降，自然會在圖表中形成拐點。難道不是見頂的標誌嗎？最有代表性的就是下面紅線畫的招行近十年不良率圖。
圖1-1招商銀行不良相關數據走勢圖
我們可以從圖1-1的紅線中清晰的看到壹條倒V型的折線，這說明2016是不良率最高的壹年，這也說明了其不良貸款在今年已經見頂，也就是不良貸款已經清理完畢。所以在2017的年報、中報甚至季報公布的時候，就可以看到這種趨勢，從而預測未來的業績走勢甚至股價走勢。2017之後，招行股價的走勢與這個數據完美重合，如下圖。
圖1-1-1招商銀行股價月k線圖
註:由於我的不良貸款圖表是逆序排列的，不良貸款與股價負相關，所以圖表中高點左側的部分(2016之前的部分，紅色貼水)理論上應該與股價k線圖的走勢壹致。
計算公式:不良率=不良貸款余額和貸款總額。
遺憾的是，這只是非常理想的情況，其他銀行並沒有體現。
接下來我們來看看興業銀行和中信銀行的情況。
圖1-2興業銀行不良相關數據趨勢圖
圖1-3中信銀行不良相關數據趨勢圖
不良率失真的壹個重要原因是不良率代表了相應時點財務報告中不良貸款余額的比例。比如2017年年報中的不良率，指的是2017年末和2月31的不良貸款余額比例，只是最後壹天的快照，實際上並不能代表2017年全年的真實情況。想知道全年真實的不良情況，需要把當期核銷的不良加上去，看核銷的不良比例。
計算公式:不良貸款核銷率=不良貸款核銷率=(不良貸款余額當期貸款核銷額)貸款總額。
註:本文所有貸款核銷均指貸款凈核銷額，即當期貸款減值損失-(貸款撥備期末余額-貸款撥備期初余額)。
所以回到圖1-2和圖1-3，我們可以看到興業和中信的不良貸款核銷率，也就是兩幅圖中的藍線，其走勢偏離紅線。興業銀行的藍線雖然低於2016年的高點，但在2018年再次向上翻，2019年仍然高於2017年，這意味著興業銀行2018年的真實不良情況甚至高於2017年。中信2019的實際不良水平也高於2018。
對應興業銀行真正的不良水平(圖1-2中的藍線)是下面的股價k線圖。2017年至2020年，興業銀行股價在12元-18元的大箱體中波動，被稱為“永遠的18”。直到2020年底，大盒子才壞掉，大概和它真正的爛到什麽程度有關。但在2019年，興業股價突破了2017年藍籌行情的高點，可能是因為興業在2019年的真實糟糕水平(圖1-2中的藍線)比2018年有所改善，也明顯好於2016年。(圖1-2和圖2中藍線的高點。
016左邊部分接近股價k線圖走勢)
圖1-2-1興業銀行股價月k線圖
我們來看看中信銀行下圖中的k線圖。大盤藍籌在2017的高點之後，壹直震蕩下跌，在2019的行情中毫無表現，越來越低。這大概就是它真正的壞水平的映射(圖1-3中的藍線)。(圖1-3中藍線2016的左邊部分接近股價k線圖的走勢。)
圖1-3-1中信銀行股價月k線圖
事實上，銀行不良核銷比例與貸款不良生成率高度相關。
計算公式:不良貸款生成率=(期末不良貸款余額-期初不良貸款余額-本期已核銷不良貸款金額)÷期末貸款總額。
那麽，如果貸款核銷率或不良貸款生成率大幅下降，是否是不良貸款見頂的明確信號？很遺憾，答案是否定的。
回到圖1-2，看看興業銀行的不良貸款生成率(黃線)和不良貸款核銷率(綠線)。2017年不良貸款生成率較2016年明顯下降，但隨後幾年均高於2017年，直到2021年才降低。那麽，真的是它的經營又出現了問題，導致不良生產反彈嗎？還是另有原因？
興業的趨勢可能不明顯。再看民生和浦東開發。
圖1-4民生銀行不良趨勢圖
圖1-5浦發銀行不良趨勢圖
民生和浦發的k線圖我就不貼了。如果看圖1-4和圖1-5(2016的左邊部分)的藍線走勢，應該能猜出它們股價的走勢。兩者大體匹配(民生月k線單邊下跌，浦發橫盤震蕩)。
圖1-4和圖1-5中的黃線和綠線是兩家銀行的不良生成率和核銷率。與興業類似，民生銀行2017、浦發銀行2018的不良生成率和核銷率都大幅降低，似乎出現了拐點，不良產品將見頂。可惜次年的數據又惡化了，顯然生成率這個指標並不能直接預測不好的拐點。
實際上，貸款核銷率和不良率降低可能有兩個原因。壹個是不良貸款已經清理完畢，不需要核銷那麽多不良貸款，不良率自然會降低。但也有另壹種可能，就是銀行因為某種原因，無法核銷應該核銷的不良貸款，只能減少核銷，從而減少不良確認，或者針對某些問題延長貸款(同時降低逾期率)。無法全額核銷的原因通常是收入增長乏力，無法為不良貸款計提足夠的撥備。
所以，除了不良拐點，銀行貸款的不良生成率和核銷率大幅下降，也可能是因為收入的問題，導致貸款損失準備被動減少，從而延緩了不良貸款的核銷。
註:關於銀行收益增加計提和減少計提的矛盾和悖論，我曾經單獨寫過壹篇文章，題目是《如何帶圖選銀行股——銀行藏汙納垢的邏輯》，在此不再贅述。
綜上所述，不良率的快照特征導致其無法準確反映當期不良率的真實情況，收入的問題也會導致不良率的暫時性失真。
那麽，是否意味著我們無法預測壞的轉折點呢？其實還是有辦法的。利用不良發電率失真的可能原因，可以找到不良拐點的預測方法。細節將在下壹篇文章中介紹。
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