20210616-毕马威-银行业_2021年香港银行业报告概要_11页_333kb

香港银行业2020年总结

核心内容

2020年，尽管全球经济受到新冠疫情严重影响，香港银行业仍展现出较强的韧性，整体资产负债表逆势增长。然而，盈利能力受到低利率环境和经济不确定性的双重影响，净息差和成本收入比率均出现下滑。

主要观点

净息差

• 2020年，所有持牌银行的净息差下降了41个基点，平均净息差从1.71%降至1.38%。
• 恒生银行继续维持最高净息差（1.73%），但降幅较大（47个基点）。
• 南洋商业银行的净息差降幅最小（6个基点），主要得益于信息技术支出减少。
• 香港银行业预计2021年净息差仍将面临挑战，除非美联储加息预期成真。

成本

• 成本收入比率从44.26%上升至50.95%，平均升幅为6.69%。
• 总经营支出小幅上升，但总员工成本下降了2.6%。
• 汇丰银行的成本收入比率增幅最大，从42.62%升至50.61%。
• 渣打银行的成本收入比率仍高于60%，私人银行业务成本最高。
• 企业及机构银行业务成本收入比率有所改善。

贷款及垫款

• 所有受访银行的贷款及垫款总额增长3.4%，增速低于2019年的6.4%。
• 汇丰银行和中银香港在贷款市场中领先，合计占贷款总额的50%。
• 中银香港贷款总额增长6.4%，主要受益于个人住宅按揭贷款增长。
• 星展银行贷款总额增长25.2%，主要来自建筑施工行业贷款。
• 建行亚洲贷款余额收缩，主要因企业客户贷款下降。

信贷质量

• 2020年，香港银行业的减值贷款比率从0.5%升至0.71%，信贷质量显著恶化。
• 中信银行减值贷款比率最高（1.65%），中银香港最低（0.29%）。
• 恒生银行因下调多笔企业贷款评级，减值贷款比率上升38个基点。
• 工银亚洲信贷质量改善，减值贷款比率下降13个基点。
• 预计2021年随着经济复苏，信贷质量将有所改善。

关键信息

虚拟银行发展

• 香港八家虚拟银行于2020年陆续开业，但均未盈利，主要投入在技术、人力和市场推广。
• 截至2020年底，虚拟银行存款总额约158亿港元，占整个银行业存款总额的0.11%。
• 众安银行和Mox Bank存款占比最高，分别为38%和33%。
• 虚拟银行已开始提供贷款服务，其中天星银行和平安壹账通银行贷款规模较大。
• 虚拟银行计划未来推出更多产品和服务，如信用卡、贷款和理财。

增长前景

• 虚拟银行将继续与传统银行竞争，通过价格优势和产品创新吸引客户。
• 预计存款总额将继续增长，但短期内仍难以达到较高比例。
• 虚拟银行需关注年轻及年长客户群体，扩大客户基础。
• 银行应持续优化数字平台，提升用户体验。

预期信用损失模型

挑战

• 疫情对预期信用损失模型的预测准确性造成影响，部分银行计提准备金过多或过少。
• 模型在阶段划分、输入参数、经济预测等方面存在不足，特别是在疫情初期缺乏相关数据。
• 未及时重新校准模型，导致模型无法准确反映最新风险和经济数据。

优点

• 频繁更新经济预测
• 持续监测模型输入与输出，设置清晰的阈值
• 更高层次的信用风险判断
• 行业分析及子行业分析
• 对借款人现金流进行尽职调查
• 信用风险专家更多参与分析
• 设计第四个备选的FEG不利情景
• 更频繁的模型验证
• 每季度更新关键参数
• 进行敏感性及假设分析
• 记录判断领域及变化

不足

• 模型治理不清晰
• 长达一年以上未重新校准或检测模型
• 未正确识别模型风险
• 仅每年更新一次经济预测
• 经济前景的概率权重不合理
• 长达两年以上未对模型参数进行时点调整
• 未对疫情救助措施进行具体调整
• 过度依赖FIRB巴塞尔参数
• 支持性文件缺失
• 不当使用实际利率法或未进行适当折现

银行应采取的行动

• 进行稳健的模型复核和验证，识别表现不佳的模型
• 建立更强大的治理框架，并编制支持性文件
• 更频繁地估计输入参数和预期信用损失
• 进行替代性宏观经济情景分析，纳入疫情和经济复苏预测
• 评估经济恢复正常所需时间
• 进行敏感性和假设分析，了解疫情对业务的影响
• 提升模型验证和监测流程的自动化水平，使用现成工具和算法运行