净息差测算表不是报表,是利率决策的仪表盘
今年LPR又降了,净息差还在往下掉,可我翻过不少银行的净息差测算表,心里只有一个感受——大部分根本不是测算表,只是年度报表的复刻版。年初填一次,年底对一下,利率一动就推倒重来。真正好
先说个我亲眼见过的事。一家资产两千多亿的城商行,计财部做净息差测算,方法是从1104报表的G01表里把生息资产、计息负债的期末余额拉出来,除一下平均收益率,得出一个数,跟上年度比一比,完事。我问了一句“下个月LPR降20个基点,你的净息差掉多少”,对面沉默了三秒,说“要不我重新跑一遍”。
益率,得出一个数,跟上年度比一比,完事。我问了一句“下个月LPR降20个基点,你的净息差掉多少”,对面沉默了三秒,说“要不我重新跑一遍”。这就是问题所在。净息差测算表的价值不在于算出“现在是多少”,而在于回答“为什么会变、变多少”。2025年一季度商业银行净息差已经降到1
我的判断是,净息差测算表的骨架应该是“重定价缺口”,而不是资产负债表的科目罗列。说白了,把生息资产和计息负债各自按“什么时候重新定价”切段——一个月内、一到三个月、三个月到一年、一到五年、五年以上,再乘上各自的重定价基准(LPR、SHIBOR、存款挂牌利率),这样利率一变,哪个段落最先受影响一眼就看得出来。
应该是“重定价缺口”,而不是资产负债表的科目罗列。说白了,把生息资产和计息负债各自按“什么时候重新定价”切段——一个月内、一到三个月、三个月到一年、一到五年、五年以上,再乘上各自的重定价基准(LPR、SHIBOR、存款挂牌利率),这样利率一变,哪个段落最先受影响一眼就看得出来。资产端我最看重贷款的拆分。同样是贷款,按揭和流贷的重定价逻辑完全两回事。按揭主流是LPR浮动重定价,一般一年一调,固定在1月1日或者放款对应日;对公流贷很多是固定利率、到期才重定价,中间利率怎么变跟你没关系。招商银行2024年净息差能做到1.98%,在股份行里撑得住,很大程度上就是零售按揭和信用卡的定价结构给了缓冲。这两类要是混在一起算平均收益率,测出来的数根本没法用。
负债端更考验耐心。活期存款得估沉淀率,不能简单按期末余额当短期负债处理。我见过有银行的活期沉淀率假设是拍脑袋定30%,结果存款一搬家,测算和实际差出十几个BP。定期存款要按到期日排队,2024年那两轮存款挂牌利率下调,国有大行三年期整存整取累计降了40多个基点,但存量高息存款是逐笔到期的,测算表里不体现这个“滚雪球”的节奏,就看不准负债成本的改善速度。
利率情景至少摆三档,别自欺欺人
说实话,只有一个假设情景的测算表,等于没做。2024年LPR降了三次,1年期累计降35个基点,5年期以上降60个基点。如果模型里只算资产端降息、存款利率一动不动,最后结果必然是哭丧着脸来一句“息差扛不住了”。可实际呢?存款利率也在跟降,只是滞后一两个季度。
我的做法是至少摆三档:基准情景、降息25BP、降息50BP,资产和负债两侧同步走,负债端设一个跟降系数。大行挂牌利率跟降快,中小行为了揽储往往跟降慢,这个系数得用历史数据回归出来,不能拍。然后算每一档下的净利息收入变化和净息差变化,再乘上年化余额,落到利润影响上。一个完整的测算表,输出的是“降息25BP,我行净利润影响-1.2亿”这种结论,而不是模棱两可的一句“息差收窄”。
口径和数据源,才是真正的生死线
还有个特别容易被忽略的问题:口径。G33报表(利率重新定价日统计表)监管要求每家都填,可不少银行填报是一套数据、内部测算又是另一套。测算表用期末余额,FTP系统用日均余额,客户经理考核用旬末余额,同一个月三个口径能差出三五个BP。你让行长信哪一个?
我建议测算表的底层数据直接挂钩1104报表的G01、G33两张表,加上FTP系统的重定价信息,做一套主数据口径,全行统一。至于跑数这件事,真别手工贴了。一家中等规模的城商行,几十万条账户级明细,用Excel透视表跑到崩溃是家常便饭。能用SQL搭个中间表、用BI工具做个看板,就别让计财部同事每月熬夜拉数——人熬掉了头发,数出来还容易被质疑,不值当。
测算表最终要能指挥定价和考核
还有一点我得直说,测算表做得再漂亮,如果只躺在计财部的文件夹里,那就是个装饰品。它的价值在于把结果往业务前端传。利率一变,分行该不该调存款上浮比例、对公贷款该不该优先做中长期、同业负债该不该锁久期,这些决策得有测算表的数据托底。
我见过做得好的例子,是南方一家农商行,把重定价缺口按季度更新,每次LPR调整前一周,资产负债管理委员会就拿着测算结果讨论定价策略。常熟银行净息差能常年守在2.7%附近、行业前列,不是靠运气,背后是一层一层精细到产品线的量价测算。这种能力,说到底是一张表一张表迭代出来的。
所以我的建议很直接
