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1、 201三种提前还贷类型以及我国历史上的提前还贷潮我们将提前还贷归类为三种：负债成本节约型；资产收益驱动型；资产负债表修复型。2011年以来，虽然有多次提前还贷潮，但都属于负债成本节约型或资产收益驱动型。本轮提前还贷潮兼有负债成本节约型和资产收益驱动型的催化，但特征上最符合资产负债表修复型。020304投资要点（行业评级：增持）美国和日本的提前还贷潮经验美国是负债成本节约型的典型案例，早偿率的提升和房贷利率的下降基本同步变化，早偿率高峰来得快去得也快。日本相对而言更具可比性，第二轮提前还贷潮为资产负债表修复型，提前还贷时间长，居民资产负债表修复进度缓慢。本轮提前还贷潮何时结束综合美国和日本的经

2、验来看，定性判断我国本轮提前还贷潮的影响程度强于美国但弱于日本。对照日本的经验，我们在货币政策力度、居民资产负债表修复进度、资产价格托底政策等方面均表现更好，预计本轮国内提前还贷潮已接近触顶，2023年下半年有望看到早偿率的回落。投资建议我们判断本轮国内提前还贷潮的上行趋势已接近触顶，2023年下半年有望看到早偿率的回落，对银行股的压制将明显缓解。在宏观刺激政策预期升温和中报业绩有望超预期的催化下，继续看好银行股修复行情。个股方面，重点推荐江苏银行、浙商银行。此外，也推荐前期受地产和城投压制最明显的强品种：成都银行、宁波银行、招商银行、平安银行和苏州银行。05风险提示数据搜集和测算有误；政策成

3、效低于预期；城投风险超预期暴露。0WuX2WRZnXwVaQaO6MnPqQoMpMiNqQwOfQqRwO8OoOuNxNoNwOuOoOyQ3/3/CONTENTS01020304 4/4 501-3,000-2,000-1,00001,0002,0003,0004,0005,0006,0007,00010-0611-0111-0812-0312-1013-0513-1214-0715-0215-0916-0416-1117-0618-0118-0819-0319-1020-0520-1221-0722-0222-0923-04单月提前还款规模（亿元）图：2010年6月至今早偿率的变动趋势

4、图：2010年6月至今单月提前还贷规模数据来源：wind，国泰君安证券研究年化早偿率是指最近12个月居民住房贷款提前偿还的规模/期初的住房贷款余额。与国外不同，国内并没有起始时间较早的房贷早偿率数据。目前主流的方式是通过统计已发行RMBS的披露数据来获得早偿率，考虑到国内早些年RMBS的发行规模有限，因此我们采取了另一种方式计算早偿率。我们根据商品房和二手房的销售情况，推算了每月新投放的按揭贷款，再对比按揭贷款余额的增加，进而得出了2010年以来每月的早偿率及提前还贷规模。我们也对比了RMBS条件早偿率指数以及央行历史上针对还款规模的表述，与我们的数据基本吻合。0%5%10%15%20%25%

5、30%35%40%45%10-0610-1111-0511-1012-0412-0913-0313-0814-0214-0714-1215-0615-1116-0516-1017-0417-0918-0318-0819-0219-0719-1220-0620-1121-0521-1022-0422-0923-03年化早偿率（近12个月提前还款规模/期初按揭贷款余额）601图：我国历史上提前还贷多次出现数据来源：wind，国泰君安证券研究。个人住房贷款利率为新投放口径。从历史数据来看，居民提前还贷的现象在最近的十余年间出现过很多回，尤其是在2011、2013年两次的早偿率水平明显比后面的几次更高

6、。此外，与直觉不同之处在于，住房贷款利率和早偿率的关系并不稳定，甚至大部分时间都是同向变动的。据此我们推测，每一次驱动居民提前还贷的主要因素有差异，需要具体研究。针对居民提前还贷的原因，已经有很多的研究，我们将其归类为三点并逐个分析：负债成本节约型，即为了减少利息开支而提前还贷；资产收益驱动型，资产价格或收益率上涨时带来财富效应和置换需求，提前还款增加。资产价格或收益下降时，居民也可能拿投资的资金提前还贷；资产负债表修复型，即面对未来的不确定性时，主动减少负债、提高储蓄、降低投资。0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%3.0%3.5%4.0%4.5%5.0%5.5%6.0%6

7、.5%7.0%7.5%8.0%10-0610-1111-0511-1012-0412-0913-0313-0814-0214-0714-1215-0615-1116-0516-1017-0417-0918-0318-0819-0219-0719-1220-0620-1121-0521-1022-0422-0923-03个人住房贷款利率（左轴）年化早偿率（右轴）701图：第二轮主要通过基准利率的下调来实现，存量利率和新投放利率差异有限数据来源：wind，国泰君安证券研究4%5%5%6%6%7%7%8%8%10-0610-1111-0511-1012-0412-0913-0313-0814-021

8、4-0714-1215-0615-1116-0516-1017-0417-0918-0318-0819-0219-0719-1220-0620-1121-0521-1022-0422-0923-03个人住房贷款利率5年期贷款基准利率5年期LPR时段时段房贷利率降幅房贷利率降幅基准利率（基准利率（LPRLPR）降幅降幅基准利率降幅基准利率降幅占房贷利率降占房贷利率降幅的比例幅的比例2011.12-2012.10141bp50bp35%2014.08-2016.12243bp165bp68%2021.12-2022.03149bp35bp23%表：第二轮降息周期，基准利率的下降主导了房贷利率下降。

9、虽然降幅大，但却没有引发大幅度的提前还贷潮主流观点认为，负债成本节约型是居民提前还贷最直接的原因。我们研究发现，关键不在于利率的降幅，而在于存量房贷利率和新投放贷款利率的差值。在我们统计的三轮降息周期中（与三轮提前还贷潮大致重合），时段二的房贷利率和基准利率降幅最大，但当时（主要在2015年）仅出现了小幅度的提前还贷潮。时段一、三的利率降幅相对较低，但早偿率的上升幅度明显高于时段二。时段二的房贷利率降幅主要是基准利率下调引发的。我国房贷以浮动利率合同为主，因此存量房贷也能享受降息带来的成本节约。而时段一、三的房贷利率下降，主要是政策驱动导致贷款利率加减点变化，而非基准利率（lpr）下调，导致存

10、量利率与新投放利率的利差拉大，且难以自行收窄。比如，2022年5月央行下调首套房贷款利率下限，9月又放开了部分城市新投放房贷利率下限，使得新投放房贷利率明显低于存量房贷。801图：在历史上，早偿率基本上和居民的无风险收益率保持了同向变动的趋势数据来源：wind，国泰君安证券研究0%10%20%30%40%50%0%1%2%3%4%5%6%7%10-0610-1211-0712-0212-0813-0313-0914-0414-1015-0515-1116-0616-1217-0718-0218-0819-0319-0920-0420-1021-0521-1122-0622-12理财产品预期年收

11、益率:全市场6个月（左轴）7日年化收益率:余额宝（左轴）年化早偿率（右轴）图：本轮提前还贷的特点是早偿率上升和资产价格下跌同时出现，且持续了相对长的时间0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0-0610-1211-0712-0212-0813-0313-0914-0414-1015-0515-1116-0616-1217-0718-0218-0819-0319-0920-0420-1021-0521-1122-0622-1270个大中城市二手住宅价格指数（左轴）年化早偿率（右轴）第二种类型是资产收益驱动型，适用于房地产市场尚不成熟的

12、经济体和发展阶段。比如，国内历史上早偿率和居民的无风险收益率、房价乃至房贷利率，在大部分的时间里都保持了正向的关系。其内在逻辑在于：资产收益率上行同时往往也是经济形势向好的时期。一方面，资产价格上涨和预期收入提高使得居民的还款能力增加，客观上有了提前还贷的能力；另一方面，房价上涨会刺激居民的置换需求，置换又会直接使得提前还贷增加（换下一套房前，先把已有住房的贷款结清）。资产收益率或价格的阶段性下行也能催化提前还贷，比如2022年底基金净值下跌和理财产品破净，使得部分居民赎回产品用以还贷。9如果资产价格，尤其是占居民资产端大头的房价长期陷入下跌通道，就需要考虑第三种类型：资产负债表修复型。这一类

13、型的特点有三：早偿率上升，即提前还贷的需求在增加；居民贷款增速下滑，即借贷的需求在下降；居民存款增速回升，即储蓄的意愿在增强。这三个特征同时出现，意味着居民部门正在经历良性的资产负债表修复。从历史情况来看，2011年以来虽然有多次提前还贷潮，但都属于负债成本节约型或资产收益驱动型，上述三个特征并没有同时出现过。而2022年以来，在地产风险暴露、疫情等宏观因素的影响下，我国首次出现了资产负债表修复型的提前还贷潮。0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%0%5%10%15%20%25%30%35%11-0211-0511-0811-1112-0312-0612-0912-1213-

14、0413-0713-1014-0214-0514-0814-1115-0315-0615-0915-1216-0416-0716-1017-0217-0517-0817-1118-0318-0618-0918-1219-0419-0719-1020-0220-0520-0820-1121-0321-0621-0921-1222-0422-0722-1023-02居民贷款同比增速（左轴）居民存款同比增速（左轴）年化早偿率（右轴）01图：2022年以来的提前还贷是资产负债表修复型在我国首次出现数据来源：wind，国泰君安证券研究 10/10 11020%20%40%60%80%100%199819

15、9920002000420052006200720082009200001920202021浮动利率15年期固定利率30年期固定利率图：2008年后，美国新增住房抵押贷款中固定利率是主流选择数据来源：experian官网，美国联邦住房金融局（FHFA），国家抵押贷款数据库（NMDB），wind，国泰君安证券研究图：美国个人贷款根据信用评分的高低来确定利率水平美国的房贷利率定价方式与我国有较大差异：房贷利率以固定利率为主。这主要是因为在2003-2006年的加息周期中，选择浮动利率贷款的客户还款压力明显增大，

16、进而导致房贷违约，也成为日后金融危机的一个诱因。房贷利率的定价主要参考个人信用评分。有再融资机制。由于个人信用评分会随着时间变化，市场利率也会随时间改变，因此美国允许进行房贷的再融资（即借新还旧或“转贷”）。固定利率模式下，居民没法享受降息带来的利息支出减少，因此必然倾向于提前还贷或再融资。这使得美国成为了观察负债成本节约型的好例子。12从美国2008年后的数据可见：早偿率的提升和房贷利率的下降基本同步变化，且拐点也基本同步出现。一方面，这一特征清楚表明提前还贷的需求主要来自于成本节约。另一方面，考虑到美国的房地产市场已经非常成熟，因此并未出现我国早偿率和房贷利率同向的情形，即资产收益驱动型在

17、美国并不常见。早偿率的高位持续时间大致在1-2年。由于与利率水平同步，因此美国早偿率的高峰来得快去得也快，在利率下行趋势明确、持续时间较长时，早偿率的高峰期持续时间也长，典型如2019年-2020年。020%1%2%3%4%5%6%7%8%0%5%10%15%20%25%30%35%40%45%08-0308-0809-0109-0609-1110-0410-0911-0211-0711-1212-0512-1013-0313-0814-0114-0614-1115-0415-0916-0216-0716-1217-0517-1018-0318-0819-0119-0619-1120-0420

18、-0921-0221-0721-1222-0522-1023-03早偿率：房地美（左轴）早偿率：房利美（左轴）30年抵押贷款固定利率（右轴）图：美国的经验显示，房贷利率的底部往往和早偿率的顶部同时出现数据来源：房利美、房地美官网，wind，国泰君安证券研究 1302图：美国的经验显示，再融资指数的顶部稍早于房贷利率的底部出现数据来源：MBA协会官网，wind，国泰君安证券研究01,0002,0003,0004,0005,0006,0007,0000%1%2%3%4%5%6%7%8%05-0205-0705-1206-0506-1007-0307-0808-0108-0608-1109-0509

19、-1010-0310-0811-0111-0611-1112-0412-0913-0213-0713-1214-0514-1015-0315-0816-0116-0716-1217-0517-1018-0318-0819-0119-0619-1120-0520-1021-0321-0822-0122-0722-1223-0530年期抵押贷款固定利率（左轴）MBA再融资指数（右轴）除了提前还贷外，由于美国存在再融资制度，市场利率下降时可以选择通过再融资来获得更低定价的贷款。我们发现：美国再融资指数和早偿率高度同步。考虑到再融资的目的比较纯粹，就是希望降低负债成本，因此侧面验证了美国居民的提前还贷

20、特征。再融资指数的顶部稍早于房贷利率底部出现。这意味着，优化债务的居民其实在利率下行期就已经开始行动，并且利率未见底时，这类成本节约的需求就已经被基本满足了。这也是此类提前还贷潮来得快、去得也快的重要原因。1402日本在1983年开始推出浮动利率贷款，其后逐渐成为房贷利率的主流模式。当前日本房贷的利率模式有三种：变动型；固定期间选择型，即一定期限内可以固定利率，之后再选择；全期间固定型。前两种模式也可改为第三种。这样的好处是部分减少负债成本节约型的提前还贷，与我国房贷定价的模式比较相似，因此也是比较好的类比对象。图：日本三菱银行对不同利率模式的介绍数据来源：日本三菱银行官网，日本住宅金融支援机

21、构，wind，国泰君安证券研究61%20%10%变动型固定期间选择型全期间固定型图：2022年10月日本住宅金融支援机构的调查数据显示，变动型是当前房贷模式的主流选择 150%1%2%3%4%5%6%7%8%9%10%0%5%10%15%20%25%7036925804200520062007200820092000162017201

22、820022日本住房贷款年化早偿率（左轴）日本住房贷款利率（右轴）1975年后，日本出现过三次较大规模的提前还贷潮，分别在1980-1987年、1991-1995年、2003-2006年。第一轮主要是房价上行导致的资产收益驱动型。第二轮是以利率下降为诱因，起先是负债成本节约型，但由于泡沫破裂、资产价格大幅下跌，最终转变为资产负债表修复型，导致了日本经历“资产负债表衰退”。这一轮提前还贷潮也是我们关注的重点。第三轮则是在居民资产负债表长期衰退的背景下，经济终于迎来一轮恢复性增长，资产价格也有一定修复。这使得居民部门收入增加，终于有能力完成之前尚未结束的资产负债表修复工作，同

23、样属于资产收益驱动型。02图：日本1975年以来的三次提前还贷潮数据来源：日本国土交通省，wind，国泰君安证券研究 16无论是与美国还是与中国的历史情况作比较，日本所经历的几轮提前还贷潮明显持续了更长的时间，三轮时间分别为7年、4年、3年。我们认为日本提前还贷潮时间长的原因有三个：货币政策节奏和力度失当；资产价格涨跌经历了较长的周期；居民收入端受到的冲击较大，资产负债表修复速度慢。02 1703图：日本的政策利率变动幅度过大，极易催生及加剧提前还贷、阻碍资产负债表修复数据来源：wind，国泰君安证券研究在第一轮提前还贷潮中，日本政策利率的快速下降催化了资产价格泡沫的形成，为后面的资产价格长期

24、下跌埋下伏笔。在第二轮提前还贷潮中，日本政策利率基本以每年100bp的速度下降，降幅大、速度快，且最终形成0利率乃至负利率。这导致：直接催化负债成本节约型的提前还贷出现。参考美国经验，利率下行周期与早偿率上行周期是同步的。多年的利率下行导致提前还贷如滚雪球般愈演愈烈；阻碍居民资产负债表的修复。由于存款利率已逼近0，居民难以通过储蓄重建信心，只能优先选择还贷，加剧了提前还贷潮。-2%0%2%4%6%8%10%258947020012002200

25、3200420052006200720082009200000222023日本：央行政策利率日本：定期存款平均利率 0025030069258042005200620072008200920000022日本东京房价指数日本的三轮提前还贷潮中，资产价

26、格是核心驱动因素：第一轮（1980-1987）：房价快速上涨形成财富效应，类似我国2018年以前的提前还贷潮，属于典型的资产收益驱动型。第二轮（1991-1995）：房价泡沫破裂，叠加利率水平的大幅下降，导致负债成本节约型和资产负债表修复型先后出现，最终导致了日本经历“资产负债表衰退”。这一轮提前还贷潮也是我们关注的重点。第三轮（2003-2006）：房价在多年下跌后迎来首次回升，使得居民的提前还贷能力提升，同样属于资产收益驱动型。由于资产价格的涨跌经历较长周期，同时房地产也是家庭资产端最重要的一部分。因此在价格尚未见到拐点前，提前还贷潮也很难就此结束。02图：日本的三轮提前还贷潮中，资产价格

27、是核心驱动因素数据来源：wind，国泰君安证券研究。橙色底纹为三轮提前还贷潮。19我们注意到，日本居民早偿率上升、贷款增速下降、存款增速上升三者重合的时间较短。这意味着资产负债表良性修复的时间短，居民很难在提前还款的同时额外积累足够的储蓄。居民收入受损、消耗存量储蓄或者进一步透支杠杆空间，都会拉长提前还贷的时间。这其中最为重要的是居民收入端情况。02图：日本提前还贷的持续时间很长，而且居民资产负债表修复的进度缓慢数据来源：日本银行，wind，国泰君安证券研究0%5%10%15%20%25%-5%0%5%10%15%20%25%30%35%40%701

28、9884703692000200042005200620072008200920000022日本居民存款同比（左轴）日本居民住房贷款同比（左轴）日本住房贷款年化早偿率（右轴）2002图：家庭现金流备受打击导致资产负债表修复速度偏慢数据来源：wind，国泰君安证券研究在第一轮提前还贷潮中，家庭收入增速已有下滑迹象，但被宏观政策刺激和上涨的资产价格所掩盖。在第

29、二轮提前还贷潮中，日本经历了长达10年的家庭可支配收入增速下行以及失业率上升，因此家庭现金流备受打击。居民资产负债表修复主要依靠存量的金融资产（存款等）以及增量的现金流（劳动收入、投资收入等）。如果现金流受损，贷款的偿还速度和存款的积累速度都会变慢，导致第二轮的居民资产负债表修复偏慢。作为对照，在第三轮提前还贷潮中，失业率明显下降、家庭可支配收入增速则提升并转正，资产负债表获得了良性修复。1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%3.5%4.0%4.5%5.0%5.5%6.0%-6%-4%-2%0%2%4%6%8%10%25819

30、89258042005200620072008200920000022日本家庭可支配收入同比增速(左轴）日本失业率（右轴）21/21 2203我们统计了美国和日本提前还贷潮的平均时长（仅统计早偿率上行的时长）。美国是相对纯粹的负债成本节约型，平均时长仅不到1年。日本的提前还贷潮平均长达5年。我国本轮提前还贷潮整体而言处于美国和日本的时长之间。从早偿率的峰值看，本轮提前还贷潮的水平并不高，不但低于美国

31、和日本的均值，也低于我国历史均值。数据来源：wind，国泰君安证券研究图：本轮提前还贷潮的时间介于美国和日本的平均时长之间0.92512.670123456美国日本中国（以2022年6月开始）中国（以2020年9月开始）时长（年）28.14%16.85%18.88%13.40%0%5%10%15%20%25%30%美国日本中国（历史）中国（本轮）早偿率平均峰值图：本轮提前还贷潮的水平并不算高 2303综合美国和日本的经验来看：影响程度上：我国本轮提前还贷潮的影响程度强于美国但弱于日本。持续时间上：本轮国内提前还贷潮已接近触顶，2023年下半年有望看到早偿率的回落。2403相似之处：提前还贷潮的

32、诱因相似本轮提前还贷潮的直接诱因是利率水平明显下降，即负债成本节约型。与日本第二轮相比，我们也开始出现资产价格下跌的苗头，居民收入端在疫情期间也曾遭受一定冲击。不同之处：居民自我修复的进度和政策应对不同疫情等外生冲击相对短暂，没有给居民收入造成持续性的伤害。在早偿率上升、贷款增速下降的同时，居民存款增速也在上升，属于良性的资产负债表修复。政策已经注意并在积极应对资产价格的下跌。如2023年7月政治局会议不再强调“房住不炒”，转而强调“适时调整优化房地产政策”。仍然维持着正常的货币政策空间，并没有大幅下调政策利率或采取“0利率”策略。0.0450.0470.0490.0510.0530.0550

33、.0570.0590.0610%2%4%6%8%10%12%14%16%12-0312-0913-0313-0914-0314-0915-0315-0916-0316-0917-0317-0918-0318-0919-0319-0920-0320-0921-0321-0922-0322-0923-03城镇居民可支配收入单季同比(左轴）城镇调查失业率（右轴）数据来源：wind，国泰君安证券研究图：疫情的冲击相对短暂，居民收入端的韧性明显强于日本 2503影响持续时间的第一个因素是贷款利率：从房贷内部的利差看，此前房贷利率加减点的下调，是导致存量房贷和新增房贷利差扩大的直接原因。一方面，2023年

34、8月，央行提出指导银行依法有序调整存量个人住房贷款利率。预计这一政策有望缩小二者利差，从而直接缓解负债成本节约型的提前还贷压力。并且，央行也提到鼓励房贷“借新还旧”，类似美国的房贷再融资。如果“借新还旧”落地，同样有助于缩小存量房贷和新增房贷利差。从房贷与其他贷款的利差看，政策驱动下，二者利差已经显著收敛并转负。这意味着通过借其他贷款偿还存量房贷的“套利空间”明显收窄，新增的提前还贷需求将十分有限。数据来源：wind，国泰君安证券研究图：个人住房贷款利率重新开始低于金融机构贷款加权平均利率-1.2%-1.0%-0.8%-0.6%-0.4%-0.2%0.0%0.2%0.4%0.6%0.8%1.0

35、%09-0209-0810-0310-0911-0411-1012-0512-1113-0613-1214-0715-0215-0816-0316-0917-0417-1018-0518-1119-0619-1220-0721-0221-0822-0322-09个人住房贷款利率-金融机构贷款加权平均利率 2603第二个因素是居民资产负债表的修复进度：从居民部门自身的行为来看，借贷意愿边际提升，而储蓄意愿边际下降，体现为贷款增速在2022年12月触底，存款增速则于2023年2月见顶。这说明资产负债表的修复已经有阶段性进展。横向比较提前还贷的进度看，虽然我国的进度还很难跟美国、日本的案例相比，但其

36、实也已经偿还了期初房贷余额的三分之一。2020年以前的有贷家庭，资产负债表得到了较好优化。数据来源：wind，国泰君安证券研究图：本轮提前还贷的规模已经相当于2020年9月末房贷余额的三分之一图：2023年以来，存款增速边际下降，而贷款增速边际提升0%2%4%6%8%10%12%14%0%5%10%15%20%居民贷款同比增速（左轴）居民存款同比增速（左轴）年化早偿率（右轴）44%94%33%0%10%20%30%40%50%60%70%80%90%100%美国（2019-2020）日本（1991-1997）中国（本轮，从2020年9月开始）估算提前还款规模/期初房贷余额 2703第三个因素是

37、资产价格的变动趋势：2023年7月以来，房地产刺激政策不断出台，各地开始继续放松住房首付比例、“认房不认贷”政策，税费减免等。地产政策组合拳有望提振市场需求，托底资产价格。除房地产市场外，7月政治局会议也提出“要活跃资本市场，提振投资者信心”。在政策刺激之下，预计市场信心将逐步恢复，从而驱动资产价格的企稳回升。28/28 2904板块方面：市场对我国提前还贷的影响程度和持续时间过分悲观，我们判断本轮国内提前还贷潮已接近触顶，2023年下半年有望看到早偿率的回落，对银行股的压制将明显缓解。近期宏观调控政策陆续出台，市场对政策发力的预期持续升温。此外，8月临近中报披露，市场对业绩的关注度正在提升，

38、预计银行股业绩有望超出市场预期。在宏观政策预期升温和中报业绩有望超预期的催化下，继续看好银行股修复行情。个股方面，重点推荐江苏银行、浙商银行。此外，也推荐前期受地产和城投压制最明显的强品种：成都银行、宁波银行、招商银行、平安银行和苏州银行。3004数据搜集和测算有误。政策成效低于预期。城投风险超预期暴露。3104EPS（元）元）BVPS（元）元）市净率市净率PB市盈率市盈率PE投资评级投资评级重点银行重点银行2022A2023E2022A2023E2022A2023E2022A2023E邮储银行0.85 0.85 7.41 7.95 0.68 0.63 0.58 5.88 增持增持建设银行1.

39、28 1.31 10.87 11.77 0.55 0.51 0.47 4.67 增持增持工商银行0.97 1.00 8.81 9.49 0.53 0.50 0.46 4.86 增持增持平安银行2.20 2.63 18.80 21.12 0.65 0.58 0.51 5.53 增持增持兴业银行4.20 4.38 31.64 35.02 0.52 0.47 0.43 3.93 增持增持招商银行5.26 5.77 32.71 40.30 1.04 0.84 0.76 6.47 增持增持浙商银行0.56 0.51 6.49 5.33 0.42 0.51 0.47 4.86 增持增持宁波银行3.38 4

40、.10 23.14 26.76 1.22 1.06 0.91 8.36 增持增持成都银行2.69 3.12 14.67 16.88 0.95 0.83 0.71 5.19 增持增持江苏银行1.60 1.90 11.23 12.03 0.63 0.59 0.52 4.46 增持增持南京银行1.76 1.92 12.05 13.62 0.71 0.63 0.56 4.84 增持增持杭州银行1.83 2.40 13.52 15.83 0.87 0.74 0.64 6.44 增持增持苏州银行1.07 1.27 9.59 11.51 0.75 0.63 0.57 6.76 增持增持常熟银行1.00 1.

41、21 7.97 9.21 0.90 0.78 0.69 7.20 增持增持苏农银行0.83 0.98 7.79 8.76 0.59 0.52 0.47 5.52 增持增持张家港行0.73 0.87 6.04 6.97 0.78 0.67 0.60 6.44 增持增持数据来源：wind，国泰君安证券研究。收盘日期为2023年8月15日。表：上市银行最新估值表 32北京地址：北京市西城区金融大街甲9邮编：200032电话：（010）83939888电话：（021）38676666上海深圳地址：深圳市福田区益田路6009号邮编：518026电话：（0755）23976888国泰君安证券研究所E-ma

42、il:地址：上海市静安区新闸路669号邮编：20004103评级说明增持相对沪深300指数涨幅15%以上谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于5%15%之间中性相对沪深300指数涨幅介于-5%5%减持相对沪深300指数下跌5%以上增持明显强于沪深300指数中性基本与沪深300指数持平减持明显弱于沪深300指数评级说明股票投资评级行业投资评级1.投资建议的比较标准投资评级分为股票评级和行业评级。以报告发布后的12个月内的市场表现为比较标准，报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。2.投资建议的评级标准报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数

43、）的涨跌幅相对同期的沪深300指数的涨跌幅。评级说明增持相对沪深300指数涨幅15%以上谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于5%15%之间中性相对沪深300指数涨幅介于-5%5%减持相对沪深300指数下跌5%以上增持明显强于沪深300指数中性基本与沪深300指数持平减持明显弱于沪深300指数评级说明股票投资评级行业投资评级1.投资建议的比较标准投资评级分为股票评级和行业评级。以报告发布后的12个月内的市场表现为比较标准，报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。2.投资建议的评级标准报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同

44、期的沪深300指数的涨跌幅。评级说明增持相对沪深300指数涨幅15%以上谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于5%15%之间中性相对沪深300指数涨幅介于-5%5%减持相对沪深300指数下跌5%以上增持明显强于沪深300指数中性基本与沪深300指数持平减持明显弱于沪深300指数评级说明股票投资评级行业投资评级1.投资建议的比较标准投资评级分为股票评级和行业评级。以报告发布后的12个月内的市场表现为比较标准，报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数涨跌幅为基准。2.投资建议的评级标准报告发布日后的12个月内的公司股价（或行业指数）的涨跌幅相对同期的沪深300指数的涨跌幅。300/恒生指数涨幅300/恒生指数涨幅300/恒生指数涨幅300/恒生指数下跌沪深300/恒生指数深300/恒生指数持沪深300/恒生指数