当前中小银行整体风险降低，但信用仍有分层，本篇报告建立了多维度的银行评分体系，用以支撑信用下沉等投资策略挖掘。
　　有效识别行业风险特征是构建评分的起点：1.系统重要性高：各类银行因其外部性差异具有不同程度的系统重要性，其获取外部的资源支持、监管力度也不一而同。2.承担一定政策性职能：参与中小银行风险处置、支持地方经济、债务化解等。3.顺周期性：不良资产的产生与宏观经济有负相关性，但风险处置政策可能会对冲不良资产的读数压力。4.受区域基本面影响大：地方银行深受区域投融资、资源禀赋、区域隐性债务等影响，风险特征有一定趋同性。5.公司治理影响明显：股东产权属性一度成为信用分层的信号，经过监管整顿与治理，当前民营股东应以更综合的视角观察。6.高杠杆：少量的资产坏账就可能引发资本充足性压力，银行的风险事件多呈现为不良资产的风险外溢。7.风险具有隐蔽性：贷款资产质量亦具有一定的可操作性，如拉长还款周期以“时间换空间”，以借新还旧的方式缓解借款人的本金偿还压力，通过资产出表缓解不良贷款率的读数压力。
　　通过自上而下的分析范式，确认行业风险中枢，进而展开对个体评分序列的研究。1.业务发展：资产增长趋势和结构对盈利贡献偏弱，但贷款低增速对资本消耗压力也有限。2.盈利能力：2026年的净息差收窄程度或进一步趋缓，有利于银行维持其内生资本补充能力。3.资产质量：行业资产质量改善，结构上仍需关注损失类贷款占比升高对资本充足性的扰动。4.资本水平：安全边际较为充足，行业信用风险整体不高。5.个体全面指标构建：风险特征+行业关键指标框架切入，识别个体特异性风险，建立多元指标库，作为备选入模变量。经计算，多数指标与一年期债券收益率的相关系数的绝对值都在0.30以上，说明指标选取与市场定价的银行信用风险具有一定相关性，指标选取基本合理。
　　经验证评分结果有效，可据此开展信用挖掘：以斯皮尔曼相关系数捕捉构造收益率与主体评分的非线性关系，二级资本债、永续债与主体评分相关系数分别为-0.70和-0.75，模型有效性较高。并根据评分结果将银行划分为不同风险偏好分组，以供不同策略选择。1.低风险主体可关注徽商银行、杭州银行。2.高性价比主体可关注渤海银行、天津银行、杭州联合农商行、江南农商行。
　　风险提示。1.模型有效性的局限性。2.模型失效风险。3.外部环境超预期。