核心观点 - 成都银行在《2025中国银行业竞争力研究报告》中位列中国银行业竞争力100强第24名，稳居中西部城商行首位，其竞争力源于深耕区域、服务实体、创新实践及稳健的经营基本面 [1][6] 竞争力排名与评估依据 - 21世纪金融研究院发布的报告基于商业银行年报数据，构建了规模、盈利、成长、稳健四大核心指标体系，形成多维度榜单矩阵 [1] - 成都银行凭借综合实力在城商行阵营中持续领跑，并以深厚的区域服务能力与创新的金融实践，稳居中西部城商行竞争力首位 [1] 经营业绩与财务表现 - 2025年1-9月，公司实现营业收入177.61亿元，同比增长3.01%；归属于母公司股东的净利润94.93亿元，同比增长5.03% [2] - 截至2025年9月末，公司总资产达1.39万亿元，较上年末增长10.81%；贷款总额8474.81亿元，较上年末增幅14.13%；存款总额9864.32亿元，较上年末增幅达11.35% [3] - 公司资产质量保持行业顶尖水平，不良贷款率低至0.68%，拨备覆盖率高达433.08% [3] 区域战略与信贷投放 - 作为西部地区首家资产规模突破万亿元的城商行，公司主动服务成渝地区双城经济圈国家战略 [2] - 近五年来，公司为成渝地区双城经济圈区域内信贷投放超万亿元；2024年仅重大项目信贷投放就超3000亿元，其中累计支持轨道交通建设、TOD项目超280亿元 [2] - 公司通过“重点项目、产业升级、要素保障”三位一体的服务模式，精准支持区域发展 [2] 科技金融实践 - 公司早在2009年便在全国率先成立科技专营支行，通过“专营机构、专业团队、专项授信+专属产品”的“四专模式”深耕科技金融 [4] - 截至2025年上半年，公司对成都市专精特新“小巨人”企业及科创板上市企业的综合金融服务覆盖率已突破80% [4] 绿色金融发展 - 公司创新构建“绿色融资+科技赋能+生态协同”三位一体的绿色金融服务体系，并推出“绿色债券”、“碳排放权质押贷”等特色产品 [4] - 截至2024年末，公司绿色信贷余额达497.71亿元，较上年增长逾90亿元，增幅22.87%，市场占有率位居四川省法人银行首位 [4] 普惠金融成效 - 公司构建“园区+金融+场景”服务生态与特色信贷产品体系深化普惠金融，2024年累计对接超1万家企业 [5] - 通过供应链金融支持200余家核心企业及链上5000余家小微企业，授信超150亿元 [5] - 实施民营企业三大融资工程，普惠贷款加权平均利率为3.3%，让利超900万元 [5] 养老金融服务 - 公司系统化推进养老金融服务，建立健全老年客户“优先、优惠、优待”制度，并优化网点与线上服务 [5] - 截至2025年6月末，公司个人存款规模超5078亿元，较年初增长15.84%，占总存款比例提升至51.64% [5] 数字金融与科技赋能 - 公司围绕“精细化、数字化、大零售”战略，建成160余套应用系统及40余个工具服务，推动金融科技与业务深度融合 [6] - 在对公、普惠等领域迭代“秒贴宝”、“惠成信”等数字化产品，拓展远程视频、互联网贷款等服务 [6] - 2024年，个人电子银行客户突破634万户，覆盖超58%零售客户；手机银行月活达139万户；财资管理系统服务企业超2000户 [6]

报告与排名 - 21世纪金融研究院发布《2025中国银行业竞争力研究报告》及中国银行业竞争力100强榜单 [1] - 榜单以商业银行年报数据为核心，构建规模、盈利、成长、稳健四大核心指标体系 [1] - 成都银行在城商行阵营中持续领跑，稳居中西部城商行竞争力首位 [1] 区域战略与信贷投放 - 公司是西部地区首家资产规模突破万亿元的城商行 [3] - 公司主动服务成渝地区双城经济圈国家战略，近五年为该区域信贷投放超万亿元 [3] - 2024年，公司对重大项目信贷投放超3000亿元，其中支持轨道交通及TOD项目超280亿元 [3] 经营业绩与财务表现 - 2025年1-9月，公司实现营业收入177.61亿元，同比增长3.01% [3] - 2025年1-9月，公司实现归属于母公司股东的净利润94.93亿元，同比增长5.03% [3] - 截至2025年9月末，公司总资产达1.39万亿元，较上年末增长10.81% [4] - 截至2025年9月末，公司贷款总额8474.81亿元，较上年末增长14.13% [4] - 截至2025年9月末，公司存款总额9864.32亿元，较上年末增长11.35% [4] 资产质量与风险抵御 - 截至2025年9月末，公司不良贷款率低至0.68% [4] - 截至2025年9月末，公司拨备覆盖率达433.08% [4] 科技金融实践 - 公司于2009年在全国率先成立科技专营支行，采用“四专模式” [7] - 截至2025年上半年，公司对成都市专精特新“小巨人”及科创板上市企业的综合金融服务覆盖率突破80% [7] 绿色金融发展 - 公司构建“绿色融资+科技赋能+生态协同”三位一体服务体系，推出多项特色绿色金融产品 [7] - 截至2024年末，公司绿色信贷余额达497.71亿元，较上年增长逾90亿元，增幅22.87%，市场占有率居全省法人银行首位 [7] 普惠金融举措 - 公司构建“园区+金融+场景”服务生态，2024年累计对接超1万家企业 [8] - 公司通过供应链金融支持200余家核心企业及链上5000余家小微企业，授信超150亿元 [8] - 公司普惠贷款加权平均利率为3.3%，让利超900万元 [8] 养老金融服务 - 公司系统化推进养老金融服务，建立健全老年客户“优先、优惠、优待”制度 [9] - 截至2025年6月末，公司个人存款规模超5078亿元，较年初增长15.84%，占总存款比例提升至51.64% [9] 数字金融与科技赋能 - 公司围绕“精细化、数字化、大零售”战略，建成160余套应用系统及40余个工具服务 [10] - 公司迭代“秒贴宝”、“惠成信”、“惠税贷”等数字化产品 [10] - 2024年，公司个人电子银行客户突破634万户，覆盖超58%零售客户，手机银行月活达139万户 [10] - 2024年，公司财资管理系统服务企业超2000户 [10] 综合竞争力与展望 - 公司在2025年中国银行业竞争力100强榜单中位列第24名 [11] - 公司将继续深耕成渝地区双城经济圈，做优金融“五篇大文章” [11]

板块整体表现 - 12月2日城商行板块整体上涨0.43%，跑赢大盘，当日上证指数下跌0.42%，深证成指下跌0.68% [1] - 板块内个股表现分化，10只个股上涨，5只个股下跌，1只个股收平 [1][2] 领涨个股表现 - 江苏银行领涨板块，收盘价为10.95元，涨幅为1.67%，成交量为174.35万手，成交额为18.97亿元 [1] - 南京银行涨幅为1.52%，收盘价为12.03元，成交额为5.94亿元 [1] - 重庆银行和厦门银行涨幅分别为1.51%和1.46% [1] 资金流向分析 - 城商行板块整体呈现资金净流出态势，主力资金净流出3.16亿元，游资资金净流出1.05亿元 [2] - 散户资金净流入4.21亿元，与主力和游资流向形成反差 [2] - 上海银行主力净流出4664.77万元，主力净占比为-12.82%，游资和散户也呈净流出状态 [3] - 宁波银行是少数获得主力资金净流入的个股，净流入2946.01万元，主力净占比为7.27% [3]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：预期高股息组合模型**[3][8] * **模型构建思路**：该模型旨在构建一个高股息股票组合，其核心是预测股票的预期股息率，而非仅依赖历史股息率。模型采用两阶段方法构建预期股息率指标，并辅以反转因子和盈利因子进行辅助筛选，最终在沪深300成份股中优选个股构建组合。[3][8] * **模型具体构建过程**： 1. **确定股票池**：以沪深300指数成份股为初选池，剔除其中处于停牌或涨停状态的股票。[9] 2. **应用辅助筛选因子**： * **剔除高动量股**：剔除股票池中短期动量最高的20%股票，即21日累计涨幅最高的20%个股。此步骤旨在应用反转因子，避开近期涨幅过大的股票。[13] * **剔除盈利下滑股**：剔除股票池中盈利下滑的个股，即单季度净利润同比增长率小于0的股票。此步骤旨在应用盈利因子，确保公司基本面健康。[13] 3. **排序与最终选股**：在完成上述筛选的剩余股票池中，按照计算出的“预期股息率”进行降序排序，选取排名最高的30只股票。[9] 4. **组合构建**：对最终选出的30只股票采用等权重方式构建投资组合。组合每月底调仓一次。[3][8] 2. **模型名称：红利择时框架**[23][25] * **模型构建思路**：该模型是一个多因子合成信号模型，用于判断对红利策略（如中证红利指数）的整体市场时机（看多或看空）。它综合了来自通胀、流动性、利率和市场情绪四个类别的五个单因子信号。[23][25] * **模型具体构建过程**： * 模型包含五个单因子信号，每个信号根据其预设的宏观经济或市场状况方向，输出看多（信号值为1）或看空（信号值为0）红利的观点。[23][25] * **单因子列表**： * **通胀因子**：PPI同比（高/低位），方向为正向（+），即PPI处于高位时看多红利。[25] * **流动性因子1**：M2同比（高/低位），方向为负向（-），即M2处于高位时看空红利。[25] * **流动性因子2**：M1-M2剪刀差（高/低位），方向为负向（-），即剪刀差处于高位时看空红利。[25] * **利率因子**：美国10年期国债收益率（高/低位），方向为正向（+），即美债收益率处于高位时看多红利。[25] * **市场情绪因子**：红利股成交额占比（上/下行），方向为负向（-），即占比处于上行趋势时看空红利。[25] * **合成信号**：将上述五个单因子信号合成为一个综合信号，用于给出最终的择时观点。[23][25] 模型的回测效果 1. **预期高股息组合模型**[11] * **回测区间**：2009年2月2日至2017年8月31日（103个自然月）[11] * **基准对比**：沪深300全收益指数[11] * **累计收益**：358.90%[11] * **累计超额收益**：107.44%[11] * **年化超额收益**：8.87%[11] * **超额收益滚动一年最大回撤**：12.26%[11] * **月度超额胜率**：60.19%[11] 2. **预期高股息组合模型 (近期表现)**[14] * **观察期间**：2025年11月[14] * **基准对比1**：沪深300指数[14] * **组合月收益**：0.70%[14] * **基准月收益**：-2.37%[14] * **相对基准超额收益**：3.08%[14] * **基准对比2**：中证红利指数[14] * **基准月收益**：-1.61%[14] * **相对基准超额收益**：2.31%[14] 3. **红利择时框架**[23][25] * **最新观点时间**：2025年12月[23] * **合成信号值**：0 (代表看空红利)[23][25] * **模型观点**：对中证红利指数持谨慎态度[3][23] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：预期股息率因子**[3][8][14] * **因子构建思路**：该因子旨在预测股票未来可能实现的股息率，而非使用历史数据。构建分为两个阶段，第一阶段基于已公告的分红方案，第二阶段基于历史分红和基本面指标进行预测。[3][8][14] * **因子具体构建过程**：报告未提供具体的计算公式和预测模型细节，但明确了构建逻辑分为两阶段： * **第一阶段**：对于已经发布年报并公告利润分配方案的股票，直接根据其公告内容计算股息率。[3][8] * **第二阶段**：对于尚未公告分红的股票，利用其历史分红数据结合基本面指标来预测并计算股息率。[3][8] 2. **因子名称：反转因子 (用于辅助筛选)**[3][8][13][14] * **因子构建思路**：该因子基于短期价格动量反转效应，认为近期涨幅过高的股票后续表现可能不佳，因此在筛选高股息股票时将其剔除。[3][13][14] * **因子具体构建过程**：计算股票过去21个交易日的累计收益率。在模型应用中，直接剔除累计收益率排名最高的20%的股票。[13] 3. **因子名称：盈利因子 (用于辅助筛选)**[3][8][13][14] * **因子构建思路**：该因子用于识别盈利能力出现下滑的公司，确保所选高股息股票具有稳定的盈利基础。[3][13][14] * **因子具体构建过程**：使用单季度净利润同比增长率。在模型应用中，直接剔除该增长率小于0的股票。[13] 4. **因子名称：红利择时框架下的单因子**[23][25] * **因子构建思路**：这些因子均为宏观经济或市场情绪指标，通过判断其处于历史相对高位或低位，或者处于上行/下行趋势，来产生对红利资产的观点。[23][25] * **因子具体构建过程**：报告未提供每个因子的具体量化阈值或计算方法，但列出了因子的名称、对红利资产影响的方向（+表示正向，-表示负向）以及信号生成逻辑（高/低位或上/下行）。[25] * PPI同比（高/低位）[25] * M2同比（高/低位）[25] * M1-M2剪刀差（高/低位）[25] * 美国10年期国债收益率（高/低位）[25] * 红利股成交额占比（上/下行）[25] 因子的回测效果 （报告未提供单个因子的独立测试结果，如IC值、IR值等。因子效果体现在其参与构建的组合模型整体回测表现中。）

中国金融业与工业风险追踪研究报告关键要点 涉及的行业与公司 * 报告主要关注中国金融业和工业制造业领域[1][5] * 报告由摩根士丹利亚洲有限公司的中国金融研究团队撰写[4] * 报告覆盖多家中国金融机构和制造业企业 具体公司评级和价格信息见文档第62至65页[62][63][64][65] 核心观点与论据 * 制造业固定资产投资增速显著放缓 2025年10月累计同比增长降至2.7% 较上月的4.0%进一步下降[2][7] * 工业企业总负债增长放缓至5.0% 制造业企业总负债增长放缓至5.9%[2] * 固定资产投资与工业增加值之间的总体差距缩小至-1.7%[2][10] * 制造业营业收入同比下降4.3%[3] * 工业增加值增长从9月的6.5%放缓至10月的4.9%[3] * 制造业利润增长从9月的9.9%放缓至10月的7.7%[10] * 生产者价格指数自2024年12月以来首次环比回升 同比降幅进一步收窄至2.1%[7] 风险控制与未来展望 * 产能控制取得稳步进展 77.1%的行业在2025年10月相比2025年上半年放缓了资本支出[7][9] * 39.3%的行业在10月显示出利润改善趋势[7][9] * 信贷供应和贷款定价可能随着产能控制努力而趋于理性 有助于银行消化信贷风险[2] * 两个因素可能支持2026年投资和制造业需求 帮助平稳消化产能过剩风险[3][8] * 国家开发银行在10月新增5000亿元基础设施投资基金[8] * 2026年作为第十五个五年规划的第一年 基础设施投资可能有所前置[8] 其他重要内容 * 摩根士丹利对中国金融业的行业观点为"有吸引力"[5] * 报告日期为2025年12月1日 是系列工业风险追踪报告的最新一期[1][5] * 报告包含大量监管披露信息 涉及摩根士丹利与所覆盖公司的业务关系[13][17][18][19][20][21]

城商行板块整体市场表现 - 12月1日城商行板块整体上涨1.5%，显著跑赢上证指数（上涨0.65%）和深证成指（上涨1.25%）[1] - 板块内个股普涨，领涨股厦门银行当日涨幅达5.17%，收盘价为7.52元[1] - 板块成交活跃，多只个股成交额超过5亿元，其中成都银行成交额最高，达7.97亿元[1] 领涨个股及成交量 - 厦门银行涨幅最大为5.17%，成交量为36.65万手，成交额为2.72亿元[1] - 齐鲁银行涨幅为3.38%，成交量达126.24万手，为板块内最高，成交额为7.68亿元[1] - 南京银行涨幅为2.42%，成交量为64.70万手，成交额为7.60亿元[1] 板块资金流向分析 - 城商行板块整体呈现主力资金净流出2.78亿元，但游资资金净流入3832.52万元，散户资金净流入2.4亿元[1] - 北京银行主力资金净流入最多，达3873.09万元，主力净占比为3.05%[2] - 江苏银行主力资金净流入2895.74万元，但游资净流出6670.92万元[2] - 部分个股如厦门银行虽股价领涨，但主力资金净流出715.42万元，显示资金分歧[1][2]

银行股普涨行情 - A股市场银行股出现普遍上涨，其中张家港行涨幅最大，达到5% [1] - 厦门银行涨幅超过4%，齐鲁银行涨幅超过3% [1] - 江阴银行涨2%，无锡银行和上海银行均上涨近2% [1] 个股涨幅及市值表现 - 张家港行涨幅5.07%，总市值117亿元，年初至今上涨16.95% [2] - 厦门银行涨幅4.34%，总市值197亿元，年初至今大幅上涨35.40% [2] - 齐鲁银行涨幅3.38%，总市值377亿元，年初至今上涨14.59% [2] - 上海银行涨幅1.92%，总市值1431亿元，在列表银行中市值最大 [2] - 民生银行总市值1813亿元，为列表中市值最高的银行股 [2] 技术指标信号 - MACD金叉信号形成，表明相关个股涨势良好 [2]

银行板块市场表现 - 12月1日盘中银行板块整体呈现震荡上扬态势 [1] - 银行(882115)指数报7311.33点，上涨34.56点，涨幅0.47% [2] 个股涨幅领先者 - 张家港行(002839.SZ)涨幅最大，现价4.79元，上涨5.51% [2] - 厦门银行(601187.SH)现价7.44元，上涨4.06% [2] - 齐鲁银行(601665.SH)现价6.13元，上涨3.55% [1][2] 其他跟涨银行股 - 南京银行(601009.SH)现价11.79元，上涨1.90% [1][2] - 渝农商行(601077.SH)现价6.62元，上涨1.85% [1][2] - 江阴银行(002807.SZ)现价4.91元，上涨1.87% [1][2] - 无锡银行(600908.SH)现价6.16元，上涨1.82% [2] - 瑞丰银行(601528.SH)现价5.61元，上涨1.63% [2] - 成都银行(601838.SH)现价17.14元，上涨1.60% [2] - 苏农银行(603323.SH)现价5.28元，上涨1.54% [2] - 长沙银行(601577.SH)现价9.78元，上涨1.45% [2] - 上海银行(601229.SH)现价10.08元，上涨2.02% [2]

金融行业校园招聘现状 - 2026届校园秋招期间，金融行业“抢人大战”持续升温，总行管培生岗位成为最受关注的焦点之一 [2][3] - 总行管培生项目主要作为总行各部门业务与管理岗位的人才储备，通常需经历实践锻炼、轮岗培养等阶段，培养期满并通过考核后进入总行工作 [3] - 总行管培生普遍薪酬待遇优厚、培养体系完善，但招聘门槛相对更高，例如西安银行要求境内毕业生来自“985”或“211”高校，境外毕业生需毕业于QS世界大学综合排名前100的院校 [3] 地方银行管培生岗位竞争激烈 - 成都银行总行管培生岗位（招聘10人）有82人通过资格审核，其中北京大学与清华大学毕业生合计占比超过七成 [2][4] - 成都农商银行总行管培生岗位（招聘10人）有279人通过资格审核，来自香港大学、北京大学、复旦大学、南洋理工大学和新加坡国立大学的毕业生占比超六成 [2][4] - 这些岗位吸引了来自北京大学、清华大学、复旦大学、上海交通大学、浙江大学、中国人民大学、香港大学、南洋理工大学、新加坡国立大学等全球顶尖高校的应届毕业生参与角逐 [2][4] 银行校招岗位规模与专业要求 - 今年四大国有银行共释放近7.4万个校园招聘岗位，其中工商银行与农业银行招聘规模均突破2万个，建设银行提供超1.7万个岗位，中国银行计划招聘1.3万余人 [5] - 银行岗位专业包容性广，例如中国银行总行管培生业务方向招收理学、工学、经济学、管理学、法学等相关专业，综合管理方向也向文学相关专业毕业生开放 [5] - 成都银行的总行管培生岗位明确标注“专业不限”，另有股份银行表示招收的STEM专业背景应聘者占比可达40% [5] 毕业生就业选择趋势 - 优质岗位稀缺，导致许多名校相关专业的学生转向与所学专业关联度不高的岗位，银行由于待遇相对较好、工作稳定性较高，获得不少毕业生选择 [4] - 毕业生投递银行岗位时普遍采取“广撒网”策略，同时考虑到新一线城市（如成都）发展，地方金融机构因资产质量稳健、薪酬待遇相对具有竞争力而吸引力十足 [2][5] - 近期就业趋势显示，2026年全国硕士研究生报名人数较去年减少45万人，而国家公务员考试报名人数持续攀升并首次在十年来超过考研人数 [6]

文章核心观点 - 成都银行凭借其“芙蓉锦程”理财品牌，以“稳健低波”为优势，在资产管理行业高质量发展转型中获得市场认可，荣获2025年度资产管理银行[2] - 公司通过强化投研、完善产品谱系、优化资产结构、升级信息系统等措施，持续巩固其作为领先区域理财品牌的形象[1][4] - 在行业拥抱新质生产力的背景下，公司依托大零售、数字化、精细化转型，探索区域银行的特色化高质量发展路径[2][5] 公司综合实力与市场地位 - 2025年公司位列《财富》中国500强第324位，排名较上一年提升35位[3] - 2025年公司在英国《银行家》杂志“全球银行1000强”榜单中位列第170位，排名较上一年提升14位[3] - 公司综合实力位居中西部城商行前列，客户数量达到千万级，辐射四川省内主要城市及重庆、西安区域[3][5] 资产管理业务发展 - 截至2024年末，公司存续理财产品净资产规模达603.40亿元，实现理财中间业务收入4.11亿元[4] - 公司通过代销理财、个人结构性存款等产品满足客户多样化需求，并推出理财代销业务以增强市场竞争力[4] - 公司加强财富管理人才队伍建设，培育内训师队伍并打造专项课程体系，为业务稳健发展赋能[4] 行业背景与发展趋势 - 2025年资管行业以“向优”发展的跃迁态势，站上高质量发展新起点，并深度拥抱新质生产力[2] - 科技金融、绿色金融成为连接资本与实体经济的关键枢纽，个人养老体系扩容凸显养老金融普惠价值[2] - 人工智能作为新质生产力引擎，正深刻重塑资管行业服务逻辑，加速数字金融建设与数字化转型[2]