1、 引言
银行业是上市公司占比较大的一个版块，目前整体处于低估状态，破净个股较多。由于银行业涉及的业务极为复杂，试图厘清银行业个股的方方面面极为困难。本文试图建立一种简易的银行股评估框架，用于对个股选择提供参考。
2、 评估思路
1） 以市场公开信息为基础，在各项指标中挑选出10项主要指标作为评估元素X。
2） 对10项主要指标进行评权，评权系数a可以根据投资者对风险喜好的大小、无风险利率的偏好等个性化评权。
3） 对单个指标进行线性评分，评分区间[60,100]，评分结果为b。
4） 对单个指标的得分进行加权a*b，累加1-10项指标得出最终评分Y。
5） 对Y值进行降序排序，得出推荐结果。
6） 优化方向：评权方法可以采用一些人工智能的算法，例如极端梯度提升树模型XGBoost进行机器学习后自动定权。单个指标的线性评分也可依据指标本身数据的特点进行非线性化评分，如高斯分布、log函数等。
3、 参考评估结论
1) 评估指标和评权系数
2) 数据的归一化处理：对于无数据的漏项，将评分指标单项得分简单粗暴的归一化为70分。优化方向：可以对单项指标的中位值、分位值等进行测算，将无数据漏项按照上述得分进行归一化。
3） 评分结论
今天把F大的近期银行排名进行了对比，发现我这个简易模型和F大排名有较大的相似性。例如：民生银行排在前列，过去上涨过高的平安银行垫底。究其所以，F大的翻倍模型最重要的指标：PB、收益率等，受价格的影响较大，因此，PB越低估排名越高，往期涨幅越大则排名越低，或者说受其影响较大。与前文所列简易模型有一定异曲同工，当然，这个简易模型还有待解决：多指标的非相关性、权重系数的取定科学性等。
附上F大排名截图供大家参考。
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