浦发银行分析报告(转)

浦发银行分析报告(转)

来源:股吧? 由清源茶客先生提供

作者:研究产生价值??? 发表时间:2009-08-01 11:19:46

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现价买入浦发有30-100%的上涨空间-一小散户的山寨研究报告

一、2009年底浦发银行的总股本约为86.5亿。 按非公开增发的竞价规定:增发价应该在20.68×90%÷1.4=13.29元的基础上竞价,从浦发银行最近的股价表现及前段保利地产增发的竞价情况看,预计浦发银行增发价在20-22元左右,增发的数量应该在150÷2022=7.56.82)亿股,加上现有的79.26亿股,2009年度的总股本约为86.5亿左右。

※保利地产是公开增发,浦发银行是定向增发,两者不同。一般来说,定向增发不会竞价发行,由议价产生。

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二、预计2009年每股收益为1.64元左右。依据有二:

第一:09年度浦发银行的经营业绩目标为:净利润与2008 年扣除一次性退税款9.4 亿元后的净利润相比,增幅10%左右即税前利润增长10%左右。考核到浦发银行年初制定的经营目标一向较为保守,前几年均大幅超额完成任务(其实这也是高管们包括分行、支行行长多拿奖金的最好办法之一),本人乐观地认为浦发银行2009年净利润一定在2008年的125亿之上。

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第二:根据浦发银行最近的经营数据预计全年利润为142亿。

浦发银行第一季度的主要经营指标为:总资产年收息率与总负债年付息率之差为2%,新增贷款额1567亿元(本季度产生的收益不多,收益主要体现在第二及以后季度)、主营收入79亿、业务及管理费19.9亿、资产减值损失14.3亿、净利润29.6亿。

第二季度新增贷款约1500亿。预计下半年共新增贷款600亿。依据以上数据预计浦发银行第二季度的主要经营指标为:主营收入87.8亿(其中利息净收入比第一季度增加1567×2%÷4=7.8亿,中间业务收入增加1亿)、业务及管理费26亿、资产减值损失10亿、净利润34.6亿。

※据最新信息,浦发上半年信贷增加2500亿元,二季度大概在不到1000亿元。

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第三季度的主要经营指标为:主营收入96亿(其中利息净收入及中间业务收入分别比第二季度增加7.5亿及1亿)、业务及管理费32亿、资产减值损失5亿、净利润40.2亿。

第四季度的主要经营指标为:主营收入98亿、业务及管理费36亿、资产减值损失6亿、净利润38亿。以上利润能否实现的关键是各季的资产减值损失。浦发银行的资产减值损失策一向较为保守,资产减值损失特别是第四季度超过以上数据的可能性较大。

※全年资产减值损失准备提取35亿元,应该差不多。浦发的年度预算是计提30亿元,考虑到目前信贷的大幅度增加,应该在35亿元差不多。一般来说,今年浦发计提坏帐拨备在30亿元到信贷增长的1%之间。

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三、浦发银行到2009年底之前应该值36-49元左右。

估值依据:现在股市按2009年的收益算,市盈率已达28倍左右,很多股票已超过40倍,而银行业现约为15倍左右。银行业在中国是受保护的不充分竞争行业(再有钱的人也很难自己开一家银行)盈利前景很好,市盈率没理由比大盘低。所以本人认为:工商银行等大行15倍、浦发银行等中等银行20倍、南银行等小银行25倍市盈率是绝对合理的。

2009年每股收益1.64元算,即使按保守的20倍市盈率,也应该值36元左右,相对于现价约有33%的上升空间;

如果按中性的25倍市盈率,应该值41元左右,相对于现价约有50%的上升空间;

如果按乐观的30倍市盈率,应该值49元左右,相对于现价约有80%的上升空间;

如果按离谱的35倍市盈率(炒起来也不是没可能达到),可能值57元左右,相对于现价约有110%的上升空间。而下跌的空间最多为10%(15PE3PB

以上观点,如有不妥,欢迎各位发表不同意见。谢谢!

作者:研究产生价值??? 发表时间:2009-08-01 11:19:46

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基于数据驱动的 Koopman 算子的递归神经网络模型线性化,用于纳米定位系统的预测控制研究(Matlab代码实现)内容概要:本文围绕“基于数据驱动的Koopman算子的递归神经网络模型线性化”展开,旨在研究纳米定位系统的预测控制方法。通过结合数据驱动技术与Koopman算子理论,将非线性系统动态近似为高维线性系统,进而利用递归神经网络(RNN)建模并实现系统行为的精确预测。文中详细阐述了模型构建流程、线性化策略及在预测控制中的集成应用,并提供了完整的Matlab代码实现,便于科研人员复现实验、优化算法并拓展至其他精密控制系统。该方法有效提升了纳米级定位系统的控制精度与动态响应性能。; 适合人群:具备自动控制、机器学习或信号处理背景,熟悉Matlab编程,从事精密仪器控制、智能制造或先进控制算法研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①实现非线性动态系统的数据驱动线性化建模;②提升纳米定位平台的轨迹跟踪与预测控制性能;③为高精度控制系统提供可复现的Koopman-RNN融合解决方案; 阅读建议:建议结合Matlab代码逐段理解算法实现细节,重点关注Koopman观测矩阵构造、RNN训练流程与模型预测控制器(MPC)的集成方式,鼓励在实际硬件平台上验证并调整参数以适应具体应用场景。
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