รีเซต

10 ประเด็นสำคัญ "กลุ่มแบงก์" จากงบ Q1 ,ผลกระทบ STARK ควรจะจบ!

10 ประเด็นสำคัญ "กลุ่มแบงก์" จากงบ Q1 ,ผลกระทบ STARK ควรจะจบ!
ทันหุ้น
31 พฤษภาคม 2566 ( 15:18 )
110

บล.ทิสโก้ วิเคราะห์ถึงหุ้นกลุ่มธนาคาร ซึ่งมี 10 ประเด็นสำคัญ หลังจากที่ประกาศงบไตรมาส 1/66 ออกมาแล้ว โดยผลประกอบการกลับมาฟื้นตัวจากการกลับมาเป็นปกติของ Credit Cost ในขณะที่รายได้เพิ่มขึ้นจากดอกเบี้ยรับที่เพิ่มขึ้น โดยได้มีการสรุปประเด็นสำคัญ 10 ข้อ โดยหนึ่งในข้อดังกล่าว ระบุถึงผลกระทบของ STARK ต่อ KBANK และ SCB ควรที่จะจบแล้ว ไม่น่าจะมีผลกระทบเพิ่มเติม ขณะเดียวกันฝ่ายวิจัยทิสโก้ แนะนำซื้อหุ้น BBL ให้ราคาเป้าหมาย 173 บาทต่อหุ้น และ SCB ให้ราคาเป้าหมาย 130 บาท มองได้ประโยชน์จากดอกเบี้ยขาขึ้น และธุรกิจใหม่ที่เติบโต 

 

1. Loan Yield เป็นตัวการที่ทำให้ NIM ลดลงอย่างน่าตกใจ

 

โดยรวมธนาคารไทยมีกำไรสุทธิที่ดี, เพิ่มขึ้น  47% เทียบกับไตรมาสก่อนจากผลตอบแทนอ่อนแอในไตรมาส 4/65  ที่ 5.7 หมื่นล้าน ดีกว่าฝ่ายวิจัย และ Bloomberg คาด 8% ทั้งหมดมีผลตอบแทนที่ดีกว่าที่คาด ยกเว้น KBANK ที่มีผลตอบแทนใกล้เคียงกับที่คาด

 

อย่างไรก็ตาม รายได้อ่อนแอกว่าคาด โดยเฉพาะรายได้จากดอกเบี้ยเงินกู้สุทธิ (NII) ที่แย่กว่าที่คาด โดยลดลง 1.5% จากไตรมาสที่ผ่านมา ความอ่อนแอเกิดจากการลดลงของการเติบโตของเงินกู้ และการหดตัวของ NIM (เป็นการลดลงที่สำคัญที่สุดในไตรมาสนี้)

 

รายงานนี้ จะพูดถึงการเติบโตของเงินกู้ที่ช้าลง แต่ก่อนอื่นเราจะเน้นไปที่ NIM อันเป็นตัวเฉพาะของเซ็กเตอร์ ลดลง 8bps ที่ 3.16% หลังจากการขยายตัวอย่างแข็งแกร่งในครึ่งปีหลังของปี 2565 (เพิ่มขึ้น 40bps จาก 1H22) การลดลงนี้ดูเหมือนว่าเกิดจากปัจจัยที่มีอิทธิพลต่อทั้งอุตสาหกรรม เนื่องจากธนาคารทุกแห่ง รายงานว่ามีแนวโน้ม NIM ที่คล้ายกัน ยกเว้น KTB (ถ้าเราไม่รวมรายได้จากดอกเบี้ยค้างรับของ KTB มีการเปลี่ยนแปลงน้อย) หากพิจารณาถึงความเป็นจริงว่าธนาคารแห่งประเทศไทย (BOT) ได้เพิ่มอัตราดอกเบี้ยอีกสองครั้ง (รวมเป็น 50bps) ในไตรมาสนี้ การลดลงของ NIM กลายเป็นสิ่งที่ไม่คาดคิด

มีหลายปัจจัยที่ส่งผลให้เกิดความเปลี่ยนแปลงที่น่าแปลกใจนี้ รวมถึงอัตราผลตอบแทนจากสินทรัพย์ที่สร้างรายได้และเป็นสิ่งที่สำคัญน้อยลง ในส่วนถัดไปของส่วนนี้ ฝ่ายวิจัยจะพูดถึงปัจจัยที่เกี่ยวข้องกับอัตราผลตอบแทนจากสินทรัพย์

 

2. อัตราผลตอบแทนของสินเชื่อไม่ตอบสนองต่อการเปลี่ยนแปลงของอัตราดอกเบี้ยเงินกู้ของ ธปท.

 

สิ่งที่น่าแปลกใจที่สุดในไตรมาสนี้คือ การเพิ่มอัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ที่น้อยมากเมื่อเทียบกับการเปลี่ยนแปลงในอัตราดอกเบี้ยกู้เงินอ้างอิง (เราจะอ้างอิงถึง MLR/MOR/MRR ว่า M rates) นี้เป็นเหตุผลสำคัญที่ส่งผลให้ NIM ในไตรมาสที่ 1 อ่อนแอ 

 

กลุ่มธนาคารมีการเพิ่ม M rates ขึ้นเฉลี่ย 53 bps แต่อัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้เพิ่มขึ้นเพียง 18 bps การตอบสนองของอัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ต่อการเปลี่ยนแปลงใน M rates มีความเร็วมากขึ้นในสองไตรมาสที่ผ่านมา (16 bps / 37 bps สำหรับการเปลี่ยนแปลงของ M rates 19 bps / 22 bps ใน 3Q22 / 4Q22 ตามลำดับ)

นอกจากนี้ เกิดปรากฏการณ์นี้ที่ธนาคารทุกแห่ง (ยกเว้น KTB) ไม่ว่าจะเป็นระยะเวลาการกู้เงิน (แตกต่างกันที่ธนาคาร) ในกรณีของ KTB ธนาคารบันทึกดอกเบี้ยค้างรับที่สูงกว่าธนาคารอื่น (เฉลี่ย 1 พันล้านบาท เทียบกับธนาคารอื่น 500 ล้านบาท) ซึ่งเป็นสาเหตุหนึ่งในความเพิ่มขึ้นของผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ นอกเหนือจากผลกระทบจากดอกเบี้ยค้างรับ อัตราผลตอบแทนจา กการให้เงินกู้ เพิ่มขึ้นเพียงแค่  30 bps (เทียบกับ 45 bps ที่รายงาน)

 

ฝ่ายวิจัยเชื่อว่ามีปัจจัย 3 ปัจจัยที่ส่งผลให้อัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ต่ำ 

 

อันดับแรก คือ การแข่งขันที่สูงในตลาดตราสารหนี้ สภาพคล่องในตลาดตราสารหนี้ได้กลับสู่สภาวะปกติหลังจากที่เคยอ่อนแอในช่วงโควิด การเสนอขายตราสารหนี้ใหม่เพิ่มขึ้นอย่างมีนัยสำคัญ เมื่อถึงปีที่แล้วมีการเสนอขายตราสารหนี้มูลค่าถึง 2 ล้านล้านบาท ทำให้เป็นการเพิ่มขึ้นที่สูงสุดในประวัติศาสตร์ของตลาดตราสารหนี้ไทย แม้ว่าจะมีฐานที่สูงการเสนอขายตราสารหนี้ใหม่ยังเพิ่มขึ้นอีก 33% ใน 3M23 ความต้องการที่แข็งแกร่งนี้แสดงให้เห็นได้อย่างชัดเจนถึงอัตราดอกเบี้ยที่ต่ำกว่าของธนาคาร ธนาคารที่ไม่ต้องการให้เงินกู้ของตนลดลงได้เสนอโปรโมชั่นในการรักษาลูกค้า (เช่น จาก MLR +100 bps เป็น MLR +50 bps) ด้วยเหตุนี้ทำให้อัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้เพิ่มขึ้นน้อยกว่าที่ควรจะเป็น 

 

ปัจจัยที่สอง ผู้กู้ที่มีความยากลำบากไม่สามารถรับมือกับอัตราดอกเบี้ยที่เพิ่มขึ้นได้ โดยมีการเพิ่มขึ้นของการชำระหนี้ที่เพิ่มขึ้นประมาณ 100 bps ผู้กู้บางคน (โดยเฉพาะผู้ที่ยังไม่ฟื้นคืนจากสถานการณ์โควิดให้เสร็จสมบูรณ์) เริ่มพบว่าเกิดความยากลำบากในการชำระหนี้ นี่เป็นกรณีที่เกิดขึ้นบ่อยครั้งในการกู้เงินที่การชำระดอกเบี้ยเป็นส่วนใหญ่ของการชำระเงินทั้งหมด เช่น สินเชื่อที่อยู่อาศัยหรือ OD กลุ่มผู้กู้ในกลุ่มนี้จึงขอเริ่มการปรับโครงสร้างหนี้ (โปรแกรมสีฟ้า/สีส้ม ตามคำแนะนำจาก BOT) เนื่องจากอัตราดอกเบี้ยเพิ่มขึ้นเป็นสาเหตุ ธนาคารจึงต้องเสนอแพ็คเกจที่มีอัตราดอกเบี้ยต่ำลง (มิฉะนั้นผู้กู้เหล่านี้อาจกลายเป็นหนี้เสีย) ด้วยเงื่อนไขการกู้ใหม่ ธนาคารประหยัดค่าเครดิต แต่ขาดทุนทางความสามารถในการทำกำไรจากผลตอบแทนจากการให้เงินกู้เป็นอัตราต่ำลง 

 

ปัจจัยสุดท้าย คือ การปรับแก้ไขแบบจำลอง EIR ที่เกิดขึ้นครั้งหนึ่ง เราจะพูดถึงเรื่องนี้อย่างละเอียดในส่วนถัดไป

3. การปรับ EIR เพียงครั้งเดียวก็เกิดขึ้นเช่นกัน

 

ปัจจัยสุดท้ายที่ฝ่ายวิจัยเห็นเบื้องหลังความต่ำของอัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ต่อการเปลี่ยนแปลงในอัตราดอกเบี้ยพื้นฐาน (M rates) คือ การปรับแก้ไขในโครงสร้าง Effective Interest Rate (EIR) กล่าวถึงในไตรมาสที่แล้วว่ามีความแตกต่างที่กำหนดของรายได้ดอกเบี้ยที่รับรู้และรายได้ดอกเบี้ยตามเกณฑ์เงินสด ซึ่งทำให้รายได้ดอกเบี้ยค้างรับ (AIR) เพิ่มขึ้น ฝ่ายวิจัยเชื่อว่าธนาคารอาจจะจัดการกับปัญหานี้ในอนาคต โดยการตรวจสอบโครงสร้าง EIR ได้เริ่มมีการเปลี่ยนแปลงแล้วในไตรมาสที่ 1 KBANK ได้แถลงว่ามีการปรับแก้ไขแบบจำลอง EIR ครั้งเดียวในไตรมาสนี้ ซึ่งก่อให้เกิดความกดดันต่ออัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ อัตราผลตอบแทนจากการให้เงินกู้ของ KBANK เพิ่มขึ้นเพียง 12 bps เทียบกับการเพิ่มขึ้นของ M rates อย่างสูงถึง 55 bps

ทำไมถึงเกิดขึ้นในไตรมาส 1 มีกลุ่มผู้กู้จำนวนมากอยู่ในโปรแกรมช่วยเหลือเก่าใน 4Q22 ช่วงแรกของปีที่แล้วยังมีมาตรการที่ใช้งานได้ในโปรแกรมเดิม เช่น การหยุดชำระหนี้และอัตราดอกเบี้ยพิเศษชั่วคราว ซึ่งในภายหลังถูกแทนที่ด้วยโปรแกรมการเรียกเก็บเงินใหม่ในรูปแบบสีฟ้า/สีส้ม ในช่วงนั้น เมื่อผู้กู้เข้าร่วมโปรแกรมช่วยเหลือชั่วคราว ธนาคารโดยปกติจะให้เวลาให้ผู้กู้ถึงสิ้นปี ดังนั้น ณ สิ้นสุดที่ 4Q22 มีการเกิดอาการขาดแคลนแบบชุดหนึ่ง เมื่อกลุ่มผู้กู้จำนวนมากออกจากโปรแกรม หากจะพูดถึงเงื่อนไขเศรษฐกิจที่ดีขึ้นก็ยังมีบางกลุ่มผู้กู้ที่ยังไม่สามารถชำระเงินตามเงื่อนไขเดิม และเข้าร่วมโปรแกรมใหม่ ดังนั้น ธนาคารตัดสินใจย้อนกลับรายได้ดอกเบี้ยที่ได้รับการรับรู้เมื่อผู้กู้เข้าร่วมโปรแกรม โดยเชื่อว่าผู้กู้จะไม่สามารถชำระตามเงื่อนไขเดิมได้ และพิจารณาโปรแกรมใหม่เป็นความถาวร

 

ปัจจัยนี้ควรถูกพิจารณาว่าเป็นปัจจัยที่เกิดขึ้นครั้งเดียว โดยตอนนี้ผู้กู้ในโปรแกรมเก่าส่วนใหญ่ได้ออกมาแล้ว และโปรแกรมใหม่จะเป็นโปรแกรมถาวรเท่านั้น (หมายความว่าพวกเขาจะปรับ EIR อย่างต่อเนื่องและอย่างช้า ไม่ใช่การสะสม AIR ที่มีผลกระทบมากในอนาคต)

 

4. เงินฝากไหลจาก CASA ไปยัง TD

 

ปรากฏการณ์ที่น่าสนใจอีกอย่างหนึ่งในไตรมาสที่ 1 คือ การเคลื่อนไหวของเงินฝาก ครั้งแรกในรอบการเพิ่มอัตราดอกเบี้ยนี้ ผู้ฝากดูเหมือนจะมีความพยายามที่สำคัญในการรักษาผลตอบแทนที่สูงขึ้น โดยการส่งเงินฝากจากบัญชีกระแสเงินสด และบัญชีออมทรัพย์ (CASA) ไปยังบัญชีเงินฝากที่มีกำหนด (TD)

ในรอบการเพิ่มอัตราดอกเบี้ยนี้ การเพิ่มอัตราดอกเบี้ยเน้นไปที่บัญชีเงินฝากที่มีกำหนด โดยเพียงธนาคารเดียวคือ BBL เพิ่มอัตราดอกเบี้ยบัญชีออมทรัพย์ ในช่วงแรกของรอบการเพิ่มอัตราดอกเบี้ยนี้ มีไม่กี่ผู้ฝากที่สังเกตเห็นสิ่งนี้หรือคิดว่าความแตกต่างนั้นเล็กน้อย อย่างไรก็ตาม ด้วยการเพิ่มอัตราดอกเบี้ยของ BOT ทุก 6 สัปดาห์ อัตรานโยบายได้เพิ่มขึ้น 100bps ตอนนี้ความแตกต่างกลายเป็นสิ่งสำคัญและผู้ฝากได้เริ่มเปลี่ยนการจัดสรรเงินฝาก CASA เข้าไปยังบัญชีเงินฝาก TD ด้วยเช่นกัน ดังนั้น ไตรมาสที่ 1 เป็นครั้งแรกในรอบการเพิ่มอัตราดอกเบี้ยนี้ที่ฝ่ายวิจัยเห็นการถอนเงินจาก CASA และเงินเข้าสู่ TD อย่างเป็นนัยสำคัญ (ในไตรมาสก่อนหน้านั้น เงินถูกเคลื่อนที่พร้อมกัน) 

 

สิ่งนี้เป็นสิ่งสำคัญเนื่องจากมันแสดงให้เห็นว่าเมื่อ BOT หยุดเพิ่มอัตราดอกเบี้ย กำไรสุทธิจากดอกเบี้ยจะเพิ่มขึ้นทันที ธนาคารรับรู้รายได้ดอกเบี้ยโดยวิธี EIR และดังนั้นการเปลี่ยนแปลงในกำไรสุทธิจะขึ้นอยู่กับการเปลี่ยนแปลงในผลิตภัณฑ์ทั้งในส่วนของเงินกู้และเงินฝาก ที่นี่ฝ่ายวิจัยเข้าใจว่าการเปลี่ยนแปลงในการจัดสรรเงินฝากง่ายกว่าการเปลี่ยนแปลงในการจัดสรรเงินกู้ ช่องว่างระหว่าง CASA และ TD ยังส่งเสริมการไหลเข้าจาก CASA เข้าสู่ TD อีกด้วย

 

5. การชะลอตัวของสินเชื่อไตรมาสที่ 1 บ่งชี้ถึงแนวโน้มที่แย่สำหรับปีนี้

 

การให้สินเชื่อของธนาคารที่ฝ่ายวิจัยกล่าวถึง โดยเงินกู้รวมจากธนาคารที่วิเคราะห์ลดลง ไตรมาสที่ 1 จาก 2.5% ใน 4Q22 เป็น 1.0% นั่นเป็นไปตามระบบเงินกู้ทั้งหมด (ข้อมูลจาก BOT) ซึ่งลดลงเป็นเพียง +0.6% เทียบกับปีก่อน (ไม่รวมระหว่างธนาคาร) ในไตรมาสที่ 1 จาก +2.1% ใน 4Q22 

โดยแยกตามประเภท สินเชื่อรายย่อยยังคงเติบโตอย่างช้าๆ แต่สินเชื่อธุรกิจ (ทั้งธุรกิจขนาดเล็กและธุรกิจใหญ่) มีการลดลงอย่างมีนัยสำคัญ สินเชื่อรายย่อยเติบโตอย่างน้อยนิด โดยเติบโตเพียง 2.1% YoY สูงกว่าที่ปีที่แล้วที่ 1.7% โดยมีการเติบโตมาจากสินเชื่อบ้านที่เพิ่มขึ้น (+3.0%) ในขณะที่สินเชื่อเช่าซื้อรถยนต์ (+1.1%) และสินเชื่อผู้บริโภค (+1.5%) เติบโตเล็กน้อยเท่านั้น การเติบโตที่เร็วของสินเชื่อรายย่อยเป็นผลมาจากการโอนสินเชื่อจาก SCB ไปยังบัตร X ลูกหนี้ SCBX (ที่ไม่นับอยู่ในยอดเงินกู้ของระบบการธนาคารทั้งหมด) หากยกเว้นผลกระทบนี้ เราคาดว่าสินเชื่อรายย่อยจะเติบโตได้อย่างน้อยนิด 3.2% ที่ยังคงไม่น่าตื่นเต้น

การลดลงที่สำคัญที่สุดในไตรมาสที่ 1 มาจากสินเชื่อธุรกิจที่หดหายไป 0.2% เทียบกับปีก่อนในไตรมาสนี้ ในกลุ่มบริษัทใหญ่ สาเหตุของความอ่อนแอนั้นเกิดจากการแข่งขันรุนแรงจากตลาดหุ้น ตามที่กล่าวไว้ข้างต้น ยอดค้างหนี้ของหุ้นรายย่อยเพิ่มขึ้น 1.8% ใน 1Q23 เทียบกับสินเชื่อธุรกิจใหญ่เพิ่มขึ้น 1.8% เทียบกับปีก่อน ความแตกต่างระหว่างทั้งสองช่องทางการจัดหาเงินทุนนี้แสดงให้เห็นว่ามีบริษัทหลายราย (รวมถึงรัฐบาล) ออกหุ้นกู้เพื่อแทนที่สินเชื่อธนาคาร มีอัตราดอกเบี้ยต่ำและดอกเบี้ยคงที่ สินเชื่อ SME หดลง 4% เทียบกับปีก่อน บางส่วนเนื่องจากมาตรการช่วยเหลือด้านสินเชื่อที่หมดอายุ 

 

นอกจากนี้ธนาคารพาณิชย์เองก็ไม่ต้องการการเพิ่มขึ้นของสินเชื่อกลุ่มนี้ ตามกลุ่มธุรกิจ สินเชื่อหดตัวลงในวงกว้าง รวมถึงอุตสาหกรรมใหญ่เช่นการผลิต (-4.5% เทียบกับปีก่อน) การพัฒนาที่ดิน (-3.4%) และโรงแรม (-5.4%) ส่วนการค้า (+2.4%) และสาธารณูปโภค (+1.2%) ยังคงเจริญเติบโตในด้านสินเชื่อ

 

ข้อมูลใน 1Q23 นี้ยืนยันให้เห็นถึงมุมมองของฝ่ายวิจัยว่าการเติบโตของสินเชื่อรายย่อยจะเติบโตได้ยากในปีนี้ อย่างไรก็ตาม ในขณะที่ก่อนหน้านี้คิดว่ากลุ่มสินเชื่อธุรกิจจะช่วยป้องกันการหดตัวของสินเชื่อโดยรวม แต่จากข้อมูลใน 1Q23 นั้นแสดงให้เห็นถึงการลดลงในด้านนี้ การแข่งขันจากตลาดตราสารหนี้ไม่น่าจะหายไป และธนาคารไม่น่าจะเปลี่ยนแปลงมุมมองของตนในการให้สินเชื่อกับ SME ในแง่ของทฤษฎีเศรษฐกิจปัจจุบัน

 

6. ผลกระทบจาก STARK ควรจะจบลง

 

อีกเหตุการณ์สำคัญใน 1Q คือ รายงานความใกล้ผิดนัดชำระของผู้ผลิตสายไฟ STARK (หุ้นที่เราไม่ได้วิเคราะห์) ที่ยังไม่ได้ส่งงบการเงินของทั้งปี 2022 โดยไม่กี่วันก่อนจะถึงวันงบออก สำนักข่าวท้องถิ่นรายงานว่า STARK กำลังจะผิดนัดชำระหนี้เงินกู้ธนาคาร (8.6 พันล้านบาทใน 3Q23) ให้กับเจ้าหนี้ รวมไปถึง KBANK และ SCB

 

ในที่ประชุมนักวิเคราะห์ ของทั้ง KBANK และ SCB ชี้แจ้งว่าจะมีความเสี่ยงจาก STARK แต่ทั้งสองธนาคารได้ตั้งสำรองความเสี่ยงไว้แล้ว แต่ไม่มีตัวเลขที่แน่ชัดและจากความเห็นของผู้บริหาร ฝ่ายวิจัยประมาณการตั้งสำรองของ KBANK ที่ 7.7 พันล้านบาท และ 7 พันล้านบาท เป็นของกรณีนี้ (เทียบเท่ากับ 90% ECL ของสินเชื่อรวม) โดยการใช้สัดส่วนของ ECL ที่ใกล้เคียงกัน เชื่อว่าการตั้งสำรองของ SCB จะอยู่ที่ประมาณ 1-2 พันล้านบาท เนื่องจากธนาคารบอกว่าได้สำรองเผื่อไว้ 1 พันล้านบาทสำหรับลูกค้าที่ 90% ECL ทำให้มองว่าการตั้งสำรองเพิ่มเติมจะกระทบอย่างไม่มีนัยสำคัญ

ถึงอย่างนั้น เกี่ยวกับการตั้งสำรอง 7 พันล้านบาทของ KBANK มีแค่ 2 พันล้านบาท มาจากค่าใช้จ่ายที่ตั้งสำรองใหม่ ในขณะที่เหลือ 5 พันล้านบาท มาจากการใช้การตั้งสำรองเดิม ซึ่งฝ่ายวิจัยประมาณการอยู่ที่ 2.5 หมื่นล้านบาท ก่อนเกิดเหตุการณ์ เชื่อว่า KBANK ต้องการที่จะเพิ่ม overlay กลับมาที่ 2.5 หมื่นล้านบาท จาก 2.0 หมื่นล้านบาทในปัจจุบัน การเพิ่มขึ้นที่คาดการไว้จะทำให้ KBANK ต้องปรับเพิ่มเป้าหมาย credit cost สำหรับปีนี้จาก 175-200bps เป็น 175-210bps ได้ประมาณการ credit cost ปี 2023 ของ KBANK ที่ 200bps และความเสี่ยงเชิงลบจากเหตุการณ์นี้จะมีจำกัด และตลาดน่าจะรับรู้ปัจจัยนี้ไปแล้วทำให้คาดว่าไม่มีผลกระทบเพิ่มเติม

 

7. พัฒนาการใน 1Q23 ตอกย้ำรายได้ค่าธรรมเนียมไม่เติบโตในปีนี้

 

รายได้ค่าธรรมเนียมยังคงอ่อนใน 1Q เกือบทุกธนาคาร โดยการใช้ ข้อมูลรวมจากธนาคารแห่งประเทศไทย รายได้ค่าธรรมเนียมสุทธิลดลง 8.3% YoY ถูกดึงจากทั้งรายได้ค่าธรรมเนียมขั้นต้นที่อ่อนตัว (-1.1% YoY) และเพิ่มขึ้นอย่างมากในค่าใช้จ่ายค่าธรรมเนียมขั้นต้น (+16.7% YoY)

โดยการแยกรายได้ค่าธรรมเนียมขั้นต้น เราเจอว่ามีเพียงบัตรเครดิต และบัตร ATM/e-banking services (+5% YoY) ที่มีการเติบโตดี ซึ่งสร้างความน่าแปลกใจให้ฝ่ายวิจัย จากฐานที่สูงในปีก่อนของบัตรเครดิตและบัตร ATM ที่อ่อนแอลงจากปีที่แล้ว (-1% YoY ใน 2022) ถึงอย่างนั้น ในส่วนที่อ่อนแอก็ยังคงอ่อนแอต่อ ประกอบไปด้วยค่านายหน้า (-7%YoY) และเงินโอน (-10% YoY)

 

โดยสรุป รายได้ค่าธรรมเนียมที่อ่อนตัวใน 1Q ยืนยันมุมมองว่ารายได้ค่าธรรมเนียมไม่น่าจะสามารถฟื้นตัวได้เลยในปีนี้

 

8. KTB เป็นผู้ชนะ

 

ฝ่ายวิจัยพิจารณา KTB เป็นผู้ชนะสำหรับช่วงผลประกอบการ 1Q ธนาคารมีผลประกอบการที่โตอย่างแข็งแกร่งที 15% YoY ถึง 1 หมื่นล้านบาท นับเป็นครั้งแรกในประวัติศาสตร์ที่ผลประกอบการรายไตรมาสทะลุเกิน 1 หมื่นล้านบาท นอกจากผลประกอบการแล้ว รายได้ดูใช้ได้ พ่วงด้วยการขยายตัวของรายได้ดอกเบี้ยสุทธิ (ไม่เหมือนธนาคารอื่น) และการควบคุมค่าใช้จ่าย และมีผลประกอบการในระดับ 8 พันล้านบาทแต่ยังคงควบคุม credit cost ได้ดี (เฉลี่ย 85 bps ใน 9M22) แต่ credit cost ปัจจุบันอยู่ในระดับปกติ (125bps) ในขณะที่ผลประกอบการที่แข็งแกร่งขับเคลื่อนโดยรายได้ (โดยเฉพาะ NIM)

 

บางธนาคารในตลาดอาจเห็นการเพิ่มขึ้นของดอกเบี้ยค้างรับว่าน่าเป็นห่วง แต่ฝ่ายวิจัยไม่เห็นด้วย ดอกเบี้ยค้างรับเพิ่มขึ้นประมาณ 1 พันล้านบาท (4bps ของเงินกู้) ซึ่งสูงกว่าเจ้าอื่น (แค่ 1 หรือ 2 bps, ยกเว้น SCBX ซึ่งอยู่ที่ 9bps) แต่ KTB ได้ตั้งสำรองไว้สำหรับดอกเบี้ยค้างรับ ดอกเบี้ยค้างรับสุทธิโดนเด่นจาก ECL สัดส่วน coverage ยังคงสูงที่ 151% (เทียบกับ 177% ที่รายงาน และ 131% ช่วงก่อนโรคระบาด) ถึงจะไม่รวมดอกเบี้ยค้างรับ NIM อาจจะน่าสนใจน้อยลง แต่ยังคงขยายตัวประมาณ 2bps (ไม่เหมือนเจ้าอื่นที่เห็นการหดตัวใน NIM)

 

ทั้งนี้ เห็นว่าผลประกอบการที่ดีจะมีแนวโน้มที่ยั่งยืนกว่า ถ้า KTB สามารถบริหารจัดการเพื่อขยาย NII ให้โตพอเพื่อชดเชยการเพิ่มขึ้นของ OPEX (1Q ต่ำจากปัจจัยทางฤดูกาล)

9. SCBX รายงานงบออกมาน่าชื่นใจจาก Gen-II ธุรกิจ

 

ธนาคารอื่นที่รายงานงบ 1Q23 ออกมาดีคือ SCBX 1Q23 ผลประกอบการเพิ่มขึ้นประมาณ 8% เป็น 1.1 หมื่นล้านบาท มากกว่าที่เราคาด 17% แต่ข่าวใหญ่ที่ดีคือ ธุรกิจ Gen-II ซึ่งรายงานกำไรที่ 700 ล้านบาท ฟื้นตัวจากการขาดทุนที่ 1.1 พันล้านบาทในไตรมาสก่อนหน้า ฝ่ายวิจัยมีมุมมองเชิงบวกว่าธุรกิจ Gen-II จะดำเนินต่อไปได้ดี (โดยเฉพาะบริษัทรวมที่มีส่วนรวมในลูกค้าสินเชื่อ เช่น Card X, Auto X, Monix, and Abacas) เชื่อว่าบริษัทจะสามารถสร้าง alpha สำหรับผลประกอบการของ SCBX ในระยะกลาง ผลประกอบการที่เริ่มฟื้นตัวเชิงบวกจาก 1Q จะเป็นจุดเริ่มต้นที่ดี

 

แนะนำ “ซื้อ” สำหรับ SCBX เนื่องจากอัตราส่วนผลตอบแทนต่อความเสี่ยงน่าสนใจในตอนนี้ ถ้าธุรกิจ Gen-II สามารถรักษาผลประกอบการเชิงบวก และการเติบโตได้ ฝ่ายวิจัยคาดว่าราคาหุ้นจะเริ่มมีประสิทธิภาพในกลุ่มนี้ และถ้ากำไรสุทธิของธุรกิจ Gen-II กลับมาเป็นเชิงลบในไตรมาสหน้า อัตราตอบแทนจากเงินปันผลสูง (ประมาณ 6%) จะช่วยลดโอกาส downside ของหุ้น

10. ต้องคอยติดตามราคาหุ้น KKP ในต้นปีหน้า

 

ฝ่ายวิจัยมองว่า KKP จะมีความน่าสนใจมากขึ้น โดยเฉพาะประมาณช่วงสิ้นปี กลยุทธ์ของธนาคารที่เน้นสินเชื่อรถยนต์คือการขยายการเติบโตของสินเชื่อในเชิงรุก เพื่อช่วยชดเชยการเพิ่มขึ้นของ credit cost (ทั้งค่าตั้งสำรอง และ opex จากการขาดทุนจากการขายรถที่ยึด) ถึงอย่างนั้น เงินกู้ใหม่ที่โตต้องการใช้เงินทุน (ทุนจดทะเบียนของธนาคารเองรวมกับกำไรสะสม หรือในอีกแง่นึงคือผู้ถือหุ้น) เพื่อจะรักษาอัตราส่วนเงินกองทุนต่อสินทรัพย์เสี่ยงให้เหนือข้อตกลงของธนาคารแห่งประเทศไทย

 

เนื่องจากการขยายตัวของสินเชื่อเชิงรุก อัตราส่วนเงินกองทุนต่อสินทรัพย์เสี่ยงของ KKP (ธนาคารอย่างเดียว) ลดลงจาก 16.4% ใน 2021 เป็น 14.7% ใน 2023 (ไม่รวมกำไรสุทธิของ 1Q23) เพื่อใช้กลยุทธ์นี้ต่อไป ธนาคารทราบดีว่าต้องใช้เงินทุนเพิ่ม และได้ออก warrant ไปแล้วสองตัวล่าสุด (KKP-W5 และ KKP-W6) วันที่ใช้สิทธิสำหรับ KKP-W5 คือ 17 มีนาคม 2024 ที่ราคา 70 บาท ถ้า warrant ทุกตัวเกิดการใช้สิทธิ KKP จะได้เงินสดเพิ่มขึ้นประมาณ 5 พันล้านบาท เทียบเท่า 1.4 ppt ของอัตราส่วนเงินกองทุนต่อสินทรัพย์เสี่ยง หากใช้ข้อมูลใน 1Q23

 

เนื่องจาก KKP-W5 มีวันใช้สิทธิเพียงครั้งเดียวในปีหน้า ฝ่ายวิจัยถือว่าฝ่ายบริหารคาดว่าธนาคารจะขาดเงินทุนประมาณกลางปี 2024 ดังนั้น หากไม่มีการใช้สิทธิ warrant ธนาคารอาจจะไม่สามารถรักษากลยุทธ์การเติบโตของสินเชื่อในปัจจุบัน หรือต้องการหาเงินทุนผ่านช่องทางอื่น ถึงอย่างนั้น เราต้องการจับตาดูว่าราคาหุ้น ณ วันใช้สิทธิจะเกินกว่าราคาใช้สิทธิหรือไม่ ถ้าไม่ผู้ถือ warrant จะไม่ใช้สิทธิและการเติบโตของสินเชื่อที่ช้าลงอาจทำให้แนวโน้มของผลประกอบการลดลง

 

ยอดนิยมในตอนนี้

แท็กยอดนิยม

ข่าวที่เกี่ยวข้อง