详解非银基本面系列报告券商板块的盈利预测与择时、择股（更新）

1、营收预测我们运用证券市场同期高频指标，来搭建券商板块的营业收入增速预测回归模型。结果显示，模型的R方为0.95，27个样本季度中，有15个季度的估算值与实际值之差在10个百分点以内，表明模型拟合效果良好。择时模型方法一：建立PB安全边际策略。如果PB安全边际0则持有券商板块，未来30天、180天、270天获得正收益的概率均高于50 。 方法二：三周期套叠模型。我们发现宏观经济变化较券商板块行情滞后2个季度，货币政策松紧较券商板块行情提前1个季度，监管政策松紧决定了半年后券商板块是否有正收益。我们以券商板块涨幅为因变量，以宏观经济变化、货币政策松紧为自变量，建立回归模型，得出券商板块涨幅估算值，

2、再将券商板块涨幅估算值为正的季度与滞后“宽松创新”监管周期半年的季度取并集，在 这些季度中持仓券商板块，最终回报率将远远跑赢标杆指数。择股模型从基本面因素来看，龙头券商依托稳健的经营风格和前瞻的创新业务布局，维持较高的年均ROE水准，进而获得更大的长期股 价成长空间；但非龙头券商在牛市中的ROE弹性更高，因此其股价可短期内跑赢非龙头券商。我们发现，熊市期间“强周期业务 收入净利润”数值越低的非龙头券商，下一段牛市中累计涨幅往往越大。从非基本面因素来看，牛市中小流通市值券商的股价弹性较强，小流通市值的次新券商股上涨空间尤为可观；证金公司持股， 有利于券商股Beta属性的减弱。摘要目录营收预测模型

3、择时模型择股模型第一步：筛选出券商板块每项主营业务收入下金额占比最高的子收入，作为“核心子收入”；第二步：将“核心子收入”拆分成“量价”的形式，把“量”或“价”作为备选因子； 第三步：通过绘制时间序列图，验证备选因子与主营业务收入的相关性；第四步：以券商板块营收增速为因变量，以备选因子增速为自变量，建立回归预测模型 第五步：持续修正并完善模型。1.1 基本分析步骤识别核心子收入：“代理买卖证券业务收入”识别备选因子：代理买卖证券业务净收入=股基交易额（量）交易佣金率（价），量价因子同等重要。验证备选因子：由于交易佣金率没有高频数据，我们将股基交易额乘以最近一期佣金率，作为经纪业务手续费净收入的

4、估算值（如下图所示），可以发现估算值与实际值基本吻合，个别佣金战较为激烈的季度除外。1.2 经纪业务：选取“股基交易额最近一期佣金率”识别核心子收入：“证券承销业务收入”识别备选因子：证券承销业务净收入=IPO承销业务净收入+再融资承销业务净收入+债券承销业务净收入，三个分项 都可进一步拆分为承销规模（量）承销费率（价）。其中，承销规模变动幅度较大，对投行业务手续费净收入产 生重要影响，适合作为备选因子。验证备选因子：我们令“投行业务手续费净收入估算值”=IPO 承销金额5 +再融资承销金额1 +债券承销金额0.5作时间序列图，可以看到近年来估算值与实际值的基本吻合。1.3 投行业务：选取IP

5、O、再融资和债券承销金额识别核心子收入：“资产管理业务收入”和“基金管理业务收入”。识别备选因子：两项子收入都可拆分成“管理规模（量）（管理费率+业绩提成）（价）”的形式，但量价指标都 无法找到高频数据。为此，我们引入“上证综指涨幅”作为备选因子：当股市出现连续上涨行情时，资管产品的资 金募集规模往往会随之增加，业绩提成也会随之增加。验证备选因子：上证综指（滞后半年）与资管业务手续费净收入正相关，仅在2013年至2015年一季度期间不相关， 主要是因为上证综指无法解释这个期间资管通道业务收入的高速增长。1.4 资管业务：选取“上证综指涨幅（滞后半年）”识别核心子收入：自营业务收入=投资收益+公

6、允价值变动收益-对联营企业和合营企业的投资收益。我们将自营业 务收入看做一个整体，不进行拆分。识别备选因子：自营业务收入自营权益类证券及其衍生品规模权益投资收益率+自营非权益类证券规模非权 益投资收益率，投资收益率是核心影响因素。验证备选因子：我们假设“自营投资收益率估算值=上证综指涨幅25 +中证综合债指数涨幅75 ”。通过作图可 以发现，“自营投资收益率估算值”与自营业务收入的同比增速高度相关。1.5 自营业务：选取“上证综指涨幅”、“中证综合债指数涨幅”识别核心子收入：利息净收入主要下辖“融资融券利息净收入”、“买入返售利息净收入”和“存放同业利息净收入”，都可 以拆分成“生息资产规模（

7、量）息差率（价）”的形式。识别备选因子：融资融券余额、股票质押式回购市值随市场行情而波动，对利息收入产生重大影响，需要作为备选因子。验证备选因子：如下图所示，券商“两融余额+股票质押余额同比增速”与利息净收入同比增速在大多数时期相关，但在 2018Q4-2019Q3不相关。这是因为，上市券商自2018Q4 起陆续依照会计准则变更的要求，将“其他债权投资利息收入”由原“投 资收益”项下调整至“利息收入”项下，导致利息净收入出现脉冲式增长，预计未来这一现象不会再出现。1.6 信用业务：选取“两融余额”、“股票质押市值”根据上文筛选出的备选因子，我们构建了上市券商营业收入增速的回归模型。结果显示，回

8、归模型的R方为0.95，表明模型的解释力度非常好。在所给定的8个备选因子中， (股基成交额上一期佣金率)同比、上证综指涨幅和融资融券余额同比的P-value1， 中证综合债指数的的P-value0，则选择持仓券商板块，反之 则选择空仓券商板块。2.2三周期套叠模型2.2.1 宏观经济、货币政策是券商板块行情的根本影响因素依据美林时钟理论，宏观经济与货币政策的周期性波动，将导致股票市场和券商板块的周期性波动，大致可分为衰退 期、复苏期、过热期和滞涨期。我们将美林时钟理论应用于中国市场，可以发现：（1）GDP同比增速的差分值滞后券商板块涨幅约2个季度，（2）10 年期国债收益率同比增速领先券商板块

9、涨幅约1个季度。2.2三周期套叠模型2.2.1 宏观经济、货币政策是券商板块行情的根本影响因素依据美林时钟理论，宏观经济与货币政策的周期性波动，将导致股票市场和券商板块的周期性波动，大致可分为衰退 期、复苏期、过热期和滞涨期。我们将美林时钟理论应用于中国市场，可以发现：（1）GDP同比增速的差分值滞后券商板块涨幅约2个季度，（2）10 年期国债收益率同比增速领先券商板块涨幅约1个季度。2.2 三周期套叠模型以T期申万证券II指数季度涨幅（最近三期平滑）为因变量，以T+2期“GDP当季同比-上季同比”、T-1期“10年期国 债收益率”为自变量，进行线性回归。回归结果显示，R方达到0.30，两项自

10、变量均显著，表明回归模型的拟合效果 良好。但作图来看，券商板块季度涨幅（最近三期平滑）的估算值与实际值，在底部震荡期间较为贴合，在牛市期间 不贴合。2.2.1 两周期套叠模型择时效果尚可”国内监管政策存在周期性。2008年以来，国内资本市场已经 历了4个“从紧规范”周期和4个“宽松创新”周期。2008Q1- 2019Q4有25个季度处于“宽松创新”周期，券商板块在其中14 个季度滞后半年取得正收益；另外25个季度处于“收紧规范周期，券商板块在其中19个季度滞后半年取得负收益。2.2三周期套叠模型2.2.2 监管政策也是券商板块行情的根本影响因素2.2 三周期套叠模型2.2.3 三周期套叠模型择

11、时效果良好我们将券商板块季度涨幅（最近三期平滑）估算值为正数的季度，与“宽松创新”监管周期滞后半年的季度取并集， 作为持仓季度，其余季度空仓。结果显示，这种投资策略的累计收益率远远跑赢标杆指数，除2015Q3股灾期间出现较 大幅度回撤外，其余季度均可较为精准地捕捉上涨行情、规避下跌行情。三周期套叠模型的局限性：（1）监管周期的划分具有较强的主观性；（2）没有将通胀、汇率等宏观经济因素的影响， 以及减值计提等微观因素的影响考虑进来。目录营收预测模型择时模型择股模型3.1.1 长线择股：龙头券商以高ROE换取高股价成长依据过去十年上市券商净资产排名和营收排名，我们将龙头券商定义为“中信证券、海通证

12、券、国泰君安、华泰证券、广发证券和招商证券”，将非龙头券商定义为其它券商。过去十年来，龙头券商依托稳健的经营风格和前瞻的创新业务布局，在市场牛熊交替维持较高的年均ROE水准，进而 获得更高的净资产内生增速和更高的PB估值水平。（广发证券除外）未来随着国内直接融资市场的扩容、对外开放进程的推进，证券业供给侧改革将持续深化，综合实力突出、风控制度 完善的龙头券商将受益于行业集中度的提升，股价上行空间或大于非龙头券商。3.1 基本面因素尽管龙头券商长期ROE占优，但短期内未必，这使得非龙头券商有机会在牛市中跑赢龙头券商。2010年至今，非龙头券商先后在2012Q2小牛市、2014Q2-Q3牛市、20

13、15Q1-Q2牛市和2019Q1牛市期间跑赢龙头券商；相 应地，非龙头券商与龙头券商的ROE差值，先后于2012Q2小牛市、2014Q1、2015Q1-Q2牛市和2019Q1牛市期间发生反转， 与二者涨幅反转发生的时间大致对应。3.1.2 中短线择股：把握中小券商强周期业务ROE反弹时间段3.1 基本面因素基于上述分析，我们可以在牛市期间持有ROE弹性较大的非龙头券商，从而获取超额收益。我们设“强周期业务收入=经纪业务手续费净收入+投资收益+公允价值变动收益+融资融券利息收入”，并设“强周期 业务收入对业绩弹性=强周期业务收入净利润”，通过作图可以发现，熊市期间“强周期业务收入净利润”数 值越

14、低的非龙头券商，下一段牛市中累计涨幅往往越大，因此通过上述策略进行短线操作是有效的。3.1.2 中短线择股：把握中小券商强周期业务ROE反弹时间段3.1 基本面因素基于上述分析，我们可以在牛市期间持有ROE弹性较大的非龙头券商，从而获取超额收益。我们设“强周期业务收入=经纪业务手续费净收入+投资收益+公允价值变动收益+融资融券利息收入”，并设“强周期 业务收入对业绩弹性=强周期业务收入净利润”，通过作图可以发现，熊市期间“强周期业务收入净利润”数 值越低的非龙头券商，下一段牛市中累计涨幅往往越大，因此通过上述策略进行短线操作是有效的。3.1.2 中短线择股：把握中小券商强周期业务ROE反弹时间

15、段3.1 基本面因素3.2.1 关注小流通盘券商的波段机会牛市中，流通市值较小的券商往往股价弹性更强。这是因为A股各轮牛市主要由流动性宽松主导，小市值券商可从中获得流动性溢价。小流通市值的次新券商股需引起额外关注。证监会发审委对上市公司IPO价格设定了23倍PE的隐性红线，而熊市中券 商每股收益往往处于周期性低点，这使得此类券商IPO价格偏低乃至破净，发行股数越多越不划算。为此，此类券商 可采取“先小额IPO、再大额再融资”的方案，小额IPO使得此类券商流通市值较小、股价弹性较强，再融资的目标使 得此类券商有较强的股价做多诉求；若此类券商次新股期间恰好遇上牛市，其股价上涨空间将显著高于其他券商

16、。3.2 非基本面因素3.2.1 关注小流通盘券商的波段机会牛市中，流通市值较小的券商往往股价弹性更强。这是因为A股各轮牛市主要由流动性宽松主导，小市值券商可从中获得流动性溢价。小流通市值的次新券商股需引起额外关注。证监会发审委对上市公司IPO价格设定了23倍PE的隐性红线，而熊市中券 商每股收益往往处于周期性低点，这使得此类券商IPO价格偏低乃至破净，发行股数越多越不划算。为此，此类券商 可采取“先小额IPO、再大额再融资”的方案，小额IPO使得此类券商流通市值较小、股价弹性较强，再融资的目标使 得此类券商有较强的股价做多诉求；若此类券商次新股期间恰好遇上牛市，其股价上涨空间将显著高于其他券商。3.2 非基本面因素证金公司是“国家队”的主要力量之一，它持有券商板块的主要目的，是为了维护股票市场的