内容来自券商研究框架，仅供自赏，另外在公号2文会有比较新的roe排名。
本文以量化视角观察券商板块，解决以下两个问题：
（1）如何搭建上市券商营收预测模型？
上市券商月度财务数据简报通常在次月的第5个工作日披露，季报、半年报及年报在报告期结束后的1-4个月内披露。而证券市场指标通 常为日度、周度披露，时效性更强。通过搭建基于证券市场高频指标的证券业净利润增速预测模型，我们可以提前发现证券业净利润增速与市场预期的差值。
（2）如何搭建上市券商择时和择股模型？
相关研究表明，ROE是券商板块PB(LF)的核心影响因素，但ROE指标存在披露频率偏低、披露不及时的缺点，不适合直接用于择时和择 股。为此，本文试图在传统PB-ROE模型基础上构建更加实用的择时和择股模型。
净利润增速预测模型构建方法概要
我们将通过五个步骤搭建证券业净利润增速模型
（1）筛选出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”；
（2）将“核心子收入”进行量价拆分，识别出对其产生重大影响的高频量、价指标，作为备选因子；
（3）通过绘制时间序列图，验证备选因子与主营业务收入显著相关；（4）以券商板块营收增速为因变量，以备选因子增速为自变量，建立回归模型；（5）跟随证券业营收结构的变化趋势，持续修正并完善模型。
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：“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。
➢ 验证备选因子有效性：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。
投行业务：选取IPO、再融资和债券承销金额
➢ 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。
➢ 验证备选因子有效性：我们令“投行业务手续费净收入估算值”=IPO承销金额×6%+再融资承销金额×2%+债券承销金额×0.6%，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。
资管业务：选取“上证综指涨幅（滞后半年）”
➢ 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。
➢ 验证备选因子有效性：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。
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：自营业务收入=投资收益+公允价值变动收益-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。
➢ 验证备选因子有效性：我们假设“自营投资收益率估算值=上证综指涨幅×20%+中证综合债指数涨幅×80%”。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。
信用业务：选取“两融余额”、“股票质押市值”
➢ 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（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。
➢ 验证备选因子有效性：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相关，仅在2018年四季度出现明显不相关，主因IFRS 9准则实施的扰动。
营收增速预测模型的有效性验证
➢ 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，回归模型的R方为0.97，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-value，中证综合债指数的的P-value，其余4个备选因子不显著，这与上市券商营业收入高度依赖于经纪业务、自营业务和信用业务的事实相符。
券商板块适用PB估值法
原因：净资产比净利润更加稳定；证券业实施以净资本为核心的风险监管体系；证券业营收结构愈发“重资产化”
影响券商股的基本面因素
长线择股：龙头券商以高ROE换取高股价成长
我们将龙头券商定义为“中信证券、海通证券、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。
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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。
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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。
中短期择股之一：把握中小券商强周期业务ROE反弹时间段
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。
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2010年至今，非龙头券商先后在2012Q2小牛市、2014Q2-Q3牛市、2015Q1-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。
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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。
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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。
中短期择股之二：把握创新业务开展带来的ROE增厚机会
创新业务的开展，意味着券商可以在同等市场行情下创造更多的业绩增长点，从而增厚ROE。例如，2012年券商创新大会推动下，国内券商有序向前沿创新业务领域挺进，市场对于证券业ROE增厚预期不断加强，这使得申万证券II指数当年累计上涨33.05%（当年上证综指累计上涨3.17%），且第二年33.68%的净利润同比增速也兑现了市场预期。
尽管《证券公司业务牌照管理办法》迟迟未能面世，但我们通过对获得创新业务牌照券商特征进行归纳可以发现，监管层实质上是以证券公司分类评级作为创新业务牌照发放的依据。因此，“分类评级高→创新业务牌照获取机会大→未来通过创新业务增厚ROE的机会大”。
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由于券商分类评级结果通常在每年7月份发布，我们观察了历年7月份各类评级券商的平均涨跌幅，发现AA级券商在过去7个年度中有4年的涨幅均值高于其他评级券商，而在2014年牛市中的涨幅均值垫底。由此可见，AA评级券商在熊市和震荡市中可以作为券商板块中的避险标的，但在牛市中不一定是最佳选择。
关注小流通盘券商的波段机会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。这个投资策略在2012Q2牛市、2014Q2-2015Q2牛市和2019Q1牛市中均相对效果有效。
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其中，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。
