券商股的强周期性赋予其在股市中*特的地位，当下的市场选择券商股便是绑架了大盘。下面小编教大家如何判断券商股的投资价值。

一、周期行业的一般估值方法

上一次讲了银行股，其本质就是高杠杆购入固定收益资产――如果安全边际足够大，那么，每年的期望收益就是扣掉负债成本、运营成本和税之后的剩余利润，即ROE。

图中的5条参照线的斜率基本上反映了整体资产的ROE，斜率越大净资产增长越快，ROE越高。

由于券商也属于周期行业，而且是强周期行业，利润波动较大，所以，“PE+利润增长”的体系也无法准确估计券商的估值，还是得采用“PB+ROE”的体系。

以中信证券为例，它的PB-Band线与工行的稍有不同，斜率较低，从2008年到2018年，每股净资产从3.84上升到12.52，大概翻了3倍，年化复利11.61%；工行大概是翻了5.85倍，年化复利19.34%。

二、券商和银行收入模式的差异

券商的主要收入为中间业务收入。以中信证券2016年年报的收入构成为例，经纪业务占比31.87%，资管业务占比18.84%，承销业务占比13.82%，三项合计64.53%，均为中间业务收入，投资业务仅占比12.85%。

这与银行的收入模式有很大的不同――银行赚取的是票息收入，收入与资产规模有很大的相关性，在资产收益率稳定的情况下，ROE的波动性并不大；券商赚取的是中间业务收入与资产规模的相关性不大，所以，ROE表现出很大的波动性。具体对比如下表：

与此同时，由于券商的中间业务收入占所有收入的绝大多数，所以，把PB作为资产质量的标度已经毫无意义，它仅仅可以作为历史估值比较的工具。

三、券商股的高贝塔

有人会问，既然券商股收益波动巨大，长期来看他的平均ROE也不如银行股，那他有什么投资价值？券商股的投资价值不在长期配置，而恰恰在于其收益波动，即在牛市的时候提供*高的弹性――贝塔。*先，我们在这里简单说明一下贝塔，为了分析一个组合在一段时间内的表现，我们一般会把这个组合跟沪深300指数在这段时间的表现回归，表达成Y=Alpha+Beta*X 的形式。高贝塔的组合有什么好处呢？在牛市的时候，我们希望自己的组合的弹性越高越好，若一个组合贝塔是2的话，则沪深300指数每上涨1%，该组合上涨2%。我们以容易获得的贝塔作为比较基准――即用本金买入一份沪深300ETF，再通过融资融券杠杆买入另一份沪深300ETF，于是组合的贝塔变成2，但是，融资融券有成本，年化8%左右。因此，牛市的时候买入高贝塔的券商股，就可以节省大量的杠杆成本。

根据中信证券及沪深300指数的历史数据，以180天为间隔，我们计算了中信证券的动态阿尔法和贝塔，得到下图，2014-2015年的牛市期间，中信证券的动态贝塔急速攀升，高的时候超过2，且有正的阿尔法收益，在这时候，通过买入券商股来获取便宜的贝塔是合意的。

但是，在2017年的结构性牛市里，中信证券并没有好的表现――既没有提供足够的贝塔，阿尔法还是负的。下图回归的结果：贝塔为1.13，阿尔法是-3.3%，即1单位的贝塔的成本是25.38%，远高于通过融资融券加杠杆所确立的8%的基准。

四、贝塔消失之谜

2017年券商股贝塔的消失的确有点让人困惑，但是，通过微观分析券商的收入结构，我们还是能找到些许启示的。在2014-2015年的牛市，沪深两市的成交量经历了从1500亿左右日均交易规模到5000亿的跨越，使得经纪业务的收入爆炸式的上涨，然而，2017年沪深两市的成交量并没有多大的增长。具体见下图：

由于券商的经纪业务收入占券商营业收入的比例很高，所以，券商业绩表现与沪深两市成交量保持了较高的相关性。因此，我们有理由相信，券商股所谓的牛市弹性，更多的是针对沪深两市成交量的，而非沪深300指数的。

五、写在后的话

一般而言，券商股的长期配置价值弱于银行股，其投资价值主要体现在牛市时候可以提供相对便宜的贝塔，而且，这种弹性（贝塔）主要是针对沪深两市成交量的弹性，而非对沪深300指数的弹性。于是，我们就得到了投资券商股的一般条件：1、市场是牛市，因为牛市才需要加贝塔；2、市场成交量大幅度提升，因为券商股的贝塔是针对沪深两市成交量的；而这两条又意味着，相对宽松的货币环境。

写到这里，关于近的券商股便不便宜，该不该买，想必大家心里都已经有答案了。

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