核心观点 - 临近年末，上市券商分红派息节奏显著加快，多家公司集中在12月中下旬实施分红，形成“红包雨” [1] - 2025年全年券商板块现金分红力度空前，已实施总额接近550亿元，且已有35家公司宣布了2025年分红计划，拟分红总额超过218亿元 [2][4] 年末分红实施动态 - 12月中旬，长城证券、兴业证券、首创证券等多家券商密集发布分红实施公告，派息日主要集中在12月18日至19日 [1] - 长城证券拟向全体股东每10股派发现金红利0.76元（含税），合计派发3.07亿元，派息日为12月19日 [1] - 兴业证券计划每股派发现金红利0.05元（含税），共计派发4.32亿元，于12月18日发放 [1] - 首创证券每股派发现金红利0.10元（含税），总计2.73亿元，派息日定在12月19日 [1] - 华西证券、西部证券也将在下周实施现金分红 [1] - 粗略计算，仅最近两周至少有5家上市券商宣布派现总额预计超过10亿元 [1] - 自11月起，券商分红已悄然升温，国元证券、东北证券、国海证券、中国银河、光大证券、华泰证券等均已陆续公告实施中期分红 [1] 2025年已实施分红概况 - 截至12月16日，上市券商年内已实施的现金分红总额已接近550亿元 [2] - 国泰君安、华泰证券、招商证券、中信证券等13家券商年度分红金额均超过10亿元 [2] - 国泰君安以约75亿元的分红额暂居榜首 [2][3] - 华泰证券、招商证券、中信证券的分红规模也均突破40亿元 [2] - 具体数据：华泰证券46.9413亿元，招商证券43.1348亿元，中信证券41.4975亿元，广发证券38.0292亿元，中国银河35.0994亿元，国信证券33.6435亿元，东方证券18.6926亿元，东吴证券18.6326亿元，中信建投12.7985亿元，申万宏源11.5184亿元，国元证券10.4731亿元，光大证券10.0561亿元 [3] 2025年宣告分红计划 - 截至12月16日，A股已有35家上市券商宣布了2025年的分红计划，拟分红总额合计超过218亿元 [4] - 中信证券以宣布分红近43亿元（42.9796亿元），暂居2025年度“分红王” [4][5] - 宣告分红金额排名前列的还包括：国泰君安26.4434亿元，中国银河13.6680亿元，华泰证券13.5403亿元，中信建投12.7985亿元，招商证券10.3489亿元，国信证券10.2417亿元，东方证券10.1960亿元 [5] - 在已推出的中期分红方案中，所有券商均采用纯现金分红形式 [6] - 包括国信证券、东北证券、首创证券、兴业证券、浙商证券、财通证券、西南证券、西部证券这8家券商推出了2025年三季度分红方案，这8家公司合计派现额度超过27亿元 [6] - 其中国信证券以10.24亿元位居这部分分红的首位 [6]

市场表现 - 截至2025年12月17日14:23，国证证券龙头指数(399437)强势上涨2.46% [1] - 成分股中华泰证券上涨6.77%，广发证券上涨3.49%，东方证券上涨2.89%，国泰海通、兴业证券等个股跟涨 [1] - 证券ETF龙头(159993)上涨2.25%，最新价报1.32元 [1] 政策与行业方向 - 近期召开的中央经济工作会议提出，持续深化资本市场投融资综合改革 [1] - 业内人士表示，这为券商发展指明方向，券商要做好直接融资的主要“服务商”、资本市场的重要“看门人”、社会财富的专业“管理者” [1] 机构观点与行业展望 - 中信建投研报称，证券方面，2026年政策利好驱动业绩持续增长，板块有望重新定价 [2] - 2025年证券行业进入新一轮增长周期，但券商股票因缺少独立催化、前两年悲观情绪的延续等原因而导致超额收益不佳 [2] - 当前“服务新质生产力+中长期资金入市+券商国际化机遇”三大核心利好逻辑尚未被市场充分定价 [2] - 三大核心逻辑驱动的投行、资管、国际业务等新动能，有望在2026年后逐步兑现至行业基本面，为中长期业绩弹性与韧性提供坚实支撑，无需担忧增长断层 [2] 指数与产品信息 - 证券ETF龙头紧密跟踪国证证券龙头指数 [2] - 国证证券龙头指数为反映沪深市场证券主题优质上市公司的市场表现，并为投资者提供更丰富的指数化投资工具而编制 [2] - 截至2025年11月28日，国证证券龙头指数前十大权重股分别为东方财富、中信证券、华泰证券、广发证券、招商证券、国泰海通、兴业证券、东方证券、光大证券、财通证券，前十大权重股合计占比79.05% [2]

核心事件：光大证券H股遭易方达基金减持 - 2025年12月11日，易方达基金管理有限公司在场内减持光大证券H股(06178.HK) 272.12万股，每股均价为8.7778港元，涉及资金约2388.61万港元 [1] - 此次减持后，易方达基金的持股数量由减持前的约6435.94万股（根据持股比例计算）下降至6163.82万股，持股比例由9.14%下降至8.75%，减少了0.39个百分点 [1] 交易详情 - 交易股份为光大证券股份有限公司的H股，股份代号06178 [2] - 披露的交易记录期间为2025年11月17日至2025年12月17日 [2] - 根据联交所权益披露表格，此次减持行为的原因代码为“1201(L)”，通常代表在交易所进行的场内交易 [3]

主要股东权益变动 - 易方达基金管理有限公司于2025年12月11日，在场内以每股均价8.7778港元减持光大证券H股(06178.HK) 272.12万股，涉及资金约2388.61万港元 [1] - 此次减持后，易方达基金管理有限公司对光大证券H股的持股数量降至6163.82万股，持股比例由9.14%下降至8.75% [1] - 根据联交所披露表格，此次权益变动的披露期间为2025年11月17日至2025年12月17日，相关事件日期为2025年12月11日 [2]

2025年11月宏观经济数据点评 - 2025年11月规模以上工业增加值同比增长4.8%，涨幅较10月下降0.1个百分点，但环比增速为+0.44%，较10月有所上升 [4][5] - 2025年1-11月固定资产投资累计同比下降2.6%，降幅较1-10月的-1.7%扩大，但11月单月环比降幅收窄至-1.03% [4][6] - 2025年11月社会消费品零售总额同比增长1.3%，增速较10月的2.9%下降，环比增速为-0.42%，弱于季节性表现 [4][7] 工业生产结构分析 - 从三大门类看，2025年11月采矿业增加值同比增速上升，但制造业以及电力、热力、燃气及水生产和供应业增加值同比增速则较上月下降 [5] 固定资产投资结构分析 - 从结构看，2025年11月房地产、制造业、广义基建投资三个分项同比增速均表现较弱 [6] 消费市场表现 - 2025年11月，不同类型消费品销售额同比增速均较上月有所下降 [7] 债券市场观点 - 利率债方面，自2025年8月以来，国债收益率曲线明显走陡，短端收益率波动不大且稳中有降，但长端尤其是30年期收益率整体处于上升通道 [8] - 当前资金面较为宽松，基本面走势不强，预计10年期国债收益率波动中枢为1.75% [8] - 可转债方面，2025年开年至12月12日，中证转债指数上涨16.5%，表现弱于同期上涨21.8%的中证全指数 [8] - 在权益市场慢牛预期、转债市场需求强于供给格局难改的背景下，长期看转债依然是相对优质资产 [8]

公司股价与市场表现 - 2023年12月16日，公司股价收报148.16元，单日下跌2.54% [1] - 公司股票目前处于破发状态，其首次公开发行价格为230.00元/股 [1] 首次公开发行(IPO)详情 - 公司于2022年4月22日在上海证券交易所科创板上市 [1] - 公开发行股票数量为2526.60万股 [1] - 发行募集资金总额为58.11亿元，募集资金净额为55.81亿元 [1] - 实际募资净额较原计划募资额7.50亿元超出48.31亿元 [1] - 首次公开发行费用总额为2.30亿元，其中保荐及承销费用为2.03亿元 [1] - 保荐机构(主承销商)为光大证券 [1] 募集资金用途 - 原计划募集资金7.50亿元，拟用于信号链芯片开发及系统应用项目、研发中心建设项目和补充流动资金项目 [1] 公司权益分派情况 - 2023年5月24日披露2022年年度权益分派方案 [1] - 以方案实施前总股本101,064,000股为基数，每股派发现金红利0.8元(含税)，共计派发现金红利80,851,200元 [1] - 以资本公积金向全体股东每股转增0.4股，共计转增40,425,600股 [1] - 本次权益分派实施后，公司总股本增加至141,489,600股 [1]

债券发行与上市 - 光大证券股份有限公司2025年面向专业投资者公开发行公司债券（第五期）（品种一）获得上海证券交易所同意上市 [1] - 该期债券将于2025年12月17日起在上海证券交易所上市交易 [2] - 债券上市后的交易方式包括匹配成交、点击成交、询价成交、竞买成交、协商成交 [2] 债券基本信息 - 该债券证券简称为“25光证G7” [2] - 该债券证券代码为“244286” [2] - 根据中国结算规则，该债券可参与质押式回购 [2]

市场行情与板块表现 - 12月16日早盘，上证指数跌0.51%，深证成指跌0.58%，创业板指跌0.66% [1] - 零售概念反复活跃，百大集团实现4连板，红旗连锁、东百集团、广百股份、汇嘉时代等跟涨 [1] - 乳业概念走强，皇氏集团一字涨停晋级2连板，欢乐家领涨，阳光乳业等跟涨 [1] - 军工、影视院线等板块跌幅靠前 [1] - 零售板块活跃的催化因素是三部门联合印发《关于加强商务和金融协同 更大力度提振消费的通知》，旨在形成提振和扩大消费的更大工作合力 [1] 机构后市展望与配置观点 - 东方证券认为，短期年底时点市场震荡结构特征仍将延续，板块轮动速度较快，沪指继续考验3850点附近支撑 [1][4] - 光大证券认为，新一轮政策部署护航，A股跨年行情可期，国内经济政策有望持续发力，政策红利有望提振市场信心并吸引资金流入，并指出“十三五”和“十四五”开局之年A股均有不错表现，2026年有望延续 [2] - 华西证券认为，近期海外与国内重要会议落地符合预期，支撑市场风险偏好，A股换手率边际抬升显示交投活跃度回暖，后续多路增量资金入市可期 [3] - 光大证券在行业配置上建议关注TMT和先进制造板块，若市场短期偏震荡则可关注防御及消费板块 [2] - 华西证券建议结合明年政策方向和“十五五”规划布局，关注受益产业政策支持的成长方向（如国产替代、机器人、航空航天、创新药、储能），受益于“反内卷”政策的周期方向（如化工、能源金属、资源品），以及促消费政策可能带来的消费板块催化机会 [3] - 东方证券建议继续重视产业趋势向上的核心科技品类 [4]

总体经济表现 - 2025年11月经济数据整体低于预期，内需进一步走弱，呈现“供强需弱”格局[2] - 2025年1-11月固定资产投资累计同比为-2.6%，低于预期的-2.2%及前值-1.7%[5][13] - 11月工业增加值同比增4.8%，低于预期的5.0%[5] 消费 - 11月社会消费品零售总额同比增速为1.3%，远低于预期的2.9%，为2023年2月以来最低点[3][5] - 11月商品零售额同比增速为1.0%，较10月的2.8%回落，“以旧换新”相关品类如家用电器和家具销售额同比转为负值[4] - 11月汽车销售额同比增速为-8.3%，较10月的-6.6%进一步下滑[4] - 11月餐饮消费同比增速为3.2%，较10月的3.8%回落，服务价格同比增速降至0.7%[7] 投资 - 11月单月固定资产投资同比增速为-11.1%，较10月的-11.0%小幅下行[13] - 11月制造业投资单月同比增速为-4.4%，较上月收窄2.1个百分点，跌幅有所收窄[13] - 1-11月设备工器具购置投资同比增长12.2%，拉动全部投资增长1.8个百分点[13] - 1-11月规模以上装备制造业增加值同比增长9.3%，占规模以上工业比重达36.4%[13] 基建 - 11月广义基建投资单月同比增速为-12.0%，较10月的-11.7%下滑；狭义基建同比增速为-9.7%，较10月的-8.7%下滑[19] - 10月末，国家发改委投放5000亿元政策性金融工具，财政部新增2000亿元专项债券额度以支持投资[19] 房地产 - 11月全国商品房销售额同比增速为-26.1%，销售面积同比增速为-17.9%[23] - 11月房地产开发投资同比增速大幅下行至-31.4%，达到近年偏低水平[13][23]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 报告系统梳理金融时间序列预测模型的演进，基于LSTM神经网络构建中国十年期国债收益率预测模型，初步探索其在固收量化领域的应用，模型预测本周十年期国债收益率呈下行趋势，后续可从多方面优化模型 [10][2][3] 根据相关目录分别进行总结 金融时序预测和神经网络模型 - 金融时间序列预测模型经历传统计量模型、传统机器学习模型、深度学习模型三个发展阶段，深度学习模型能适应金融时间序列复杂特征，RNN及其变种是主流方法之一 [11][12] - 神经网络模型模仿人脑神经元连接结构，是深度学习基础结构，LSTM为解决传统RNN长期依赖问题而设计，在债券收益率预测上有优势 [13][18][22] 基于堆叠LSTM模型的国债收益率预测 - 堆叠LSTM将多个LSTM层连接，在长序列处理和多维特征提取上更具优势，适配金融场景复杂时序预测 [23] - 采用三层堆叠LSTM+Dropout正则化架构构建十年期国债收益率预测模型，仅用收益率历史序列作单一变量，可输入更多变量提升效果 [24] - 数据标的为中债十年期国债到期收益率，对数据进行一阶差分和标准化处理，以过去60个交易日差分作输入特征，未来一周差分作预测目标构建样本，按时间顺序划分训练集、验证集、测试集 [27] - 模型架构由LSTM、Dropout和Dense层组成，迭代200轮，设早停机制优化，以MSE、MAE、RMSE评估模型 [28][29] - 构建含约13万个可调参数的模型，第27轮迭代出最优模型，第77轮触发早停机制，测试集平均绝对误差1.43BP，本周十年期国债收益率呈下行趋势 [30] 后续优化方向 - 对现有模型的时间窗口、数据处理、网络架构和训练策略等设计进行调整优化 [3] - 将输入变量从单一收益率序列扩展至宏观、市场、情绪等多维度变量 [3] - 将LSTM模型与传统计量模型或其他机器学习模型结合构建混合模型 [3] - 采用滚动时间窗口回测机制，实现模型动态更新和持续预测 [3]