量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率计算模型[15] **模型构建思路**：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量与最高价涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的封板质量[15] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15] 2. 识别在当日盘中最高价达到涨停的股票[15] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别收盘价仍为涨停的股票[15] 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[15] 2. **模型名称**：连板率计算模型[15] **模型构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量与昨日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的延续性[15] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[15] 2. 识别在昨日收盘涨停的股票[15] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别今日收盘也涨停的股票[15] 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[15] 3. **模型名称**：大宗交易折价率计算模型[24] **模型构建思路**：通过计算大宗交易成交总额与按当日市价计算的成交份额总市值的比例，来衡量大宗交易相对于市场价格的折价或溢价水平[24] **模型具体构建过程**： 1. 获取当日所有大宗交易的成交金额和成交份额数量[24] 2. 根据当日收盘价，计算成交份额对应的总市值[24] 3. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[24] 4. **模型名称**：股指期货年化贴水率计算模型[26] **模型构建思路**：通过计算股指期货主力合约与现货指数之间的基差，并将其年化，来衡量股指期货的升贴水程度，反映市场情绪和对冲成本[26] **模型具体构建过程**： 1. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[26] 2. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[26] 其中，基差为负表示贴水，年化贴水率结果即为贴水率[26] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：昨日涨停股今日收益因子[12] **因子构建思路**：统计前一交易日收盘涨停的股票在今日的平均收盘收益，用于观察涨停股的短期动量或反转效应[12] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘涨停的股票[12] 2. 计算这些股票今日的收盘收益率[12] 3. 计算所有符合条件的股票收益率的平均值，作为因子取值[12] 2. **因子名称**：昨日跌停股今日收益因子[12] **因子构建思路**：统计前一交易日收盘跌停的股票在今日的平均收盘收益，用于观察跌停股的短期动量或反转效应[12] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘跌停的股票[12] 2. 计算这些股票今日的收盘收益率[12] 3. 计算所有符合条件的股票收益率的平均值，作为因子取值[12] 3. **因子名称**：两融余额占比因子[20] **因子构建思路**：计算融资融券余额占A股总流通市值的比例，用于衡量杠杆资金在市场中的整体规模和活跃度[20] **因子具体构建过程**： 1. 获取当前市场的融资融券总余额[20] 2. 获取当前市场的总流通市值[20] 3. 计算占比，公式为： $$两融余额占比=\frac{两融余额}{总流通市值}$$[20] 4. **因子名称**：两融交易占比因子[20] **因子构建思路**：计算融资买入额与融券卖出额之和占市场总成交额的比例，用于衡量杠杆资金的交易活跃度[20] **因子具体构建过程**： 1. 获取当日的融资买入总额与融券卖出总额[20] 2. 获取当日的市场总成交额[20] 3. 计算占比，公式为： $$两融交易占比=\frac{融资买入额+融券卖出额}{市场总成交额}$$[20] 5. **因子名称**：ETF折溢价因子[21] **因子构建思路**：计算单只ETF的场内交易价格与其IOPV（基金份额参考净值）的差异百分比，用于捕捉市场情绪或套利机会[21] **因子具体构建过程**： 1. 筛选日成交额超过100万元的境内交易股票型ETF[21] 2. 对于每只ETF，计算其折溢价率，公式为： $$ETF折溢价率=\frac{ETF收盘价}{IOPV}-1$$[21] 结果为正表示溢价，为负表示折价[21] 6. **因子名称**：机构调研热度因子[28] **因子构建思路**：统计近一周内对上市公司进行调研的机构数量，作为衡量机构关注度的代理指标[28] **因子具体构建过程**： 1. 统计过去7天内，对每家上市公司进行调研或参加分析师会议的机构数量[28] 2. 该数量即为该股票的机构调研热度因子值[28] 7. **因子名称**：龙虎榜机构净流入因子[33] **因子构建思路**：根据龙虎榜数据，计算机构专用席位对单只股票的净买入金额，用于捕捉机构资金的动向[33] **因子具体构建过程**： 1. 从龙虎榜数据中，获取机构专用席位对某只股票的买入总额和卖出总额[33] 2. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[33] 该金额即为因子值，正值表示净买入，负值表示净卖出[33] 8. **因子名称**：龙虎榜陆股通净流入因子[34] **因子构建思路**：根据龙虎榜数据，计算陆股通席位对单只股票的净买入金额，用于捕捉北向资金的动向[34] **因子具体构建过程**： 1. 从龙虎榜数据中，获取陆股通席位对某只股票的买入总额和卖出总额[34] 2. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[34] 该金额即为因子值，正值表示净买入，负值表示净卖出[34] 模型的回测效果 1. 封板率计算模型，2025年12月31日封板率71%[15] 2. 连板率计算模型，2025年12月31日连板率19%[15] 3. 大宗交易折价率计算模型，近半年平均折价率6.65%，2025年12月30日折价率7.21%[24] 4. 股指期货年化贴水率计算模型，近一年中位数：上证50为0.89%，沪深300为3.79%，中证500为11.22%，中证1000为13.61%；2025年12月31日值：上证50为1.03%（47%分位），沪深300为3.32%（60%分位），中证500为7.02%（78%分位），中证1000为10.69%（72%分位）[26] 因子的回测效果 1. 昨日涨停股今日收益因子，2025年12月31日收益1.26%[12] 2. 昨日跌停股今日收益因子，2025年12月31日收益-3.65%[12] 3. 两融余额占比因子，截至2025年12月30日占比2.6%[20] 4. 两融交易占比因子，截至2025年12月30日占比10.6%[20] 5. ETF折溢价因子，2025年12月30日，溢价最高为汽车零件ETF（1.10%），折价最高为民企300ETF前海开源（-0.64%）[21] 6. 机构调研热度因子，近一周内，柳工被65家机构调研[28] 7. 龙虎榜机构净流入因子，2025年12月31日，净流入前十股票包括御银股份、天奇股份等；净流出前十股票包括航天发展、顺灏股份等[33] 8. 龙虎榜陆股通净流入因子，2025年12月31日，净流入前十股票包括中超控股、蓝色光标等；净流出前十股票包括航天发展、山子高科等[34]

市场表现与数据 - 2025年12月29日，上证综指收报3965.28点，微涨0.04%，盘中在3983点附近遇阻[7] - 深证成指收报13537.10点，下跌0.49%，创业板指下跌0.66%至3222.61点[7] - 沪深两市全日成交金额为21578亿元，较前一交易日有所减少[7] - 超过六成个股下跌，化纤、石油、多元金融、航天航空等行业涨幅居前[7] 估值与流动性 - 当前上证综指平均市盈率为16.28倍，创业板指数为50.25倍，处于近三年中位数平均水平上方[16] - 两市21578亿元的日成交金额处于近三年日均成交量中位数区域上方[16] 行业表现 - 按中信一级行业分类，综合金融行业涨幅最大，达4.26%[9] - 石油石化行业上涨1.37%，银行业上涨1.04%[9] - 有色金属行业跌幅最大，为-2.01%，电力及公用事业下跌-1.17%[9] 宏观环境与政策 - 近期中央经济工作会议政策重心转向质量与可持续性平衡，突出“重科技、强产业”主线[16] - 人工智能、商业航天、量子科技、6G等被明确为中长期产业方向[16] - 国内货币政策预计延续“适度宽松”立场[16] - 市场普遍预期美联储2026年将延续降息周期，全球流动性环境趋于宽松[16] 后市展望与建议 - 预计上证指数围绕4000点附近蓄势整固的可能性较大[16] - 建议短线关注电子元件、石油化纤、金融以及风电设备等行业的投资机会[16] - 投资者需密切关注宏观经济数据、海外流动性变化及政策动向[16]

合作主体与时间 - 赛力斯集团与中信集团于12月29日签署战略合作协议 [1] 合作领域与模式 - 双方合作将围绕综合金融服务、汽车产业链、国际化和战略新兴产业等关键领域展开 [1] - 双方旨在持续打造“产业+金融+服务”协同发展新模式 [1] 合作目标与展望 - 未来双方将持续拓展合作边界，深化协同机制 [1] - 合作旨在共同助力新能源汽车行业高质量发展 [1]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：无 **模型构建思路**：无 **模型具体构建过程**：无 **模型评价**：无 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：封板率因子 **因子构建思路**：通过计算最高价涨停且收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的封板强度和市场情绪[16] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[16] 2. 在每个交易日，统计满足“最高价涨停”条件的股票数量[16] 3. 在步骤2的股票中，进一步统计“收盘涨停”的股票数量[16] 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[16] 2. **因子名称**：连板率因子 **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票比例，来衡量市场涨停股的持续性和赚钱效应[16] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[16] 2. 在每个交易日，统计前一日（T-1日）收盘涨停的股票数量[16] 3. 在步骤2的股票中，统计当日（T日）同样收盘涨停的股票数量[16] 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[16] 3. **因子名称**：大宗交易折价率因子 **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交价相对于市价的折价幅度，来反映大资金的交易情绪和偏好[26] **因子具体构建过程**： 1. 获取当日所有大宗交易的成交总金额[26] 2. 获取当日大宗交易成交份额对应的总市值（按当日市价计算）[26] 3. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] 4. **因子名称**：股指期货年化贴水率因子 **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约相对于现货指数的年化基差，来反映市场对未来预期、对冲成本及情绪[28] **因子具体构建过程**： 1. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[28] 2. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[28] 其中，当股指期货价格高于现货指数价格时，年化贴水率为正，表示升水；反之为负，表示贴水[28] 模型的回测效果 1. **无相关模型回测结果** 因子的回测效果 1. **封板率因子**，2025年12月25日指标值：79%[16] 2. **连板率因子**，2025年12月25日指标值：32%[16] 3. **大宗交易折价率因子**，近半年平均指标值：6.58%[26]；2025年12月24日指标值：7.12%[26] 4. **股指期货年化贴水率因子** **上证50股指期货**，近一年中位数：0.85%[28]；2025年12月25日指标值：0.18%（升水）[28] **沪深300股指期货**，近一年中位数：3.79%[28]；2025年12月25日指标值：3.24%（贴水）[28] **中证500股指期货**，近一年中位数：11.22%[28]；2025年12月25日指标值：5.74%（贴水）[28] **中证1000股指期货**，近一年中位数：13.61%[28]；2025年12月25日指标值：9.98%（贴水）[28]

量化模型与构建方式 1. **模型名称**：封板率计算模型[18] **模型构建思路**：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量与最高价涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的封板质量[18] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[18] 2. 识别在当日盘中最高价达到涨停价的股票[18] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别收盘价仍为涨停价的股票[18] 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[18] 2. **模型名称**：连板率计算模型[18] **模型构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量与昨日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的连续性[18] **模型具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[18] 2. 识别在昨日收盘涨停的股票[18] 3. 在步骤2的股票中，进一步识别今日收盘也涨停的股票[18] 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[18] 3. **模型名称**：大宗交易折价率计算模型[27] **模型构建思路**：通过比较大宗交易成交金额与按市价计算的市值，计算折价率，以反映大资金的交易情绪和偏好[27] **模型具体构建过程**： 1. 获取当日大宗交易的总成交金额[27] 2. 获取大宗交易成交份额按当日市场价格计算的总市值[27] 3. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[27] 4. **模型名称**：股指期货年化贴水率计算模型[29] **模型构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格与现货指数价格的基差，并进行年化处理，来衡量市场对未来预期的情绪和对冲成本[29] **模型具体构建过程**： 1. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格[29] 2. 计算年化贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[29] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：昨日涨停股今日收益因子[15] **因子构建思路**：统计昨日收盘涨停的股票在今日的平均收盘收益，用于观察涨停股的短期动量或反转效应[15] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘涨停的股票[15] 2. 计算这些股票在今日的收盘收益率[15] 3. 计算所有符合条件的股票收益率的平均值，作为因子取值[15] 2. **因子名称**：昨日跌停股今日收益因子[15] **因子构建思路**：统计昨日收盘跌停的股票在今日的平均收盘收益，用于观察跌停股的短期修复或继续下跌效应[15] **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上且昨日收盘跌停的股票[15] 2. 计算这些股票在今日的收盘收益率[15] 3. 计算所有符合条件的股票收益率的平均值，作为因子取值[15] 3. **因子名称**：机构调研热度因子[31] **因子构建思路**：统计近一周内对上市公司进行调研的机构数量，作为衡量机构关注度的代理指标[31] **因子具体构建过程**： 1. 获取近7天内上市公司披露的投资者或分析师调研活动记录[31] 2. 对每只股票，统计参与调研的机构数量[31] 3. 该数量即为该股票的因子取值[31] 4. **因子名称**：龙虎榜机构净流入因子[37] **因子构建思路**：根据龙虎榜披露的机构专用席位买卖数据，计算单只股票的机构资金净流入金额，反映机构资金的短期动向[37] **因子具体构建过程**： 1. 从龙虎榜数据中获取某只股票当日机构专用席位的买入总额和卖出总额[37] 2. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[37] 3. 该净流入金额即为该股票的因子取值[37] 5. **因子名称**：龙虎榜陆股通净流入因子[38] **因子构建思路**：根据龙虎榜披露的陆股通买卖数据，计算单只股票的北向资金净流入金额，反映外资的短期动向[38] **因子具体构建过程**： 1. 从龙虎榜数据中获取某只股票当日陆股通席位的买入总额和卖出总额[38] 2. 计算净流入金额：净流入 = 买入总额 - 卖出总额[38] 3. 该净流入金额即为该股票的因子取值[38] 模型的回测效果 1. **封板率计算模型**，2025年12月22日封板率取值为71%[18] 2. **连板率计算模型**，2025年12月22日连板率取值为25%[18] 3. **大宗交易折价率计算模型**，近半年平均折价率取值为6.63%，2025年12月19日折价率取值为5.21%[27] 4. **股指期货年化贴水率计算模型**，近一年中位数取值：上证50为0.89%，沪深300为3.78%，中证500为11.22%，中证1000为13.61%[29]。2025年12月22日取值：上证50为0.27%（60%分位点），沪深300为4.53%（42%分位点），中证500为8.15%（72%分位点），中证1000为12.34%（62%分位点）[29] 因子的回测效果 1. **昨日涨停股今日收益因子**，2025年12月22日因子取值为2.28%[15] 2. **昨日跌停股今日收益因子**，2025年12月22日因子取值为1.06%[15] 3. **机构调研热度因子**，近一周因子取值示例如下：长安汽车为214家，博盈特焊、神工股份、瑞德智能、民德电子、星辰科技、协创数据、瑞立科密等公司也位居前列[31] 4. **龙虎榜机构净流入因子**，2025年12月22日因子取值示例如下：净流入前十的股票有神农种业、雪人集团、艾森股份等；净流出前十的股票有通宇通讯、精智达、华人健康等[37] 5. **龙虎榜陆股通净流入因子**，2025年12月22日因子取值示例如下：净流入前十的股票有精智达、白银有色、海南华铁等；净流出前十的股票有豪恩汽电、博纳影业、天威视讯等[38]

公司股价与交易表现 - 截至2025年12月19日收盘，中信股份股价报收于11.95元，较前一交易日上涨0.42% [1] - 当日开盘价为11.9元，最高触及12.01元，最低为11.75元，成交额达2.65亿元 [1] - 近52周股价最高为12.99元，最低为7.43元 [1] 2025年中期利润分配预案 - 公司拟向全体股东每10股派发现金红利1.19元（含税） [1] - 合计派发现金红利583,100,000元，占前三季度归母净利润的25.07% [1] - 该预案尚需提交2025年第四次临时股东会审议批准 [1] 2026年度日常关联交易预计 - 预计2026年度日常关联交易总额为人民币5,453,100万元 [1] - 主要涉及采购与销售等关联方交易 [1] 2026年度对外担保预计 - 预计对外担保总额为人民币109.12亿元、美元32.89亿元 [1] - 担保用途为对全资及控股子公司的银行贷款、贸易融资等 [1] 2026年度融资授信额度预计 - 预计新增融资授信额度不超过人民币276亿元（含境外美元24亿元） [1] - 新增额度旨在支持贸易及投资业务发展 [1]

报告投资评级与核心观点 - **投资评级**：首次覆盖，给予“增持”评级 [6] - **核心观点**：当前公司形成不良资产管理与长期股权投资两翼齐飞的业务新格局，不良资产管理业务转型进行中，长期股权投资成为公司业绩新的压舱石 [2] - **目标价与估值**：参考可比公司，给予中信金融资产2025年预测市净率2倍估值，对应目标价1.16港元 [10][83] 公司概况与战略转型 - **公司背景**：公司前身为中国华融，为四大资产管理公司之一，2022年起中信集团成为第一大股东，持股约26.46%，公司党委划转由中信集团党委管理，经营取向由“做大规模”转向“回归主业、提质增效” [10][38] - **战略调整**：依托中信集团“全牌照”协同，聚焦不良资产主业，阶段性退出多类金融子牌照，完成资产“瘦身” [44][48] - **治理与协同**：中信系高管到位，团队兼具政策洞察与金融实务经验，借助“全牌照”生态实现优势互补 [43] 主营业务分析：不良资产管理 - **业务地位**：不良资产管理是公司核心主业与主要收入来源，2015年至2025年上半年收入占比始终高于50% [50][55] - **业务结构调整**：自2022年起，公司在做实存量处置的同时保持收购节奏，并加快减值计提 [10][57] - **收购与处置数据**： - 新增不良债权资产：2022-2024年分别为483亿元、473亿元、491亿元，同比变化为-44.38%、-2.20%、+3.80% [10][57] - 不良债权余额：2022-2024年分别为4449亿元、3985亿元、3429亿元，同比持续下降 [10][57] - 不良处置收入：因加速减值导致确认收入下行，2022-2024年分别为286亿元、159亿元、38亿元，同比大幅下降 [10][57] - **细分业务表现**： - **收购处置类**：2022-2025年上半年新增投放维持在300-400亿元，不良债权净额稳定在1800-1900亿元区间，2025年上半年已实现收入同比+180.75% [62] - **收购重组类**：规模持续压降，2022-2024年净额分别为2619亿元、2141亿元、1616亿元，自2025年起不再新增 [63] - **纾困类**：依托中信集团产融协同优势，成为潜在“第二增长曲线”，2025年上半年新增投放389.25亿元，业务收入42.27亿元，同比增长65.5% [65] - **债转股**：审慎收缩，加快退出，2025年中报后与长期股权投资合并为“股权业务”，当期收入281.53亿元，同比+644% [68] 主营业务分析：长期股权投资 - **战略角色**：成为公司业绩新的“压舱石”，旨在提供稳健回报、对冲行业周期，并借助股权关系拓展业务生态协同 [10][69][73] - **会计处理**：按权益法核算，按持股比例确认分红与净利润份额 [10][73] - **投资组合**：偏好现金流稳定、分红能力强、治理成熟的蓝筹央国企和行业龙头，主要持仓包括中国银行、中信股份、光大银行、大秦铁路、中国电力等 [10][74][77] - **投资规模与贡献**： - 对联营企业之权益：2023年、2024年、2025年上半年分别为726.18亿元、2149.50亿元、2602.46亿元，占总资产比重持续提升 [74] - 投资收益：2023年、2024年、2025年上半年确认的投资联营企业损益分别为414.76亿元、756.62亿元、213.18亿元，对收入贡献显著 [74] - 股利与业绩贡献：2023年与2024年，联营及合营企业分别贡献股利和所占业绩14.73亿元、94.95亿元，预计2025年合计贡献234.27亿元 [75] - **增持动态**：2025年获监管同意增持光大银行（不超过总股本2%）与中国银行（不超过总股本1.8%），截至2025年6月30日，对中国银行持股比例已提升至4.71% [78] 财务预测与业绩展望 - **营业收入预测**：预计2025-2027年营业总收入分别为870.68亿元、796.08亿元、766.94亿元，同比变化为-11.9%、-8.6%、-3.7% [4][82] - **归母净利润预测**：预计2025-2027年归母净利润分别为103.28亿元、114.63亿元、124.52亿元，同比分别增长7.4%、11.0%、8.6% [4][10][80] - **每股指标预测**：预计2025-2027年每股收益分别为0.13元、0.14元、0.16元，每股净资产分别为0.83元、0.98元、1.13元 [10][80] - **盈利能力修复**：公司盈利自2023年起明显修复，2024年归母净利润达96.18亿元，同比大幅增长444.6%，净资产收益率等指标边际向上 [4][46] 行业背景 - **发展沿革**：中国AMC行业始于1999年，经历政策性时期、商业化转型、全面商业化和回归主责主业四个阶段，当前监管推动行业回归“化解金融风险、盘活存量资产、服务实体经济”的功能定位 [15][16][17] - **业务模式**：核心是处置不良资产，主要模式包括收购处置、收购重组、债转股和不良资产证券化 [18]

投资评级与核心观点 - 报告对中金公司维持“增持”评级，并维持目标价27.20港元，对应2025年1.2倍市净率(PB) [6][9] - 报告核心观点认为，中金公司吸收合并东兴证券和信达证券的预案有望显著提升其综合实力，协同效应主要体现在扩大客户基础和提升吸并资产效率 [2][9] 并购交易方案要点 - 换股方案基于定价基准日前20个交易日股价确定，不涉及配套募资 [9] - 具体换股价为：中金证券A股36.91元（对应25Q3静态PB 1.83倍），东兴证券16.14元（较前20日均价溢价26%，对应PB 1.76倍），信达证券19.15元（基于前20日均价，对应PB 3.05倍） [9] - 换股后，中央汇金将直接持股中金公司24.44%，中国信达持股16.71%，中国东方及其一致行动人持股8.05%，且相关股东承诺锁定36个月 [9] 并购协同效应与实力提升 - 以2025年第三季度数据计算，中金公司、东兴证券、信达证券综合实力分别位列行业第8、25、26名，预计整合后有望提升至行业第3-4名 [9] - 合并后，公司的净营收、归母净利润、总资产、净资产预计将分别位于行业第3、6、4、4名 [9] - 自营业务收入有望提升至行业第3名，且并购后资本利用效率有望提升（中金公司杠杆率5.4倍 vs 东兴证券3.2倍、信达证券3.8倍） [9] - 经纪业务有望通过东兴证券在福建（77家营业部中34家位于福建）和信达证券在辽宁（82家营业部中33家位于辽宁）的布局，扩大客户基础并完善区域布局 [9] 财务预测与估值 - 报告维持盈利预测，暂未考虑并购因素 [9] - 预测公司2025年营业收入为25,176百万港元，同比增长18.01%；净利润为8,000百万港元，同比增长40.50% [5][10] - 预测公司2025年至2027年每股净收益(EPS)分别为1.66元、1.88元、2.09元 [10] - 预测公司2025年至2027年市盈率(PE)分别为10.43倍、9.20倍、8.28倍，市净率(PB)分别为0.84倍、0.77倍、0.71倍 [5][10] - 截至2025年12月17日，中金公司当前股价为18.96港元，总市值为91,525百万港元（约834.71亿港元） [6] - 与可比公司（中国银河、华泰证券、招商证券、广发证券）相比，中金公司2025年预测PB为0.84倍，低于可比公司平均值的0.86倍 [12] 历史与预测财务表现 - 公司2024年营业收入为21,333百万港元，同比下降7.21%；净利润为5,694百万港元，同比下降7.50% [5][10] - 预测净资产收益率(ROE)将从2024年的4.9%提升至2027年的7.2% [10] - 预测营业费用率将从2024年的67.9%下降至2027年的62.7% [10] - 预测经纪业务净收入将从2024年的4,263百万港元增长至2027年的6,894百万港元，期间经纪份额保持2.2%不变，但净佣金率从0.025%微降至0.023% [10] - 预测资产管理规模将从2024年的6,935亿元增长至2027年的8,637亿元 [10]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称：封板率**[17] * **因子构建思路**：通过计算当日最高价涨停且收盘涨停的股票数量占最高价涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的封板强度和市场情绪[17]。 * **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 找出在当日盘中最高价达到涨停价的股票集合。 3. 在上述集合中，进一步筛选出收盘价也涨停的股票。 4. 计算封板率，公式为： $$封板率=\frac{最高价涨停且收盘涨停的股票数}{最高价涨停的股票数}$$[17] 2. **因子名称：连板率**[17] * **因子构建思路**：通过计算连续两日收盘涨停的股票数量占前一日收盘涨停股票总数的比例，来衡量市场涨停板的连续性和赚钱效应的持续性[17]。 * **因子具体构建过程**： 1. 筛选上市满3个月以上的股票[17]。 2. 找出前一日收盘涨停的股票集合。 3. 在上述集合中，进一步筛选出当日收盘也涨停的股票。 4. 计算连板率，公式为： $$连板率=\frac{连续两日收盘涨停的股票数}{昨日收盘涨停的股票数}$$[17] 3. **因子名称：大宗交易折价率**[26] * **因子构建思路**：通过计算大宗交易成交总额相对于当日成交份额总市值的折价幅度，来反映大资金的交易偏好和市场情绪[26]。 * **因子具体构建过程**： 1. 获取当日所有大宗交易的总成交金额。 2. 计算当日通过大宗交易成交的股票份额，按当日收盘价计算的总市值。 3. 计算折价率，公式为： $$折价率=\frac{大宗交易总成交金额}{当日成交份额的总市值}-1$$[26] 4. **因子名称：股指期货年化升贴水率**[28] * **因子构建思路**：通过计算股指期货主力合约价格与现货指数价格之间的基差，并进行年化处理，来反映市场对未来走势的预期、对冲成本以及市场情绪[28]。 * **因子具体构建过程**： 1. 选定标的指数（如上证50、沪深300等）及其对应的股指期货主力合约[28]。 2. 计算基差：基差 = 股指期货价格 - 现货指数价格。 3. 计算年化升贴水率，公式为： $$年化贴水率=\frac{基差}{指数价格} \times \frac{250}{合约剩余交易日数}$$[28] *注：公式中“年化贴水率”为通用名称，当计算结果为正时，表示年化升水率；为负时，表示年化贴水率。* 因子回测效果 *本报告为市场监测日报，未提供因子的历史回测效果指标（如IC、IR、多空收益等）的具体数值。报告主要展示了各因子在特定计算日（2025年12月16日及附近日期）的截面取值或市场整体水平*[17][26][28]。 1. **封板率因子**，2025年12月16日取值：65%[17]。 2. **连板率因子**，2025年12月16日取值：23%[17]。 3. **大宗交易折价率因子**，2025年12月15日市场整体折价率：4.82%；近半年平均折价率：6.64%[26]。 4. **股指期货年化升贴水率因子**，2025年12月16日取值： * 上证50股指期货年化贴水率：9.55%[28]。 * 沪深300股指期货年化升水率：3.42%[28]。 * 中证500股指期货年化升水率：10.57%[28]。 * 中证1000股指期货年化升水率：8.56%[28]。

文章核心观点 - 平安好医生正迎来由政策推力、资本外力与基本面内力构成的“三力共振”时刻，推动其投资逻辑强化与价值重估，这反映在南下资金连续净流入与港股通持股占比攀升上 [1][3] 政策推力 - 国家金融监督管理总局优化保险公司偿付能力监管标准，调低投资沪深300指数成分股的风险因子，降低了保险资金权益投资的资本占用成本，旨在鼓励长期资金入市 [4] - 该政策为控股股东中国平安提供了更有利的资本环境与更强的投资灵活性，间接为平安好医生的长期战略与生态协同提供了坚实后盾 [4] 资本外力 - 国际与国内顶级金融机构近期形成看多共识，为股价提供外力支撑 [5] - 摩根士丹利将中国平安列入重点关注名单并上调其A/H股目标价，核心逻辑是看好其把握居民理财、医疗健康和养老三大增长机遇的能力，并指出中国个人现金医疗支出比例高达27%（2023年），远高于发达国家约10%的水平，为商业健康保险及高端医疗服务留下巨大市场空间 [6][8] - 中信建投强调公司“医险协同”效应加强，给予“买入”评级及21港元目标价，暗示超45%上涨潜力 [9] - 华兴证券大幅上调公司DCF目标价至19.29港元（之前为10.30港元），指出其F/B端协同与AI驱动的服务效率提升是关键 [9] 基本面内力：战略与布局 - 公司基本面支撑来自清晰的“医疗、健康、养老”生态布局，作为平安集团医疗健康旗舰，构建了全面的业务矩阵 [10] - 增长路径由“F端、B端、C端”三大客户支柱驱动 [11] - F端背靠平安集团超2.5亿的庞大客户基础，渗透率持续深化 [11] - B端已服务超过4500家大中型企业，预计未来3-5年将以30-50%的速度扩张，成为引领整体增长的核心动力 [11] - C端通过从F端和B端渠道进行高质量用户转化，实现稳健发展 [11] 基本面内力：AI与效率 - 公司凭借超过14亿次咨询的专有数据及集团海量健康记录，构筑了深厚的数据壁垒 [12] - 2025年上半年，AI将家庭医生客均服务成本大幅降低约52%，同时保持约98%的高诊断准确率 [12] - “平安医博通”大模型等产品的深化应用，正将技术优势转化为服务与成本优势 [12] 基本面内力：盈利前景 - 随着公司增加对F端和B端诊断服务的关注，预计毛利率将逐步改善 [13] - 随着AI深入应用和有纪律的成本管理，预计销售费用率将降至收入的约10%，管理费用率在成熟状态下将<15% [13] - 这些运营效率应使公司能够实现约10%的成熟净利润率，更接近医疗健康电商平台的典型利润率水平 [13] - 在持续的AI整合和向更高利润率业务线的战略转变支持下，公司的中期目标是实现约10%或更高的净利润率，较2025年预测的约5-6%有明显提升 [13] 市场资金动向 - 根据WIND数据，平安好医生已连续7个交易日获得南下资金净流入，港股通持股占比已攀升至23.07% [1] - 数据截至2025年12月5日收盘 [2]