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主题:【量化看股】[中信证券]佣金收入数据及测算 -- 老拙

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  • 家园 【量化看股】[中信证券]佣金收入数据及测算

    [量化看股]这个栏目受到大家欢迎,那么我们就继续下去。

    今天说一说[中信证券]佣金收入的数据收集与测算问题。

    “佣金收入”这个说法不太严格,按财务报告中的正规用词是“代理买卖证券业务净收入”。这里需要说明的是,在07年以前的报表中,“代理买卖证券业务收入”与“代理买卖证券业务支出”分别列出。现在,只列出“代理买卖证券业务净收入”,我理解是指“代理买卖证券业务收入”减去“代理买卖证券业务支出”的净收入值。

    方便起见,下文中我们还是沿用“佣金收入”这个约定俗成的简称代表“代理买卖证券业务净收入”。

    1、市场成交量与[中信证券]的占有率和佣金率

    佣金收入与市场成交量正相关。因此,为了测算[中信证券]的佣金收入,我们首先需要解决市场成交量的问题。

    关于市场成交量,由于统计口径各不相同,媒体的报道也就有所不同。由于我们的方法是根据[中信证券]以往定期报告的数据测算其今后的佣金收入,所以对于市场成交量我们也要采用[中信证券]以往定期报告中的统计数据。

    [中信证券]在定期报告中,会发布代理交易额的统计数据。下表是[中信证券]07年中期报告发布的代理交易额的统计数据:

    点看全图

    根据上表,我们可以计算出[中信证券]统计口径的市场成交额(亿元):

    证券种类 (上海交所+深圳交易所)/市场分额=市场成交量

    A股 (22813.09+10413.23)/0.0715=464703.78

    B股 (382.49+95.18)/0.0682=7003.96

    基金 (486.13+308.93)/0.0892=8913.23

    权证 (2531.63+1528.53)/0.0563=72116.52

    国债 (71.28+12.75)/0.0637=1319.15

    其他债券 (47.69+25.04)/0.07=1039

    合计上半年市场成交量为555095.64亿元,约为55.5万亿元。

    其中,[中信证券]的代理交易额为38715.97亿元,市场份额约为6.97%。

    上半年,[中信证券]佣金收入66.3615亿元,由此可求出:

    [中信证券]佣金率=佣金收入/代理交易额=66.3615亿元/38715.97亿元=0.171%。

    2、[中信证券]佣金收入的推测

    由以上[中信证券]中报代理交易额报表可知,[中信证券]的代理交易额包括了“股债基权”的市场成交量。因此,只要我们收集统计“股债基权”的市场成交量,并与上个季度“股债基权”的市场成交量进行对比,就可以大致上掌握[中信证券]下个季度的佣金收入数据。

    可惜的是,我们没有累计第二季度的“股债基权”市场成交量,因此没有得到第一手的对比基数。所以,我们现在只好采用媒体的相关报道。

    有权威媒体报道说:“07年2季度两市股票、基金、权证成交18.98万亿,其中A股16.07万亿,B股1221.30亿,基金2920.96亿,权证2.62万亿。07年3季度两市股票、基金、权证成交16.59万亿,其中A股13.37万亿 ,B股725.45亿,基金2378.83亿,权证2.91万亿。”我从第三季度开始统计的数据是,第三季度两市股票、基金、权证、债券成交16.70万亿,可见权威媒体的报道数据可以使用。

    按以上媒体的报道数据,第三季度市场成交额较第二季度下降了:

    (18.98-16.59)/18.98=12.6%

    [中信证券]07年一季度报告中披露佣金收入为20.67亿元,上半年佣金收入为66.36亿元。可知其第二季度佣金收入为45.69亿元。减少12.6%,可求出第三季度佣金收入减少(45.69亿元X12.6%)=5.76亿元,约为39。93亿元。

    按照以上方法,我们可以逐步累计第四季度两市股票、基金、权证、债券成交额,与第三季度的统计值进行比较,从而推测并掌握[中信证券]第四季度的佣金收入。

    3、两市成交额的来源与统计

    我们可以每周累计,逐步积累。

    其中,股票、基金和债券可以用行情软件查询。方法是:

    上海市场股票、基金和债券成交额,可以在上证指数日K线图下,按F8转入周线图,双击本周K线,就可以看到本周的上海市场股票、基金和债券成交额。

    同样的方法,可以看到深圳市场本周股票、基金和债券成交额。

    媒体每周会有本周权证成交量的情况报道,周末用“权证成交”关键词在百度中可以搜得。

    以上方法同样可以推测其他已上市券商的佣金收入情况。

    关键词(Tags): #量化看股
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