近期证券板块虽冲高回落，但短期调整并非意味着行情终结。从估值维度看，板块当前处于基本面强支撑的底部区间。经定量测算，在慢牛格局下，证券板块存在两条上行路径：一是依托交易量企稳逻辑，逐步实现估值抬升与补涨；二是借力超预期金融政策催化，突破估值上限打开上涨空间。两种情形均指向券商行情不会缺席，逢低左侧布局窗口已经渐行渐近。

一、股票市场活跃度是券商业绩和估值的同频指标

股票市场活跃度是决定证券行业经营业绩弹性与ROE的核心变量。首先，股市活跃度与证券行业业绩表现（ROE及利润增速）存在显著正相关性，其底层逻辑在于：券商利润的核心来源——经纪与财富管理、融资融券、自营投资、基金管理等业务，其营收贡献均与股市热度及赚钱效应高度挂钩。股市活跃度的提升或回落，会直接驱动证券行业经营业绩的同向变动，不仅如此，二者的关联还体现于“二阶导”层面，证券行业利润增速与交易量的边际变动同样存在较强相关性，这些结论可通过图1的相关数据得到直观验证。

注：本报告采用日均股票成交额（绝对指标）和平均换手率（相对指标）双重维度刻画股票市场活跃度；但为行文简洁及读者理解便利，下文部分句子将以“交易量”代指“股票市场活跃度”这一概念。

但是股票市场活跃度（交易量）是证券板块估值和业绩的同频指标而非前瞻性指标。尽管交易量与证券板块强相关，但二者的传导逻辑并非【交易量】>【ROE/估值】，而是【交易量/ROE/估值同步变动】。通过图2的日度高频数据可以得到直观佐证，而其底层逻辑在于两点：1）从商业模式来看，交易量到券商业绩变化之间的传导链条极短，交易量的变动几乎会同步映射至业绩端；2）资本市场对交易量和券商业绩的关联度已形成充分认知，因此交易量的变化也会同步驱动券商板块的估值调整。由此可初步得出另一视角的关键结论：股票市场活跃度决定的是证券板块估值的下限，而非上限。

站在上述逻辑框架的视角下审视当前的证券板块，行业基本面与估值的背离现象便不难理解。首先，若机械地对照行业周期的历史表现，我们可以清晰看到显著的差异：

2014~2015年，股票市场平均换手率分别为1.4%/2.6%，日均成交额对应3036/10475亿元，同期证券行业ROE达11%/21%，板块PB（LF）估值中枢升至2.0~4.0倍甚至更高；

2020~2021年，股票市场平均换手率为1.6%/1.5%，日均成交额增至8511/10616亿元，证券行业ROE为8.5%/9.6%，板块PB（LF）估值区间维持在1.8~2.0倍；

反观2024~2025年，股票市场平均换手率已攀升至1.5%/2.0%，日均成交额进一步扩容至10528/17045亿元，证券行业年化ROE达到6.3%/8.7%（2024年行业反转行情集中于Q4，因此全年ROE表现偏低），但板块估值却长期在1.4~1.5倍PB（LF）区间震荡，仅在2025年三季度短暂冲高至1.7倍左右。

二、PB估值反映市场对证券行业净资产的预期溢价

PB估值体现的是资本市场对行业净资产增值空间的预期。需要明确的是，由于证券行业核心利润贡献源自重资产业务，PB-ROE估值框架更适合刻画资本市场对行业的预期变化。从本质上看，PB反映的是公司股价相对净资产的溢价水平，代表投资者对企业净资产增值潜力的判断：1.0倍PB意味着股价与净资产价值完全匹配，而1.X倍PB则对应着市场给予公司净资产一定的增值预期溢价。

由此可见，交易量逻辑虽为驱动证券公司净资产增值的重要因素，但仅靠这一单一逻辑，资本市场对证券行业净资产增值的预期空间通常并不会太高，股票市场活跃度决定的是证券板块估值的下限，而非上限。

那么，究竟是何种变量主导证券板块的估值上限？结合我们2025年8月发布的研究报告《证券板块历史超额收益归因及其捕捉策略》的复盘结论：证券板块的绝对收益主要由宏观周期变化决定，相对超额收益则更多依托于金融政策变化。

综上，交易量逻辑提供券商板块估值下限，形成补涨行情；而政策性逻辑提供估值上限，形成领涨行情。进一步来看，驱动因素的差异将直接决定证券板块的行情属性：1）若行业景气度仅由股票市场活跃度等短期因素驱动，板块行情往往呈现“补涨”特征，即在其他高弹性板块完成风格轮动后，具备低估值优势的券商板块顺势完成补涨；2）若行业迎来金融政策等中长期逻辑的加持，板块估值上限将被彻底打开，行情属性也会从被动补涨，切换为具备引领性的主动领涨。

三、2026年证券板块的估值区间如何评估？

基于上述逻辑框架，我们对2026年证券板块PB估值下限的定量测算过程及结论如下：

第一步，样本券商选取：以证券Ⅱ(申万)指数的50家成分股为测算样本，涵盖东方财富、哈投股份、锦龙股份、国投资本、国盛证券、湘财股份、华鑫股份、华创云信等标的，确保样本覆盖的全面性与代表性。

第二步，分部估值拆解：对轻资产业务给予2.0倍PB估值，重资产业务给予1.0倍PB估值；依据PB=PE×ROE的公式推导，在年化ROE假设为8%的前提下，上述PB倍数分别对应25倍PE（轻资产业务）与13倍PE（重资产业务）。

第三步，控制变量设定：为排除非核心变量干扰，2026年日均两融余额统一假设为22000亿元；50家样本券商交易性金融资产合计规模假设为60661亿元，自营业务年化平均收益率假设为3.5%。

第四步，弹性变量假设：针对核心变量，设定三档预测场景，2026年日均股票成交额分别为18000亿元、20000亿元、22000亿元；对应包含ETF的股基成交额，同步测算为21176亿元、23529亿元、25882亿元，覆盖不同景气度场景。

在18000/20000/22000亿元日均股票成交额场景下，50家样本券商合计目标市值对应2025年Q3净资产基数的PB（LF）分别为1.36倍、1.43倍、1.50倍，根据上文逻辑框架，该测算结果为证券板块的估值下限。

据此，我们得出两大核心判断：

1、当前估值已触及板块坚实下限，安全边际充足。截至2026年1月16日，样本券商当前总市值约39901亿元，对应PB（LF）为1.34倍，在A股慢牛行情的大背景下，若2026年股市交易量均值逐步企稳并攀升至本次测算的预期水平，板块有望在阶段性完成补涨行情，估值下限向测算区间1.36/1.43/1.50倍PB靠拢。

2、金融政策是打开估值上限的核心变量。若出现超预期金融政策催化，市场将结合政策驱动逻辑的想象空间，给予板块媲美2014~2015年（2.0~4.0倍）、2020~2021年（1.8~2.0倍）两轮景气周期的估值上限弹性，突破现有估值区间。