核心观点
　　2022年我们发布了多份报告对房地产周期、行业走势、个券基本面进行研判，并对2023年地产及城投的风险进行了展望。在中观与微观的交叉验证中梳理出更为完善的研究框架。我们据此对相关数据进行了全面梳理，汇集为地产板块个券（每个公司约20张图）、中观（累计1张表，50张图，）、估值三大数据库（9张图）以及城投板块区域经济数据库（每个区域4张核心表，6张图，152张趋势小图，配套若干非标准数据），期盼助力投资者在信用债投资决策中把控风险。
　　【地产板块】数据库
　　1、公司深度数据库
　　公司深度数据主要用于个券基本面分析，每个公司约20张核心图片，配套个性化数据作图。主要从个券角度跟踪公司基本面，从公司经营（业务结构）、销售、土地储备、债务情况等角度对公司基本面进行挖掘，配套公司深度报告对公司基本面进行评估。我们更注重基于周期视角观测公司基本面变化，全部数据均自公司公开披露以来开始采集。
　　目前已有绿城、碧桂园、旭辉、美的置业、金茂、龙湖、新城控股、滨江、建发9家公司深度数据，外发报告已对其中8家地产主体进行了信用分析。未来，我们将持续延伸覆盖范围至30家以上具有投资价值的房地产企业，致力于为投资者提供更为全面的服务。
　　2、行业中观数据库：四大周期
　　我们在2022年3月的报告《中国房地产投资周期的新视角》及2022年9月《房地产债务周期特征、违约模式及风险演绎——客观理解地产债风险》两篇报告中构建了地产的四大周期（需求、开发、库存及债务周期）的研究框架，也相应搭建了地产行业中观数据库。
　　（1）需求周期数据模块
　　本数据库共24张图，1个房企微观数据总表，致力于从总量及结构、中观及微观多维度追踪地产销售走势。
　　需求主要受调控政策影响，我们长期跟踪及解读需求端政策，以对需求走势进行预判。此外，我们采用中观、微观相结合的方式，不仅长期跟踪新房、二手房的销售情况，还从微观视角对房企销售进行统计，从中介报价等角度进行观测，综合对数据进行交叉验证以了解市场真实走向及调整原因。
　　（2）开发周期数据模块
　　本数据库包括17张图，从土地购置、施工、房地产开发资金来源等方面全面跟踪地产投资周期。
　　房地产投资由土地购置及建安工程共同决定，但自2016年以来，我国房地产市场已进入存量时代，地产投资同施工面积及建安工程投资的走势具有高度的一致性，即地产投资主要依靠施工推动。因此，2023年我们仍然重点追踪施工数据变化。
　　（3）库存周期数据模块
　　本数据库由1张总表及1张曲线图构成，主要展示各城市月度库存走势及当前分位数，致力于直观展示城市库存周期，并可以自主构建样本城市库存出清曲线。
　　库存周期聚焦开发商土地购置环节的分析，反映商品房潜在供给即土地库存情况，其往往滞后于需求和开发周期。
　　（4）债务周期数据模块
　　本数据库共计8张图，从房企3类主要融资渠道为投资者展示地产行业债务情况，作为观测行业风险的信号。
　　房地产项目开发过程中具有资金投入大、开发周期长、现金回流慢的特点，从而导致房地产企业具有高杠杆属性，其债务类型主要有：1、银行贷款；2、债券（公募、私募、境内债、海外债等）；3、信托贷款；4、其他表外融资方式等。在行业政策调控下，各类融资渠道互为补充，具有明显的周期特征，可以提供观测房企违约的重要信号。
　　3、地产债估值数据库
　　我们创造性的构建了三类地产债估值曲线，跟踪地产债估值的分层情况，以及周期中的差异化表现。将全市场发债主体分为三类：优质房企、未违约房企、已违约房企，用于观测地产债估值波动。其中优质房企收益率曲线定价因素更主要来自于经济周期，而未违约房企收益率曲线定价因素主要来自于经济周期+信用资质，已违约房企收益率曲线则主要由信用及展期方案定价。
　　【城投板块】数据手册
　　城投债区域数据库主要从经济、财政、产业、债务、估值五个角度对区域进行基本面分析。每个城市区域主要聚焦4张核心总表，6张图，152张趋势小图，对区域基本面进行深度挖掘。同时，考虑到对于隐性债务的化解并无标准化信息，我们依据政府官方信息披露尽可能挖掘此类非标准化数据。
　　我们首个推出的城投数据库聚焦重庆区域，未来，我们将按区域陆续推出城投债区域研究报告，逐步完善数据库至全国覆盖。
　　风险舆情追踪方面，我们将不定期从中观行业及区域舆情角度跟踪城投债的风险事件，并出具相关专题报告。
　　风险提示
　　数据统计口径偏差，对于数据解读不到位等。
　　

研究报告全文：证券研究报告债券市场专题研究债券研究债券市场专题研究报告日期年月日20230213周期微观视角的地产及城投数据库核心观点分析师高宇执业证书号S12305220200032022年我们发布了多份报告对房地产周期行业走势个券基本面进行研判gaoyustockecomcn并对2023年地产及城投的风险进行了展望在中观与微观的交叉验证中梳理出相关报告更为完善的研究框架我们据此对相关数据进行了全面梳理汇集为地产板块1基建高频指标优化个券每个公司约20张图中观累计1张表50张图估值三大数据库202302139张图以及城投板块区域经济数据库每个区域4张核心表6张图1522海外如何看国内经济张趋势小图配套若干非标准数据期盼助力投资者在信用债投资决策中把控20230213风险3拨开资金面的迷雾1月流动性复盘兼论2月资金地产板块数据库面货币政策202302111公司深度数据库公司深度数据主要用于个券基本面分析每个公司约20张核心图片配套个性化数据作图主要从个券角度跟踪公司基本面从公司经营业务结构销售土地储备债务情况等角度对公司基本面进行挖掘配套公司深度报告对公司基本面进行评估我们更注重基于周期视角观测公司基本面变化全部数据均自公司公开披露以来开始采集目前已有绿城碧桂园旭辉美的置业金茂龙湖新城控股滨江建发9家公司深度数据外发报告已对其中8家地产主体进行了信用分析未来我们将持续延伸覆盖范围至30家以上具有投资价值的房地产企业致力于为投资者提供更为全面的服务2行业中观数据库四大周期我们在2022年3月的报告中国房地产投资周期的新视角及2022年9月房地产债务周期特征违约模式及风险演绎客观理解地产债风险两篇报告中构建了地产的四大周期需求开发库存及债务周期的研究框架也相应搭建了地产行业中观数据库1需求周期数据模块本数据库共24张图1个房企微观数据总表致力于从总量及结构中观及微观多维度追踪地产销售走势需求主要受调控政策影响我们长期跟踪及解读需求端政策以对需求走势进行预判此外我们采用中观微观相结合的方式不仅长期跟踪新房二手房的销售情况还从微观视角对房企销售进行统计从中介报价等角度进行观测综合对数据进行交叉验证以了解市场真实走向及调整原因2开发周期数据模块本数据库包括17张图从土地购置施工房地产开发资金来源等方面全面跟踪地产投资周期房地产投资由土地购置及建安工程共同决定但自2016年以来我国房地产市场已进入存量时代地产投资同施工面积及建安工程投资的走势具有高度的一致性即地产投资主要依靠施工推动因此2023年我们仍然重点追踪施工数据变化httpwwwstockecomcn117请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究3库存周期数据模块本数据库由1张总表及1张曲线图构成主要展示各城市月度库存走势及当前分位数致力于直观展示城市库存周期并可以自主构建样本城市库存出清曲线库存周期聚焦开发商土地购置环节的分析反映商品房潜在供给即土地库存情况其往往滞后于需求和开发周期4债务周期数据模块本数据库共计8张图从房企3类主要融资渠道为投资者展示地产行业债务情况作为观测行业风险的信号房地产项目开发过程中具有资金投入大开发周期长现金回流慢的特点从而导致房地产企业具有高杠杆属性其债务类型主要有1银行贷款2债券公募私募境内债海外债等3信托贷款4其他表外融资方式等在行业政策调控下各类融资渠道互为补充具有明显的周期特征可以提供观测房企违约的重要信号3地产债估值数据库我们创造性的构建了三类地产债估值曲线跟踪地产债估值的分层情况以及周期中的差异化表现将全市场发债主体分为三类优质房企未违约房企已违约房企用于观测地产债估值波动其中优质房企收益率曲线定价因素更主要来自于经济周期而未违约房企收益率曲线定价因素主要来自于经济周期信用资质已违约房企收益率曲线则主要由信用及展期方案定价城投板块数据手册城投债区域数据库主要从经济财政产业债务估值五个角度对区域进行基本面分析每个城市区域主要聚焦4张核心总表6张图152张趋势小图对区域基本面进行深度挖掘同时考虑到对于隐性债务的化解并无标准化信息我们依据政府官方信息披露尽可能挖掘此类非标准化数据我们首个推出的城投数据库聚焦重庆区域未来我们将按区域陆续推出城投债区域研究报告逐步完善数据库至全国覆盖风险舆情追踪方面我们将不定期从中观行业及区域舆情角度跟踪城投债的风险事件并出具相关专题报告风险提示数据统计口径偏差对于数据解读不到位等httpwwwstockecomcn217请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究正文目录1地产板块数据库511数据库目录512公司深度数据库简介及核心图表展示5121经营数据5122销售数据5123土地储备6124负债情况613行业中观数据库简介及核心图表展示7131需求周期数据模块8132开发周期数据模块8133库存周期数据模块9134债务数据模块债务周期数据模块914地产债估值数据库简介及核心图表展示102城投板块数据库1221数据库目录1222区域数据简介及核心图表展示1223风险舆情追踪123风险声明16httpwwwstockecomcn317请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究图表目录图1地产板块数据库目录5图2房企有息负债结构展示6图3房企土储城市人口流动趋势核心图片6图4房企品牌认可度核心图片展示6图5营业收入构成核心图片展示6图6房地产需求开发库存三大周期定义与政策机制透视图7图7需求周期开发周期和库存周期的驱动因素7图830城大中城新房成交面积走势展示8图918城二手房销售走势展示8图10城市二手房出售挂牌价指数环比变动展示8图11一线城市中原报价指数展示8图12库存数据核心图片展示9图13房企境内债核心图片展示10图14房企境外债核心图片展示10图15房地产开发贷款余额图片展示10图16房地产信托贷款走势图片展示10图17浙商固收地产债估值曲线展示11图18城投板块数据库核心内容展示12图19产业结构核心图片展示13图20产业结构核心图片展示14图21经济核心图表展示15图22财政综合实力及债务率核心图片展示16httpwwwstockecomcn417请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究1地产板块数据库11数据库目录图1地产板块数据库目录资料来源Wind浙商证券研究所12公司深度数据库简介及核心图表展示公司深度数据主要用于个券基本面分析更新频率为半年从个券角度跟踪公司基本面从公司经营业务结构销售土地储备财务及债务等角度对公司基本面进行挖掘配套公司深度报告对公司基本面进行评估我们更注重基于周期视角观测公司基本面变化全部数据均自公司公开披露以来开始采集目前已有绿城中国控股有限公司以下简称绿城碧桂园控股有限公司以下简称碧桂园旭辉控股集团有限公司以下简称旭辉美的置业控股有限公司以下简称美的置业中国金茂控股集团有限公司以下简称金茂龙湖集团控股有限公司以下简称龙湖新城控股集团股份有限公司以下简称新城控股杭州滨江房产集团股份有限公司以下简称滨江建发房地产集团有限公司以下简称建发9家公司深度数据外发报告已对其中8家地产主体进行了信用分析未来我们将持续延伸覆盖范围至30家以上具有投资价值的房地产企业致力于为投资者提供更为全面的服务121经营数据经营数据板块展示图表在6张以上主要试图定位公司业务结构追踪公司经营状况盈利能力管理水平销售成本等依据各公司数据特征不同而略有调整122销售数据httpwwwstockecomcn517请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究销售数据板块展示图片约为7个主要从房企的销售业绩表现对其现金流进行预判通过销售价格与市场均价对比进一步研判房企的品牌认可度以及通过销售城市能级分布判断公司销售是否具有韧性等依据公司披露的数据不同图表数量上下浮动123土地储备土地储备数据板块展示图片为4个以上通常涵盖土储面积走势权益占比城市能级区域分布等由于不同公司披露的数据口径不一致我们力求从有限的数据种探索更多信息此外我们创造性的提出从人口趋势变动视角看每个样本房企的资产质量以及从重点深耕城市发展周期观测区域深耕类房企资产质量124负债情况负债情况数据主要有3张核心图片分别涵盖房企平局融资成本有息负债结构债务期限结构我们致力于从公司融资成本以及债务结构的切换揭示公司财务质量变动同时通过债务期限结构判断公司偿债压力除此之外我们对房企的常用财务指标如三条红线等指标亦进行了统计依据房企自身债务特性我们也会对特殊债务科目如少数股东权益走势等进行分析以接近了解房企表外负债情况图2房企有息负债结构展示图3房企土储城市人口流动趋势核心图片银行借款占比境外优先票据占比总计加权平均人口万方万人其他借款占比加权平均借贷成本1208600070006581006727500064064065005745605606804000492450455560006045441430004394405500320002050002100001200920102011201220132014201520162017201820192020202104500-2002009201020112012201320142015201620172018201920202021资料来源公司年报浙商证券研究所资料来源公司年报浙商证券研究所图4房企品牌认可度核心图片展示图5营业收入构成核心图片展示城市运营及物业开发商务租赁及零售商业运营酒店经营其他19000商品住宅销售均价元平方米250178170001703200167440016975008911622900136000015352001500014642001300011645001129300128250010803001059411000976600960100989686809000732392798501700076166515500060386014515954954506479830002009201020112012201320142015201620172018201920202021资料来源公司年报Wind浙商证券研究所资料来源公司年报浙商证券研究所httpwwwstockecomcn617请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究13行业中观数据库简介及核心图表展示我们在2022年3月的报告中国房地产投资周期的新视角及2022年9月房地产债务周期特征违约模式及风险演绎客观理解地产债风险两篇报告中构建了地产的四大周期需求开发库存及债务周期的研究框架也相应搭建了地产行业中观数据库需求周期聚焦居民端的分析反映居民购买意愿和购买能力开发周期聚焦开发商新开工施工和竣工环节的分析反映商品房供给能力库存周期聚焦开发商土地购置环节的分析反映土地库存水平债务周期聚焦现阶段开发商偿债及再融资能力反应房企违约风险图6房地产需求开发库存三大周期定义与政策机制透视图资料来源浙商证券研究所图7需求周期开发周期和库存周期的驱动因素资料来源浙商证券研究所httpwwwstockecomcn717请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究131需求周期数据模块本数据库共24张图1个房企微观数据总表致力于从总量及结构中观及微观多维度追踪地产销售走势需求主要受调控政策影响我们长期跟踪及解读需求端政策以对需求走势进行预判此外我们采用中观微观相结合的方式不仅长期跟踪新房二手房的销售情况还从微观视角对房企销售进行统计从中介报价等角度进行观测综合对数据进行交叉验证以了解市场真实走向及调整原因图830城大中城新房成交面积走势展示图918城二手房销售走势展示万平米202220212020万平米20192023202220212020700300201920236002505002004001503001002001005000W1W4W7W10W13W16W19W22W25W28W31W34W37W40W43W46W49W52W1W4W7W10W13W16W19W22W25W28W31W34W37W40W43W46W49W52资料来源Wind浙商证券研究所资料来源Wind浙商证券研究所图10城市二手房出售挂牌价指数环比变动展示图11一线城市中原报价指数展示环比一线城市平均中原报价指数环比05二线三线四线一线右2060155503105001050045-01-0540-10-0335-15-05-20302020-012020-082021-032021-102022-052022-1222-0122-0322-0522-0722-0922-1123-01资料来源Wind浙商证券研究所资料来源Wind浙商证券研究所132开发周期数据模块本数据库包括17张图从土地购置施工房地产开发资金来源等方面全面跟踪地产投资周期开发周期是此轮地产投资稳定性的关键根据统计局定义房地产投资主要有两部分组成一是房企土地购置支出二是房地产企业建筑安装施工的支出前者不计入GDP后者计入GDP根据统计局定义施工面积指报告期内施工的全部房屋建筑面积httpwwwstockecomcn817请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究包含上期跨入本期继续施工的和上期停缓建在本期恢复施工的房屋建筑面积因此施工面积是一个时点值房地产投资由土地购置及建安工程共同决定但自2016年以来我国房地产市场已进入存量时代地产投资同施工面积及建安工程投资的走势具有高度的一致性即地产投资主要依靠施工推动因此2023年我们仍然重点追踪施工数据变化133库存周期数据模块本数据库由1张总表及1张曲线图构成主要展示各城市月度库存走势及当前分位数致力于直观展示城市库存周期并可以自主构建样本城市库存出清曲线库存周期聚焦开发商土地购置环节的分析反映商品房潜在供给即土地库存情况其往往滞后于需求和开发周期图12库存数据核心图片展示资料来源中指浙商证券研究所134债务数据模块债务周期数据模块本数据库共计8张图从房企3类主要融资渠道为投资者展示地产行业债务情况作为观测行业风险的信号房地产项目开发过程中具有资金投入大开发周期长现金回流慢的特点从而导致房地产企业具有高杠杆属性其债务类型主要有1银行贷款2债券公募私募境内债海外债等3信托贷款4其他表外融资方式等在行业政策调控下各类融资渠道互为补充具有明显的周期特征httpwwwstockecomcn917请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究信用债具有信息披露及时完善的特点在公开市场交易活跃提供了房企违约的重要信号信用债在2000年-2023年间表现出由主动增长向被动增长切换境内外轮动的特点银行开发贷款具有周期长一般3-5年成本低的特点一般是房企融资的优选渠道开发贷一般与项目开发周期绑定贷款周期3-5年依据项目销售进度分批次还款还款节奏也相对缓慢银行开发贷款逾期信息具有非公开性易于协商展期因此较少用于观测房企债务违约信托融资为房企加杠杆的重要手段在破刚兑背景下接受债务展期难度较大房企信托贷款偿债周期亦需重点关注信托贷款由于融资成本较高开发商多倾向于中短期融资总债务期限1-2年实操中常见预留提前还款节点如满6个月12个月可提前还款等与银行贷款类似信托贷款同样具有一定的非公开性融资信息难以查询但由于信托产品存在较大比例的个人投资者个人投资者相对机构投资者风险承受能力较弱在破刚兑背景下接受债务展期难度较大房企信托贷款偿债周期亦需重点关注图13房企境内债核心图片展示图14房企境外债核心图片展示境内净融资额亿元境内发行量亿元境外净融资亿美元境外发行量亿美元境内到期偿还量亿元境外到期金额亿美元10000100080008006006000400400020020000020002001200320052007200920112013201520172019202120002002200420062008201020122014201620182020-200-2000-400资料来源Wind浙商证券研究所资料来源Wind浙商证券研究所图15房地产开发贷款余额图片展示图16房地产信托贷款走势图片展示房地产开发贷款余额房地产开发贷款余额同比增长资金信托余额按投向房地产百亿资金信托余额占比按投向房地产150050万元350002012004018300001690030250001420000126002010150008300101000064500000204-1206-0908-0610-0311-1213-0915-0617-0318-1220-0922-0600-300-102010-032012-032014-032016-032018-032020-032022-03资料来源Wind浙商证券研究所资料来源Wind浙商证券研究所14地产债估值数据库简介及核心图表展示httpwwwstockecomcn1017请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究我们创造性的构建了三类地产债估值曲线跟踪地产债估值的分层情况以及周期中的差异化表现将全市场发债主体分为三类优质房企未违约房企已违约房企用于观测地产债估值波动其中优质房企收益率曲线定价因素更主要来自于经济周期而未违约房企收益率曲线定价因素主要来自于经济周期信用资质已违约房企收益率曲线则主要由信用及展期方案定价图17浙商固收地产债估值曲线展示资料来源Wind浙商证券研究所httpwwwstockecomcn1117请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究2城投板块数据库21数据库目录图18城投板块数据库核心内容展示资料来源Wind浙商证券研究所22区域数据简介及核心图表展示城投债区域数据库主要从经济财政产业债务估值五个角度对区域进行基本面分析每个城市区域主要聚焦4张核心总表6张图152张趋势小图对区域基本面进行深度挖掘同时考虑到对于隐性债务的化解并无标准化信息我们依据政府官方信息披露尽可能挖掘此类非标准化数据我们首个推出的城投数据库聚焦重庆区域未来我们将按区域陆续推出城投债区域研究报告逐步完善数据库至全国覆盖同时考虑到对于隐性债务的化解并无标准化信息我们依据政府官方信息披露尽可能挖掘此类非标准化数据23风险舆情追踪风险舆情追踪方面我们将不定期从中观行业及区域舆情角度跟踪城投债的风险事件并出具相关专题报告httpwwwstockecomcn1217请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究图19产业结构核心图片展示资料来源YY评级浙商证券研究所httpwwwstockecomcn1317请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究图20产业结构核心图片展示资料来源Wind浙商证券研究所httpwwwstockecomcn1417请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究图21经济核心图表展示资料来源YY评级企业预警通浙商证券研究所httpwwwstockecomcn1517请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究图22财政综合实力及债务率核心图片展示资料来源各地预算执行报告决算报告YY评级浙商证券研究所地方财政实力一般公共预算收入转移性收入政府性基金收入政府性基金转移收入债务总额城投平台有息负债地方债余额债务率债务总额地方财政实力3风险声明数据统计口径偏差对于数据解读不到位等httpwwwstockecomcn1617请务必阅读正文之后的免责条款部分债券市场专题研究股票投资评级说明以报告日后的6个月内证券相对于沪深300指数的涨跌幅为标准定义如下1买入相对于沪深300指数表现20以上2增持相对于沪深300指数表现10203中性相对于沪深300指数表现1010之间波动4减持相对于沪深300指数表现10以下行业的投资评级以报告日后的6个月内行业指数相对于沪深300指数的涨跌幅为标准定义如下1看好行业指数相对于沪深300指数表现10以上2中性行业指数相对于沪深300指数表现1010以上3看淡行业指数相对于沪深300指数表现10以下我们在此提醒您不同证券研究机构采用不同的评级术语及评级标准我们采用的是相对评级体系表示投资的相对比重建议投资者买入或者卖出证券的决定取决于个人的实际情况比如当前的持仓结构以及其他需要考虑的因素投资者不应仅仅依靠投资评级来推断结论法律声明及风险提示本报告由浙商证券股份有限公司已具备中国证监会批复的证券投资咨询业务资格经营许可证编号为Z39833000制作本报告中的信息均来源于我们认为可靠的已公开资料但浙商证券股份有限公司及其关联机构以下统称本公司对这些信息的真实性准确性及完整性不作任何保证也不保证所包含的信息和建议不发生任何变更本公司没有将变更的信息和建议向报告所有接收者进行更新的义务本报告仅供本公司的客户作参考之用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅反映报告作者的出具日的观点和判断在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议投资者应当对本报告中的信息和意见进行独立评估并应同时考量各自的投资目的财务状况和特定需求对依据或者使用本报告所造成的一切后果本公司及或其关联人员均不承担任何法律责任本公司的交易人员以及其他专业人士可能会依据不同假设和标准采用不同的分析方法而口头或书面发表与本报告意见及建议不一致的市场评论和或交易观点本公司没有将此意见及建议向报告所有接收者进行更新的义务本公司的资产管理公司自营部门以及其他投资业务部门可能独立做出与本报告中的意见或建议不一致的投资决策本报告版权均归本公司所有未经本公司事先书面授权任何机构或个人不得以任何形式复制发布传播本报告的全部或部分内容经授权刊载转发本报告或者摘要的应当注明本报告发布人和发布日期并提示使用本报告的风险未经授权或未按要求刊载转发本报告的应当承担相应的法律责任本公司将保留向其追究法律责任的权利浙商证券研究所上海总部地址杨高南路729号陆家嘴世纪金融广场1号楼25层北京地址北京市东城区朝阳门北大街8号富华大厦E座4层深圳地址广东省深圳市福田区广电金融中心33层上海总部邮政编码200127上海总部电话862180108518上海总部传真862180106010浙商证券研究所httpswwwstockecomcnhttpwwwstockecomcn1717请务必阅读正文之后的免责条款部分