量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[1][9][12] * **模型构建思路**：为了准确计算股指期货的升贴水幅度，需要精确估计指数在期货合约存续期内因成分股分红除息而导致的价格指数自然滑落点数[12][40] * **模型具体构建过程**： * **核心公式**：指数从当前时刻 `t` 到期货合约到期日 `T` 期间的分红点数计算公式为[40]： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中，求和仅针对除权除息日 `τ` 满足 `t < τ ≤ T` 的成分股[40] * **测算流程**：首先获取指数成分股及其日度权重，然后对每只成分股执行以下步骤[41][44]： 1. 若公司已公布分红金额，则直接采用；若同时公布了除息日，则直接采用，否则需估计除息日[44] 2. 若公司未公布分红金额，则需先估计其分红金额，再估计除息日[44]。分红金额的估计分解为对净利润和股息支付率的估计，公式为[49]： $$分红金额 = 净利润 \times 股息支付率$$ * **关键变量估计方法**： * **成分股权重**：采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据，以保证准确性[48]。在无法获取精确日度权重时，可采用基于最近一次公布权重和期间股价涨跌幅的估算方法[47]： $$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$ 其中，`W_{n,t}` 为当前日个股权重，`w_{i0}` 为最近一次公布权重，`r_n` 为期间个股非复权涨跌幅[47] * **净利润预测（动态预测法）**：若公司已公布年报、快报或业绩预告，则直接采用（业绩预告取上下限均值）[51]。若未披露，则根据历史季度盈利分布稳定性进行分类预测[51]： 1. 对于盈利分布稳定的公司，按其历史盈利分布规律进行预测[51] 2. 对于盈利分布不稳定的公司，使用其上年同期盈利作为预测值[51] * **股息支付率预测**： 1. 若公司去年分红，则以去年股息支付率作为今年预测值[55] 2. 若公司去年不分红，则以最近3年股息支付率平均值作为预测值[55] 3. 若公司过去从未分红，则默认今年不分红[55] 4. 当预期股息支付率大于100%时，进行截尾处理[55] * **除息日预测（线性外推法）**：流程图见图18[56][58] 1. 若已公布除息日，则直接采用[58] 2. 若未公布，则判断公司是否已公布分红预案[58] 3. 若未公布预案，则参考去年或前年分红日期，并判断其合理性（如是否在当前时点前、距当前是否不足10天、是否在当年股东大会召开日前），不合理则采用默认日期[58] 4. 若已公布预案，则根据公司处于“预案”或“决案”阶段，分别判断过去三年从“预案公告日”或“股东大会公告日”到“除息日”的间隔天数是否稳定[58] * 若稳定，则用该间隔天数平均值与今年对应公告日进行线性外推[58] * 若不稳定，则采用历史分红日期判断[58] 5. 默认日期规则：7月21日前预测则设为7月31日；7月22日至8月21日间预测则设为8月31日；其他情况设为9月30日[58] 6. 若公司过去两年未分红，则采用默认日期[58] * **模型评价**：该模型对主要股指的分红点位预测具有较高的准确性，尤其对于上证50和沪深300指数，预测误差较小[63] 2. **因子名称：已实现股息率**[1][3][17] * **因子构建思路**：计算指数成分股中，在本年度内已经完成现金分红的公司，其分红金额相对于当前市值的比率，并按指数权重加总，用以衡量指数已兑现的分红收益[17] * **因子具体构建过程**： * 计算公式为[17]： $$全年已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，`N1` 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量[17] 3. **因子名称：剩余股息率**[1][3][17] * **因子构建思路**：计算指数成分股中，在本年度内尚未进行现金分红但预计会分红的公司，其预测分红金额相对于当前市值的比率，并按指数权重加总，用以衡量指数未来潜在的分红收益[17] * **因子具体构建过程**： * 计算公式为[17]： $$剩余股息率 = \sum_{j=1}^{N2} \frac{个股预测分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，`N2` 表示指数成分股中尚未现金分红的公司数量[17]。预测分红金额来自前述股指分红点位测算模型[44][49] 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**[59][63] * **预测误差（2024年）**：对上证50和沪深300指数的预测误差基本在5个点以内；对中证500和中证1000指数的预测误差基本在10个点以内[63] * **预测误差（2025年）**：对上证50和沪深300指数的预测误差基本在5个点以内；对中证500和中证1000指数的预测误差基本在10个点以内[63] * **股指期货股息点预测准确性（2024-2025年）**：对上证50、沪深300、中证500及中证1000股指期货当月主力合约的预测股息点与实际股息点对比显示，模型具有较好的预测准确性[63] 量化因子与构建方式 *（注：本报告中的“已实现股息率”和“剩余股息率”更偏向于描述性统计指标，其构建过程已在上方“模型具体构建过程”中作为模型输出的一部分详细阐述，此处不再单独列出因子构建方式。）* 因子的回测效果 1. **已实现股息率（截至2026年7月29日）**[3][17] * **上证50指数**：1.56% * **沪深300指数**：1.28% * **中证500指数**：0.89% * **中证1000指数**：0.69% 2. **剩余股息率（截至2026年7月29日）**[3][17] * **上证50指数**：1.18% * **沪深300指数**：1.01% * **中证500指数**：0.33% * **中证1000指数**：0.18% 3. **行业股息率中位数（基于已公布分红预案）**[2][15][16] * **排名第一行业**：煤炭 * **排名第二行业**：银行 * **排名第三行业**：钢铁

J P M O R G A N Asia Pacific Equity Research 29 July 2026 Pine Labs Model Update: Margin pressures We update our model post 1QFY27 earnings. Management highlighted that the margins should recover in 2H as mix changes towards higher margin affordability and issuing solutions due to the festive season. However, targeted investments in sales and technology made in 1Q means FY27 CM will end up lower (73-74%) vs 75% seen in FY26. On Adj Ebitda margins, management didn't give a hard guide but said it won't go bel ...

Flash | 29 Jul 2026 10:53:28 ET │ 13 pages Saudi Awwal Bank (1060.SE) Model Update CITI'S TAKE We have updated our model to reflect 2Q26 results and make adjustments to our 2026-29E forecasts to factor in ongoing operating trends and management comments post the results release. Our 2026- 27E attributable profit is up 1-4% mainly due to 1-2% higher revenue supported by lower 2026 OpEx and provisions. Our 2028-29E attributable profit is down 2% due to higher provisions and marginally lower revenue. In additi ...

Flash | 29 Jul 2026 10:11:21 ET │ 10 pages Zeon (4205.T) Q1 positive - short-term profits beat significantly , and we saw multiple structurally positive changes CITI'S TAKE Results significantly exceeded expectations, with multiple structurally positive changes observed. We regard results as positive for the stock price. Q1 OP was ¥16.3bn, approximately 1.5x consensus of ¥11.0bn. In elastomers, operational execution stood out amid C4 feedstock supply constraints, with rapid price pass-throughs (the company ...

核心观点 - 报告构建了一个由多维度宏观因子合成的德国权益宏观拟合指标，该指标对德国股市收益率预测效果良好，可作为宏观择时与资产配置的辅助工具，以产生稳定的超额收益 [1][3] - 通过该指标生成的预期收益率对DAX指数次月收益率方向的判断准确率约为64%，基于此构建的动态权重策略在回测期内累计实现42.78%的超额收益，年均超额收益2.89% [3][84] 1. 德国权益基准指数选择 - 报告比较了DAX指数与MSCI德国指数，最终选择DAX指数作为德国权益定量建模的参考基准，因其蓝筹股特征更突出、市场认知度高且相关投资产品更丰富 [3][31] - **DAX指数结构特征**：截至2026年7月15日，DAX指数共有40只成分股，总市值约2.12万亿欧元，前十大成分股权重合计58.07%，行业集中度高，工业（33.74%）、金融（19.08%）和信息技术（12.01%）三大行业权重合计达64.83% [12][15][18] - **MSCI德国指数结构特征**：截至2026年6月30日，MSCI德国指数有53只成分股，总市值约1.88万亿美元，前十大成分股权重合计62.82%，行业同样集中于工业（31.11%）、金融（22.03%）和信息技术（15.12%） [25][27][28][30] 2. 宏观因子模型构建与改进 - **改进思路**：摒弃了传统宏观周期模型主观划分周期和预设静态权重的做法，改为直接使用底层宏观因子，并根据因子与资产收益率的动态相关性自适应调整权重，以更及时反映市场定价 [34][35] - **宏观因子选取与处理**：选取了景气（德国ZEW经济景气指数）、通胀（德国CPI同比、布伦特原油价格）和流动性（德美两年期国债利差、两年期德国国债利率）等多维度因子，对原始数据差分处理后进行标准化和时间加权移动平均（TWMA）计算 [36][39][40][43][44] - **宏观拟合指标合成与效果**：基于动态相关性自适应调整各因子权重，合成德国权益宏观拟合指标。经HP滤波平滑处理的指标对当期及次期德股涨跌幅的解释力度分别约为81%和77%；经6M-TWMA平滑处理的指标解释力度分别约为71%和57% [48][50][55] 3. 宏观指标在资产配置中的应用 - **生成主动观点**：从宏观拟合指标的历史分布位置（分布信号）和边际变化（边际信号）两个维度生成对DAX指数次月的预期收益率，两类信号根据历史样本外预测误差（RMSE）的平方倒数动态加权合成最终预期收益率 [59][60][65][72] - **观点效果验证**：合成预期收益率与经HP滤波平滑处理的实际收益率中枢相关系数达0.91，与未经平滑处理的原始实际收益率相关系数为0.31，对次月收益率正负方向的判断准确率约为64% [3][73] - **动态权重策略回测**：以预期收益率作为择时信号，构建了防御性（预期收益非负时持仓100%，否则80%）、进攻性（非负时120%，否则100%）和双边（非负时120%，否则80%）三种动态权重策略。以2013年12月31日为基准，截至2026年6月30日，双边策略累计实现42.78%的超额收益，年均超额收益2.89% [77][84]

投资评级 - 报告对平高电气（600312.SH）维持“优于大市”评级 [2][5][7][13] 核心观点 - 2026年是“十五五”开局之年，我国加快建设新型电力系统，特高压设备需求高增，行业景气度持续提升 [3][6] - 特高压设备具有技术壁垒高、供应商集中度高的特点，龙头企业凭借技术认证、项目经验及规模优势，有望持续受益 [4][10] - 平高电气作为国内高压、超高压、特高压开关设备龙头，特高压GIS市占率长期领先，有望充分受益于特高压板块的高景气度 [4][10] 行业与市场分析 - 截至2026年7月末，国家电网特高压设备累计招标3批次，累计中标金额达292.6亿元，同比增长674%，已超过2024及2025年全年水平 [3][6] - 2024年以来，特高压板块持续受益于“陕北—安徽特直流”、“金上—湖北直流”等重点工程推进，核心设备采购规模明显提升 [4] - 2025年及“十五五”前期规划项目逐步启动，特高压直流、交流工程储备项目增加，设备需求增长，产业链订单持续释放 [4] - 特高压交流工程以1000kV交流线路及变电站为核心，高压开关需求高度集中于1000kV组合电器（GIS），该设备单间隔价值高、技术门槛高，是交流工程中价值量最大的开关类设备之一 [10] - 在2026年前三批特高压设备招标中，1000kV组合电器合计招标金额约17.79亿元，占总招标金额的18.6% [10] 公司分析 - 平高电气是特高压开关设备龙头，产品覆盖72.5-1100kV全系列GIS/GIL，特高压GIS市占率长期领先 [4][10] - 2026年以来，公司累计中标国家电网特高压设备订单金额达30.2亿元 [4][10] 财务预测与估值 - 考虑到2026年上半年新能源发电侧建设低于预期以及有色金属原材料成本上行，报告小幅下调公司2026-2027年盈利预测至14.41亿元和17.44亿元（原预测为16.05亿元和18.52亿元），并新增2028年盈利预测为19.75亿元 [5][13] - 调整后，2026-2028年归属于母公司净利润预测同比增速分别为+29%、+21%和+13% [5][13] - 当前股价对应20261-2028年预测市盈率分别为18.6倍、15.4倍和13.6倍 [5][13] - 财务预测显示，公司毛利率预计将从2025年的24%持续提升至2028年的27%，净资产收益率预计将从2025年的10%提升至2028年的14% [16]

Overweight J P M O R G A N North America Equity Research 29 July 2026 Ares Capital JPM 2Q26 Earnings Scorecard – Review ARCC reported 2Q26 results this morning. The company reported core EPS of $0.47, flat sequentially compared to 1Q26 of $0.47. The result was above JPMe of $0.45 and in line with consensus of $0.47. NAV decreased 1.24% Q/Q to $19.35 (vs JPMe of $19.60)and non-accruals deteriorated Q/Q to 2.4% at cost (from 2.1%). The company will host an earnings call today (7/29) at 12:00 p.m. ET. We expec ...

J P M O R G A N On the completions outlook, PUMP is activating its 13th frac fleet expected to start contributing at the end of 3Q26, representing the company's second sequential fleet addition (up from 11 to 12 in 2Q26) on the back of a structurally tighter market (Permian running at ~mid-70s fleet count). The company believes it would be challenging to push above the ~mid-80s count absent growth reinvestment, which it does not expect to materialize, but the more important disclosure in our view is that pr ...

核心观点 电力设备新能源行业属于成长股投资框架，以PEG为估值锚点[20] 需求端的核心叙事包括“内生增长”、“能源自主”和“AI驱动”[4][7] 展望下半年，“能源安全”逻辑需验证需求持续性，“AI驱动”逻辑处于从强预期向落地过渡的阶段[4][7][21] 盈利端，锂电板块处于修复阶段，光伏依赖供给侧改革和市场化出清，风电、AIDC出海初期弹性显著，储能聚焦高端市场或引领新品迭代[4][7][22] 综合比较各子赛道景气与估值，报告继续推荐电网、大储、锂电、户储等景气方向，以及铜箔、机器人、转型个股等AI产业链方向[4][7][23] 能源转型与AI共振赛道 大储 - 展望下半年，锂价预期企稳，集成厂开始向海外传导涨价，海外需求超预期放量与2027年装机预期企稳有望带动Beta修复[8][29] - 北美数据中心储能、国内算电协同及固态变压器（SST）等实质性进展有望在年中至下半年逐步落地[8][29] - 全球储能需求强劲：非美海外市场（如欧洲、澳洲）因“高光低储”和容量电价政策驱动需求超预期，欧洲2026年第一季度储能融资规模达10.82GW，环比增长51%[32][40] 北美因AI加剧缺电，数据中心自建电源带动储能需求，预计2026-2030年数据中心自建电源对应储能需求量复合增速为23%，中期有望超150GWh[60] 预计全球2026年储能装机达550GWh以上（同比增长60%+），2027年达800GWh以上（同比增长40%+）[75][77] - 盈利预期修复：短期看，海外价格已开始传导材料涨价，2026年6月出口北美价格较2月低点上涨0.065元/Wh[82] 中长期看，钠离子电池步入规模化，其更优的循环寿命（普遍15000次以上）和充放电效率（97%以上）可提升储能项目IRR约2-3个百分点，有望对冲锂价波动风险[90][91][92] 锂电 - 展望下半年，产业链排产预计逐月保持中个位数环比增长，进入9-10月旺季增速有望进一步抬升，新一轮涨价谈判及覆盖面拓宽值得期待[8][96] - 2027年需求预期验证是关键，预计三季度是重要窗口[8] 对需求持续性仍有信心，未来3-5年行业需求复合增速预计维持在20%以上[110] - 需求结构：欧洲新能源乘用车2026年1-4月保持46%左右增速，渗透率不足30%[101] 新兴市场同期增速超130%，渗透率不足10%[101] 国内电动重卡2026年1-5月销量同比增长近70%[103] 储能市场成为重要增长极[109] - 供给与盈利：产业链多数环节处于紧平衡，电池、磷酸铁锂、六氟磷酸锂扩产幅度较大，但2027年碳酸锂供需预计仍紧平衡[114] 关注通过产能与技术卡位实现份额提升的材料公司[117] 电网 - AI加剧北美缺电，极端气候与并网新政催化景气加速[8] - 投资紧扣核心赛道：一是AI缺电带动海外订单持续提升、欧美份额强势跃升的变压器出海龙头；二是AI电源高压直流趋势确立，下半年迎来送样验证与小批量订单密集催化的AI电源及SST核心标的[8] 能源自主景气延续赛道 户储 - 上半年需求持续超预期，主因地缘冲突加剧及澳洲等国强力补贴政策[9] - 展望后续，能源安全趋势不可逆，政策与经济性共振，户储需求持续性和可预见性增强[9] 在需求数据超预期、电价上涨、政策刺激等潜在催化下，期待板块估值切换及业绩预期上修[9] 风电 - 预计国内外海风有望迎来放量，国内部分与出海、广东及江苏海风相关的标的后续经营有望改善[9] - 2026年下半年英国AR7订单有望中标、AR8海风拍卖有望启动，形成催化[9] 光伏 - 板块处于磨底过程，带有边际改善[9] 供给端反内卷继续推进，强标有望加速产能出清；需求端2026年触底明确，2027年有望恢复10%以上增速[9] - 重点观察拐点信号，把握个股新方向[9] 新能源的AI产业链 AI铜箔 - HVLP-4铜箔正迎来“量价齐升”的黄金周期，从海外垄断到国产突破，从AI算力核心向多领域渗透[10] - HVLP系高壁垒产品，生产约束和客户验证放大供给矛盾，一旦需求起量，大概率产生供需缺口、引发进一步涨价[10] 大陆铜箔厂商加快打破垄断，实现份额提升[10] 机器人 - 国内外主机厂均处量产前夕，海外特斯拉链2026年下半年有望正式开启量产，国内主机厂也逐步放量[10] - 关注大脑模型端迭代以及终端场景的放量节奏[10] 转型个股 - 部分公司具备业务协同性或通过资本运作积极布局AI主产业链，打开PCB、半导体等第二增长曲线[10]

Vi e w p o i n t | 29 Jul 2026 07:28:04 ET │ 16 pages International Business Machines Corp (IBM.N) An Afternoon with IBM's Head of Software & Chief Commercial Officer CITI'S TAKE We broached several topics with IBM's Chief Commercial Officer and SVP Software, Rob Thomas, walking away with a crisper sense of the temporal/idiosyncratic nature of 2Q execution hiccups/ELA seasonality, inputs to organic software growth rehabilitation, M&A philosophy/framework, and SKU-level growth-upside opportunities. Product/G ...