根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的总结： 量化模型与构建方式 1. 模型名称：股指分红点位测算模型 - 模型构建思路：通过精细化处理指数成分股的分红数据，准确预测股指期货合约的升贴水情况[12] - 模型具体构建过程： 1. 获取指数成分股及其权重数据[43] 2. 对每只成分股的分红金额进行测算： - 若已公布分红金额，直接采用公布值[46] - 若未公布，则通过预测净利润和股息支付率计算： $分红金额 = 净利润 \times 股息支付率$[46] 3. 预测除息日： - 基于历史间隔天数的稳定性进行线性外推[50] - 若无法外推，采用默认日期（如7月31日、8月31日等）[55] 4. 计算分红点数： $分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$[40] - 模型评价：对上证50和沪深300指数的预测准确度较高，误差在5个点左右；中证500指数误差稍大，约10个点[60] 2. 模型名称：成分股权重动态修正模型 - 模型构建思路：通过日度收盘权重数据精确跟踪成分股权重变化[45] - 模型具体构建过程： - 若指数成分股未调整，采用历史权重和涨跌幅修正： $W_{n,t} = \frac{w_{i0} \times (1 + r_n)}{\sum_{i=1}^{N} w_{i0} \times (1 + r_n)}$[44] - 若发生成分股调整或特殊事件（如解禁），直接采用中证指数公司披露的日度权重[45] 3. 模型名称：净利润动态预测模型 - 模型构建思路：根据公司盈利分布稳定性分类预测年度净利润[49] - 模型具体构建过程： - 对盈利分布稳定的公司，按历史分布规律预测[49] - 对盈利分布不稳定的公司，采用上年同期盈利作为预测值[49] 4. 模型名称：股息支付率预测模型 - 模型构建思路：基于历史股息支付率稳定性进行预测[50] - 模型具体构建过程： - 若去年分红，直接采用去年股息支付率[52] - 若去年不分红，采用最近3年平均股息支付率[52] - 若从未分红，默认不分红[52] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：已实现股息率因子 - 因子构建思路：统计指数成分股中已现金分红公司的股息率[17] - 因子具体构建过程： $已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N_1} \left( \frac{已分红金额_i}{总市值_i} \times 权重_i \right)$[17] 2. 因子名称：剩余股息率因子 - 因子构建思路：统计尚未分红公司的预期股息率[17] - 因子具体构建过程： $剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N_2} \left( \frac{预期分红金额_i}{总市值_i} \times 权重_i \right)$[17] 3. 因子名称：行业股息率因子 - 因子构建思路：按行业分类统计已公布分红预案的个股股息率中位数[15] - 因子评价：煤炭、银行、钢铁行业股息率排名前三[15] 模型的回测效果 1. 股指分红点位测算模型： - 上证50指数预测误差：约5个点[60] - 沪深300指数预测误差：约5个点[60] - 中证500指数预测误差：约10个点[60] 2. 股指期货升贴水模型（截至2025年7月2日）： - IH主力合约年化贴水：-0.28%[13] - IF主力合约年化贴水：-2.35%[13] - IC主力合约年化贴水：-10.65%[13] - IM主力合约年化贴水：-14.77%[13] 因子的回测效果 1. 已实现股息率因子（截至2025年7月2日）： - 上证50指数：1.28%[17] - 沪深300指数：1.07%[17] - 中证500指数：0.95%[17] - 中证1000指数：0.73%[17] 2. 剩余股息率因子（截至2025年7月2日）： - 上证50指数：0.99%[17] - 沪深300指数：0.87%[17] - 中证500指数：0.35%[17] - 中证1000指数：0.23%[17]