根据提供的研报内容，以下是关于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[13][40][42] * 模型构建思路：该模型旨在精确测算股指期货合约存续期内，其标的指数因成分股分红除息而导致的理论点位自然滑落（即分红点数），以用于准确计算期货合约的升贴水幅度[13][42] * 模型具体构建过程：模型的核心是计算从当前时刻（t）到期货合约到期日（T）之间，所有成分股分红对指数点位的总影响。具体步骤如下[40][42][43]： * 步骤1：确定测算范围。识别所有除权除息日（τ）满足条件 t < τ ≤ T 的成分股。 * 步骤2：计算单只股票的分红贡献。对于每一只符合条件的成分股，其分红对指数点位的贡献（分红点数）由以下公式计算： [42] * 步骤3：汇总总分红点数。将所有成分股的分红点数贡献加总，得到指数在期货合约存续期内的总分红点数。 * 步骤4：关键参数获取与预测。模型实施中，需要对公式中的关键参数进行精细化处理[43][45]： * 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，以确保准确性，避免使用月末权重估算带来的偏差[46][47]。 * 分红金额：若公司已公布分红方案，则直接采用；若未公布，则需预测。分红金额的预测分解为对净利润和股息支付率的预测，即：分红金额 = 净利润 × 股息支付率[48]。 * 净利润预测：采用基于历史净利润分布的动态预测法。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）；若未披露，则根据其季度盈利分布稳定性进行分类预测[49][51]。 * 股息支付率预测：若公司去年分红，则用去年股息支付率；若去年不分红，则用最近3年平均；若从未分红，则默认今年不分红；预测值大于100%时进行截尾处理[52][54]。 * 除息日预测：采用基于历史间隔天数稳定性的线性外推法。若已公布除息日，则直接采用；否则，根据公司是否已公布预案、所处阶段（预案/决案）以及历史间隔天数的稳定性，选择使用历史日期或进行线性外推；若无可靠参考，则根据统计规律设置默认日期（如7月31日、8月31日等）[52][56][57]。 模型的回测效果 1. 股指分红点位测算模型，预测股息点与实际股息点差额（2023年）：上证50指数误差基本在5点以内，沪深300指数误差基本在5点以内，中证500指数误差基本在10点以内[62] 2. 股指分红点位测算模型，预测股息点与实际股息点差额（2024年）：上证50指数误差基本在5点以内，沪深300指数误差基本在5点以内，中证500指数误差基本在10点以内[62] 3. 股指分红点位测算模型，股指期货预测股息点与实际股息点偏离度：上证50和沪深300股指期货预测效果最好，中证500股指期货偏离度稍大[62] 量化因子与构建方式 1. 因子名称：已实现股息率[18] * 因子构建思路：衡量指数成分股中，在当年已经完成现金分红的公司所带来的股息收益占指数市值的比例[18] * 因子具体构建过程：因子值为指数中所有今年已现金分红的公司，其分红总额与指数总市值的比率。计算公式如下： [18] 其中，N1 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量[18] 2. 因子名称：剩余股息率[18] * 因子构建思路：衡量指数成分股中，在当年尚未进行现金分红的公司，其预期分红所带来的股息收益占指数市值的比例[18] * 因子具体构建过程：因子值为指数中所有今年尚未现金分红的公司，其预期分红总额与指数总市值的比率。计算公式如下： [18] 其中，N2 表示指数成分股中今年尚未现金分红的公司数量，预测分红金额的估计方法同股指分红点位测算模型[18] 因子的回测效果 1. 已实现股息率因子，取值（2025年12月3日）：上证50指数为2.52%，沪深300指数为2.04%，中证500指数为1.24%，中证1000指数为0.95%[4][18] 2. 剩余股息率因子，取值（2025年12月3日）：上证50指数为0.32%，沪深300指数为0.18%，中证500指数为0.04%，中证1000指数为0.02%[4][18] 其他量化指标观察 1. 股指期货年化升贴水率，取值（2025年12月3日）：IH主力合约为-2.84%，IF主力合约为-5.97%，IC主力合约为-14.65%，IM主力合约为-16.38%[5][14] 2. 股指期货基差历史分位点，取值（2025年12月3日）：IH主力合约处于历史20%分位点左右，IF主力合约处于历史22%水平，IC主力合约处于历史22%水平，IM主力合约处于历史19%水平[28]
股指分红点位监控周报：市场短期调整，各主力合约贴水幅度加深-20251203
国信证券·2025-12-03 22:54