一 、成分股分红进度 截至2025年12月17日： 上证50指数中，有0家公司处于预案阶段，0家公司处于决案阶段，0家公司进入实 施阶段，0家公司已分红，4家公司不分红； 沪深300指数中，有1家公司处于预案阶段，0家公司处于决案阶段，0家公司进入 实施阶段，0家公司已分红，21家公司不分红； 中证500指数中，有0家公司处于预案阶段，0家公司处于决案阶段，0家公司进入 实施阶段，0家公司已分红，54家公司不分红； 中证1000指数中，有0家公司处于预案阶段，0家公司处于决案阶段，0家公司进 入实施阶段，0家公司已分红，149家公司不分红。 二、行业成分股股息率比较 我们对当前已披露分红预案的个股股息率进行了统计，其中，煤炭、银行和钢铁行业的股 息率排名前三。 三、已实现及剩余股息率 截至2025年12月17日： 上证50指数已实现股息率为2.54%，剩余股息率0.27%； 沪深300指数已实现股息率为2.11%，剩余股息率0.16%； 中证500指数已实现股息率为1.22%，剩余股息率0.02%； 中证1000指数已实现股息率为0.97%，剩余股息率0.01%。 四、股指期货升贴水情况跟踪 截至2025年1 ...

量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[12][43] * **模型构建思路**：为准确计算股指期货的升贴水幅度，必须考虑指数成分股分红除息导致价格指数点位自然滑落的影响，因此需要构建模型来预测从当前时刻到期货合约到期日之间，指数因分红而损失的点数[12][43] * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算在特定时间窗口内，所有成分股分红对指数点位的总影响。具体流程如下[43][44][46]： 1. **获取基础数据**：获取指数成分股列表、个股权重、个股总市值和指数收盘价[48]。 2. **判断与预测分红信息**：对每只成分股进行如下操作[46]： * 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，否则预测其除息日[46]。 * 若公司未公布分红金额，则需预测其分红金额。分红金额可分解为净利润与股息支付率的乘积，因此需分别预测净利润和股息支付率，再预测除息日[46][51]。 3. **计算分红点数**：对于在时间窗口 `(t, T]` 内有除息日的成分股，其贡献的分红点数计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中，`N` 为指数成分股数量，要求个股除息日满足 `t < 除息日 ≤ T`[43]。 * **模型评价**：该模型通过精细化处理成分股权重、净利润、股息支付率和除息日等核心指标的预测，旨在提高分红点位预测的准确性[12][43]。回测显示，模型对上证50和沪深300指数的预测准确度较高，误差基本在5个点左右；对中证500指数的预测误差稍大，但也基本稳定在10个点左右[65]。 2. **因子名称：年化已实现股息率与剩余股息率**[17] * **因子构建思路**：为了动态跟踪指数成分股在当年已兑现的分红收益以及未来尚待兑现的预期分红收益，分别计算“已实现股息率”和“剩余股息率”[17]。 * **因子具体构建过程**： 1. **已实现股息率**：计算从年初至当前时点，指数成分股中已实施现金分红的公司所带来的股息收益率的加权和。公式表示为： $$全年已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N_1} \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，`N1` 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量[17]。 2. **剩余股息率**：计算在当前时点之后，指数成分股中尚未分红但预计将进行分红的公司所带来的预期股息收益率的加权和。公式表示为： $$剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N_2} \frac{个股预计分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，`N2` 表示指数成分股中尚未现金分红的公司数量[17]。 3. **因子名称：年化升贴水幅度**[13] * **因子构建思路**：在扣除指数分红影响后，计算股指期货合约价格相对于其标的指数价格的偏离程度，并将其年化，以衡量期货合约的溢价或折价水平，反映市场情绪与风险偏好[12][13]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算扣除分红影响后的期货合约与指数的实际价差（含分红价差）[13]。 2. 使用该价差除以指数价格，得到即期升贴水率[13]。 3. 将即期升贴水率进行年化处理，公式为： $$年化升贴水 = \frac{含分红价差}{指数收盘价} \times \frac{365}{到期天数}$$ 其中，“到期天数”为从当前日期至期货合约到期日的自然日天数[13]。 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**，2023年预测误差（上证50/沪深300）约5个点以内，2023年预测误差（中证500）约10个点以内[65] 2. **股指分红点位测算模型**，2024年预测误差（上证50/沪深300）约5个点以内，2024年预测误差（中证500）约10个点以内[65] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：动态成分股权重**[49][50] * **因子构建思路**：由于指数成分股的权重会随股价涨跌每日变化，而数据提供商通常只提供月末权重，为了更精确地计算分红影响，需要对日度个股权重进行动态估算或采用精确数据[49][50]。 * **因子具体构建过程**： * **估算方法**：假设最近一次公布权重日期为 `t_0`，该日成分股 `n` 的权重为 `w_n0`。从 `t_0` 到当前日期 `t`，个股 `n` 的非复权涨跌幅为 `r_n`，则当前日度的估算权重为： $$W_{n,t}={\frac{w_{n0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{i})}}$$ * **精确获取方法**：为规避成分股调整、解禁等事件导致的估算偏差，直接采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据[50]。 2. **因子名称：个股净利润预测（基于历史分布动态预测法）**[51][54] * **因子构建思路**：对于未公布年报、快报或业绩预告的公司，需要预测其年度净利润以用于分红金额估计。该方法根据公司历史盈利分布的稳定性进行分类预测[54]。 * **因子具体构建过程**： 1. 若公司已公布年报、快报或业绩预告，则直接采用已公布的归母净利润数据（业绩预告取上下限均值）[52]。 2. 若公司未披露相关报告，则根据其历史季度盈利分布稳定性进行分类[54]： * **盈利分布稳定的公司**：按照其历史盈利分布规律进行预测[54]。 * **盈利分布不稳定的公司**：使用其上一年同期的盈利数据作为预测值[54]。 3. **因子名称：股息支付率预测**[55][57] * **因子构建思路**：利用公司历史股息支付行为的连续性或稳定性，来预测本年度的股息支付率[55]。 * **因子具体构建过程**： 1. 若公司去年进行了分红，则以去年的股息支付率作为今年的预测值[57]。 2. 若公司去年未分红，则以最近3年的平均股息支付率作为预测值[57]。 3. 若公司过去从未分红，则默认今年不分红[57]。 4. 当预测的股息支付率大于100%时，进行截尾处理（设为100%）[57]。 4. **因子名称：除息日预测（基于历史间隔天数稳定性的线性外推法）**[55][60] * **因子构建思路**：在分红金额确定或预测后，需要预测分红除息的具体日期。该方法依据公司已披露的信息和历史行为模式，通过判断关键日期间隔的稳定性进行外推或采用默认日期[55][60]。 * **因子具体构建过程**： 1. 若公司已公布除息日，则直接采用[60]。 2. 若未公布，则根据公司是否已公布分红预案进行判断[60]： * **已公布预案**：判断公司处于“预案”还是“决案”阶段。分析过去三年从“预案公告日”到“除息日”（或“股东大会公告日”到“除息日”）的间隔天数是否稳定。若稳定，则用该平均间隔天数与今年的对应公告日进行线性外推；若不稳定，则采用历史分红日期判断[60]。 * **未公布预案**：判断去年或前年是否分红，并采用对应的历史分红日期作为估计。若历史日期不合理（如在当前日前或距离太短），则采用默认日期[60]。 3. **默认日期规则**：基于大部分公司在7月底前分红的现象，设定默认日期。若预测日在7月21日前，设为7月31日；在7月22日至8月21日间，设为8月31日；否则设为9月30日[60]。 4. 若公司过去两年均未分红，则直接采用默认日期[60]。 因子的回测效果 *(注：报告未提供单个因子的独立测试结果取值，仅展示了整合模型后的整体预测精度。)*

成分股分红进度 - 截至2025年12月10日，主要宽基指数中绝大多数公司尚未进入分红实施阶段，不分红的公司数量随指数成分股市值减小而显著增加[1] - 上证50指数中有3家公司不分红，沪深300指数中有1家公司处于预案阶段、20家公司不分红[1] - 中证500指数中有48家公司不分红，中证1000指数中有147家公司不分红[1] 行业股息率比较 - 在已披露分红预案的个股中，煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三[2][4] 已实现及剩余股息率 - 截至2025年12月10日，上证50指数已实现股息率为2.52%，剩余股息率为0.42%[1][8] - 沪深300指数已实现股息率为2.04%，剩余股息率为0.24%[1][8] - 中证500指数已实现股息率为1.25%，剩余股息率为0.03%[1][8] - 中证1000指数已实现股息率为0.96%，剩余股息率为0.01%[1][8] 股指期货升贴水情况 - 截至2025年12月10日，扣除分红影响后，四大股指期货主力合约均呈现年化贴水状态[1][4] - IH主力合约（上证50）年化贴水4.55%，IF主力合约（沪深300）年化贴水11.45%[1][4] - IC主力合约（中证500）年化贴水18.74%，IM主力合约（中证1000）年化贴水19.97%[1][4] - 总体来看，标的指数覆盖的市值区间越小，股指期货的贴水幅度越深[13] 升贴水历史分位点 - 当前IH主力合约升贴水处于历史22%分位点左右，IF主力合约处于历史20%水平[16] - 当前IC主力合约升贴水处于历史34%水平，IM主力合约处于历史33%水平[16] 指数分红测算方法 - 股指期货跟踪的是价格指数，成分股分红除息会导致指数点位自然滑落，因此准确测算分红点位对评估期货升贴水至关重要[30] - 测算核心在于对成分股权重、分红金额、除息日进行估计，其中分红金额可分解为净利润与股息支付率的乘积[32][38][39] - 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[37] - 净利润预测采用基于历史净利润分布的动态预测法，对盈利分布稳定和不稳定的公司分别处理[41] - 股息支付率预测主要采用历史数据，若去年分红则沿用去年支付率，若去年不分红则采用最近三年平均值[44] - 除息日预测采用基于历史间隔天数稳定性的线性外推法，并结合公司所处分红阶段进行判断[44] 分红进度与预测准确度 - 成分股分红基本集中在12月进行[21] - 模型对主要指数全年分红点位的预测准确度较高，其中对上证50和沪深300指数的预测误差基本在5个点左右，对中证500指数的预测误差基本在10个点左右[47] - 模型对三类主要股指期货合约的预测都具有较好的准确性，上证50和沪深300股指期货的预测效果最好[48]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[41] * **模型构建思路**：为了准确计算股指期货的升贴水，必须考虑指数成分股分红除息导致价格指数点位自然滑落的影响。该模型旨在精确预测从当前时刻到股指期货合约到期日之间，指数因成分股分红而累计下跌的点数[11][41]。 * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算在特定时间段内，所有成分股分红对指数点位的总影响。具体流程如下[41][42]： 1. **确定计算范围**：假设当前日期为 `t`，股指期货合约到期日为 `T`。对于指数中第 `n` 只成分股，其除权除息日需满足 `t < 除息日 ≤ T`[41]。 2. **计算总分红点数**：指数在 `t` 到 `T` 期间的分红点数计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中，`N` 为指数成分股数量，求和仅包含在 `t` 到 `T` 期间有分红的股票[41]。 3. **获取与预测核心输入数据**：公式中所需数据（成分股权重、分红金额等）的获取与预测方法如下： * **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，避免因指数调整、个股行为导致估算偏差[46]。 * **分红金额**：若公司已公布分红金额，则直接采用；否则需进行估计。分红金额可分解为：`分红金额 = 净利润 × 股息支付率`[47]。 * **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）；否则，根据公司历史季度盈利分布的稳定性进行分类预测[48][50]。 * **股息支付率预测**：采用历史数据平均进行预测。具体规则为：若去年分红，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，则默认不分红；预测值大于100%时进行截尾处理[51][53]。 * **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）以及历史公告日到除息日的间隔天数的稳定性，进行线性外推或采用历史分红日期；若无合理参考，则根据多数公司分红时间规律设置默认日期（如7月31日、8月31日或9月30日）[51][56]。 * **模型评价**：该模型通过精细化处理成分股权重、净利润、股息支付率和除息日等关键输入，实现了对指数分红点位的准确预测。回测显示，其对上证50和沪深300指数的预测误差较小，对中证500指数的预测也基本稳定[61]。 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**，2023年预测股息点与实际股息点误差：上证50指数和沪深300指数基本在5个点左右，中证500指数基本在10个点左右[61]。 2. **股指分红点位测算模型**，2024年预测股息点与实际股息点误差：上证50指数和沪深300指数基本在5个点左右，中证500指数基本在10个点左右[61]。 3. **股指分红点位测算模型**，对股指期货合约的预测效果：上证50和沪深300股指期货预测效果最好，中证500股指期货的预测偏离度稍大[61]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率**[3][17] * **因子构建思路**：衡量指数成分股中，在计算时点之前已经完成现金分红的公司，其分红总额相对于指数总市值的比率，反映已落袋为安的分红收益[17]。 * **因子具体构建过程**：计算截至某一时点，指数中所有已现金分红公司的累计分红总额与指数总市值的比值。公式表示为： $$已实现股息率 = \frac{\sum_{i=1}^{N1} (成分股i的分红金额)}{\sum_{i=1}^{N1} (成分股i的总市值)}$$ 其中，`N1` 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量[17]。 2. **因子名称：剩余股息率**[3][17] * **因子构建思路**：衡量指数成分股中，在计算时点之后预计还将进行现金分红的公司，其预测分红总额相对于指数总市值的比率，反映未来潜在的分红收益[17]。 * **因子具体构建过程**：计算截至某一时点，指数中所有尚未现金分红但预计会分红的公司的预测分红总额与指数总市值的比值。公式表示为： $$剩余股息率 = \frac{\sum_{j=1}^{N2} (成分股j的预测分红金额)}{\sum_{j=1}^{N2} (成分股j的总市值)}$$ 其中，`N2` 表示指数成分股中尚未现金分红的公司数量[17]。 3. **因子名称：年化升贴水率**[4][13] * **因子构建思路**：在扣除指数分红影响后，计算股指期货价格相对于其标的指数价格的偏离程度，并进行年化处理，以衡量期货合约的交易情绪和相对价值[11]。 * **因子具体构建过程**： 1. 首先计算扣除分红影响后的期货合约与指数的价差（含分红价差）。 2. 然后计算升贴水幅度：`升贴水 = 含分红价差 / 指数收盘价`。 3. 最后进行年化：`年化升贴水 = 升贴水 × (365 / 到期天数)`[13]。 因子的回测效果 1. **已实现股息率**，截至2025年12月10日取值：上证50指数为2.52%，沪深300指数为2.04%，中证500指数为1.25%，中证1000指数为0.96%[3]。 2. **剩余股息率**，截至2025年12月10日取值：上证50指数为0.42%，沪深300指数为0.24%，中证500指数为0.03%，中证1000指数为0.01%[3]。 3. **年化升贴水率**，截至2025年12月10日主力合约取值：IH为-4.55%，IF为-11.45%，IC为-18.74%，IM为-19.97%[4][13]。

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： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$[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： $$已实现股息率 = \frac{\sum_{k=1}^{N1} 成分股k的分红金额}{\sum_{k=1}^{N1} 成分股k的总市值}$$[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： $$剩余股息率 = \frac{\sum_{k=1}^{N2} 成分股k的预测分红金额}{\sum_{k=1}^{N2} 成分股k的总市值}$$[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]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[12][39][41] * **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价格指数自然下滑的点位，以准确计算期货合约的升贴水幅度[12][41] * **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，所有成分股除息日满足 t < 除息日 ≤ T 的分红对指数点位的总影响。具体流程如下[41][42]： * **步骤1：获取基础数据**。获取指数成分股列表、个股总市值、指数收盘价。其中，成分股的日度权重采用中证指数公司每日披露的精确数据，而非基于月末权重的估算值[44][45][46]。个股总市值和指数收盘价可直接获取。 * **步骤2：确定个股分红金额与除息日**。对于每只成分股： * 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；若未公布除息日，则需预测除息日[42]。 * 若公司未公布分红金额，则需预测。预测方法为：分红金额 = 预测净利润 × 预测股息支付率[47]。 * **净利润预测**：采用基于历史净利润分布的动态预测法[50]。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）。若未公布，则根据其历史季度盈利分布是否稳定进行分类预测：对于盈利分布稳定的公司，按历史规律预测；对于不稳定的公司，使用上年同期利润作为预测值[48][50]。 * **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年平均股息支付率；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[51][53]。 * **除息日预测**：采用基于历史间隔天数稳定性的线性外推法[51][55]。 * 若已公布除息日，直接采用。 * 若未公布，则根据公司所处分红阶段（预案或决案）进行判断。若历史年份中从预案/股东大会公告日到除息日的间隔天数稳定，则用该平均间隔天数与今年对应公告日进行线性外推；若不稳定，则参考去年或前年的历史分红日期[56]。 * 若上述方法均不适用，则根据预测日期所在月份设置默认除息日（如7月31日、8月31日或9月30日）[56]。 * **步骤3：计算指数分红点数**。汇总所有符合条件的个股分红影响，计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 其中，求和条件为个股除权除息日满足 t < 除息日 ≤ T [41]。 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**，2023年预测误差：上证50指数和沪深300指数基本在5个点左右，中证500指数基本在10个点左右[61] 2. **股指分红点位测算模型**，2024年预测误差：上证50指数和沪深300指数基本在5个点左右，中证500指数基本在10个点左右[61] 3. **股指分红点位测算模型**，对股指期货合约的预测效果：2023年和2024年，上证50和沪深300股指期货预测效果最好，中证500股指期货预测偏离度稍大[61] 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**：衡量指数成分股中已实施现金分红的公司，其分红总额相对于总市值的加权比例[18] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$全年已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \left( \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 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**：衡量指数成分股中尚未实施现金分红的公司，其预计分红总额相对于总市值的加权比例[18] * **因子具体构建过程**：计算公式为： $$全年剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N2} \left( \frac{个股待分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 其中，N2 表示指数成分股中今年尚未现金分红的公司数量[18] 3. **因子名称：年化升贴水率**[14] * **因子构建思路**：将股指期货合约相对于其标的指数价格指数的价差，进行年化处理，以标准化比较不同期限合约的升贴水程度[14] * **因子具体构建过程**：基于扣除分红影响后的含分红价差进行计算。公式为表格中直接给出的“年化升贴水”项，其计算逻辑通常为：（合约收盘价 - 指数收盘价 + 预测分红点数） / 指数收盘价 × (365 / 到期天数) [14] 因子的回测效果 1. **已实现股息率**，截至2025年11月26日取值：上证50指数为2.52%，沪深300指数为2.03%，中证500指数为1.24%，中证1000指数为0.95%[3][18] 2. **剩余股息率**，截至2025年11月26日取值：上证50指数为0.35%，沪深300指数为0.20%，中证500指数为0.05%，中证1000指数为0.03%[3][18] 3. **年化升贴水率**，截至2025年11月26日主力合约取值：IH为-2.79%，IF为-7.73%，IC为-12.51%，IM为-15.55%[4][14]

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**[12][41][42] * **模型构建思路**：为准确计算股指期货的升贴水幅度，必须剔除指数成分股分红除息导致指数点位自然滑落的影响。该模型旨在精细预测从当前时刻到股指期货合约到期日之间，指数成分股分红所导致的指数点位下降总数（即分红点数）[12][41] * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算特定时间窗口内的指数分红点数，公式如下：[41] $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中，求和针对所有除权除息日介于当前日期t和期货到期日T之间的成分股（t < 除息日 ≤ T）。具体构建流程包括以下几个关键步骤：[42][44] * **步骤1：获取精确的日度成分股权重**。若指数公司提供日度权重数据则直接采用[48]。否则，基于最近一次公布的权重和期间股价涨跌幅进行估算，公式为：[47] $$W_{n,t} = \frac{w_{n0} \times (1 + r_n)}{\sum_{i=1}^{N} w_{i0} \times (1 + r_i)}$$ 其中，`W_{n,t}`是当前日期t成分股n的权重，`w_{n0}`是基准日t_0成分股n的权重，`r_n`是成分股n从t_0到t的非复权涨跌幅。 * **步骤2：预测成分股分红金额**。若公司已公布分红金额，则直接采用。否则，通过预测净利润和股息支付率来估算：[49] `分红金额 = 净利润 × 股息支付率` * **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：[52] * 盈利分布稳定的公司，按其历史盈利分布规律预测。 * 盈利分布不稳定的公司，使用其上一年同期盈利作为预测值。 * **股息支付率预测**：[53][55] * 若公司去年分红，则用去年股息支付率作为今年预测值。 * 若去年不分红，则用最近3年股息支付率平均值作为预测值。 * 若从未分红，则预测今年不分红。 * 若预测值大于100%，进行截尾处理。 * **步骤3：预测成分股除息日**。若公司已公布除息日，则直接采用。否则，按以下逻辑推断：[53][58] * 若公司已公布分红预案或决案，则检查历史从预案/股东大会公告日到除息日的间隔天数的稳定性。若稳定，则用该历史平均间隔天数与今年对应公告日进行线性外推；若不稳定，则采用历史分红日期判断。 * 若未公布预案，且去年或前年有分红，则以对应的历史分红日期作为估计，但需判断该日期是否合理（如是否在当前日期之前或太近）。 * 若上述方法均不适用，则采用默认日期（如7月31日、8月31日或9月30日）作为估计。 * **模型评价**：该模型对上证50和沪深300指数分红的预测准确度较高，对中证500指数的预测误差稍大但在可接受范围内，整体上对股指期货合约的股息点预测具有较好的准确性[63] 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**，2023年预测股息点与实际股息点误差基本在5个点以内（上证50、沪深300），中证500指数误差基本稳定在10个点以内[63] 2. **股指分红点位测算模型**，2024年预测股息点与实际股息点误差基本在5个点以内（上证50、沪深300），中证500指数误差基本稳定在10个点以内[63] 3. **股指分红点位测算模型**，2023年上证50、沪深300、中证500股指期货主力合约的预测股息点与实际股息点对比显示预测效果良好[63] 4. **股指分红点位测算模型**，2024年上证50、沪深300、中证500股指期货主力合约的预测股息点与实际股息点对比显示预测效果良好[63] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：股息率**[2][16] * **因子构建思路**：衡量上市公司分红回报水平的常用指标，通过比较不同行业或个股的股息率，可识别高分红投资机会[2][16] * **因子具体构建过程**：对于已披露分红预案的个股，使用预案分红金额除以当前总市值来计算当前股息率[16] `股息率 = 预案分红金额 / 当前总市值` 2. **因子名称：已实现股息率**[3][18] * **因子构建思路**：反映指数成分股中在本年度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[3][18] * **因子具体构建过程**：对指数中今年已现金分红的公司，计算其分红总额占指数总市值的比例。公式可表示为：[18] `已实现股息率 = (∑(已分红公司i的分红金额) / 指数总市值)` 报告中提及了更复杂的公式结构，但原文公式显示不完整[18] 3. **因子名称：剩余股息率**[3][18] * **因子构建思路**：反映指数成分股中在本年度尚未进行现金分红但预计将会分红的公司，其预期分红所带来的股息收益占指数市值的比例[3][18] * **因子具体构建过程**：对指数中今年尚未现金分红的公司，计算其预测分红总额占指数总市值的比例。公式可表示为：[18] `剩余股息率 = (∑(未分红公司j的预测分红金额) / 指数总市值)` 报告中提及了更复杂的公式结构，但原文公式显示不完整[18] 因子的回测效果 （注：研报中未提供股息率、已实现股息率、剩余股息率等因子的历史回测绩效指标，如IC、IR、多空收益等，因此本部分省略）

文章核心观点 - 文章核心观点为对A股主要股指期货合约的升贴水情况进行跟踪分析，并重点阐述了在计算升贴水时需精确扣除成分股分红对指数点位的影响 [2] - 文章提供了截至2025年11月19日的指数成分股分红进度、各行业股息率比较、已实现及剩余股息率等关键数据 [1][4][7] - 文章回顾并采用了精细化的指数分红点位测算方法，以确保对股指期货升贴水评估的准确性 [26][28][30] 成分股分红进度 - 截至2025年11月19日，上证50指数中有3家公司不进行分红，其余公司均未进入预案、决案或实施阶段 [1] - 沪深300指数中有1家公司处于分红预案阶段，20家公司不进行分红 [1] - 中证500指数中有46家公司不进行分红 [1] - 中证1000指数中有139家公司不进行分红 [1] 行业成分股股息率比较 - 在已披露分红预案的个股中，煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三 [4] 已实现及剩余股息率 - 截至2025年11月19日，上证50指数已实现股息率为2.50%，剩余股息率为0.37% [7] - 沪深300指数已实现股息率为2.01%，剩余股息率为0.22% [7] - 中证500指数已实现股息率为1.24%，剩余股息率为0.05% [7] - 中证1000指数已实现股息率为0.94%，剩余股息率为0.04% [7] 股指期货升贴水情况 - 截至2025年11月19日，IH主力合约（上证50）年化贴水1.49%，IF主力合约（沪深300）年化贴水4.27% [1] - IC主力合约（中证500）年化贴水11.18%，IM主力合约（中证1000）年化贴水14.26% [1] - 数据显示，标的指数覆盖的市值区间越小，其股指期货的贴水幅度越深 [12] - 当前IH主力合约升贴水处于历史28%分位点水平，IF主力合约处于历史41%水平，IC主力合约处于历史69%水平，IM主力合约处于历史83%水平 [15] 指数分红测算方法 - 测算方法的核心在于精确估计从当前日期至股指期货合约到期日期间，指数成分股分红导致的指数点位自然滑落（即分红点数） [28][29] - 测算需要四个核心指标：成分股权重、成分股分红金额、成分股总市值、指数收盘价 [30] - 为提升准确性，方法采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据，而非月末权重估算 [32] - 对于分红金额的预测，若公司已披露则直接采用，否则通过预测净利润和股息支付率来估算 [33][34][36] - 股息支付率的预测规则为：若去年分红则采用去年支付率，若去年不分红则采用最近三年平均，若从未分红则默认今年不分红 [37] - 除息日的预测基于历史间隔天数的稳定性进行线性外推，或采用默认日期（如7月31日、8月31日等） [40] - 模型回测显示，其对上证50和沪深300指数全年股息点的预测误差基本在5个点左右，对中证500指数的预测误差基本稳定在10个点左右 [42]

成分股分红进度 - 截至2025年11月12日，主要指数中不分红的公司数量分别为：上证50指数有3家，沪深300指数有19家，中证500指数有46家，中证1000指数有141家 [1] - 沪深300指数中有1家公司处于分红预案阶段，其他主要指数均无公司处于预案、决案或实施阶段 [1][3] 行业股息率比较 - 在已披露分红预案的个股中，煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三 [4] 指数股息率水平 - 截至2025年11月12日，上证50指数已实现股息率为2.50%，剩余股息率为0.36% [1][8] - 沪深300指数已实现股息率为1.99%，剩余股息率为0.24% [1][8] - 中证500指数已实现股息率为1.22%，剩余股息率为0.06% [1][8] - 中证1000指数已实现股息率为0.93%，剩余股息率为0.04% [1][8] 股指期货升贴水情况 - 截至2025年11月12日，IH主力合约年化升水3.92%，IF主力合约年化升水0.38% [1] - IC主力合约年化贴水10.12%，IM主力合约年化贴水14.93% [1] - 当前IH主力合约升水幅度处于历史59%分位点水平，IF主力合约处于历史59%水平 [12] - IC主力合约处于历史52%分位点水平，IM主力合约处于历史43%分位点水平 [12] 分红点位测算方法论 - 股指分红点位测算的核心在于准确估计成分股权重、分红金额、总市值和指数收盘价 [22] - 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 [24] - 分红金额通过“净利润 × 股息支付率”公式进行估计，若公司已公布分红方案则直接采用披露值 [25][26] - 股息支付率预测采用历史数据：若去年分红则用去年支付率，若去年不分红则用最近3年平均支付率 [33] - 除息日预测基于历史间隔天数的稳定性进行线性外推，或采用默认日期（如7月31日、8月31日等） [33] 测算模型准确度 - 模型对上证50指数和沪深300指数全年的预测准确度较高，误差基本在5个点左右 [36] - 对中证500指数的预测误差稍大，但基本稳定在10个点左右 [36] - 对三类股指期货合约（上证50、沪深300、中证500）的股息点预测均具有较好的准确性 [36]

根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化模型与构建方式 1. **模型名称：股指分红点位测算模型**[12][42] * **模型构建思路**：为准确计算跟踪价格指数的股指期货合约的升贴水情况，必须精细估计指数成分股分红除息导致的指数点位自然滑落，该模型旨在预测从当前时刻到期货合约到期日期间，指数因分红而产生的点数损失[12][42] * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算在特定时间窗口（当前日期t至期货到期日T）内，所有成分股分红对指数点位的总影响[42]。具体流程如下[43][46]： * **步骤1**：获取指数成分股及其精确的日度权重。采用中证指数公司每日披露的收盘权重数据，以确保准确性，避免使用历史权重估算带来的偏差[48][49] * **步骤2**：对每只成分股，预测其在时间窗口（t < 除息日 ≤ T）内的分红金额和除息日[45]。具体预测方法如下： * **分红金额预测**：若公司已公布分红金额，则直接采用；若未公布，则需估计。分红金额由净利润乘以股息支付率得到，即 `分红金额 = 净利润 × 股息支付率`[50] * **净利润预测**：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，则采用基于历史净利润分布的动态预测法，将公司分为盈利稳定型和不稳定型，分别按历史规律或上年同期利润进行预测[51][53][55] * **股息支付率预测**：若公司去年分红，则采用去年股息支付率；若去年不分红，则采用最近3年平均股息支付率；若从未分红，则默认今年不分红；对预期股息支付率大于100%的情况进行截尾处理[54][56] * **除息日预测**：若公司已公布除息日，则直接采用；若未公布，则根据公司所处分红阶段（预案或决案），结合历史间隔天数（如从预案公告日到除息日的天数）的稳定性进行线性外推预测；若无可靠历史数据，则根据大多数公司分红集中在7月底前的规律，设置默认预测日期（如7月31日、8月31日等）[54][58][59] * **步骤3**：汇总计算指数总分红点数。公式如下[42]： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 其中，`N` 为指数成分股数量，求和条件为个股除息日落在时间窗口 (t, T] 内[42] * **模型评价**：该模型对上证50和沪深300指数全年的预测准确度较高，对中证500指数的预测误差稍大但基本稳定；对于股指期货合约的股息点预测也具有较好的准确性[64] 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**[64] * **预测误差（2023年）**：上证50指数和沪深300指数误差基本在5个点左右，中证500指数误差基本在10个点左右[64] * **预测误差（2024年）**：上证50指数和沪深300指数误差基本在5个点左右，中证500指数误差基本在10个点左右[64] * **股指期货预测准确性（2023年 & 2024年）**：对上证50、沪深300及中证500股指期货当月主力合约的预测股息点与实际股息点相比，具有较好的预测准确性，其中上证50和沪深300股指期货的预测效果最好[64] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率**[3][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，其分红总额相对于指数总市值的比率[3][18] * **因子具体构建过程**：计算公式如下[18]： $$已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \left( \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 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**[3][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但预计将会分红的公司，其待分红总额相对于指数总市值的比率[3][18] * **因子具体构建过程**：计算公式如下[18]： $$剩余股息率 = \sum_{j=1}^{N2} \left( \frac{个股待分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 其中，`N2` 表示指数成分股中今年尚未现金分红的公司数量[18] 3. **因子名称：年化升贴水**[4][14] * **因子构建思路**：将股指期货合约价格与经分红调整后的现货指数价格之间的价差，进行年化处理，以标准化比较不同期限合约的升贴水程度[4][14] * **因子具体构建过程**：首先计算含分红价差：`含分红价差 = 期货合约收盘价 - (指数收盘价 - 分红点数)` 或等价于 `当前价差 + 分红点数`[14]。然后计算年化升贴水[14]： $$年化升贴水 = \left( \frac{含分红价差}{指数收盘价} \right) \times \left( \frac{365}{到期天数} \right) \times 100\%$$ [14] 因子的回测效果 1. **已实现股息率（截至2025年11月12日）**[3] * **上证50指数**：2.50%[3] * **沪深300指数**：1.99%[3] * **中证500指数**：1.22%[3] * **中证1000指数**：0.93%[3] 2. **剩余股息率（截至2025年11月12日）**[3] * **上证50指数**：0.36%[3] * **沪深300指数**：0.24%[3] * **中证500指数**：0.06%[3] * **中证1000指数**：0.04%[3] 3. **年化升贴水（主力合约，截至2025年11月12日）**[4][14] * **IH主力合约**：3.92%（年化升水）[4][14] * **IF主力合约**：0.38%（年化升水）[4][14] * **IC主力合约**：-10.12%（年化贴水）[4][14] * **IM主力合约**：-14.93%（年化贴水）[4][14]