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]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - IC2512贴水88.05点，IM2512贴水116.58点，偏空；两市探底反弹，高股息板块持续走强，科技通信下跌调整，市场分化，中性；融资余额24871亿元，增加40亿元，偏多；IH2512贴水1.5点，IF2512贴水17.91点，中性；IH>IC>IF>IM，IM、IH、IF、IC在20日均线上方，偏多；IF主力多增，IH主力多增，IC主力多减，偏多；沪指在4000关口拉锯，受美国两党将结束关门利好，全球股市反弹，高股息板块走强，科技双创下跌调整，整体高位震荡，操作上建议逢高适当减仓 [3] 根据相关目录分别进行总结 股指期货升贴水 - 展示上证50、沪深300、中证500、中证1000不同合约的价格、涨跌幅、成交量、指数价格、升贴水等信息，如IH2512合约价格3042.80，涨跌幅0.34%，贴水-1.50点等 [4] 期货市场基差与价差 - 呈现上证50和中证500基差与价差的历史数据图表 [7][10] 现货市场涨跌幅 - 展示重要指数、风格指数、行业指数的日涨跌幅，如上证50涨跌幅0.32%，300周期指数涨跌幅-0.33%，家用电器（申万）涨跌幅1.22%等 [13][16][20] 市场结构 - AH股折溢价展示恒生AH溢价指数历史数据图表；市盈率PE展示上证50、沪深300、中证500和创业板指市盈率历史数据图表；市净率PB展示上证50、沪深300、中证500和创业板指市净率历史数据图表 [23][26][28] 市场资金面 - 股市资金流入展示A股资金净流入与沪深300历史数据图表；两融余额展示两融余额与沪深300历史数据图表；沪深股通展示沪深股通净流入历史数据图表；资金成本展示SHIBOR隔夜、一周、两周历史数据图表 [30][32][34][40] 市场情绪 - 成交活跃度展示上证50、沪深300、中证500、创业板换手率历史数据图表；公募混合型基金仓位展示相关历史数据图表 [43][46][48] 其他指标 - 期指股息率与十年期国债收益率展示沪深300、上证50、中证500、十年期国债收益率、中证1000历史数据图表；人民币汇率展示美元兑人民币汇率历史数据图表 [52][54]

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]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 目前沪指在4000关口拉锯，受美国两党将结束关门利好，全球股市反弹，国内板块热点轮动，整体震荡偏强，但操作上建议逢高适当减仓 [4] 各部分总结 期指早评 - 基本面受美国两党将结束关门利好，全球股市反弹，昨日消费和化工等板块领涨，科技回调，港股反弹，市场热点增加，沪指站上4000关口，整体中性 [3] - 资金方面融资余额24755亿元，减少50亿元，偏空 [3] - 基差上IH2512升水0.14点，IF2512贴水23.05点，中性；IC2512贴水108点，IM2512贴水142.25点，偏空 [3] - 盘面表现为IH>IC>IF>IM，IM在20日均线上方，偏多；IH、IF、IC在20日均线下方，偏空 [3] - 主力持仓方面IF主力多减，IH主力多增，IC主力多减，偏多 [4] 股指期货升贴水 - 上证50不同合约有不同升贴水情况，如IH2511升水0.94点，IH2512升水0.14点等 [5] - 沪深300不同合约也有不同升贴水情况，如IF2511贴水8.85点，IF2512贴水23.05点等 [5] - 中证500不同合约同样有不同升贴水情况，如IC2511贴水41点，IC2512贴水108点等 [5] - 中证1000不同合约升贴水情况，如IM2511贴水54.45点，IM2512贴水142.25点等 [5] 市场各方面表现 - 现货市场重要指数日涨跌幅不同，如上证指数涨幅0.53%，上证50涨幅0.51%等 [13] - 现货市场风格指数日涨跌幅有差异，如300周期涨幅0.11%，300非周涨幅0.77%等 [16] - 市场结构方面，恒生AH溢价指数有一定走势；上证50、沪深300、中证500和创业板指的市盈率PE和市净率PB有各自变化趋势 [22][24][26] - 市场资金面，股市资金流入、两融余额、沪深股通净流入、解禁、资金成本等有相应数据和走势 [28][30][32][35][38] - 市场情绪方面，上证50、沪深300、中证500和创业板指换手率（自由流通市值）有不同表现；公募混合型基金仓位有相应情况 [41][43][44][46][47] - 其他方面，期指股息率与十年期国债收益率有走势；人民币汇率（美元兑人民币汇率）有变化；新增开户数与上证指数有跟踪；股票型、混合型、债券型基金新成立规模有变化 [50][52][54][56][58][60]

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[11][39]** - **模型构建思路**：为了准确计算股指期货的升贴水幅度，需要精确估计指数成分股分红导致的指数点位自然滑落，该模型通过对分红点位测算的各个部分进行精细化处理来实现这一目标[11][39] - **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期间，指数成分股分红带来的点数影响[39] 具体计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中要求个股除权除息日τ满足 t < τ ≤ T[39] 模型构建流程包括以下步骤[40][42]： - 获取指数成分股及其日度权重数据 - 对每只成分股进行分红判断：若已公布分红金额，则继续判断是否公布除息日；若未公布分红金额，则需要对其分红金额进行估计 - 分红金额估计可分解为对净利润的估计和对股息支付率的估计两步 - 最后对除息日进行估计 **2.模型子模块：成分股权重精确计算模型[45][46]** - **模型构建思路**：为了精细刻画个股分红对指数的影响，需要对成分股权重进行日度修正，从非精确估算到精确获取[45] - **模型具体构建过程**：采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据来保证准确性[46] 对于权重估算，假设当前日期为t日，指数公司最近一次公布成分股权重的日期为t₀，该日成分股n的权重为w_n0，t到t₀期间个股n的非复权涨跌幅为r_n，则当前日期个股的权重表示为： $$W_{n,t} = \frac{w_{i0} \times (1 + r_{n})}{\sum_{i=1}^{N} w_{i0} \times (1 + r_{n})}$$[45] **3.模型子模块：净利润预测模型[47][50]** - **模型构建思路**：基于历史净利润分布进行动态预测，将上市公司分为盈利分布稳定和盈利分布不稳定两类分别处理[50] - **模型具体构建过程**：分红金额 = 净利润 × 股息支付率[47] 对于已公布年报、快报或业绩预告数据的公司，直接采用已公布的归母净利润数据（业绩预告数据取上下限均值）[48] 对于未披露相关报告的公司： - 根据季度盈利分布情况将公司分为盈利分布稳定和盈利分布不稳定两类 - 盈利分布稳定的公司按照历史盈利分布规律进行预测 - 盈利分布不稳定的公司使用上年同期盈利作为预测值[50] **4.模型子模块：股息支付率预测模型[51][53]** - **模型构建思路**：基于企业经营稳定性假设，采用历史股息支付率数据来预测本年股息支付率[51] - **模型具体构建过程**： - 若公司去年分红，则以去年股息支付率作为今年预测值 - 若公司去年不分红，则以最近3年股息支付率平均作为预测值 - 若公司过去从未分红，则默认今年不分红 - 当预期股息支付率大于100%时，进行截尾处理[53] **5.模型子模块：除息日预测模型[51][56]** - **模型构建思路**：基于历史间隔天数稳定性的线性外推法来预测除息日[51] - **模型具体构建过程**： - 若公司已公布分红除息日，直接采用公布值 - 若未公布分红预案，判断去年或前年是否分红，采用历史分红日期作为估计 - 若已公布分红预案，根据所处阶段（预案或决案）判断历史间隔天数的稳定性，采用线性外推法 - 设置默认日期规则：7月底前设为7月31日，7月22日-8月21日设为8月31日，其他设为9月30日[56] 模型的回测效果 **1.股指分红点位测算模型[61]** - 对上证50指数和沪深300指数全年预测准确度较高，误差基本在5个点左右 - 对中证500指数的预测误差稍大，基本稳定在10个点左右 - 对三类股指期货合约（上证50、沪深300、中证500）都具有较好的预测准确性 - 上证50和沪深300股指期货的预测效果最好，中证500股指期货的偏离度稍大 量化因子与构建方式 **1.因子名称：股息率因子[14][16]** - **因子构建思路**：通过计算个股分红金额与市值的比率，反映公司的分红回报水平[14] - **因子具体构建过程**：已实现股息率与剩余股息率的计算方法为统计指数成分股中已现金分红和尚未现金分红的公司情况[16] 具体对于各指数的计算结果显示： - 上证50指数已实现股息率为2.46%，剩余股息率0.23% - 沪深300指数已实现股息率为1.96%，剩余股息率0.20% - 中证500指数已实现股息率为1.21%，剩余股息率0.07% - 中证1000指数已实现股息率为0.92%，剩余股息率0.04%[3][16] **2.因子名称：行业股息率因子[2][14]** - **因子构建思路**：按行业分类统计已披露分红预案个股的股息率，识别高股息行业[2] - **因子具体构建过程**：对各行业已公布分红预案的股票股息率进行中位数统计[14] 结果显示煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三[2][14] 因子的回测效果 **1.股息率因子[3][16]** - 上证50指数：已实现股息率2.46%，剩余股息率0.23% - 沪深300指数：已实现股息率1.96%，剩余股息率0.20% - 中证500指数：已实现股息率1.21%，剩余股息率0.07% - 中证1000指数：已实现股息率0.92%，剩余股息率0.04% **2.行业股息率因子[2][14]** - 煤炭行业：股息率排名第一 - 银行行业：股息率排名第二 - 钢铁行业：股息率排名第三

成分股分红进度 - 截至2025年10月29日，上证50指数中有3家公司不分红，其余公司均未进入预案、决案、实施或已完成分红阶段 [1] - 截至2025年10月29日，沪深300指数中有20家公司不分红，其余公司均未进入预案、决案、实施或已完成分红阶段 [1] - 截至2025年10月29日，中证500指数中有46家公司不分红，其余公司均未进入预案、决案、实施或已完成分红阶段 [1] - 截至2025年10月29日，中证1000指数中有138家公司不分红，其余公司均未进入预案、决案、实施或已完成分红阶段 [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 [4] 指数股息率水平 - 截至2025年10月29日，上证50指数已实现股息率为2.45%，剩余股息率为0.10% [7] - 截至2025年10月29日，沪深300指数已实现股息率为1.96%，剩余股息率为0.11% [7] - 截至2025年10月29日，中证500指数已实现股息率为1.20%，剩余股息率为0.05% [7] - 截至2025年10月29日，中证1000指数已实现股息率为0.92%，剩余股息率为0.04% [7] 股指期货升贴水情况 - 截至2025年10月29日，IH主力合约年化升水1.93%，IF主力合约年化贴水0.96%，IC主力合约年化贴水8.26%，IM主力合约年化贴水10.23% [1] - 股指期货的贴水幅度随标的指数覆盖的市值区间变小而加深 [11] - 当前IH主力合约升贴水处于历史64%分位点，IF主力合约处于历史46%分位点，IC主力合约处于历史30%分位点，IM主力合约处于历史21%分位点 [12] 分红点位测算方法 - 股指期货合约跟踪价格指数，成分股分红除息会导致指数点位自然滑落，准确估计分红点位对分析期货升贴水至关重要 [23] - 测算指数分红点位的核心指标包括成分股权重、成分股分红金额、成分股总市值和指数收盘价 [25] - 采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据来保证成分股权重估算的准确性，避免因成分股调整、解禁等行为产生偏差 [27] - 对分红金额的估计转化为对个股净利润与股息支付率的估计，若公司已披露分红方案则直接采用，否则进行预测 [28] - 分红金额的计算公式为：分红金额 = 净利润 × 股息支付率 [29] - 对于未披露利润数据的公司，基于历史净利润分布进行动态预测，将公司分为盈利分布稳定和不稳定两类分别处理 [30] - 股息支付率的预测方法为：若公司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支付率，若从未分红则默认今年不分红 [33] - 除息日预测采用基于历史间隔天数稳定性的线性外推法，并结合预案公告日或股东大会公告日进行估算 [36] 模型预测准确度 - 模型对上证50指数和沪深300指数全年股息点的预测误差基本在5个点以内，对中证500指数的预测误差基本稳定在10个点左右 [38] - 模型对上证50、沪深300及中证500股指期货当月主力合约的股息点预测具有较好的准确性，其中对上证50和沪深300合约的预测效果最佳 [39]

根据研报内容，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**[11][39] * **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下跌幅度，以更准确地计算期货合约的升贴水情况[11][39] * **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，指数所有成分股分红所导致的点位下降总和[39] 具体流程如下[40][42]： * **步骤1**：获取指数成分股及其精确的日度权重[45][46] * **步骤2**：对每只成分股，判断其是否已公布分红金额[42] * 若已公布分红金额，则使用公布值，并判断是否已公布除息日；若未公布，则预测其除息日[42] * 若未公布分红金额，则需要预测其分红金额，公式为：`分红金额 = 净利润 × 股息支付率`[47] 预测过程包括： * **净利润预测**：采用基于历史净利润分布的动态预测法[47][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）；若未披露，则根据其历史季度盈利分布稳定性进行分类预测[48][50] * **股息支付率预测**：[51][53] * 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年股息支付率平均值 * 若从未分红，则默认今年不分红 * 若预测值大于100%，则进行截尾处理 * **步骤3**：预测除息日[42][51] 若公司已公布除息日，则直接采用；否则： * 若已公布分红预案，则根据其所处分红阶段（预案或决案），利用历史从预案公告日/股东大会公告日到除息日的间隔天数的稳定性进行线性外推预测[51][56] * 若未公布分红预案，则参考去年或前年的分红日期进行预测，并判断其合理性（如预测日期是否在当前日期之前或太近）[56] * 若上述方法不适用，则采用默认日期（根据历史经验，大部分公司在7月底前分红，默认日期设为7月31日、8月31日或9月30日）[56] * **步骤4**：汇总计算指数分红点数。最终指数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，求和针对所有除息日在 t 和 T 之间（t < 除息日 ≤ T）的成分股进行[39] * **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基本稳定[61] 对于股指期货分红点位的预测也具有较好的准确性[61] 2. **因子名称：股息率因子**[2][14] * **因子构建思路**：通过计算个股的股息率（预案分红金额与当前总市值的比率），来衡量公司的分红回报水平，并用于比较不同行业或公司的分红吸引力[2][14] * **因子具体构建过程**：因子计算公式为： `股息率 = 预案分红金额 / 当前总市值`[14] * **因子评价**：研报指出，煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名靠前，表明这些行业在当时具有较高的分红吸引力[2][14] 3. **因子名称：已实现股息率与剩余股息率**[3][16] * **因子构建思路**：将指数的全年总股息率拆分为已经发生的（已实现）和尚未发生的（剩余）两部分，以动态跟踪指数的分红进程和预期回报[16] * **因子具体构建过程**： * **已实现股息率**：计算指数中今年已经完成现金分红的公司所产生的股息率总和[16] * **剩余股息率**：计算指数中今年尚未进行现金分红的公司其预测股息率的总和[16] 具体而言，若指数中已分红公司数量为N1，未分红公司数量为N2，则[16]： `已实现股息率 = Σ(已分红公司的股息率)` `剩余股息率 = Σ(未分红公司的预测股息率)` 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**[61] * 2023年及2024年，对上证50指数和沪深300指数全年分红点位的预测误差基本在5个点以内 * 2023年及2024年，对中证500指数全年分红点位的预测误差基本在10个点左右 * 2023年及2024年，对上证50、沪深300、中证500股指期货主力合约存续期内分红点位的预测与实际值较为接近，显示模型对期货合约具有良好的预测准确性，其中对上证50和沪深300合约的效果最好 因子的回测效果 1. **股息率因子**[2] * 截至2025年10月29日，各行业已公布分红预案的股票股息率中位数显示，煤炭、银行、钢铁行业排名前三 2. **已实现股息率与剩余股息率**[3][16] * 截至2025年10月29日： * 上证50指数：已实现股息率 2.45%，剩余股息率 0.10% * 沪深300指数：已实现股息率 1.96%，剩余股息率 0.11% * 中证500指数：已实现股息率 1.20%，剩余股息率 0.05% * 中证1000指数：已实现股息率 0.92%，剩余股息率 0.04%

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. 股指分红点位测算模型** - **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，因指数成分股分红除息导致的指数点位自然滑落，从而更准确地计算期货合约的升贴水幅度[12][39] - **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，指数所有成分股的分红对指数点位的总影响。具体计算公式如下： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \left( \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价 \right)$$ 其中，求和针对所有满足条件（当前日期 t < 除息日 ≤ 合约到期日 T）的成分股进行[39]。构建流程主要包括以下几个精细化处理步骤[40][42]： 1. **数据获取与权重计算**：获取指数成分股及其日度权重。研报强调采用中证指数公司每日披露的精确日度收盘权重数据，以替代传统的基于上期权重和涨跌幅的估算方法（$$W_{n,t}={\frac{w_{i0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{n})}}$$），确保权重的准确性[45][46] 2. **分红金额确定**：若公司已公布分红金额，则直接采用；若未公布，则需进行预测。预测方法是将分红金额分解为净利润与股息支付率的乘积进行估计：`分红金额 = 净利润 × 股息支付率`[42][47] 3. **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，则根据其历史季度盈利分布的稳定性进行分类预测：对于盈利稳定的公司，按其历史分布规律预测；对于盈利不稳定的公司，使用其上年度同期利润作为预测值[48][50] 4. **股息支付率预测**：采用历史数据替代。若公司去年分红，则用去年股息支付率；若去年不分红，则用最近三年平均股息支付率；若从未分红，则默认今年不分红；对预测值大于100%的情况进行截尾处理[51][53] 5. **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；若未公布，则根据公司是否已公布分红预案、所处阶段（预案/决案）以及历史从预案公告日/股东大会公告日到除息日的间隔天数的稳定性，选择使用线性外推或直接采用历史分红日期；若无可靠历史参考，则根据大多数公司在7月底前分红的现象，设置默认日期（如7月31日、8月31日等）[51][56] **2. 已实现及剩余股息率计算模型** - **模型构建思路**：该模型用于分别计算指数在本年度已经实现的股息率以及未来尚待实现的股息率，以评估指数的分红进度和预期收益[17] - **模型具体构建过程**：模型将指数成分股分为已分红和待分红两组，分别计算其股息率并按权重加总。 - 全年已实现股息率计算公式： $$全年已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \left( \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 其中，N1 表示今年已现金分红的公司数量[17] - 全年剩余股息率计算公式： $$全年剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N2} \left( \frac{个股待分红金额}{个股总市值} \times 个股权重 \right)$$ 其中，N2 表示尚未现金分红的公司数量[17] 模型的回测效果 **1. 股指分红点位测算模型** - **预测准确度（2023年）**：模型对上证50指数和沪深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稳定在10个点左右[61] - **预测准确度（2024年）**：模型对上证50指数和沪深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稳定在10个点左右[61] - **股指期货预测效果**：模型对上证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较为接近，其中上证50和沪深300股指期货的预测效果最好，中证500股指期货的偏离度稍大[61] **2. 已实现及剩余股息率计算模型** - **截至2025年10月22日的计算结果**： - 上证50指数：已实现股息率为2.26%，剩余股息率为0.29%[3][17] - 沪深300指数：已实现股息率为1.86%，剩余股息率为0.20%[3][17] - 中证500指数：已实现股息率为1.17%，剩余股息率为0.06%[3][17] - 中证1000指数：已实现股息率为0.91%，剩余股息率为0.03%[3][17] 量化因子与构建方式 **1. 行业股息率因子** - **因子构建思路**：通过统计各行业内已披露分红预案的个股的股息率，比较不同行业的股息回报水平[2][15] - **因子具体构建过程**：计算各行业内已公布分红预案的股票的当前股息率（预案分红金额/当前总市值），并取该行业所有股票股息率的中位数作为该行业的代表值[15][16] 因子的回测效果 **1. 行业股息率因子** - **测试结果（截至报告时）**：各行业已公布分红预案股票的股息率中位数排名显示，煤炭、银行和钢铁行业的股息率排名前三[2][15][16]