根据提供的研报内容，以下是关于量化模型和因子的总结。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：高股息因子** [17] * **因子构建思路**：高股息策略的核心逻辑从投资者需求、企业基本面和估值体系三个维度展开。该策略通过筛选分红水平稳定且股息率较高的上市公司，以获取稳定的现金流收益，并利用其防御属性控制组合波动。[17] * **因子具体构建过程**：报告中重点分析的中证国新港股通央企红利指数即是对高股息因子的具体应用。该指数的编制过程体现了高股息因子的构建逻辑：[57] 1. **样本空间**：中证港股通综合指数样本。 2. **流动性筛选**：计算每月的日换手率中位数作为月换手率，剔除过去12个月或过去3个月平均月换手率不足0.1%的证券，除非该证券过去一年日均成交金额大于5000万港元。 3. **选样方法**： * 选取属于国务院国资委央企名录，以及实际控制权或第一大股东归属于国务院国资委的上市公司证券。 * 在上述证券中，选取金融、房地产行业中过去一年日均总市值排名第一的证券及其他行业的全部证券作为待选证券。 * 在上述待选证券中，选取过去三年连续分红且过去三年股利支付率的均值和过去一年股利支付率均大于0且小于1的上市公司证券作为待选样本。 * 在上述待选样本中，按照过去三年平均股息率由高到低排名，选取排名靠前的50只证券作为指数样本。 * **因子评价**：该策略通过构建分红收益机制，在控制组合波动性的基础上，同时增强了投资组合的长期稳健性，具备“攻守兼备”的特性。[17][29] 2. **因子名称：股息率 (测算股息率)** [72] * **因子构建思路**：由于部分指数发布时间较晚，缺乏官方历史股息率数据，报告采用测算股息率来评估指数的分红水平。[72] * **因子具体构建过程**：测算股息率通过计算指数全收益指数与价格指数之间的年化收益率差值得到。具体公式如下：[72] $$测算股息率 = 全收益指数年化收益率 - 价格指数年化收益率$$ 该公式的本质是，全收益指数包含了成份股的分红再投资收益，其与价格指数的收益差可以近似代表股息收益。 因子的回测效果 1. **高股息因子 (以中证国新港股通央企红利指数为代表)** [38][40][73][86] * 年化波动率 (2025年*): 18.00% [38] * 年化波动率 (2024年): 24.43% [38] * 年化波动率 (2023年): 18.86% [38] * 年化波动率 (2022年): 24.09% [38] * 年化波动率 (2021年): 19.77% [38] * 年化波动率 (2020年): 25.64% [38] * 年化波动率 (2019年): 13.82% [38] * 年化波动率 (2018年): 18.95% [38] * 年化波动率 (全区间 2016.12.30-2025.11.24): 20.00% [38] * 年化收益率 (2025年*): 17.27% (价格指数), 26.83% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2024年): 25.11% (价格指数), 33.68% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2023年): 8.93% (价格指数), 17.10% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2022年): -1.70% (价格指数), 7.67% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2021年): 19.03% (价格指数), 27.52% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2020年): -18.20% (价格指数), -13.49% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2019年): -8.84% (价格指数), -4.96% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (2018年): -7.36% (价格指数), -3.42% (全收益指数) [40] * 年化收益率 (全区间 2016.12.30-2025.11.24): 3.35% (价格指数), 10.04% (全收益指数) [40] * 测算股息率 (2025年*): 9.57% [73] * 测算股息率 (2024年): 8.57% [73] * 测算股息率 (2023年): 8.17% [73] * 测算股息率 (2022年): 9.37% [73] * 测算股息率 (2021年): 8.50% [73] * 测算股息率 (2020年): 4.70% [73] * 测算股息率 (2019年): 3.89% [73] * 测算股息率 (2018年): 3.94% [73] 2. **股息率因子 (港股市场整体)** [36] * 近12月股息率最小值: 0.09% * 近12月股息率25%分位数: 2.48% * 近12月股息率中位数: 4.65% * 近12月股息率75%分位数: 6.77% * 近12月股息率最大值: 281.71% * 近12月股息率平均值: 6.06% 量化模型与构建方式 1. **模型名称：中证国新港股通央企红利指数编制模型** [55][57] * **模型构建思路**：该指数旨在从港股通范围内选取国务院国资委央企名录中分红水平稳定且股息率较高的上市公司证券作为指数样本，以反映港股通范围内股息率较高的央企上市公司证券的整体表现。[55] * **模型具体构建过程**：模型的构建过程即上述高股息因子的具体构建过程，详见“高股息因子”部分。[57] 模型的回测效果 1. **中证国新港股通央企红利指数编制模型** [80][86] * 累计收益 (全收益指数, 2016.12.30-2025.11.24): 140.08% [80] * 年化波动率 (全收益指数, 2025年*): 17.83% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2024年): 24.23% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2023年): 18.16% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2022年): 23.33% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2021年): 19.14% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2020年): 24.94% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2019年): 13.46% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 2018年): 18.33% [86] * 年化波动率 (全收益指数, 全区间 2016.12.30-2025.11.24): 19.47% [86] **说明**：报告中未涉及基于某一基准模型或因子衍生出来的其他独立模型或因子。报告核心内容为对现有指数（特别是中证国新港股通央企红利指数）及其背后投资逻辑（高股息策略）的分析，并未提出新的量化模型或因子构建方法。报告中的“测算股息率”是一种数据计算方法，用于评估指数分红属性。

港股市场近期表现与展望 - 2025年以来港股整体涨幅在全球主要市场居前 [1] - 预计12月港股将延续宽幅震荡格局 [1] 支撑港股市场的核心因素 - 美联储12月大概率继续降息，将推动香港跟随降息，利好市场流动性 [1] - 中美利差缩小将推升人民币资产估值，助力港股估值中枢上行 [1] - 国内“十五五”规划逐步清晰改善基本面，有望提升港股中资企业盈利预期 [1] 港股长期前景与关注领域 - 2026年作为“十五五”开局年，新质生产力相关领域发展及中美贸易缓和将支撑港股韧性 [1] - 建议关注高股息等红利板块 [1] 红利港股ETF（159331）产品特征 - 该ETF跟踪港股通高股息指数（930914） [1] - 指数从符合港股通条件的证券中选取30只流动性良好、连续分红且股息率较高的股票作为样本 [1] - 指数采用股息率加权方式编制 [1] - 成分股整体呈现大市值风格特征 [1] - 行业配置主要集中于银行、交通运输及石油石化等领域 [1] - 该指数旨在反映港股市场中具有高分红、低估值特性的上市公司证券的整体表现 [1]

11月市场回顾与高股息板块表现 - 11月市场风险偏好中枢继续回落，全A ERP位于过去滚动5年均值附近 [1] - 高股息板块整体表现相对走强，其中银行、石油石化行业本月表现相对较优 [1] - 高股息板块防御属性凸显，受海外AI叙事争论、流动性收紧及地缘扰动影响，成为资金“避风港” [2] - 中证红利股息率与10年国债收益率差值位于2018年以来的历史中枢附近，较今年二季度高点显著回落 [2] 12月市场展望与高股息策略 - 市场风险偏好或有修复，海外美债长端利率及美元指数回落，对立资产前期调整较为充分 [1] - 高股息板块配置价值较11月边际回落，配置上建议关注“反内卷”相关周期型高股息及部分潜力型高股息品种 [1] - 高股息资产配置性价比短期有所回落，量化信号体系由看多转向看平 [3] - 险资红利策略进入2.0阶段，需兼顾高股息率与性价比，告别“买买买”的1.0阶段 [3][4] 行业配置建议 - 周期型高股息：关注“反内卷”相关的煤炭、化工、石油石化等行业 [3] - 潜力型高股息：关注铁路公路、食品加工、环保、建材等行业 [3] - 银行：11月1年期与5年期以上LPR分别为3.0%、3.5%，连续第六个月维持不变，有利于呵护银行息差 [6] - 必选消费：龙头公司分红率不断提升，具备股息率打底、长期成长性较高、低估值弹性的三重优势 [6] - 石油化工：原油价格回落至中长期中枢，天然气、化工、炼油副产品硫磺等业务因增量降本及周期改善进入向上趋势 [8] 其他行业观点 - 电力：煤价回升对2026年年度长协电价谈判或有积极影响，推荐电价下行风险相对更小的公司 [5] - 电信：经营效率提升、资本开支下降趋势延续，云业务有望受益于国内AI应用发展 [7] - 建筑建材：两个“5000亿”积极政策落地，10月建筑央企新签订单普遍小幅回暖，有望推动26Q1基建投资靠前发力 [7] - 地产：香港地产复苏趋势清晰，预计2026年住宅市场或延续量价齐升趋势，港资房企PB估值仍有约40%修复空间 [6]

高股息策略核心驱动因素 - 未来高股息策略仍具备拓展空间 [1] - 核心受券商战略转型和资本市场改革两大需求驱动 [1] 券商战略转型需求 - 低利率环境下配置高股息资产可兼顾自营收益与风险控制 [1] - 该策略已成为行业共识 [1] 资本市场改革驱动 - 中长期资金入市政策助力券商扩大高股息资产配置规模 [1] - 央行互换便利工具为券商扩大配置提供支持 [1]

港股央企红利ETF市场表现 - 港股央企红利ETF（513910）今日午间收盘成交额达4.06亿元，位列同类ETF第一 [1] - 该ETF是跟踪中证港股通央企红利指数（931233.CSI）规模最大的产品，持续吸引资金关注 [1] 指数成分股分红动态 - 指数成分股近期密集进入分红实施阶段 [1] - 中国银行分红预案为每股派现0.1094元，除净日为2025年12月2日，派息日为2026年1月23日 [1] - 建设银行分红预案为每股派现0.1858元，除净日为2025年12月3日，派息日为2026年1月26日 [1] 指数特征与市场吸引力 - 中证港股通央企红利指数聚焦港股通范围内由中央企业实际控制、分红稳定且股息率较高的50家上市公司 [1] - 截至11月28日，该指数近一年股息率达5.66% [1] - 该股息率显著高于同期10年期国债收益率（3.81%）[1] - 市场对高股息资产的配置需求凸显 [1]

市场表现 - 今日大盘冲高回落，创业板指翻绿，银行等高股息板块表现出较强韧性 [1] - 截至14:20，恒生港股通高股息低波动指数上涨0.1% [1] - 恒生红利低波ETF（159545）盘中净申购近1亿份，本周前三个交易日合计资金流入超5亿元 [1] 投资策略分析 - 港股通高股息板块在当前市场环境下具备防御属性 [1] - 经济数据走弱、美元指数走强导致市场风险偏好下降时，高股息策略更受资金青睐 [1] - 若后续经济刺激政策加码，部分高股息周期行业可能进一步受益于盈利修复预期 [1] 指数与产品构成 - 恒生港股通高股息低波动指数由港股通范围内50只流动性较好、连续分红、红利支付率适中且波动率较低的股票组成 [1] - 指数成分中，能源、金融、公用事业行业合计占比超55% [1] - 指数当前股息率约5.8% [1] 相关ETF产品 - 易方达基金旗下红利ETF易方达（515180）、红利低波动ETF（563020）、红利价值ETF（563700）等红利类ETF均实行0.15%/年的管理费率 [1]

港股通高股息板块市场表现 - 港股通高股息板块在当前市场环境下具备防御属性，在经济数据走弱、美元指数走强导致市场风险偏好下降时更受资金青睐 [1] - 银行等传统高股息板块在市场震荡期成为资金避险首选，主要因其稳定的分红能力和较低的估值水平 [1] - 顺周期板块如能源、公用事业等因盈利稳定性和较高股息率吸引配置需求 [1] - 若后续经济刺激政策加码，部分高股息周期行业可能进一步受益于盈利修复预期 [1] 红利港股ETF（159331）产品特征 - 红利港股ETF跟踪港股通高股息指数（930914），该指数从港股通范围内筛选出连续分红、流动性良好且股息率突出的30只证券作为成分股 [1] - 指数重点覆盖金融、能源及工业等传统高分红行业，集中体现港股市场高股息、低估值板块的整体表现特征 [1] - 该ETF已连续分红15个月，具备“可月月评估分红”的特点 [1]

港股通高股息板块的市场环境与策略属性 - 在当前市场环境下，港股通高股息板块具备防御属性，尤其在经济数据走弱、美元指数走强导致市场风险偏好下降时，高股息策略更受资金青睐 [1] - 随着市场进入政策观察期，若后续经济刺激政策加码，部分高股息周期行业可能进一步受益于盈利修复预期 [1] 高股息板块的行业表现与资金流向 - 从行业表现来看，银行等传统高股息板块在市场震荡期成为资金避险首选，主要因其稳定的分红能力和较低的估值水平 [1] - 顺周期板块如能源、公用事业等也因盈利稳定性和较高股息率吸引配置需求 [1] 红利港股ETF及其跟踪指数 - 红利港股ETF（159331）跟踪的是港股通高股息指数（930914） [1] - 该指数从港股通范围内筛选连续3年分红且过去1年股息率排名前50%的30只证券作为成分股，采用股息率加权计算 [1] - 指数聚焦于银行、能源等具备稳定分红特征的传统行业，通过纯粹红利策略反映高股息投资标的的整体表现 [1]

国有大行股价表现 - 近期国有大行股价集体走强，中国银行股价一度涨超2%并续创历史新高，工商银行股价也创出新高点，建设银行股价逼近年中历史高点，农业银行更走出一波“14连阳”行情 [1] - 国有大行作为金融系统“压舱石”的重要定位，其“确定性”价值正迎来市场的全面重估 [1] 高股息策略吸引力 - 国有大行陆续启动中期分红，计划12月上旬派息，较2024年有所提前，推动分红行情加速 [2] - 工农中建四大行百亿元分红在路上，六大行合计派现2046.57亿元，约占全部上市银行中期分红总额近80% [2] - 随着广谱利率下降，保险资金、基金理财“固收+”等追求绝对收益的资金更青睐银行股这类稳定的高股息品种 [2] - 居民资产配置意愿转向“向权益要收益”，转配红利型权益类资产的意愿大幅提升 [2] 稳健经营与财务表现 - 六大行前三季度合计盈利1.07万亿元，净利润全部实现正增长，其中工行、建行、中行利润增速环比二季度由负转正 [3] - 国有大行营收利润增速自2022年以来首次出现“双正”，业绩展现韧性 [3] - 国有大行具备资产质量更稳健、负债成本优势明显、政策协同能力突出三重优势 [3] - 国有大行在净息差收窄背景下走强，反映出市场更看重资产质量稳健性，而非短期盈利波动 [3] - 国有大行多元化的收入结构，特别是非息收入占比持续提升，在一定程度上对冲了息差收窄压力 [4] 行业地位与规模效应 - 大型商业银行总资产从2020年一季度的124.03万亿元增至2023年三季度末的208.15万亿元，增长近70%，占全行业比重达43.9% [5] - “压舱石”级的规模效应使国有大行在信贷投放等领域具备议价能力 [4] - 大行凭借广泛的网点布局及全市场最优质的对公零售客户基础，筑起“提质保量”的“护城河” [6] 估值修复与市场预期 - 大行股价涨势本质上是市场对其“确定性”的重新定价 [6] - 大行此前长期“破净”，从估值角度看存在客观的修复空间 [6] - 当前银行股估值修复在很大程度上反映了市场对大行资产质量信心的恢复 [6] - 市场“用脚投票”体现出避险与价值回归的双重诉求 [6]

国有大行股价表现 - 近期国有大行股价轮番上涨，中国银行股价一度涨超2%续创历史新高，工商银行股价也创出新高点，建设银行股价逼近年中历史高点，农业银行走出一波“14连阳”行情[1] 股价上涨驱动因素：高股息吸引力 - 国有大行陆续启动中期分红，计划12月上旬派息，较2024年有所提前，推动中期分红行情加速到来[2] - 工农中建四大行百亿元分红在路上，六大行合计派现2046.57亿元，约占全部上市银行中期分红总额近80%[2] - 广谱利率下降背景下，保险资金、基金理财“固收+”等追求绝对收益的资金更青睐银行股稳定的高股息品种[2] - 居民资产正在“换锚”，“向权益要收益”配置意愿提升，转配红利型权益类资产[2] 股价上涨驱动因素：稳健经营优势 - 六大行前三季度合计盈利1.07万亿元，净利润全部实现正增长，工行、建行、中行利润增速环比二季度由负转正，为2022年以来国有大行营收利润增速首次出现“双正”[3] - 国有大行具备三重优势：资产质量更稳健，客户结构以央企、大型民企为主抗压性强；负债成本优势明显，储蓄存款占比高、成本低；政策协同能力突出，在支持实体经济等方面易获政策支持[3] - 本轮国有大行走强出现在净息差收窄背景下，反映出市场更看重资产质量稳健性而非短期盈利波动[3] - 国有大行“压舱石”级规模效应使其在信贷投放等领域具备议价能力，多元化收入结构特别是非息收入占比提升对冲了息差收窄压力[4] 市场价值重估逻辑 - 大型商业银行总资产从2020年一季度的124.03万亿元增至2023年三季度末的208.15万亿元，增长近70%，占全行业比重达43.9%[6] - 大行股价涨势本质上是市场对其“确定性”的重新定价，在“十五五”时期有确定性优势[6] - 大行凭借广泛网点布局及全市场最优质客户基础，筑起“提质保量”的“护城河”，估值修复反映市场对资产质量信心恢复[6] - 大行此前长期“破净”，估值修复空间客观存在，市场“用脚投票”体现避险与价值回归双重诉求[6]