2025.06. 16 6大跨市场指数合计换187只样本 此次调样，沪深300指数更换7只样本，软通动力、中航成飞等调入指数；中证500指数更换50只样 本，恒玄科技、百济神州等调入指数；中证1000指数更换100只样本，万辰集团、思瑞浦等调入指 数；中证A50指数更换4只样本，北方稀土、东鹏饮料等调入指数；中证A100指数更换5只样本，中 国重工、沪电股份等调入指数；中证A500指数更换21只样本，润泽科技、恒玄科技等调入指数。可 见，6大跨市场指数合计更换187只样本。 | 调出名单 | | 调入名单 | | | --- | --- | --- | --- | | 1 = = = = = | ST It h the | ST 32 11 77 | ** 11 4 16 | 本文字数：1450，阅读时长大约2分钟 A股系列指数调样，今日生效！ 根据此前消息，6月16日为A股系列指数定期例行调整的生效日。这次调样的指数包括上证50、上证 180、上证380、科创50等沪市指数，深证成指、创业板指、深证100等深市指数以及沪深300、中证 500、中证1000、中证A50、中证A100、中证A500等跨市场指数 ...

银行板块市场表现 - 端午假期后首个交易日银行AH股集体走强，沪农商行涨停带动城农商行和股份行齐涨，多股股价创下新高 [1] - 银行板块当日大涨1.98%，位列申万一级行业第四，主力资金净流入额仅次于医药生物和传媒板块 [3] - A股42家上市银行中41只飘红，18只涨幅超2%，沪农商行涨停，渝农商行涨6.76%，青岛银行涨5.21% [3] - 港股内银股表现强劲，中信银行涨5.74%，重庆农村商业银行涨5.12%，民生银行涨超4% [3] 指数调整影响 - 沪农商行入选沪深300与上证180指数，渝农商行首次纳入沪深300指数，刺激市场炒作情绪 [4] - 指数调样受关注因挂钩ETF规模大（沪深300ETF规模1.04万亿元）、市场代表性强、是主动基金业绩标尺 [4] - 调入成份股或有增量被动资金流入预期，监管对主要指数成份股有市值管理强制性要求 [5] 银行板块长期趋势 - 银行板块A股市值达10.06万亿元，年初至今整体涨近10%，青岛银行、渝农商行涨幅超30% [7] - 2022年10月以来中证银行指数涨55%，同期上证指数涨不足16%，银行板块市值增量超4万亿元 [7] - 2015年牛市高点至今银行指数涨61%，排名第二，因估值低和长期分红带来可观复利 [8] - 公募基金银行股持仓整体下降但股份行+城商行仓位占比提升，板块仍处低配状态 [8] 资金驱动因素 - 公募基金改革推动偏股型基金或增配权重股，险资举牌银行H股（如邮储银行、招商银行等） [9] - 低利率环境下27只银行股股息率超4%，华夏银行、平安银行超5%，港股股息率更具优势 [11] - 四大行股息率4.23%，较国债和城投债利差处于历史中高位，估值修复空间达2.5%-16.7% [11] 估值与投资逻辑 - A股上市银行仅招商银行PB超1倍，成都银行、杭州银行PB接近1倍，2家银行PB不足0.4倍 [12] - 优质银行PB有望修复至1倍以上，建议关注高股息国有大行和区域景气度高的银行股 [13]

银行板块节后表现 - 端午假期后首个交易日（6月3日）银行AH股集体走强 A股沪农商行早盘涨停 带动城农商行和股份行齐涨 多股股价创下新高 [1] - 当日银行板块一度大涨2.5% 收盘以1.98%涨幅位列31个申万一级行业第四 主力资金净流入额仅次于医药生物和传媒板块 [2] - A股42家上市银行中除成都银行外41只个股全部飘红 涨幅在2%以上的有18只 沪农商行涨停 渝农商行涨6.76% 青岛银行涨5.21% [2] - 港股内银股也表现强劲 中信银行涨5.74% 重庆农村商业银行涨5.12% 民生银行涨超4% [2] 指数调整影响 - 沪农商行和渝农商行被纳入沪深300等核心指数样本股 刺激市场炒作情绪 [3] - 截至5月30日 沪深300等宽基指数挂钩ETF产品总规模达1.04万亿元 指数调样对成份股有显著资金流动影响 [4] - 调入成份股或有增量被动资金流入预期 沪深300等成份股公司有市值管理、估值提升的强制性要求 [4] 银行板块市值与涨幅 - 目前银行板块A股总市值10.06万亿元 较年初增加6300亿元 年初至今板块整体大涨近10% [6] - A股青岛银行、渝农商行年初以来涨幅超30% 重庆银行、兴业银行等涨幅超20% [6] - 港股重庆农村商业银行年初至今涨幅52.76% 青岛银行、重庆银行涨幅近40% [6] - 2022年10月底至今银行板块涨幅近55% 市值增量超4万亿元 [6] 资金配置与估值 - 公募基金银行股持仓呈现整体仓位环比下降 股份行+城商行仓位占比提升 仓位集中度提升 [7] - 5月7日证监会推动公募基金改革 偏股型基金对权重股青睐度有望提升 [8] - 险资今年以来举牌十余次 近半数涉及银行H股 包括邮储银行、招商银行等 [8] - 截至6月3日 A股上市银行中股息率在4%以上的有27只 华夏银行、平安银行股息率超5% [9] - A股42家上市银行中市净率在0.8倍以上的有3家 招商银行PB超1倍 成都银行、杭州银行PB接近1倍 [10] 机构观点 - 浙商证券认为银行盈利向实体经济靠拢但波动性更低 资产荒趋势下资金评判标准将转为长期稳健盈利视角 [9] - 中金公司建议关注股息较高且分红稳定的国有大行 以及基本面稳定、区域景气度高的银行股 [11] - 国泰海通统计2015年牛市高点至今银行指数涨幅61% 排名第二 主要因估值足够低和长期分红派息带来可观复利 [7]

根据研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：指数调样冲击效应估算模型 **模型构建思路**：通过计算被动指数调仓时资金流对个股流动性的冲击程度，预测短期价格影响[12][15] **模型具体构建过程**： - 计算单只股票在每只指数中的净资金流：$$\Delta weight_{k,i} \times AUM_k$$，其中$\Delta weight_{k,i}$为股票i在第k只指数中的权重变动，$AUM_k$为挂钩产品总规模[15] - 汇总多指数影响的净资金流：$$\sum_{k=1}^{N} \Delta weight_{k,i} \times AUM_k$$ - 计算冲击系数：$$impact_i = \frac{\sum_{k=1}^{N} \Delta weight_{k,i} \times AUM_k}{amt\_avg_{i,20}}$$，分母为近20日日均成交额[15] **模型评价**：对低流动性股票更敏感，需结合成交额动态调整预测值[23] 模型的回测效果 1. **冲击效应模型** - 高冲击股票占比：36只个股冲击系数绝对值>2（占样本8.22%）[17][22] - 最大正向冲击：沪农商行冲击系数13.55（日均成交2.15亿元）[17] - 最大负向冲击：东方雨虹冲击系数-6.61（日均成交1.73亿元）[18] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：被动资金流因子 **因子构建思路**：基于指数成分股权重变动与跟踪规模计算潜在资金流向[15] **因子具体构建过程**： - 调入股票因子值：$$inflow_i = \sum_{k=1}^{M} weight_{k,i}^{new} \times AUM_k$$ - 调出股票因子值：$$outflow_j = -\sum_{k=1}^{M} weight_{k,j}^{old} \times AUM_k$$ - 权重计算采用自由流通市值加权（特殊指数按股息率/波动率等规则）[15] 2. **因子名称**：流动性调整因子 **因子构建思路**：通过20日日均成交额标准化资金流影响[15] **因子具体构建过程**：直接作为冲击系数模型的分母项$$amt\_avg_{i,20}$$[15] 因子的回测效果 1. **被动资金流因子** - 宽基指数主导：沪深300调仓影响占比达72%（7调出/7调入）[14][17] - 行业指数影响：中证医疗调出6只（冲击系数-4.41至-1.58）[18] 2. **流动性调整因子** - 成交额中位数：1.28亿元（25%分位数0.58亿，75%分位数3.32亿）[17][18] - 低流动性放大效应：成交额<1亿的股票冲击系数平均放大2.3倍[22] 关键数据分布 1. **冲击系数分布** - 绝对值≤1占比：70%[22] - (1,2]区间占比：12.3%[19][22] - >3极端值占比：4.1%（正向2.3%，负向1.8%）[19] 2. **跟踪规模分布** - 总被动规模：3.26万亿元（2025Q1）[4][7] - 头部指数规模：沪深300（1.06万亿）、中证A500（2075亿）、上证50（1707亿）[14]

根据提供的研报内容，以下是量化模型与因子的详细总结： --- 量化模型与构建方式 1. **模型名称**：综合影响系数模型 - **模型构建思路**：通过计算多个指数调样对个股的综合影响，反映被动交易资金对调入股票的价格影响[4][23] - **模型具体构建过程**： 1. **定义公式**： $$effect\_total_{s}=\sum_{i=1}^{n}\frac{wt\_chg_{s\_i}\times fund\_size_{i}}{amount\_avg_{s,20}}$$ 其中： - \(effect\_total_{s}\)：股票\(s\)的综合影响系数 - \(wt\_chg_{s\_i}\)：股票\(s\)在指数\(i\)中的权重变化 - \(fund\_size_{i}\)：指数\(i\)的跟踪基金规模 - \(amount\_avg_{s,20}\)：股票\(s\)的20日平均成交额[23] 2. **权重规则**：根据各指数公告的成份股权重约束（如单一样本权重上限、行业权重限制等）调整计算[26][27] - **模型评价**：能够有效捕捉多指数调样的叠加效应，但需结合流动性数据动态更新[29] --- 模型的回测效果 1. **综合影响系数模型**： - **系数1以上股票**：平均每期34只，平均超额收益3.82%[16] - **系数2以上股票**：平均每期13只，平均超额收益5.13%[16] - **历史案例**： - 2020年12月：系数>2的股票超额收益14.64%[16] - 2021年6月：系数>2的股票超额收益11.33%[16] --- 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：净调入冲击额因子 - **因子构建思路**：通过指数调样公告和基金规模计算个股的净被动资金流入[23][29] - **因子具体构建过程**： 1. 提取指数调样名单及调入股票权重变化[26] 2. 结合指数跟踪基金规模（如沪深300规模10556亿元）计算冲击额： $$冲击额=权重变化 \times 基金规模$$[23] 3. 标准化处理：除以20日平均成交额得到综合冲击系数[23] 2. **因子名称**：流动性调整因子 - **因子构建思路**：引入个股流动性（日均成交额）以修正冲击系数的偏差[29] - **因子具体构建过程**： 1. 计算调入股票20日平均成交额（如沪农商行2.07亿元）[30] 2. 将冲击额与流动性比值作为调整后系数[23] --- 因子的回测效果 1. **净调入冲击额因子**： - **沪农商行**：冲击系数13.98（冲击额28.98亿元/成交额2.07亿元）[30] - **渝农商行**：冲击系数6.04（冲击额25.08亿元/成交额4.15亿元）[30] 2. **流动性调整因子**： - **恒玄科技**：冲击系数3.74（成交额8.42亿元）[30] - **龙芯中科**：冲击系数3.09（成交额2.14亿元）[30] --- 以上总结严格基于研报核心内容，未包含风险提示等无关信息，公式格式符合要求。

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**：沪深300指数成分调整预测模型 - **模型构建思路**：基于历史数据和指数编制规则，预测沪深300指数成分股的调整情况[7] - **模型具体构建过程**： 1. 从样本空间构造、停牌剔除、财务亏损剔除等角度检验指数编制的技术细节[7] 2. 根据日均成交量和市值排名变化筛选调出和调入成分股[9] 3. 对于调出成分股，主要考虑日均成交下滑和市值排名下滑两个因素[9] 4. 对于调入成分股，统一考虑成交排名和市值排名满足条件[9] 2. **模型名称**：中证500指数成分调整预测模型 - **模型构建思路**：延续沪深300指数的方法论，预测中证500指数成分股的调整情况[7] - **模型具体构建过程**： 1. 同样基于样本空间构造、停牌剔除、财务亏损剔除等技术细节[7] 2. 主要根据市值排名变化筛选调出成分股，其中部分因日均市值上升而被调出[11] 3. 对于调入成分股，统一考虑成交排名和市值排名满足条件[12] 模型的回测效果 1. **沪深300指数成分调整预测模型** - 预测调出成分股8只，包括一汽解放、龙源电力、华兰生物等[9] - 预测调入成分股8只，包括国货航、领益智造、光启技术等[9] - 备选名单包含15只股票，排名前三位的是渝农商行、软通动力、龙芯中科[10] 2. **中证500指数成分调整预测模型** - 预测调出成分股50只，包括冀东水泥、远兴能源、新兴铸管等[11] - 预测调入成分股50只，包括深圳华强、渤海租赁、粤高速A等[12] - 备选名单包含24只股票，排名前三位的是中谷物流、广深铁路、威胜信息[14] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：日均成交量因子 - **因子构建思路**：用于识别因流动性不足可能被调出的成分股[9] - **因子具体构建过程**： 1. 计算每只成分股的日均成交量 2. 与市场整体成交量和历史成交量进行比较 3. 设定阈值筛选出日均成交下滑的股票[9] 2. **因子名称**：市值排名因子 - **因子构建思路**：用于识别因市值变化可能被调整的成分股[9][11] - **因子具体构建过程**： 1. 计算每只股票的总市值 2. 在样本空间内进行市值排名 3. 设定排名阈值筛选出市值排名下滑的股票[9][11] 3. **因子名称**：日均市值因子 - **因子构建思路**：用于识别因市值增长可能被调出的中证500成分股[11] - **因子具体构建过程**： 1. 计算每只股票的日均市值 2. 与沪深300成分股市值门槛进行比较 3. 筛选出日均市值上升至超过中证500标准的股票[11] 因子的回测效果 1. **日均成交量因子** - 在沪深300指数中识别出2只因日均成交下滑被调出的股票（一汽解放、龙源电力）[9] 2. **市值排名因子** - 在沪深300指数中识别出6只因市值排名下滑被调出的股票[9] - 在中证500指数中识别出42只因市值排名下滑被调出的股票[11] 3. **日均市值因子** - 在中证500指数中识别出8只因日均市值上升被调出的股票[11]

报告行业投资评级 未提及相关内容 报告的核心观点 - 四月市场波动后，国家队借道指数ETF入市维稳，社保、险资等中长期资金持续入市，挂钩核心宽基指数的ETF产品规模再次扩容，截至2025年5月合计规模约1.7万亿 [3][4] - 对2025年6月沪深指数调样进行预测，包括上证50、沪深300、中证500和中证1000指数成分股的调整情况及行业风格变化 [3] 根据相关目录分别进行总结 上证50指数成分股调整预测 - 样本空间为上证180指数成分，选取排名前50位股票组成样本，综合反映沪市龙头企业整体表现 [7] - 预测本次调整涉及2只成分股，江苏银行、工业富联或将纳入，海天味业、中国中铁或将调出，调整后PE维持在10.8倍 [7] - 纳入个股属金融和信息技术板块，调出个股属主要消费和工业板块，纳入个股近一月平均涨8.88%，调出个股涨7.6% [7] 沪深300指数成分股调整预测 - 旨在综合反映沪深A股市场整体表现，从符合条件公司中选取日均成交金额排名前50%中日均总市值排名前300的股票为成分股 [11] - 预测本次调整涉及7只成分股，光启技术、沪农商行等或将纳入，天赐材料、三七互娱等或将调出，调整后指数PE小幅上修至12.5 [11] - 信息技术板块增加2只个股，工业板块减少2只个股，整体行业风格变化不大，纳入个股近一月平均涨15.69%，调出个股涨6.32% [11] 中证500指数成分股调整预测 - 主要衡量小盘证券走势，从样本空间剔除沪深300成分股等后选取日均总市值排名前500的股票为成分股 [16] - 预测本次调整涉及49只成分股，恒玄科技、百济神州等或将纳入，光启技术、江淮汽车等或将调出，调整后PE从28.9上调至29.6 [16] - 信息技术板块个股数量增加较多，原材料和医药卫生板块减少较多，指数风格向信息技术板块倾斜，纳入个股近一月平均涨10.68%，调出个股涨9.31% [16] 中证1000指数成分股调整预测 - 选取中证800指数样本以外规模偏小且流动性好的1000只证券为样本，与其他指数形成互补 [20] - 预测本次调整涉及100只成分股，巨轮智能、双林股份等或将纳入，恒玄科技、百济神州等或将调出，调整后PE从40.7上升至43.3 [20] - 较多成分股与中证500互换，风格变化与中证500相反，信息技术板块减少较多，工业和原材料板块个股明显增加，纳入个股近一月平均涨13.58%，调出个股涨13.36% [22]