量化模型与构建方式 1. **模型名称**：央国企高分红30组合[13] **模型构建思路**：聚焦于具有稳健成长风格的央国企高分红股票，通过量化方法筛选出30只标的构建投资组合[13] **模型具体构建过程**：从央国企股票池中，选取高分红特征的股票，具体筛选逻辑未详细说明，最终构建包含30只股票的组合[13] 2. **模型名称**：攻守兼备红利50组合[13] **模型构建思路**：结合防御与增长特性，在红利资产中精选50只个股，追求相对纯粹红利资产的超额收益[5][13] **模型具体构建过程**：从红利资产中，通过量化方法筛选出兼具防守和增长特性的50只股票构建组合，具体筛选因子和权重分配未详细说明[5][13] 3. **模型名称**：电子均衡配置增强组合[13] **模型构建思路**：在电子行业进行均衡配置，通过量化方法增强组合表现，旨在跑赢电子行业指数[5][13] **模型具体构建过程**：在电子行业内，进行均衡的行业配置和个股选择，使用量化模型增强组合，具体模型细节未详细说明[5][13] 4. **模型名称**：电子板块优选增强组合[13] **模型构建思路**：聚焦电子板块中迈入成熟期的细分赛道龙头企业，通过优选策略进行增强配置[13] **模型具体构建过程**：在电子板块中，筛选处于成熟期的细分行业龙头企业，使用量化方法进行优选和增强配置，具体选股因子和模型未详细说明[13] 模型的回测效果 1. **央国企高分红30组合**，周度绝对收益未提供，周度超额收益（相对于中证红利全收益）0.76%[5][23] 2. **攻守兼备红利50组合**，周度绝对收益未提供，周度超额收益（相对于中证红利全收益）0.99%[5][23]，2025年初以来超额收益（相对于中证红利全收益）6.04%[23] 3. **电子均衡配置增强组合**，周度绝对收益5.01%[5][31]，周度超额收益（相对于电子行业指数）未提供（报告指出未跑赢）[5][31] 4. **电子板块优选增强组合**，周度绝对收益3.91%[5][31]，周度超额收益（相对于电子行业指数）未提供（报告指出未跑赢）[5][31] 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：红利因子[20] **因子构建思路**：基于公司的分红行为，识别具有稳定和高分红特征的股票[20] **因子具体构建过程**：通常使用股息率（D/P）或过去若干年的累计分红等指标来衡量，具体公式未在提供内容中详细说明[20] 2. **因子名称**：红利低波因子[20] **因子构建思路**：结合高分红和低波动特性，寻找收益稳定且风险较低的股票[20] **因子具体构建过程**：通常是在红利因子的基础上，引入波动率指标（如历史价格波动率）进行筛选或加权，具体公式未在提供内容中详细说明[20] 3. **因子名称**：央国企红利因子[20] **因子构建思路**：在央国企范畴内应用红利因子，捕捉特定所有制结构下的高分红机会[20] **因子具体构建过程**：在央国企股票池中，运用红利因子的构建方法，具体公式未在提供内容中详细说明[20] 4. **因子名称**：红利质量因子[20] **因子构建思路**：将分红能力与公司的质量（如盈利能力、财务稳健性）相结合[20] **因子具体构建过程**：通常是在红利因子的基础上，引入质量类指标（如ROE、盈利增长率、负债率等）进行综合评估，具体公式未在提供内容中详细说明[20] 5. **因子名称**：红利增长因子[20] **因子构建思路**：关注那些不仅有分红，而且分红有增长潜力的公司[20] **因子具体构建过程**：通常涉及历史分红增长率、或预期未来分红增长的指标，具体公式未在提供内容中详细说明[20] 6. **因子名称**：红利价值因子[20] **因子构建思路**：结合分红与估值水平，寻找高分红且被低估的股票[20] **因子具体构建过程**：在红利因子的基础上，引入估值类指标（如市盈率P/E、市净率P/B等）进行筛选，具体公式未在提供内容中详细说明[20] 因子的回测效果 *(注：报告未提供这些因子独立的回测指标（如IC、IR等），仅展示了基于这些因子概念构建的指数表现)* 1. **中证红利指数**，周度绝对收益0.83%[20] 2. **上证红利指数**，周度绝对收益0.90%[20]，周度超额收益（相对于中证红利指数）0.08%[20] 3. **中证红利低波动100指数**，周度绝对收益1.67%[20]，周度超额收益（相对于中证红利指数）0.84%[20] 4. **中证中央企业红利指数**，周度绝对收益2.15%[20]，周度超额收益（相对于中证红利指数）1.32%[20] 5. **中证红利质量指数**，周度绝对收益3.05%[20]，周度超额收益（相对于中证红利指数）2.22%[20] 6. **中证红利潜力指数**，周度绝对收益2.31%[20]，周度超额收益（相对于中证红利指数）1.48%[20] 7. **中证红利价值指数**，周度绝对收益1.00%[20]，周度超额收益（相对于中证红利指数）0.17%[20]

报告核心观点 报告围绕红利策略展开，探讨从红利增长到未来高股息的转变，结合红利增长与未来高股息思路构建组合，并对港股红利增长策略进行初步探索，同时改进分析师因子计算方法以提升选股效果 [1][27][64] 从红利增长到未来高股息 新规环境与原组合问题 - 5月7日证监会发布方案，要求业绩不佳的基金经理绩效薪酬下降，2016 - 2024年原红利增长组合相对中证红利指数年化跟踪误差为9.08%，需锚定指数降低误差 [7] - 原红利增长组合无银行，影响组合容量和股息率，对习惯银行红利配置的机构不友好 [7] 走向未来高股息的方案 - 红利增长组合可提前预测分红增长公司，剔除未来低股息公司；转向未来高股息可引入银行板块，降低行业偏离和跟踪误差，但收益优势可能下降 [10] 未来高股息组合表现 - 后验视角下，未来高股息组合相比历史高股息组合有显著超额收益，2011 - 2025/4/30年化收益分别为23.92%（等权）、27.68%（未来股息率加权），历史高股息组合为10.64%（等权）、10.63%（历史股息率加权） [11][13] 预测未来股息率的因子 - 借用多因子框架预测未来股息率，历史股息率有显著预测效果，估值、盈利、成长等因子也有一定效果，但与股息率并列使用可能降低预测效果 [15][16][20] - 先股息率选股再加入其他因子预测，可减少影响；股息率选股后各因子预测差异小，估值因子略高，成长因子在收益和回撤上有优势，考虑先股息率后成长的组合构建方案 [20][25] 未来高股息与红利增长思路的结合 结合方式 - 先根据预测分红增长构建股票池，在池内先按过去三年平均股息率选前100只股票，再按成长因子选前50只股票构建组合，个股按最近年度股息率加权 [31] 股票池构建 - 从过去三年分红比例稳定且盈利预期增长、过去连续两年分红金额增长且盈利预期增长两个维度筛选股票，取并集得到预测分红增长股票池，2016年以来平均有572只股票 [34][39] 选股思路及组合表现 - 多因子打分选股，用股息率、估值、盈利三因子等权打分选前50只股票构建组合，长期战胜指数但超额收益不稳定 [43] - 层层递进选股，先股息率筛选再用成长因子选前50只股票构建新红利增长组合，2016 - 2025/5/31年化收益率12.08%，中证红利全收益指数为6.84%，超额收益更稳定 [46][50] 组合特征 - 股息率方面，新红利增长组合历史和未来股息率高于三因子红利增长组合，与中证红利指数接近且略高 [52][54] - 行业分布上，新红利增长组合与中证红利指数偏差小，在部分行业低配或超配，年化跟踪误差5.82% [59] - 市值分布上，新红利增长组合相比中证红利指数偏小，但绝对市值偏大 [61] 港股红利增长初探 后验视角测试 - 港股通样本池内，筛选当年分红增加股票等权构建已知分红增长组合，2014/12/31 - 2025/4/30年化收益率14.21%，基准组合为8.28%，多数年份有超额收益 [67][70] 策略构建测试 - 筛选过去三年连续分红股票等权构建基准组合，筛选连续两年分红增长股票等权构建港股通红利增长组合，两组合表现接近，简单动量构建策略无效 [71] 分析师因子的改进 改进方法 - 提出新方法计算分析师因子，基于业绩披露时点下的盈利预测调整，以小熊电器为例说明旧方法可能利用失效数据 [77][78] - 重构一致预期净利润变化和分析师盈利上调比例因子，给出改进因子计算方式 [80][81] 选股效果测试 - 回测显示，改进后一致预期净利润变化因子和分析师盈利上调比例因子在多个指数内选股效果优于初始因子 [82][83][91]