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][48] * **模型构建思路**：为了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下滑的影响。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，指数成分股分红所导致的指数点位下降点数（即分红点数）[12][48]。 * **模型具体构建过程**：模型的核心是计算在特定时间窗口内（t时刻至T时刻）指数成分股分红对指数点位的总影响。具体流程如下[49]： 1. **数据获取与预处理**：获取指数成分股列表及其每日精确权重（使用中证指数公司披露的日度收盘权重数据，而非月末估算权重）[51][53]。 2. **个股分红信息判断与处理**：对每只成分股进行如下判断[49]： * 若公司已公布分红金额和除息日，则直接采用。 * 若公司已公布分红金额但未公布除息日，则需预测其除息日。 * 若公司尚未公布分红金额，则需依次预测其净利润、股息支付率以估算分红金额，并预测其除息日。 3. **分红金额预测**：分红金额 = 净利润 × 股息支付率[54]。 * **净利润预测**：采用“基于历史净利润分布的动态预测法”[56]。 * 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，则将公司分为“盈利分布稳定”和“盈利分布不稳定”两类。对于稳定型公司，按其历史季度盈利分布规律预测；对于不稳定型公司，使用其上年度同期盈利作为预测值[56]。 * **股息支付率预测**：采用历史数据替代法[57]。 * 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年股息支付率平均值作为预测值。 * 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[60]。 4. **除息日预测**：采用“基于历史间隔天数稳定性的线性外推法”[58]。 * 若公司已公布除息日，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（预案或决案），判断历史从公告日到除息日的间隔天数是否稳定。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，则参考去年或前年的分红日期[63]。 * 若无法通过上述方法确定，则采用默认日期（根据预测时间点，设为7月31日、8月31日或9月30日）[63]。 5. **分红点数汇总计算**：汇总所有满足条件（除息日介于t和T之间）的成分股分红对指数的影响。计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$[48] 其中，要求个股除权除息日满足：t < 除息日 ≤ T[48]。 * **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预测，显著提升了股指分红点位预测的准确性。对于上证50和沪深300等大盘指数的预测误差较小，对于中证500和中证1000等指数也保持了较好的预测稳定性[68]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：年化升贴水率**[13] * **因子构建思路**：衡量股指期货合约价格相对于其标的指数价格（已剔除未来分红影响）的偏离程度，并将其年化，以反映市场情绪、资金成本和风险偏好[12]。 * **因子具体构建过程**： 1. 计算“含分红价差”：合约收盘价 - (指数收盘价 - 分红点数)。其中“分红点数”为模型预测的从当前到合约到期日之间的累计分红点数[13]。 2. 计算“升贴水”：含分红价差 / 指数收盘价[13]。 3. 计算“年化升贴水”：将升贴水率根据合约剩余到期天数进行年化。公式为： $$年化升贴水 = (1 + 升贴水)^{\frac{365}{到期天数}} - 1$$ 或采用类似等价形式计算。报告中IH2602合约升水0.14%，到期41天，年化为1.27%，即为例证[13]。 2. **因子名称：基差历史分位点**[28] * **因子构建思路**：将当前合约的基差（或年化升贴水率）置于其历史序列中，计算其所处的百分位位置，用以判断当前升贴水水平在历史上的相对位置。 * **因子具体构建过程**： 1. 获取该合约历史上每日的基差或年化升贴水率数据。 2. 将当前交易日的数值与历史序列进行比较。 3. 计算当前值在历史序列中的分位点。例如，分位点为60%表示当前值高于历史上60%的时期[28]。 3. **因子名称：已实现股息率**[17] * **因子构建思路**：计算指数成分股中，从年初至当前时点已经实际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，反映年内已落地的分红收益。 * **因子具体构建过程**：对指数中今年已现金分红的公司，汇总其分红金额与市值的加权比。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]。 4. **因子名称：剩余股息率**[17] * **因子构建思路**：预测指数成分股中，从当前时点到年底（或未来某一时段）尚未分红但预计会分红的公司，其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。 * **因子具体构建过程**：对指数中尚未现金分红但预计会分红的公司，汇总其预测分红金额与市值的加权比。公式表示为： $$剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N_2} \frac{个股预测分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，N2 表示指数成分股中尚未现金分红的公司数量，预测分红金额来自前述分红点位模型[17]。 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**： * **预测误差（2024年）**：对于上证50和沪深300指数，预测误差基本在5个点左右；对于中证500和中证1000指数，预测误差基本稳定在10个点左右[68]。 * **预测误差（2025年）**：与2024年情况类似，对上证50和沪深300指数预测准确度较高，对中证500和中证1000指数预测误差稍大但基本稳定[68]。 * **股指期货合约预测效果**：2024年及2025年，对上证50、沪深300、中证500及中证1000股指期货当月主力合约的预测股息点与实际股息点对比显示，模型具有较好的预测准确性[68]。 因子的回测效果 1. **年化升贴水率因子**（截至2026年1月14日）[13]： * **IH主力合约（IH2602.CFE）**：年化升水1.27% * **IF主力合约（IF2602.CFE）**：年化升水0.79% * **IC主力合约（IC2602.CFE）**：年化贴水0.94% * **IM主力合约（IM2602.CFE）**：年化贴水4.48% 2. **基差历史分位点因子**（截至2026年1月14日）[28]： * **IH主力合约**：处于历史47%分位点左右 * **IF主力合约**：处于历史51%分位点水平 * **IC主力合约**：处于历史69%分位点水平 * **IM主力合约**：处于历史60%分位点水平 3. **已实现股息率因子**（截至2026年1月14日）[3][17]： * **上证50指数**：0.00% * **沪深300指数**：0.02% * **中证500指数**：0.00% * **中证1000指数**：0.00% 4. **剩余股息率因子**（截至2026年1月14日）[3][17]： * **上证50指数**：2.38% * **沪深300指数**：1.84% * **中证500指数**：1.08% * **中证1000指数**：0.87%

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，必须剔除指数成分股分红除息导致指数点位自然下滑的影响。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将损失的点数。[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] 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. **预测个股分红信息**：对每只成分股，判断其分红金额和除息日是否已公布。若未公布，则需进行预测。[46] * **分红金额预测**：若公司未公布分红金额，则需预测。分红金额 = 净利润 × 股息支付率。[51] * **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；否则，根据其历史季度盈利分布是否稳定，分别采用历史分布规律或上年同期利润进行预测。[53] * **股息支付率预测**：采用历史数据平均。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。[54][57] * **除息日预测**：采用“基于历史间隔天数稳定性的线性外推法”。若公司已公布除息日，则直接采用。否则，根据公司是否已公布分红预案、所处阶段（预案或决案），以及历史从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。若无合理历史日期，则根据多数公司在7月底前分红的规律，设置默认日期（如7月31日、8月31日或9月30日）。[55][58][60] 3. **计算指数分红点数**：汇总所有在时间窗口内（当前日期t 到期货到期日T）有分红的成分股，计算其对指数点位的总影响。公式如下：[43] $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$ 其中，要求个股除息日满足 $t < 除息日 \leq T$。 * **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变量的预测，提升了分红点位预测的准确性。对于上证50和沪深300等大盘指数的预测误差较小，对于中证500和中证1000等指数预测误差稍大但基本稳定。[65] 2. **因子名称：日度成分股权重调整因子**[49] * **因子构建思路**：由于指数成分股的权重随股价涨跌每日变化，而主流数据通常只提供月末权重，为了更精确地计算分红对指数的影响，需要将月末静态权重调整至日度动态权重。[49] * **因子具体构建过程**：假设最近一次指数公司公布权重的日期为 $t_0$，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 $r_n$。则当前日期 $t$ 的估算权重 $W_{n,t}$ 为：[49] $$W_{n,t}={\frac{w_{n0}\times(1+r_{n})}{\sum_{i=1}^{N}w_{i0}\times(1+r_{i})}}$$ * **改进方法**：为避免成分股调整、解禁、配股等行为导致的估算偏差，报告采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据，以获取精确的日度个股权重。[50] 模型的回测效果 1. **股指分红点位测算模型**，**预测误差（上证50指数）** 基本在5个点左右[65]，**预测误差（沪深300指数）** 基本在5个点左右[65]，**预测误差（中证500指数）** 基本在10个点左右[65]，**预测误差（中证1000指数）** 基本在10个点左右[65] 2. **股指分红点位测算模型**，**对股指期货合约股息点预测效果** 整体较好，具有较好的预测准确性[65] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率**[17] * **因子构建思路**：计算指数成分股中，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，用以衡量截至当前时点指数已兑现的分红收益。[17] * **因子具体构建过程**：统计指数中今年已现金分红的公司集合，对每家公司，用其已分红金额除以其总市值，再乘以该公司在指数中的权重，最后对所有已分红公司进行求和。公式表示为：[17] $$全年已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N_1} \frac{个股已分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，$N_1$ 表示指数成分股中今年已现金分红的公司数量。 2. **因子名称：剩余股息率**[17] * **因子构建思路**：预测指数成分股中，在当年尚未进行现金分红的公司，其预期分红总额相对于指数总市值的比率，用以衡量未来一段时间指数可能获得的分红收益。[17] * **因子具体构建过程**：统计指数中今年尚未现金分红的公司集合，对每家公司，用其预测分红金额（通过前述分红点位模型中的方法预测）除以其总市值，再乘以该公司在指数中的权重，最后对所有未分红公司进行求和。公式表示为：[17] $$剩余股息率 = \sum_{i=1}^{N_2} \frac{个股预测分红金额}{个股总市值} \times 个股权重$$ 其中，$N_2$ 表示指数成分股中尚未现金分红的公司数量。 3. **因子名称：年化升贴水率**[13] * **因子构建思路**：在剔除预期分红影响后，计算股指期货价格相对于其标的指数价格的偏离程度，并将其年化，以标准化比较不同期限合约的升贴水幅度。[13] * **因子具体构建过程**： 1. 计算**含分红价差** = 期货合约收盘价 - (指数收盘价 - 预测的分红点数)。[13] 2. 计算**升贴水** = 含分红价差 / 指数收盘价。[13] 3. 计算**年化升贴水** = 升贴水 × (365 / 到期天数)。[13] 因子的回测效果 *(注：报告未提供单个因子的独立回测效果指标，如IC、IR等。报告展示的是基于模型和因子计算出的市场状态观测值。)* 1. **已实现股息率（截至2026年1月7日）**，**上证50指数** 0.00%[17]，**沪深300指数** 0.00%[17]，**中证500指数** 0.00%[17]，**中证1000指数** 0.00%[17] 2. **剩余股息率（截至2026年1月7日）**，**上证50指数** 2.34%[17]，**沪深300指数** 1.85%[17]，**中证500指数** 1.14%[17]，**中证1000指数** 0.89%[17] 3. **年化升贴水率（主力合约，截至2026年1月7日）**，**IH** -0.28%[13]，**IF** -2.69%[13]，**IC** -2.47%[13]，**IM** -12.36%[13] 4. **基差历史分位点（主力合约，截至2026年1月7日）**，**IH** 约38%[26]，**IF** 约45%[26]，**IC** 约72%[26]，**IM** 约48%[26]

核心观点 文章为国信证券关于A股主要指数成分股分红点位测算的周度跟踪报告 核心观点在于 为准确评估股指期货的升贴水情况 必须剔除成分股分红对指数点位的自然下滑影响 报告提供了截至2026年1月7日的详细分红进度、股息率及股指期货升贴水数据 并回顾了其精细化测算方法的历史准确性 [1][2][28] 一、 成分股分红进度与股息率 - **截至2026年1月7日 各指数成分股分红均未进入实施阶段** 上证50、沪深300、中证500和中证1000指数中 已分红公司数量均为0家 处于预案阶段的公司分别有0家、0家、1家和1家 明确不分红的公司分别有4家、25家、63家和187家 [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中位数排名前三 [1][4] - **已实现及剩余股息率** 截至统计日 各指数已实现股息率均为0.00% 剩余股息率分别为：上证50指数2.34%、沪深300指数1.85%、中证500指数1.14%、中证1000指数0.89% [1][8] 二、 股指期货升贴水情况 - **主力合约年化贴水幅度** 截至2026年1月7日 IH、IF、IC、IM主力合约的年化贴水率分别为0.28%、2.69%、2.47%和12.36% [1] - **贴水幅度与指数市值覆盖相关** 总体来看 标的指数覆盖的市值区间越小 其对应股指期货的贴水幅度越深 [13] - **升贴水历史分位点** 当前IH、IF、IC、IM主力合约的升贴水幅度分别处于历史38%、45%、72%和48%分位点水平 分位点越高表明期货合约价格相对指数价格的升水幅度越高 [14] 三、 指数分红点位测算方法 - **测算必要性** 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 因此准确估计分红点位对计算期货真实升贴水至关重要 [2][28] - **核心指标与数据获取** 测算需要成分股权重、分红金额、总市值和指数收盘价 报告采用中证指数公司每日披露的日度收盘权重数据 以确保权重准确性 [30][31][32] - **分红金额预测模型** 若公司未披露分红方案 则通过预测净利润和股息支付率来估算 净利润预测采用基于历史季度盈利分布规律的动态预测法 股息支付率则主要采用历史值（如上一年支付率或最近三年平均）进行估算 [33][34][35][38] - **除息日预测方法** 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、股东大会公告日等信息进行综合判断 对于缺乏参考历史数据的公司 会设置默认日期（如7月31日、8月31日等） [41] 四、 模型预测准确度检验 - **指数股息点预测误差** 模型对上证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和中证1000指数的预测误差稍大 但基本稳定在10个点左右 [44] - **股指期货合约股息点预测** 模型对于上证50、沪深300、中证500及中证1000股指期货当月主力合约的预测股息点与实际值相比 具有较好的预测准确性 [44]

文章核心观点 - 文章为国信证券发布的《股指分红点位测算周报》，核心在于通过精细化模型测算A股主要指数成分股的分红点位，以准确评估股指期货的升贴水情况，为投资者提供扣除分红影响后的真实市场情绪与定价参考 [1][2][24] 一、 成分股分红进度 - 截至2025年12月24日，主要指数中绝大多数公司的分红流程尚未启动，大部分公司处于“不分红”状态 [1] - 上证50指数中有4家公司不分红，沪深300指数中有1家公司处于预案阶段、21家公司不分红，中证500指数中有54家公司不分红，中证1000指数中有149家公司不分红 [1][3] 二、 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 [1][4] 三、 已实现及剩余股息率 - 截至2025年12月24日，各指数已实现股息率差异明显，上证50指数最高为2.70%，中证1000指数最低为0.97% [1][9] - 各指数剩余股息率均处于极低水平，上证50为0.15%，沪深300为0.08%，中证500为0.02%，中证1000为0.01%，表明年度分红已基本完成 [1][9] 四、 股指期货升贴水情况跟踪 - 截至2025年12月24日，扣除分红影响后，IH主力合约（上证50）年化升水2.65%，而IF（沪深300）、IC（中证500）、IM（中证1000）主力合约均呈年化贴水状态，贴水幅度分别为4.05%、5.50%和8.67% [1][4] - 贴水幅度与标的指数市值覆盖区间呈负相关，即指数覆盖的市值区间越小，其股指期货的贴水幅度越深 [12] - 从历史分位点看，当前IH主力合约升水幅度处于历史73%分位点较高水平，IF、IC、IM主力合约贴水幅度分别处于历史22%、43%、28%分位点 [15] 五、 指数分红测算方法简介 - 准确测算股指期货升贴水需扣除成分股分红导致的指数自然滑落影响，关键在于预测从当前日期至期货合约到期日之间，指数成分股的分红总点数 [24][29] - 测算模型需要四个核心数据：成分股权重、成分股分红金额、成分股总市值、指数收盘价，其中总市值和收盘价可直接获取，权重和分红金额需进行估计 [31] 六、 测算方法的核心技术细节 - **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，以确保每日权重的准确性，避免因成分股调整、解禁、配股等行为导致估算偏差 [32][33] - **分红金额预测**：若公司已披露分红方案则直接采用，否则需进行估计。分红金额预测转化为对个股净利润与股息支付率的估计 [34][37] - **净利润预测**：采用基于历史净利润分布的动态预测法。已公布业绩的公司直接采用其数据，未公布的公司则根据其历史季度盈利分布稳定性进行分类预测 [35] - **股息支付率预测**：采用历史数据替代法。去年分红的公司沿用其去年支付率，去年不分红的公司采用最近三年平均支付率，从未分红的公司默认本年不分红 [38][41] - **除息日预测**：采用基于历史间隔天数稳定性的线性外推法。已公布日期的直接采用，未公布的则根据公司所处分红阶段（预案或决案）及历史日期规律进行推算，并设有默认日期规则 [41] 七、 模型预测准确度分析 - 模型对上证50指数和沪深300指数全年分红点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，但基本稳定在10个点左右 [43] - 模型对上述三类指数对应的股指期货合约（IH、IF、IC）的股息点预测也具有较好的准确性，其中对上证50和沪深300股指期货的预测效果最佳 [44]

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][41] * **模型构建思路**：为准确计算股指期货的升贴水，需要预测从当前时刻到期货合约到期日之间，指数成分股分红除息导致价格指数点位自然下滑的总点数[11][41]。该模型通过对成分股权重、分红金额、除息日等核心要素进行精细化预测来实现[11][42]。 * **模型具体构建过程**： 1. **核心公式**：假设当前日期为t，期货合约到期日为T，指数有N个成分股。第n个成分股的除权除息日为τ_n (t < τ_n ≤ T)，则期间的分红点数计算公式为： $$分红点数 = \sum_{n=1}^{N} \frac{成分股分红金额}{成分股总市值} \times 成分股权重 \times 指数收盘价$$[41] 2. **数据处理流程**：首先获取指数成分股及其日度权重[46]。然后对每只成分股进行判断与预测[42]： * 若公司已公布分红金额，则直接采用；若同时公布除息日，则直接采用，否则预测除息日[42]。 * 若公司未公布分红金额，则需预测。分红金额 = 净利润 × 股息支付率[47]。对净利润的预测采用“基于历史净利润分布的动态预测法”：根据公司季度盈利分布稳定性分类，对稳定公司按历史规律预测，对不稳定公司使用上年同期值[50]。对股息支付率的预测规则为：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；若从未分红则默认不分红；预测值大于100%时进行截尾处理[53]。 * 对除息日的预测采用“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；若未公布，则根据公司是否已公布预案、所处阶段（预案或决案），判断历史从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；若无合理历史日期参考，则根据预测时间点设置默认日期（如7月31日、8月31日或9月30日）[56]。 * **模型评价**：模型对于上证50指数和沪深300指数全年的预测准确度较高，对于中证500指数的预测误差稍大但基本稳定[61]。在股指期货预测上，对三类合约都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，中证500股指期货的偏离度稍大[61]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：已实现股息率**[16] * **因子构建思路**：计算指数成分股中，在当年已经完成现金分红的公司，其分红金额相对于其市值的比率，并按权重加总，用以衡量指数已兑现的分红收益[16]。 * **因子具体构建过程**：设指数成分股中今年已现金分红的公司数量为N1。对于其中第i家公司，其已分红金额为Div_i，总市值为Cap_i，在指数中的权重为w_i。则指数的全年已实现股息率计算公式为： $$全年已实现股息率 = \sum_{i=1}^{N1} \frac{Div_i}{Cap_i} \times w_i$$[16] 2. **因子名称：剩余股息率**[16] * **因子构建思路**：计算指数成分股中，在当年尚未进行现金分红的公司，其预测分红金额相对于其市值的比率，并按权重加总，用以衡量指数未来潜在的分红收益[16]。 * **因子具体构建过程**：设指数成分股中今年尚未现金分红的公司数量为N2。对于其中第j家公司，其预测分红金额为EstDiv_j，总市值为Cap_j，在指数中的权重为w_j。则指数的剩余股息率计算公式为： $$剩余股息率 = \sum_{j=1}^{N2} \frac{EstDiv_j}{Cap_j} \times w_j$$[16] 3. **因子名称：年化升贴水率**[12] * **因子构建思路**：计算股指期货合约价格相对于其标的指数价格（已考虑分红影响）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定价水平[11][12]。 * **因子具体构建过程**： 1. 首先计算“含分红价差”：合约收盘价 - (指数收盘价 - 预测的从当前日次日到合约到期日的总分红点数)[12]。 2. 计算升贴水幅度：含分红价差 / 指数收盘价[12]。 3. 进行年化：年化升贴水 = 升贴水幅度 × (365 / 合约到期天数)[12]。 模型的回测效果 *注：报告未提供该分红点位测算模型在回测期间的统一量化指标（如年化收益率、夏普比率、最大回撤等）。报告主要通过图表展示了预测值与实际值的偏差来评估准确性[61]。* 因子的回测效果 *注：报告未提供上述股息率因子及年化升贴水因子在选股或定价模型中的历史回测表现指标（如IC值、IR、多空收益等）。报告主要展示了截至报告日的截面数据或近期时序走势[3][4][12]。* 1. **已实现股息率因子，截至2025年12月24日取值**：上证50指数为2.70%，沪深300指数为2.19%，中证500指数为1.23%，中证1000指数为0.97%[3][16]。 2. **剩余股息率因子，截至2025年12月24日取值**：上证50指数为0.15%，沪深300指数为0.08%，中证500指数为0.02%，中证1000指数为0.01%[3][16]。 3. **年化升贴水率因子，截至2025年12月24日取值（主力合约）**：IH为2.65%（升水），IF为-4.05%（贴水），IC为-5.50%（贴水），IM为-8.67%（贴水）[4][12]。

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]