2022年股指期货基差之分红点位预测专题分析 分红点位因素分析及预测

1. 引言

随着中证 1000 股指期货的上市，场内衍生品种类愈发多样，股指期货在资产配置中 的作用也愈发明显，本篇就影响基差的关键因素-成分股分红进行研究，旨在寻求一 种范式，能够有效的剥离基差中的分红因素，跟踪实际基差情况。 本篇研究以现实交易中指数分红对股指期货基差产生的季节性扰动为出发点，从期 货的持有成本理论了解基差和升贴水，以及指数分红与基差的关系（理论基础），之 后根据上市公司分红的一些基本规律（分红概况），探究指数分红对基差的影响程度 （分红点位预测模型）。在模型的构造中，关注的三大变量为每股股利、除权除息日 和个股权重，在每股股利方面，以分析师预期为核心，分析师预期>（分析师预期+历 史值）/2>历史值，在除权除息日方面，利用最新公告日+上一年度分红间隔天数进行 推算，在个股权重方面，利用中证指数公司公布的上月末成分股权重根据区间涨跌幅 调整而得。最后根据预测模型，跟踪当前的基差情况，同时预测未来全年及当前上市 合约的股息点位，并对高股息股票进行前瞻（模型应用）。

2. 理论基础

2.1 期货的持有成本理论

期货的持有成本理论是期货定价中常用的方式，其核心思想是在一段时间内持有现 货付出的成本（减收益）等于期货价格，也表示在无套利情况下，直接买入现货和买 入期货到期交割为现货头寸二者等价。根据期货的持有成本理论，期货的价格=现货价格+合约存续期内持有现货付出的成本-期间取得的收益，对于股指期货来说，其付 出的成本主要是资金成本 r，期间获得的收益为持有标的获得的成分股分红的股息收 益 q，则股指期货的理论价格可以表示为： = (−)�

2.2 期货的基差和升贴水

基差是期货价格与现货价格的差（注：商品市场基差通常定义为现货价格-期货价格， 但是在金融期货中，通常将基差定义为期货价格-现货价格），则 基差 = 期货价格 − 现货价格 升贴水：尽管商品和金融期货的基差方式表示不同，但升贴水的含义相同，如无特别 说明，升水/贴水是以期货角度出发，如果期货价格>现货价格，则称为（期货）升水， 或者现货贴水，此时市场称为正向市场（Contango 结构），而期货价格<现货价格， 则为（期货）贴水，或者现货升水，此时市场称为反向市场（Back 结构）。

3. 分红概况

3.1 市场历年分红情况

2021 年报告期上市公司归母净利润达到 4.7 万亿元，现金分红总金额约为 1.8 万亿 元，市场整体股利支付率为 38%左右，近几年稳步增长，在全市场 4800 家左右的上 市公司中，分红公司数量接近 3000 家，占比 65%，绝对数量在稳步增长，但占比出 现下滑，主要是注册制改革下，上市公司发行数量激增，且以初创型公司为主，分红 能力不足。在分红披露的报告期中，95%左右的现金利润分配在年报进行，4%左右 在中报，而只有 1%左右的分红在一季报/三季报，2021 中报分红占比小幅增加。

比较各大指数分红情况，沪深 300、中证 500、中证 1000 三只指数代表的成分股分 红金额占全市场分红金额的 90%以上，其中沪深 300 占比 70%以上，上证 50 在 2020 年以前市场分红占比 50%以上，近两年出现明显的下滑，而中证 500 的分红金 额比例出现明显提升。

分红公司数量方面，上证 50 基本实现成分股全部分红，沪深 300 约有 270 家左右， 占比 91%，中证 500 在 418 家，占比 84%，中证 1000 约有 748 家，占比 75%。在 股利支付率方面，中证 500 股息支付率最高，在 40%左右，上证 50、沪深 300、中 证 1000 股息支付率基本在 35%左右。

3.2 影响上市公司分红的因素

上市公司分红是上市公司回馈股东很重要的一个环节，也是很多投资者长期持有上 市公司股票的原因之一，分红作为上市公司利润的再分配，存在着稳定化、趋势化的 特征，在上市初期，由于业绩的不稳定以及大量公司运营需要更大的资本，往往会选 择不分红或者少分红的方式，将这部分未分红的利润进行再投资，以便未来为股东创 造更多的价值，而对于一些成熟的上市公司，其扩张性需求不强，则往往选择通过较 为稳定的分红方式，给股东带来长期的现金流。

上市公司当年实现的净利润在弥补之前年度亏损、提取法定盈余公积、提取任意盈余 公积金后为当年的可分配利润，可分配利润中公司根据自身情况将部分利润进行分 配, 剩余未分配利润计入所有者权益变动表中的未分配利润，等待之后年度再进行分 配，其中当年提取的盈余公积和未分配利润为公司当年的留存收益，而分配给股东 的净利润占比为股息支付率。上市公司的分红能力与公司的业绩息息相关，但最终的 分红能力还取决于净利润能否兑现，即是否有足够的资金进行现金分配，同时公司还 要综合考虑未来发展规划、资金安排、分红的稳定性等等，另外回购也属于公司现金 分红的一部分，如果上市公司本年度进行回购，则当年的分红金额会相应的减少，所 以，上市公司是否分红以及分红的多少是上市公司综合考量的结果，但相对来说，上 市公司倾向于制定长期的、稳定且连续的分红政策，而成长型公司由于自身业绩的不 稳定分红的不确定性更大。

3.3 上市公司分红流程

上市公司分红的主要流程为：董事会提出分红预案->股东大会表决->通过->实施-> 股权登记-> 除权除息->红利发放->分红结束；若股东大会未通过，则分红进程停止 或重新进行分红调整。根据上市公司披露规则，分红的几个关键公告日为：分红预案 公告日，股东大会公告日，分红实施公告日，除权除息日；其中预案公告日通常为财 报披露日，分红实施公告日会同时披露除权除息日；

时间上来说，在预案公告日后 1 个月左右进行股东大会表决，若表决通过则 1 个月 左右披露分红实施方案（披露除权除息日等），除权除息日一般为实施方案公布后 7 天，至此整个分红流程基本结束，从预案公告日到最终除权除息日前后约 2 个月 7 天 （67 天）左右。

分红时间点来说，成分股分红主要集中在对应的股指 05/06/07/08 四个当月合约上， 其中以 06/07 最为集中，历年情况来看，上证 50 全年约有 70-80 个股息点的分红， 沪深 300 为 80-90 点左右，中证 500 增长明显，2022 年截至 8 月底 105 点。

4. 分红点位预测模型

4.1 计算公式

指数分红的点位为在某一时刻，成分股分红导致的指数自然回落的点数，即 T 日若 有成分股除权除息，则 T 日指数回落的点位为（n 只成分股）： T 日分红点位 = ∑ ( 每股股利 − 1 日个股收盘价 × T− 1 日个股权重) × T − 1 日指数收盘价 其中，涉及到的参数包括每股股利、成分股权重以及除权除息日 T。

4.2 变量的选择和优化

具体来说，根据分红流程中的几个关键时间点，除权除息日的预测方法如下： （1） 若还未有分红预案（阶段 1），则利用上一报告期的除权除息 日.replace(year=year+1)的方式进行线性外推； （2） 若已经有分红预案但还未进行股东大会公告（阶段 2），则用 max(分红预案 公告日+上一报告期分红预案-除权除息日天数，预测当日+7 天)进行推算， 理解为，若当前还未进行股东大会公告，则未来 7 天除权除息的概率不大， 7 天为历史所有分红公司中，股东大会公告日至除权除息日间隔最短天数。 （3） 若已经有股东大会公告但还未公布实施（阶段 3），则用 max(股东大会公告 日+上一报告期股东大会公告-除权除息日天数，预测当日+3 天)进行推算， 即若当前还未公布实施方案，则未来 3 天内除权除息的概率不大，3 天为历 史所有分红公司中，股东大会公告至除权除息日最短天数。 （4） 若已经有分红实施公告日但还未除权除息（阶段 4），则除权除息日为分红实施公告日披露的除权除息日准确值，不需要预测； （5） 对于不分红或者分红停止的公司，除权除息日定为最新公告日（ANN_DT）， 一般为股东大会公告日。 至此，分红点位计算中的参数：权重、每股股利、除权除息日均已填充完毕。

4.3 模型可能存在的问题

权重数据存在半个月左右的缺失，权重利用中证指数上月末成分股权重，对于成分股 调整的新纳入个股不能及时的反应，有半个月左右的数据滞后期，但是整体来看缺失 时间较短，且新纳入个股一般权重占比较低，所以整体影响不大。 用分析师预期数据填充每股股利存在一定的依赖性，受分析师主观影响较大。 模型仅考虑年报和中报的分红，对于季报的分红暂未考虑，但季报分红占比较小预计 影响较小。 由于无法对未来股票价格和指数价格做出预判，在预测未来分红点位时，计算用的股 票价格和指数价格价均为预测前一日的收盘价，可能产生误差。

5. 模型准确性检验

我们利用上述分红点位预测的方法，对历史各指数的分红情况进行了预测，同时比较 年度预测值与实际值以及不同合约存续期内的预测误差，来衡量模型的预测效果。

5.1 预测周期的划分

由于上市公司分红主要集中在年报和中报，季报分红比例较小且规律性不强，所以我 们仅考虑年报和中报的分红情况。对于每一家上市公司来说，为了预测的连续性，我 们参照分析师预期 FY1 的滚动模式对最近未披露报告期进行预测，即当上一轮分红 的除权除息日结束便自动开始进入下一轮分红周期的预测阶段，分红周期中间不间 断。在整个分红周期中，前期为预测阶段，相关信息公布后为实际阶段。

对于每股股利，在分红预案公告前的阶段 1，利用上节中每股股利填充方法中的分析 师预期值/上一年度值按照年报、中报的分配比例进行拆分后计算，比例拆分主要是 根据上一年度各报告期每股股利占全年的比例进行分配，若上一年度合计分红金额 还未完全获得，则利用上上年度的分红占比进行拆分，若无，则全部归为年报的每股 股利，而分红预案公告日之后的阶段 2-4，便调整为上市公司的实际每股股利。对于 除权除息日，分红实施公告日之前的阶段 1-3，均需要利用上节中的除权除息日推算 方法进行填充，而在分红实施公告日便调整为实际除权除息日。 时间窗口上，以自 2016/1/1 日以来的每个交易日为预测日，分别对不同指数未来全 年的合计分红点位和不同期货合约存续期内的剩余分红点位进行预测。

5.2 全年点位预测情况

从全年点位预测情况来看，沪深 300 误差最小，基本在 5 个点之内，其次是上证 50， 误差在 10 个点之内，而中证 500 波动较大，正常年份误差在 10 个点之内，而 2021 报告期整体预测值偏低，主要是市场整体低估了中证 500 的股利分配以及上年同期 股利值偏低所致。 从时间点来看，全年预测误差最大值出现在预测周期刚开始，即每年 6/7 月份左右， 此时上一年度的分红刚刚结束，本年度报告期的分红预测已经开始（根据我们的不间 断预测模型），此时上证 50 最大误差在 15 个点之内，沪深 300 最大误差在 10 个点 之内，中证 500 最大误差在 20 个点之内，此时市场仅有一季报的数据，信息量较少， 且距离年末仍有较大的时间窗口，对于全年的预测来说难度较大，而之后整体预测误 差便开始出现明显的下降。

5.3 不同合约月份预测情况

从不同合约存续期内的剩余分红点位来看，近月合约预测误差基本在 5 个点左右， 远月合约不超 10 个点。近月合约的预测误差主要是对于除权除息日时间点的把握， 对于当月和次月合约来说，此时上市公司基本上已经公布了分红预案，每股股利替换 为实际值，而对于季月和下季月合约来说，误差主要是每股股利的预测偏差，此时预 测日距离实际除权除息日较远，对于除权除息日预测偏差的容忍度较高，比如 06 合 约上市初期，处于上市公司的第四季度初始（06 合约上市初期对应时间点为上一年 度 10 月中旬），全年的业绩仍有很大不确定性，导致预测的误差加大。

6. 应用

6.1 基差跟踪

我们用基差率和年化基差率跟踪基差的变动情况，其计算公式如下： 基差率 = 基差 现货指数价格 ∗ 100%； 年化基差率 = 基差率 合约剩余天数 ∗ 360

6.2 分红点位预测

截至 2022/8/31，上证 50、沪深 300、中证 500 和中证 1000 未来全年的分红点位预 测分别为：78.92 点、90.25 点、111.18 点和 72.63 点。

7. 总结

模型总结

期货价格已经包含市场对于未来指数分红的预期，期货看似大幅贴水的背后，其实是 市场对于未来指数由于成分股分红导致的指数价格回落的预期，这部分贴水最终是 由现货向期货进行修复，而非期货向现货修复的过程。若已知合约存续期内累计股 息点 Q，则 Q 对期货价格 F 的影响可以表示为： = − �

模型应用

在对剔除分红影响后的基差进行跟踪时，发现 2022 年基差整体偏小，IC 当季合约 贴水程度低于往年，IH 和 IF 当季合约前期出现平水甚至小幅升水，期限结构发生转 变可能与市场处于底部且整体估值较低有关，市场普遍认为下方空间有限，而 7 月 份新上市的 IM 合约，上市以来整体呈现贴水状态，年化基差率约在-10%-12%之间， 可能是部分 IC 的对冲头寸转移到 IM 上，对于做基差收敛的投资者来说，IM 可能是 当前更好的吃贴水方式。 截至 2022/8/31，上证 50、沪深 300、中证 500 和中证 1000 未来全年的分红点位预 测分别为：78.92 点、90.25 点、111.18 点和 72.63 点。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）