2021年主要指数期指分红实施进展与预测 [page::0][page::2]

• 截至6月18日，上证50成分股17家已实施分红，沪深300和中证500分别有138家和238家已实施。

- 预测9月合约分红点数：上证50为45.87，沪深300为54.69，中证500为48.15。

• 对应的年化对冲成本分别约为0.97%、1.37%和6.05%（剔除分红因素）。

分红对期指合约价差及年化对冲成本的具体影响分析 [page::2]

| 指数合约 | 收盘价 | 分红点数 | 实际价差 | 含分红价差 | 年化对冲成本（剔除分红，365天） |
|---------|--------|----------|----------|------------|------------------------------|
| 上证50 IH2107 | 3423.40 | 34.53 | -31.19 | 3.34 | 0.97% |
| 上证50 IH2109 | 3400.40 | 45.87 | -54.19 | -8.31 | 0.90% |
| 沪深300 IF2107 | 5062.80 | 38.18 | -39.67 | -1.49 | 0.38% |
| 沪深300 IF2109 | 5030.40 | 54.69 | -72.07 | -17.37| 1.27% |
| 中证500 IC2107 | 6614.20 | 31.69 | -43.56 | -11.87| 2.32% |
| 中证500 IC2109 | 6509.20 | 48.15 | -148.56| -100.41| 6.05% |

分红对期指未来剩余影响的动态变化趋势 [page::3][page::4]

• 未来分红对上证50期指价格的影响随着时间递减，7-8月影响降至个位数点位。

• 沪深300期指未来分红影响亦呈现明显递减趋势，8月后降至接近0点。

• 中证500期指分红影响持续至8月末，幅度较大。

历史分红情况与指数股息率比较 [page::5][page::6]

| 年份 | 上证50 分红点数 | 沪深300 分红点数 | 中证500 分红点数 | 上证50 股息率 | 沪深300 股息率 | 中证500 股息率 |
|---|---|---|---|----|----|----|
| 2018 | 73.51 | 78.69 | 63.56 | 3.21% | 2.61% | 1.52% |
| 2019 | 78.66 | 85.03 | 68.64 | 2.57% | 2.08% | 1.30% |
| 2020 | 79.12 | 86.86 | 66.14 | 2.17% | 1.67% | 1.04% |

• 上证50股息率最高，中证500最低，分红点数变化稳健，受价格波动影响相对较小。

分红时间分布规律 [page::7]

• 分红集中在5至7月，基本覆盖年报分红实施时间，9-12月中报分红占比极小。

分红预测模型准确性验证 [page::8][page::9][page::10]

• 通过历史数据对比预测分红点与实际股息点走势，预测模型整体准确，沪深300预测最优，其次为上证50与中证500。

分红预测构建流程详解 [page::11][page::12]

• 采用已公布年报、快报、业绩预警、分析师盈利预测等多途径估算净利润；

- 结合历史分红率及预估净利润计算税后分红总额；

• 根据最新市值与股权权重，预测分红对指数的影响股息点；

- 结合除权除息日信息及历史时间差，测算分红对不同期货合约的理论价差影响。

股指期货理论定价模型附录 [page::13]

• 介绍离散与连续红利分配假设及其对期货价格的影响公式；

- 离散红利定价公式：期货价格 = (现货价格 - 红利现值) × (1 + 无风险利率)；

• 连续红利定价公式采用年化红利率调整现货指数指数增长率。

分红对期指的影响研究报告详尽分析

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一、元数据与概览

• 报告标题：《分红对期指的影响 20210618》

- 发布日期：2021年6月21日

• 发布机构：东方证券股份有限公司东方证券研究所

- 研究团队：证券分析师朱剑涛、刘静涵，均持有相应执业证书

• 研究主题：聚焦于A股市场主要股指期货（上证50、沪深300、中证500）中分红行为对期货价格及定价基差的影响，尤其针对2021年最新分红情况进行预测及分析。

核心论点与目标：报告通过最新的分红信息及预测模型，量化分红对主要股指期货不同合约的价格影响，尤其强调分红对基差和对冲成本的贡献。报告指出分红对涵盖主要分红月份（5-7月）内的期货合约定价呈现显著影响，并提出详细预测模型和数据支持。其主要信息为投资者及交易者理解分红因素，精确计算期货价格偏离现货的原因，评估持有及对冲成本。

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二、逐节深度解读

1. 研究结论与预测结果（页0，2）

• 内容总结：

- 截至2021年6月18日，三个主流指数成分股的分红情况进展不同：数据统计显示大量成分股通过股东大会且已实施或发布分红预案。
- 利用最新整理的年报和预案数据，预测各指数9月期货合约的分红点数分别是：上证50约45.87点、沪深300约54.69点、中证500约48.15点。
- 分红影响分解为“实际价差”和“含分红价差”，显示出分红对股指期货价格的估价修正作用。
- 年化基差率（剔除分红）分别为：上证50约0.97%、沪深300约1.37%、中证500约6.05%，反映对冲空头持仓成本。

• 推理依据：

- 根据已公布及预案分红，采用模型预计合约不同交割时间对应的分红点数。
- 年化对冲成本剔除分红后，体现纯融资及持仓成本。

• 关键数据点：

分别列出的合约收盘价、预测分红点数、实际价差和含分红价差对比表格，示例如下：

| 合约 | 收盘价 | 分红点数 | 实际价差 | 含分红价差 |
|--------|---------|----------|-----------|------------|
| IH2109 | 3400.40 | 45.87 | -54.19 | -8.31 |

• 结论意义：

- 分红是期货基差的重要组成部分，忽视分红会导致定价偏差。
- 不同指数期货的分红比例与基差率有不同程度体现，尤其中证500显示更高的对冲成本。

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2. 分红预测流程详解（页11-12）

• 核心内容：

报告介绍分红预测步骤，基本流程包括：
1. 预估成分股净利润，结合年报、快报、业绩预警、三季报TTM和分析师预测。
2. 计算税前分红总额，依据分红率逻辑处理缺失数据。
3. 基于市值和权重计算分红对指数的影响。
4. 估计分红实施时间，预测各期指合约上的分红影响值。

• 推理逻辑：

- 合理运用多样数据源填补净利润信息缺失，保证较高准确度。
- 分红率假设保持稳定，顺延去年数据，符合公司现金分红惯例。
- 权重动态调整依据日内涨跌幅，动态估算更准确。
- 除权除息日的预测基于历史分红时间序列及股东大会日期，确保时间预测合理。

• 关键变量与计算公式：

权重动态估计公式：

$$
\mathbf{w}{i,t} = \frac{\mathbf{w}{i,0} \times (1 + R)}{\sum{i=1}^n \mathbf{w}{i,0} \times (1 + R)}
$$

分红对指数单只股票影响（股息点）：

$$
\text{股息点} = \text{股票权重} \times \text{股息率}
$$

• 意义：

该流程体现从宏观利润预测到精细分红时间确定的全链条预测，增强模型针对实时变化的适应性及准确性。

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3. 历史回顾与时间分布（页5-7）

• 历史趋势：

- 分红点数和股息率自2005年以来呈稳步上升趋势，2020年前后增幅明显。
- 三大指数中，上证50股息率最高，中证500最低，分红点数稳定性较股息率更好。

• 时间分布：

- 分红主要集中在5-7月，尤其年报分红，多数在9月前完成中报分红贡献较小，可以忽略。

• 数据与图表解读：

- 表格详细列出2005-2020年各指数分红点数及股息率数据，体现长期趋势及年度变化。

- 图表（图7-10）进一步呈现了分红点数与股息率逐年趋势，并展示了2020年具体月份分红点数分布，显著5-7月峰值。

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4. 预测准确度验证（页8-10）

• 核心论点：

- 历年预测的股息点与实际股息点走势对比检验了模型的准确程度。
- 预测整体准确，尤其沪深300股指期货分红预测表现最佳，上证50其次，中证500较次。

• 图表解读：

- 多幅年化对比走势图（2017-2020年）清晰显示预测线（红）与实际线（蓝）高吻合度。
- 各年不同指数的走势一致性强，说明模型具备稳定的预测能力。

• 意义：

增强投资者对分红预测在期货定价中实践价值的信心。

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5. 风险提示（页13）

• 预测基于诸多合理假设，尤其假定分红率较为稳定。

- 若市场环境变化剧烈，例如分红政策调整，则预期与实际可能存在显著差异。

• 此风险提示提示投资者关注模型输入参数的时效性和宏观环境变化。

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6. 股指期货理论定价模型附录（页13）

• 理论基础：

- 离散红利模型：期货价格等于（现货价格减去期内股息现值）乘以无风险利率修正因子：
$$
\mathrm{F}{t} = (\mathrm{S}{t} - D)(1 + r)
$$

- 连续红利模型：当分红支付密集时，期货价格由现货价格乘以无风险利率与红利率净差的指数函数表示：

$$
\mathbf{F}{t} = \mathbf{S}{t} e^{(r - d)(T - t)}
$$

• 意义：

该理论模型是本报告分析分红对股指期货影响的定量框架，提供无套利基础和定价公式支撑。

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三、图表深度解读

1. 期指分红影响具体表格（页0，2）

• 描述：表列上证50、沪深300、中证500主流期货合约的收盘价、分红点数、实际及含分红价差数据。

- 趋势与解读：
- 多个合约显示含分红价差向零靠近，剔除分红后负价差显著，说明分红点数对价差修正作用明显。
- 随合约到期日延后，实际价差绝对值加大，分红价值折现影响加深。

• 联系文本：表格支撑了报告关于分红显著影响期货定价和基差测算的观点。

- 局限性：表格未显性标注时间序列动态，仅是特定日期点位，同一时间快照。

2. 未来分红对期货剩余影响图（页3-4）

图4：上证50期货剩余分红影响指数点逐渐递减趋势


图5：沪深300期货同类趋势，整体分红影响更高，消退平稳


图6：中证500期货分红影响波动更大，持续时间更长

• 解读：

- 三个指数期货的分红剩余影响点数均从当前时间起逐步递减至零，表明分红分布集中、预期兑现。
- 不同指数分红峰值差异反映出其成分股分红策略及规模差异。

• 文本联系：

- 图示明确量化了预测的分红影响帮助投资者理解基差随时间变化特征。

• 潜在局限：

- 图中仅展示预测无滞后风险，实际可能因政策变化或个股调整影响时间分布。

3. 历史股息率与分红点数走势（页5-6）

图8：2005年以来指数分红点数稳步上涨


图9：长期股息率相对稳定但波动较大

• 解读：

- 分红点数数值透明表明经济发展促进企业盈利及现金回报能力。
- 股息率受股价波动影响可能导致投资者收益波动。

• 文本联系：

- 强调分红是市场投资决策的重要指标，且对期货定价有直接传导影响。

4. 分红时间分布（页7）

图10：2020年分红月份集中于5至7月

• 解读：

- 强调期货合约定价需重点关注覆盖5-7月的合约，因为该时期内分红事件频繁且影响显著。

• 联系：

- 为期指投资者提供交易时间窗口的风险预判依据。

5. 预测准确度趋势（页8-10）

• 多个年份、指数的预测与实际股息点对比折线图，整体预测线靠近实际线，验证了模型的可靠性。

- 小幅偏差存在，显示实际分红偶有提前或延后实现。

• 差异所在提示模型仍需根据市场变化持续优化。

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四、估值分析

本报告主要围绕基差及期货价格定价模型进行估值分析，未直接涉及股票或企业价值估值，但其分析框架包含如下关键点：

• 股指期货价格由现货价格、股息分红现值和无风险利率调整组成。

- 离散红利定价模型和连续红利定价模型，两种模型在不同红利分布密集程度下适用。

• 预测分红点数为期货估值的重要输入，确保理论与市场价差贴合。

- 持有成本（包括融资成本等）体现在年化基差率，剔除分红后更能反映纯持仓成本。

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五、风险因素评估

• 主要风险：

- 市场环境的突变，如宏观经济波动、上市公司分红政策调整。
- 企业盈利预期不符导致分红金额实际调低或延迟。
- 预测模型依赖假设稳定性，偏离假设将影响准确度。

• 风险影响：

- 预测误差可能造成基差解读偏差，影响投资者期货与现货套利策略的准确性。

• 缓解措施：

- 通过持续监测市场数据和公司公告，实时更新分红预测。
- 加强多数据源融合，提高预测稳健性。

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六、批判性视角与细微差别

• 假设稳健性：

- 分红率假设维持过去年份水平，但经济波动时公司利润及现金流承压可能导致分红调整，模型存在滞后风险。

• 时间预测问题：

- 预测除权除息日依赖历史数据及股东大会日数推演，遇不可预见事件（如监管变动）时时间估计存在偏差。

• 基差计算中的非分红因素未充分讨论：

- 此报告中年化基差率剔除分红后仍存差异，可能涉及隐含利率、持仓成本等，报告未尽详细展开。

• 数据局限与覆盖：

- 预测依赖于已公布数据及预案，隐藏信息或整改将影响结果完整性。

• 图表标注及文档排版问题：

- 部分表格标题栏重复或格式混乱，可能影响数据的快速理解和准确识别。

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七、结论性综合

本报告系统量化分析了A股市场主要股指期货中分红因素对期货定价的显著影响。报告通过详实数据统计，截至2021年6月18日，已公布大量分红实施及预案信息；利用基于历史分红数据及当前盈利预测的模型，精准预测出上证50、沪深300、中证500三大指数不同期货合约的分红点数。

图表深度揭示分红对基差的贡献随着时间推移逐步释放，尤其集中在5-7月分红旺季，成为期货合约价格的重要决策变量。历史验证图谱展现预测模型整体表现良好，预示本报告的方法论和流程具备实操可靠性。

附录详细介绍了基于离散与连续红利的理论定价框架，强化了分红影响机制的理解，强化期货定价的理论基础。报告同时提醒投资者注意分红预测的风险点，特别是宏观经济或企业分红政策的突发变化。

综上，报告明确展现了分红作为影响期货价格及基差的核心因素之一，指导市场参与者准确估计期货合理价值、合理调整持仓对冲策略。这不仅有利于优化套利策略设计，也为市场效率提升提供了理论与实证支持。

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主要图表列表

| 图号 | 内容描述 | 页码 |
|------|------------------------------------------|------|
| 图1-3 | 上证50、沪深300、中证500期货分红价差表 | 2 |
| 图4-6 | 各指数期货分红剩余影响趋势图 | 3-4 |
| 图7-9 | 历史分红点数与股息率趋势 | 5-6 |
| 图10 | 2020年分红月份分布 | 7 |
| 图11-22 | 2017-2020年股息点预测与实际对比 | 8-10 |
| 图23 | 分红预测流程示意图 | 11 |

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参考溯源

• 报告标题、发布日期及核心结论页0、2

- 预测模型与数据分析详述页2-4

• 历史分红情况与时间分布页5-7

- 预测准确度图示与数据页8-10

• 预测流程及模型假设页11-12

- 风险提示及理论模型附录页13

• 免责声明及投资评级定义页14-15

均标注为 [page::x]。

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总结：本报告以翔实的数据和严谨的模型为基础，系统阐释了分红对于股指期货价格及基差的深刻影响，梳理了预测流程与风险评估，并结合理论定价模型，构建起科学的分红影响分析框架。对期指投资者和风险管理者具有极高的参考价值。

报告