2021年分红信息与期指合约分红点数预测 [page::0][page::2]

• 上证50、沪深300、中证500成分股分别存在已通过、发布预案、未公告及已实施的分红情况。

- 2021年6月合约分红点数预测：上证50为16.33，沪深300为26.36，中证500为41.30。

• 年化对冲成本（不含分红）分别为5.27%、4.00%、4.18%。

- 分红对期指价格影响显著，随着合约远期分红影响逐步释放。

分红对期指价格的剩余影响趋势 [page::3][page::4]

• 分红的剩余影响主要体现在5-7月，逐步释放后对期指价格影响减弱。

- 6月合约剩余影响分别为：上证50 0.46%、沪深300 0.51%、中证500 0.08%。

• 图表清晰展示了四个不同期限合约分红影响的时间分布和递减趋势。

历史分红情况回顾及股息率比较 [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指数股息率最高，中证500最低，分红点数随着年份整体呈上升趋势。

- 指数分红点数比股息率更稳定，用于指导期指定价更为有效。

分红时间分布及对期指影响的季节性特征 [page::7]

• 分红主要集中于每年5-7月，构成了期指价格分红影响的主要时间窗口。

- 中报分红极少，几乎可以忽略。

分红预测模型准确度检验 [page::8][page::9][page::10]

• 预测的每日分红点数和实际股息点走势高度吻合，特别是沪深300的预测准确度最高。

- 多年回测验证分红模型有效性，可用于期指基差定价调整。

关键分红预测流程总结 [page::11][page::12]

• 预估成分股净利润由年报、快报、预警和分析师预测综合构成，按优先级选取。

- 用历史分红率恒定假设计算当前分红总额，并结合最新市值权重估算分红对指数影响。

• 分红实施时间依据已公布除权日或历史除权日期推断，进一步计算对期指各合约分红影响点数。

《分红对期指的影响 20210423》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 20210423」

- 发布日期：2021年4月26日

• 发布机构：东方证券股份有限公司研究所

- 报告分析师：朱剑涛、刘静涵

• 研究主题：2020年及2021年上市公司分红对中国主要股指期货（上证50、沪深300、中证500）的影响分析与预测。

该报告聚焦上市公司分红信息对股指期货价格及基差的影响，重点围绕2021年春季分红预案的发布情况，结合历史分红数据，构建了基于净利润、分红率、成分股权重及分红时间等因素的预测模型，预估了当前及未来各季度股指期货合约的分红点数和对价格的剩余影响，深入分析分红对股指期货及其套利策略的影响机制。报告明确了未来几个合约（5月、6月、9月、12月）的股指期货基差和对冲成本，给出精细量化数据。[page::0,2]

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二、章节深度剖析

1. 研究结论与现状概述

通过统计上市公司实际及预案分红发布情况：

• 上证50成分股中，已发布及实施分红信息的企业占比较高，沪深300和中证500部分公司尚未公布分红预案，存在信息披露滞后。

- 采用自有预测模型，估算6月合约分红点数为：上证50为16.33点，沪深300为26.36点，中证500为41.30点。

• 年化对冲成本（剔除分红，折算至365天）分别约为5.27%、4.00%、4.18%。

- 分红对期货价格有显著影响，影响程度随合约远近而变化，且会影响持有至交割的对冲成本和基差率。

表格揭示不同合约的收盘价格、分红点数与含分红价差（即调整后的理论价差）具体数据，为投资者判断基差水平提供量化参考。[page::0,2]

2. 2021年分红最新预测结果

• 通过最新分红数据汇总及预测，确认分红集中于5-7月，分红影响对5月、6月、9月及12月期货合约显著。

- 表2、图1至图3展示详细的股指期货分红影响点数、实际价差与含分红价差的对比，并列出分红对期货合约剩余影响及年化对冲成本数据。

• 分红期间，含分红价差明显缩小，表明分红预期是导致基差变化的关键因素，投资者应充分考虑分红影响以减少价格扭曲和套利风险。

此外，图4至图6通过时间序列捕捉了未来分红对各期货合约价格影响的剩余变化趋势，动态展示了除权除息日之前分红扣减的逼近过程，图形化体现分红预期对市场的逐步消化过程。[page::2,3,4]

3. 历史分红情况回顾

• 统计2005年以来三大指数的历史分红点数和股息率，体现出分红呈上升总体趋势，特别2018-2020年增幅明显。

- 上证50的股息率最高，其次为沪深300，中证500最低，但分红点数稳定性好于股息率，说明股价波动影响了股息率指标的稳定性。

• 图7对比各年分红点数和股息率，图8、9分别展现指数分红点数和股息率的时间序列变化，直观反映指数分红结构和市场回报特征。

- 分红时间极度集中在5-7月，9月前完成大部分年度分红，中报分红极小，基本可忽略（图10），对期指价差形成窗口期有所提示。[page::5,6,7]

4. 历史分红预测准确度校验

• 采用预测股息点与实际股息点的每日差分对比，验证模型对应历年分红动态的预测准确度。

- 2017-2020年多幅图（图11-22）展现不同时期、不同指数（上证50、沪深300、中证500）股指期货预测与实际股息点走势，规律清晰，模型对沪深300预测准确度最高，上证50次之，中证500稍逊。

• 模型能较好追踪分红峰值及落地过程，说明预测流程和假设科学合理，尤其对关键分红落地节点的把握较到位，具备较强指导意义。[page::8-10]

5. 分红预测流程详述

完整流程由净利润预估、分红总额计算、分红对指数影响估算及分红对各合约的具体影响计算构成：

• 净利润优先采用当年年报，次采用快报、预警、分析师预测等，保证数据尽可能准确及时。

- 分红总额计算原则明确，按照已公布分红预案优先使用，未公告者按历史分红率或零分红假设处理，考虑负利润无分红情况。

• 利用最新调整权重方法估算分红对指数直接影响，权重动态调整以反映市场变动。

- 分红除权日估计方法细致考虑信息完整度和公司行为习惯，避免分红实施日期预测偏差，确保预测分红点数时间精度。

• 最终合约分红影响按交割日前所有预计分红累计计算，为期货报价合理性及套利策略提供理论支持。[page::11,12]

6. 风险提示

• 预测模型建立在分红率等多个合理假设基础上，若市场环境或分红策略发生剧烈变化，实际分红可能偏离模型预测，带来风险。

- 模型的适用性和准确性依赖于已披露信息及历史数据，存在信息披露滞后和预测偏误风险。[page::0,13]

7. 附录：股指期货理论定价模型

• 详细阐述经典的无套利期货定价模型，涵盖离散红利和连续红利发放两种情形。

- 离散红利模型计算期货价格扣除红利的现值，并叠加无风险利率的复利影响。

• 连续红利模型参考指数年化红利率和无风险利率，展示期货与现货之间的指数关系，提供理论估值框架。

- 该理论基础为分红点数预测及价差调整提供重要定价依据。[page::13]

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三、图表深度解读

图表1-3：期货各合约含分红价差表

• 数据显示不同月份合约收盘价、分红点数、实际价差及含分红价差。

- 比较实际价差与含分红价差，发现分红调整显著缩小了实际价差差异，减轻基差扭曲。

图4-6：分红对未来期货价格剩余影响趋势图

• 不同合约的分红点数随着时间推进逐渐减少，最终归零，体现分红影响落地。

- 较近月合约（如5月、6月）分红影响较少且消化度较高，远月合约因覆盖时间长影响更大且分布更广。

图7-10：历史分红点数、股息率与分红时间分布

• 上证50整体分红点数明显高于其他两指数，且股息率稳定。

- 分红集中在5-7月，有利于期指合约对应时间段的价值波动理解。

图11-22：历年股息点预测与实际动态走势

• 预测线与实际线高度重合，表明预测模型对分红落地时间和金额把握较为准确，能指导投资者合理调整仓位。

图23：分红预测流程图

• 结构清晰，逻辑严密，各步骤环环相扣，体现了模型预测体系的系统性和实操性。

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四、估值分析

本报告重点在于对股指期货价值中分红因素的剖析，基于经典期货定价模型：

• 离散红利模型，计算期货价格减去红利的现值后再加无风险利率折现，即期货合理理论价格。

- 连续红利模型，将分红看做连续支付收益，计算期货价格为现货价格乘以利差的指数函数。

• 结合实际分红点数预测，修正基差，合理估算期货合约合理价格区间。

- 估值过程中严格考虑分红时间安排和股票权重动态，体现市场变化，保障估值精度。

模型输入关键参数如无风险利率、税前分红金额、成分股权重及时间因素均经过市场数据校正，具有较强的实用性和动态修正能力。[page::13]

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五、风险因素评估

• 分红率变动风险：市场环境变化或上市公司分红政策调整均可能引发实际分红与预测差异。

- 信息披露不及时或不完整：预测模型依赖年报、快报等数据，存在信源滞后风险。

• 除权除息日预测偏差：除息日错估会导致分红点数权重和时间错配，影响合约预测准确度。

- 市场异常波动导致对冲成本估计偏差。

• 报告未具体提出缓解策略，但提醒投资者关注政策及市场最新动态，及时调整模型参数。[page::0,12,13]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告分析基于合理假设而来，对分红率保持稳定等假设显得尤为关键。若上市公司实行更激进或保守的分红政策可能使预测偏离。

- 权重估计虽动态调整，但基于月度权重平滑可能忽略日内权重变动，轻微影响短期预估精准度。

• 报告未详细说明如何处理个股分红异常事件（如临时停发红利），这类突发事件可能打破模型假设。

- 分红现金税前税后差异提示存在，实际现金流变化需投资者结合个人税务考虑，报告对此未过多展开。

• 风险提示较为简约，尚可进一步丰富对市场情绪变动、政策风险的影响评价。

整体报告逻辑严密，数据详实，结构合理，但对某些预期分红未知个股的处理略显统一，未来可结合大数据及机器学习增强模型精度。[page::0,11,13]

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七、结论性综合

东方证券发布的《分红对期指的影响 20210423》报告系统而精准地剖析了2020年度及2021年春季大型上市公司分红对中国三大股指期货市场的影响。报告基于详实的年报、快报及市场预案数据，采用科学的预测流程和经典期货定价理论建构分红点数和价差调整模型，重点覆盖了上证50、沪深300及中证500指数期货的5月、6月、9月和12月合约。

主要结论包括：

• 目前5-7月为分红密集期，分红对对应期限的期货合约基差及价差影响显著，分红预期调整了市场对期货价格的合理估值。

- 分红点数和分红调整价差对期货合约价格存在重要影响，年化对冲成本因分红剔除前后差异明显，在期货和现货套利策略中不可忽视。

• 历年分红数据与股息率趋势明确，上证50板块分红力度最大，中证500相对较低但波动性不大。

- 通过历史对比，分红预测模型整体准确，能够较好贴合市场分红实际影响，提升了市场参与者预判能力。

• 报告强调分红预测风险，市场变化可能导致偏差，需动态调整模型并关注披露信息。

报告中的图表全面且紧密结合文本，直观体现分红点数时间分布、分红对期货价格的剩余影响和模型预测准确度，支撑了整体论述，有助于投资机构与交易者细致评估分红对期指价格的可能影响，优化交易策略。

总体来看，报告立场客观，数据可靠，分析基于严谨建模，适用性强。投资者应结合自身风险偏好和市场动态，灵活运用报告成果，识别分红带来的期指估值变动机遇和风险。

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参考文献及图表

• 页码01-04：分红发布情况及分红对期货价格的具体影响表格和趋势图

- 页码05-07：历年分红点数、股息率及分红时间分布数据分析图

• 页码08-10：预测与实际股息点每日走势对比图，验证模型准确度

- 页码11-12：分红预测流程说明图及详细步骤

• 页码13：股指期货理论定价模型数学公式和解释

- 页码14-15：分析师声明、投资评级定义及免责声明

所有表格和图表来源均为东方证券研究所与Wind资讯联合提供，数据严谨可信[page::0-15]

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此详尽分析力求覆盖报告所有关键内容及图表信息，以专业严谨的金融研究视角，助力读者深刻理解分红对中国股指期货的影响机制和投资意义。

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