政策推动分红稳定性和可预期性提升，红利投资关注度上升 [page::5]

• 2023年修订现金分红监管指引，强化对不分红及超能力分红企业的约束。

- 2023年A股现金分红总金额创新高达2.14万亿元，现金分红公司数占比66.4%。

红利产品规模高速增长，尤其是红利低波ETF爆发式扩容 [page::8]

• 2023年以来，红利低波相关产品规模份额均翻倍，规模约173亿元，份额达148亿份。

- 红利低波超越中证红利，成为市场主流红利增强产品。

主要红利指数不同维度表现及增强空间分析 [page::6][page::7]

| 红利指数名称 | 近5年年化收益(%) | 近5年夏普率 |
|--------------|-----------------|-------------|
| 红利质量 | 54.04 | 0.49 |
| 红利价值 | 29.62 | 0.31 |
| 红利低波 | 31.11 | 0.33 |
| 中证红利 | 23.59 | 0.26 |

• 红利质量指数收益集中于少数年份且进攻性强，整体收益波动较大。

- 各指数增强指标多聚焦稳健性，进攻性指标相对不足，仍有优化空间。

基础股票池筛选及简要表现 [page::10][page::11]

| 年份 | 年化收益 | 最大回撤 | 超额年化 | 超额胜率 |
|---------|----------|---------|---------|---------|
| 2013 | 11.31% | 15.00% | 19.51% | 66.67% |
| 2014 | 55.74% | 9.28% | -1.18% | 41.67% |
| 2015 | 48.01% | 41.21% | 13.95% | 66.67% |
| ... | ... | ... | ... | ... |
| 全区间 | 11.70% | 45.51% | -0.09% | 49.25% |

• 基础股票池质量稳定，市场表现好时有正超额，市场差时略有负超额。

多维度因子测试：盈利能力、股息水平、股价表现的攻守指标构建 [page::12][page::13][page::14]

• 盈利能力：

- 采用3年扣非ROE均值/标准差作为防御性因子，单季度扣非净利润同比作为进攻性因子。
- 3年扣非ROE均值/标准差ICIR达到0.72，多头年化收益8.7%，净利润同比年化收益8.2%。

• 股息水平：

- 3年平均股息率TTM与预测股息率作为防御与进攻指标。
- 预测股息率ICIR0.72，年化收益8.9%，3年平均股息率年化收益10.3%。

• 股价表现：

- 防御性使用480交易日下行波动率，进攻性使用传统动量指标(动量24020)。
- 480日下行波动率年化收益8.9%，动量因子多头收益6.8%。

攻守兼备红利组合参数与回测表现 [page::14][page::15][page::16][page::17]

• 综合计算防御性得分和进攻性得分，按照50%股息水平、30%股价表现、20%盈利能力配比构建。

- 选股数量n=30，月频调仓，年化收益20.13%，较基准超额7.45%。

• 不同调仓频率比较显示季频收益最佳，月频波动率最低。

| 选股数量 (n) | 年化收益(扣费) | 最大回撤(扣费) | 超额收益率(扣费) | 胜率 | 信息比 |
|--------------|---------------|----------------|------------------|-----------|-----------|
| 20 | 22.7% | 32.9% | 9.8% | 66.4% | 1.03 |
| 25 | 21.0% | 34.9% | 8.3% | 65.7% | 0.94 |
| 30 | 20.1% | 35.1% | 7.5% | 66.4% | 0.88 |
| 40 | 17.6% | 36.7% | 5.2% | 63.4% | 0.67 |
| 50 | 15.7% | 36.3% | 3.5% | 61.2% | 0.49 |

组合历史表现及行业配置 [page::16][page::17]

• 组合在市场较差年份防御性强，进攻性显著提升年收益，在多数年份实现明显超额。

- 2024年2月末持仓以交通运输、银行、煤炭为主，行业配置稳健均衡。

总结 [page::18]

• 政策利好分红行为，红利投资关注度提升，红利低波市场快速成长。

- 本研究提出的攻守兼备红利组合在稳健防御同时有效提升进攻潜力，具备较好风险收益特性。

• 提供指标体系及组合构建方法，支持定量选股与月度调仓，实现超额收益和较低回撤。

金融研究报告深度分析报告

报告元数据与概览

• 报告标题： 《如何构建攻守兼备型红利组合？》

- 发布机构： 长江证券股份有限公司研究所

• 发布日期： 2024年3月14日

- 作者： 冷旭晟、刘胜利、韩轶超等

• 研究主题： 基于沪深两市连续分红股票，从股息水平、盈利质量和股价表现多个维度构建一种既具防御属性又具进攻属性的红利股票组合，实现稳健与收益兼顾的投资策略。

核心论点简述：
报告针对A股市场红利股票常见的一个难题即传统红利策略防御性强但在牛市表现较弱，提出通过结合多个维度的防御性和进攻性指标构建的“攻守兼备型红利组合”策略，月频调仓，控制风险同时显著提升收益表现。回测显示2013年-2024年2月，该组合年化收益超20%，超出中证红利全收益指数7.45个百分点。特别在基准表现较好年份，组合超额收益稳定并较明显，在弱市保持较好防守[page::0,1,2,18]。

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逐节深度解读

1. 分红政策新变化（第5页）

• 论点及信息：

2013年以来，A股上市公司分红政策持续完善。2023年底修订的《上市公司监管指引第3号-上市公司现金分红》强化了对不分红及分红水平偏低企业的约束，加快了中期分红程序并严控超额分红，避免企业盲目派息影响经营。监管层倡导更多企业一年多次分红，且鼓励春节前分红安排。

• 支撑依据：

历年分红相关政策演进时间线详见图1，2023年的修订针对三方面进行了加强，体现监管层对于分红行为合理性和稳定性重视。2023年A股现金分红总额创新高至约2.14万亿元，覆盖超66%上市公司，体现政策趋严同时分红改善趋势[page::5]。

• 数据解读：

图2显示2005年至今上市公司现金分红总额持续上升，现金分红公司数量占比稳定在65%以上，反映政策效果与市场分红行为的变化。

2. 传统红利指数及增强空间（第6-7页）

• 关键信息：

主要红利指数包括中证红利、红利价值、红利质量、红利低波等，指数表现集中在红利质量和红利价值两个方面。其中，红利质量指数虽近五年年化返报最高54.04%，但波动较大，进攻性强；红利价值指数在多数区间表现稳健，红利低波表现次优但波动较低。

• 关键数据：

表1详细列出各指数不同时间区间的收益表现及夏普率指标，说明各指数策略的收益稳定性差异（如红利质量夏普率最高0.49，反映收益风险比相对优越）[page::6]。

• 现有增强指标要点（表2）：

红利指数增强主要依据连续分红年限、股息率、股利支付率，以及盈利质量如ROE、净利润增长，股价波动率等，定位稳健性。基金产品中，红利低波近年来规模快速增长，说明市场对低波动、高红利策略偏好提升[page::7]。

3. 红利产品规模与风格交易现状（第8-9页）

• 趋势说明：

近年红利相关ETF规模爆发性增长，特别是红利低波产品，已超过其他红利指数ETF规模，且份额倍增，显示投资者对低波动红利策略的认可。

• 图表分析：

图3展示主要红利指数相关场外产品规模，图4和图5展示对应ETF规模及份额季节性增长趋势，红利低波上升明显。图6及图7显示红利及子风格交易拥挤度在2023年末至2024年初达到高位后回落，反映资金热度周期性波动[page::8,9]。

4. 红利策略的攻守平衡思路（第10-11页）

• 背景问题：

红利策略通常有防御属性，主升浪行情下相对表现不佳。图8显示中证红利指数在2013-2015、2019-2021主升期间挫败于Wind全A指数。应在保证稳健基础上引入进攻性，提高趋势行情盈利性。

• 股票池构建：

以连续分红且市值、成交额在前80%，过去三年税后现金股息率均大于0为基础，进一步筛选股息支付率较好的股票，形成了规模从2012年底170只增长至2024年初的577只连续分红股票池。

• 数据意义：

图9显示股票池数量稳步增长，图10展示该池股息率加权表现略优于中证红利全收益，且市场好的年份表现更优，这为后续选股奠定基础[page::10]。

5. 盈利能力、股息水平与股价表现的攻守指标选择与测试（第11-14页）

• 盈利能力指标分析：

防御指标：3年扣非ROE均值/标准差（反映盈利质量和稳定性）表现优于传统的差值计算方式；进攻指标：单季度扣非净利润同比增速表现优异，具有较高信息系数（IC）和年化收益（表4，图11,12）。

• 股息水平指标分析：

3年平均股息率TTM体现防御性，预测股息率（结合历史股息支付率与未来盈利预测）体现进攻性预期。测试显示预测股息率年化ICIR与收益率均略优于历史股息率（表5，图13,14）。

• 股价表现指标分析：

稳健指标选用480交易日下行波动率（只计算负收益日波动，更能体现防御性），进攻指标选动量因子（240交易日动量减20交易日动量）体现股价走势方向性。表6显示480日下行波动率年化收益较高且多头胜率良好，动量因子具有正向收益，均用于综合评分（图15,16）[page::11-14]。

6. 防御性与进攻性得分构建与组合测试（第14-16页）

• 得分构成：

防御性得分=0.5×3年平均股息率TTM+0.3×480日下行波动率+0.2×3年扣非ROE均值/标准差
进攻性得分=0.5×预测股息率+0.3×动量24020+0.2×单季度扣非净利润同比

• 选股机制：

先以防御性得分降序选出前30%股票，再在此范围内以进攻性得分排序选择最终n只，银行股权重限制不超20%。

• 参数测试与结果：

防御性与进攻性得分指标ICIR均较单一指标提升，信息系数稳定，收益与胜率显著增强（表7，图17，图18）。不同选股数量实验表明，n=30在收益、回撤和信息比上取得平衡（表8）。调仓频率测试表明季频表现收益稍优，月频波动最低（表9）[page::14-16]。

• 组合表现：

攻守兼备红利30组合自2013年起月频调仓，年化收益达20.13%，超额基准7.45%，最大回撤及波动较基准均有改进。各年份表现分明，行情好年展现显著超额，行情差年防御性保持较好（图19，表10）[page::16-17]。

• 行业配置：

2024年2月组合重仓交运（22.6%）、银行（20%）、煤炭（14.5%）板块，房地产权重下降趋势明显，交运权重逐年提升（图20,21）。

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图表深度解读

• 图1（第5页）分红政策变化时间线图

详尽展示了2008年至2023年间中国证监会及交易所针对现金分红监管政策多轮修订，强调现金分红优先股东权利、差异化分红政策、简化分红程序及合理约束超额分红，对推动上市公司分红规范性和持续性有积极作用。

• 图2（第5页）历年分红总金额与公司占比

控轴为现金分红总额指标（亿元），柱状表示分红规模持续提升，2023年首破2万亿；折线代表现金分红公司占比，虽波动但维持在65%上下，反映整体分红稳定性增强。

• 图3-5（第8页）红利指数相关产品规模与份额趋势

图3显示场外基金产品中中证红利占比最大，但2023年增长爆发，红利低波指数相关产品加速突破，规模份额快速上升；图4、5展示ETF市场，红利低波ETF规模和份额翻倍且超过中证红利ETF，显示市场对低波动、高红利产品需求升级。

• 图6（第9页）红利各子风格交易拥挤度动态

显示三季度末以来（2023-06-30至2024-03-08）多红利子风格交易拥挤度先升后降波动趋势，交易活跃度存在阶段性集中与资金流出，考察投资风险偏好及资金动向重要指标。

• 图8（第10页）中证红利全收益指数与Wind全A指数走势对比

在两轮主升段（2013-2015与2019-2021）中证红利全收益跑输宽基指数，展示红利策略在牛市中的进攻性不足，反映策略改进必要性。

• 图9-10（第11页）基础股票池变化与表现对比

图9反映基础股票池数量逐年递增，有助于策略空间扩大；图10股息率加权表现优于基准，表明筛选方法可挑选表现稳定的红利股。

• 图11-12（第12页）盈利能力指标分组年化收益

图11显示3年扣非ROE均值/标准差最高分组收益达8.7%，最低组仅2.2%；图12单季度扣非净利润同比最高组达到10.5%，显示盈利增速极大影响多头表现。

• 图13-14（第13页）股息水平分组年化收益

图13中最大组3年平均股息率收益超过10%，图14预测股息率收益近9%，印证预测股息率有较强预判能力。

• 图15-16（第14页）股价表现指标年化收益

图15显示480交易日下行波动率最高组负收益，最低波动率组收益最高近9%；图16动量因子显示高动量组年化收益最高9%，提供进攻策略依据。

• 图17-18（第15页）防御性与进攻性得分分组年化收益

分别展示两综合评分的多头效应，防御性得分最高组年收益超10%，进攻性最高组年收益接近13%，体现得分体系的有效性。

• 图19（第16页）攻守兼备红利30组合净值比较

组合净值曲线稳定且明显超越中证红利全收益指数，净值比稳定攀升，显著体现策略攻守兼备效果。

• 图20-21（第17页）行业持仓结构与历年变化

行业饼图表明交通运输、银行、煤炭是重点行业，历年堆积柱状图反映房地产权重趋缓，交运权重增长，契合当前市场结构及策略防御需求。

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估值分析

报告主要聚焦组合构建与策略评估，并未专门提供绝对估值模型或目标价预测。估值相关主要体现在：

• 预测股息率指标构成部分，基于预测净利润结合历史股息发放水平及最新市值估算未来股息收益率，作为进攻性择股依据，隐含对股票后续估值提升的期待。
• 防御性指标中股息率及盈利质量反映公司内在价值的稳定兑现情况。

整体估值分析侧重指标预期表现与市场认可度而非传统的DCF或相对估值方法。[page::12,14]

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风险因素评估

• 历史回测的局限性：报告多处强调回测基于历史数据，不保证未来表现，尤其市场环境变化、宏观经济波动都可能导致实际收益与历史不同[page::19]。
• 市场波动性和流动性风险：投资组合可能受到市场极端波动影响，特别是个别行业权重相对集中时（如交运、银行），若相关行业面临不利环境，组合表现也受影响。
• 政策及法规风险：尽管监管趋严促进分红规范，但未来政策调整或突发事件可能影响上市公司分红行为及投资价值。
• 模型和参数假设风险：指标构建依赖历史财务数据及统计测算，假设的稳定性、数据质量及未来预期可能偏离实际，引发策略失效。
• 资金拥挤度及跟风交易风险：红利风格和子风格交易拥挤度的时变说明资金流向具有波动性，可能导致短期波动性加剧[page::9]。

报告虽指出部分风险但未给出详尽的风险缓解措施，投资者需根据自身风险承受能力审慎决策。[page::19]

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审慎视角与细微差别

• 作者着重强调策略的稳健性与进攻性平衡，但在进攻性指标权重选择上偏重预期股息率和单季度净利润同比，可能对数据预测准确性依赖较大，存在估计偏差风险。
• 组合构建限制银行股不超过20%，体现对某些行业集中度风险的意识，但交通运输、煤炭等行业高权重可能带来行业相关风险集中，需长期关注市场环境变化。
• 指标计算较多基于历史三年及单季度财务数据，面对快速变化行业和公司短期波动可能反应不敏感。
• 报告图表层面完整清晰，但部分数据如信息比、换手倍数等指标专业性强，普通投资者需时间理解。
• 部分图表如表1、6、9等展示了多维度数据，体现作者在指标多角度测试上的严谨态度，报告层次分明，逻辑严密。[page::6-9,11-15]

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结论性综合

本报告系统地分析了A股红利投资的政策环境变化、市场产品空间与策略构建需求，在总结现有红利指数表现与增强策略的基础上，创新性地提出“攻守兼备”的多因子红利组合构建方法。通过对盈利能力、股息水平和股价表现三个关键维度划分防御性与进攻性指标，结合上述指标赋予权重形成综合得分体系，实现了优化股票池选取与权重配置，规避单一指标局限。

回测结果表明，此攻守兼备红利30组合在历年市场环境中：

• 综合兼具风险控制能力（最大回撤与波动低于基准）与收益提升（年化超额收益达7.45%），

- 在行情优越年份显著跑赢基准，提升了策略进攻性，增强组合市场适应性，

• 行业配置合理，体现策略防御性与进攻性的动态平衡，尤其在交通运输、银行、煤炭等行业重点配置中找到支撑，

- 交易节奏和持仓数量经过多轮回测优化，保障策略容量和收益稳定性，

• 市场认可度持续上升，反映在红利低波ETF规模份额快速增长及交易活跃性变化中。

报告的深度分析与数据支撑充分，提供投资者理论与实务操作的双重指导，成为A股红利选股和组合构建的重要参考，推动红利策略向更加科学化、多元化方向发展[page::1,2,6-18]。

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图表引用示例

• 图1：分红政策变化

- 图2：上市公司历年分红总金额

• 图19：攻守兼备红利30组合净值表现

- 图20：最新持仓行业权重分布

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参考页码溯源

[page::0,1,2,5-19]

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### 结语：报告以严谨的数据分析与多维度因子测试为基础，创新性地将防御性与进攻性指标结合，设计出具有较强适应性的红利投资组合。策略实践价值突出，兼顾稳健性与收益增长，契合当前中国资本市场分红政策趋势和投资者需求，具备较高的实用参考价值。

报告