中证高股息龙头全收益指数编制方法解析 [page::2]

• 指数样本股数量不超过40只，选取沪深A股中流动性好、业绩稳定且股息率较高的龙头股票。

- 选样严格筛选条件包括市值排名、流动性、连续三年净利润大于0、股息率门槛及分红变化率等因素。

• 权重采用自由流通市值权重（30%）与股息率权重（70%）加权平均，单个股票权重上限10%。

指数风险收益表现优异 [page::2][page::3]

• 自2013/12/31至2020/03/31，年化收益率16.34%，跑赢沪深300的7.63%及中证红利的9.36%。

- 夏普比率0.79，最大回撤显著低于宽基指数，兼具高收益与稳定性。

• 股息龙头指数表现领先多个宽基指数，显示稳定的风险调整后收益。

指数估值与行业分布特点 [page::3][page::4]

• 估值方面，市盈率PE为8.59倍，低于沪深300，但略高于中证红利指数。

- 股息率为3.90%，介于沪深300（2.49%）与中证红利（4.80%）之间。

• 行业分布较为集中，银行业占17.6%，其次是房地产、钢铁、食品饮料、非银金融，各行业权重均超过5%。

市值及持仓结构 [page::5]

• 成分股以大市值股票为主，平均市值3909亿元，78%为沪深300成分股。

- 前十大权重股集中，占比超过30%，其中第一大个股万科A占3.02%，体现适度集中度。

鹏华中证高股息龙头 ETF 关键指标与基金经理介绍 [page::6][page::7]

• ETF成立于2020年3月20日，基金规模2.23亿元，管理费率0.3%。

- 基金经理罗捷，管理经验2.19年，管理基金共8只，在管基金规模7.24亿。

• 鹏华基金旗下被动指数基金布局完善，覆盖多个行业龙头及细分领域，管理规模累计206亿。

风险提示 [page::8]

• 因子有效性基于历史数据，未来风格转换可能影响表现。

- 极端市场环境或导致模型剧烈波动，需严格风险控制。

Smart Beta 产品分析之：鹏华中证高股息龙头 ETF 详尽分析报告

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1. 元数据与概览

报告标题： 《Smart Beta 产品分析之：鹏华中证高股息龙头 ETF》（FOF 系列研究之三十二）
作者及联系方式： 证券分析师朱剑涛，东方证券研究所，联系电话021-63325888转6077，邮箱zhujiantao@orientsec.com.cn
发布机构： 东方证券股份有限公司
发布日期： 未明确具体发布日期，但数据截至2020年3月31日
研究对象： 鹏华中证高股息龙头 ETF（基金代码515690.OF）及其跟踪标的中证高股息龙头全收益指数（指数代码921373.CSI）
主题： 基于Smart Beta策略的高股息龙头ETF产品分析。

核心论点与目标：
报告强调鹏华中证高股息龙头 ETF采用的“稳健增长 + 高股息”策略，为低利率环境下的中长期投资者提供了有效的资产配置方案。该ETF对应的中证高股息龙头全收益指数，聚焦沪深A股中流动性好、业绩稳定且股息率较高的龙头企业，历史表现优异，能够明显跑赢沪深300和中证红利主流指数。报告数据表明该指数估值合理（低市盈率），风险相对较低，股息率优于大盘，行业分布合理但较为集中，且成分股以大盘蓝筹为主，流动性优越。鹏华中证高股息龙头 ETF自成立以来规模稳步增长，管理费用处于合理区间，基金经理具备过往管理经验。

投资者传达的信息是： 该ETF作为Smart Beta产品，提供了收益与安全边际兼备的优质指数投资工具，特别适合寻求稳定股息收益和防御性较强配置的投资者。

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2. 逐节深度解读

2.1 中证高股息龙头全收益指数分析

2.1.1 指数编制方法

• 选样空间与数量：

指数从中证全指范围内选择样本，成分股不超过40只，均为沪深A股且上市满三年，确保基本市场容量和稳定历史表现。

• 因子筛选条件：

结合市值（过去一年日均总市值排名需在前40%）、流动性（成交金额大于中位数）、盈利质量（三年扣非净利润均为正）、股息率门槛（过去三年均不低于1.0%——1.5%）及持续分红特征（剔除近三年现金分红连续减少及分红率异常低的股票）进行层层筛选，体现了指数对质量和稳定性较高的要求。

• 选股策略：

指数最终结合过去一年日均总市值和三年平均股息率折中排序，选取市值和股息率均优的股票，兼顾规模效应和收益率。

• 加权方法：

权重采用自由流通市值加权与股息率加权结合的方式，按7:3比例加权，且个股权重均设上限10%，平衡规模与收益因素，实现风险与收益的均衡优化。

• 调仓频率： 半年调整一次，时间点为每年6月和12月。

该方法体系通过多维选股标准和加权方式确保指数兼具安全边际（估值低，业绩稳定）与收益性（高股息率），体现Smart Beta对因子系统化选股的典型做法。[page::2]

2.1.2 指数风险收益特征

• 历史表现：

2013年12月31日至2020年3月31日期间，中证高股息龙头全收益指数年化收益16.34%，远超同期沪深300指数7.63%和中证红利指数9.36%。

• 波动性与风险调整收益：

指数波动率接近大型蓝筹指数，夏普比率为0.79，明显优于对比指数，表明单位波动风险下的超额收益较好。
最大回撤也明显低于市场平均水平，展示了较高稳定性和风险控制能力。

这段表现凸显了指数策略的投资价值：在较低波动率下实现较高的风险调整回报，验证了“稳健增长+高股息”因子的有效性。[page::2] [page::3]

2.2 指数估值水平

• 估值比较：

截至2020年3月31日，中证高股息龙头全收益指数市盈率（TTM）8.59倍，远低于沪深300的11倍左右，略高于中证红利指数6.83倍；
股息率为3.90%，显著高于沪深300的2.49%，但略低于中证红利指数的4.80%。

• 估值指标多维对比： 图表显示该指数在市盈率（PE）、市净率（PB）、市现率（PCF）等指标上较低，意味着安全边际和合理估值体系。

其中，市销率（PS）和市现率指标未显示具体数值，推测为零或缺失，需注意其具体计算逻辑与适用性。

整体估值结构支持了该指数长期持有的价值投资逻辑，既保证较高股息，又在估值上具备吸引力。[page::3] [page::4]

2.3 指数行业分布

• 行业覆盖16个申万一级行业，其中银行占比最大，为17.61%，其次为房地产（11.24%）、钢铁（10.82%）、食品饮料（10.72%）及非银金融（8.39%）、汽车（8.28%）等，前三大行业合计超过39%。
• 行业分布相对集中，集中度较高的行业多是传统蓝筹和高稳定性行业，符合“稳健增长+高股息”定位。
• 此分布有助于提供稳健业绩基础，且受益于中国经济的金融地产等主导板块表现。

图表中优势行业权重及市值规模突出，特别是银行板块体量庞大（总市值逾5.1万亿人民币），显示该指数以行业领导者构建为核心，行业分散偏有限，须关注集中度带来的潜在风险。[page::4]

2.4 指数市值分布

• ETF成分股呈现明显大盘股风格：平均总市值为3909亿人民币，平均自由流通市值1218亿人民币。
• 市值大于1000亿的股票数量最多（21只），小盘股明显较少。
• 另外78%的成分股属于沪深300成分股，进一步佐证大盘蓝筹的成分特点。
• 此结构保证了指数整体稳定性及较高流动性，降低交易成本和跟踪误差。

图表展示市值在1000亿以上的企业构成核心，奠定了指数的稳健基石。[page::5]

2.5 指数重仓股分析

• 前十大权重股集中度超30%，最高权重个股万科A约占3.02%。
• 其中涵盖来自制造业、房地产、钢铁、食品饮料等行业的龙头企业，如美的集团（3.31%）、威孚高科（2.54%）、五粮液（2.91%）、双汇发展（3.96%）、方大特钢（4.39%）、中国石化（3.63%）等。
• 权重分布显示ETF不仅涵盖大盘蓝筹，同时聚焦细分行业的龙头企业，兼具行业代表性与绩优股特点。
• 个股权重设置上限10%的规定限制了过度集中风险。

该成分股构建体现财务稳健和行业龙头并重策略，算力较为平衡且体现高股息筛选要素。[page::5]

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2.6 鹏华中证高股息龙头 ETF 具体分析

2.6.1 基金产品简介

• 上市时间：2020年3月20日成立，基金规模截至2020年3月31日为2.23亿元。

- 管理费及托管费合计为0.3%/年，属于中低水平，适合长期持有。

• 投资目标为紧密跟踪中证高股息龙头全收益指数，追求最小化跟踪误差。

- 基金性质为被动指数型基金，强调指数复制。

2.6.2 基金公司及经理团队

• 鹏华基金管理有限公司，成立22年，管理被动指数产品经验丰富。

- 已推出32只被动指数基金，拟覆盖多个细分行业及Smart Beta因子策略。

• 旗下有多只细分行业ETF产品，部分ETF稀缺性突出，具备市场竞争力。

- 基金经理罗捷，投资经理年限2.19年，管理基金数量8只（现任7只），托管基金规模7.24亿元，专业背景支持基金规范运作。

鹏华基金的成熟基金管理经验和现有多元化ETF布局为该ETF带来运营保障。[page::6] [page::7]

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3. 图表深度解读

3.1 图2（净值对比）

• 展示了2013年12月至2020年3月期间，中证高股息龙头全收益指数与沪深300、中证500、中证1000、中证全指和中证红利指数净值走势的比较。

- 股息龙头全收益指数（红线）明显跑赢其他主要宽基指数，尤其在2020年初前表现更为稳健。

• 反映其高股息龙头策略在大盘与中小盘市场波动中均表现出良好抗风险能力。

3.2 图3（风险收益比较）

• 列出了多个宽基指数和中证高股息龙头指数不同时间段的累计收益、最大回撤、年化收益及年化夏普率。

- 中证高股息龙头指数不仅累计收益最高（157.16%自基日以来），最大回撤（-36.03%）较沪深300降幅显著，夏普比率0.79最佳。

• 支撑了高股息龙头策略优于市场的风险调整收益。

3.3 图4（估值指标）

• 以柱状图表现多指数关键估值指标——市盈率PE、市净率PB、市现率PCF、市销率PS及股息率DP。

- 中证高股息龙头指数PE低至8.59，远低于沪深300等指数%，PB和PCF保持适中区间。

• 股息率接近4%，突显其收益优势。

3.4 图6-7（行业分布）

• 行业权重分布饼图显示银行、房地产、钢铁和食品饮料为主体，合计近50%，行业集中且龙头企业明显。

- 有助于投资者理解风险偏好的行业暴露，提醒投资该ETF即是对周期性和金融地产行业龙头的投资。

3.5 图8-9（市值及宽基指数分布）

• 市值分布柱状图数据显示大部分成分股市值集中在1000亿以上，体现蓝筹股特征。

- 宽基指数成分股归属显示78%为沪深300成份股，证明指数以大型优质蓝筹为主，流动性强。

3.6 图10（重仓股明细）

• 表格列出十大重仓股，包括权重、行业分类和市值细节。

- 显示多元化板块覆盖与权重集中度分散，满足稳健性与分散风险双重目标。

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4. 风险因素评估

• 市场风格转换风险：因子基于历史有效性构建，未来可能因市场环境或结构变化失效，影响基金表现。

- 极端市场冲击风险：如市场剧烈波动可能导致因子失灵或指数模型波动加剧，需投资者关注。

• 报告建议投资者需密切监控因子表现，注重风险控制措施。

风险提示说明因子策略不保证未来持续有效，提醒投资者理性应对市场不可预见风险。[page::0] [page::8]

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5. 批判性视角与细微差别

• 报告整体呈积极视角，重点强调历史优异表现及稳健估值，但对于潜在行业集中风险提示较少，尤其指数银行和地产等行业合计占比超过30%，可能存在系统性风险暴露。

- 报告对基金经理经验数据提出，但经理投资年限仅2.19年，略显年轻且在任管理基金数量较多，需注意实际管理质量和跟踪偏差。

• 估值指标部分市销率（PS）等列值为0，未详细说明是否数据缺失或指数特点，存在一定理解上的局限。

- 成分股数量不多（不超过40只），在分散风险方面有限，尤其重仓股权重集中，需注意集中度引发的波动风险。

• 报告未详述基金的跟踪误差、交易策略及流动性风险，未来如市场波动剧烈或发生风格转换，可能冲击基金表现。

这些细节表明，虽然产品具备较好的历史和结构优势，投资时仍需关注集中度风险和因子策略有效性的持续性。

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6. 结论性综合

鹏华中证高股息龙头 ETF通过跟踪中证高股息龙头全收益指数，致力于Smart Beta“稳健增长+高股息”的投资策略。该指数选取沪深A股中流动性好、业绩稳定且股息率较高的龙头企业，选样严谨，权重均衡，调仓频率合理，充分体现因子投资体系的科学性。历史表现方面，指数自成立以来年化收益16.34%，显著超越沪深300及其他宽基和红利指数，且风险指标（波动率、夏普率、最大回撤）均优于市场主流指数，显示风控和收益兼顾的良好特征。

估值上，中证高股息龙头指数市盈率低于沪深300，股息率优势明显，为投资者提供了稳定现金流和较高安全边际。行业上偏向金融地产等传统蓝筹行业，兼具收入稳定性和经济周期防御性。坚持大盘股主打法，并以沪深300为主要成分，为基金提供良好流动性基础。成分股集中度适中，但重仓股占比不容忽视，需投资者关注潜在集中风险。

鹏华基金拥有丰富ETF管理经验，基金经理团队相对年轻但活跃，管理规模有望进一步增长。基金设立费用透明合理，基金目标为紧密复制指数，适合长期稳健投资者。

风险方面，因子策略基于历史数据可能面临未来风格变化的挑战，极端市场亦可能影响指数表现，建议投资者保持风险意识和动态跟进。

综合来看，鹏华中证高股息龙头 ETF具备较优的历史回报、合理估值及优质的流动性保障，是Smart Beta策略下稳定股息和风险控制兼备的中长线投资工具，适合追求稳健收益、注重防御风险的投资者，作为低利率环境下的重要资产配置选择。

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重要图表总览

• 图2/3详细呈现中证高股息龙头全收益指数的优异收益与稳健风险特征，强化稳健策略有效性的实证基础。

- 图4的估值指标对比强化低估值与高股息的组合优势。

• 图6/7行业权重揭示了偏重金融与房地产等传统蓝筹行业的行业配置。

- 图8/9展现成分股大市值和沪深300重合度确保流动性和市场代表性。

• 图10重仓股详细信息说明行业和个股质量及分散度。

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本文所有数据及结论均基于东方证券研究所提供的正式报告内容，引用页码标注如下，便于溯源和核对：
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以上为鹏华中证高股息龙头 ETF研究报告的详尽解读与分析。

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