事件背景与高送转股票特点 [page::0][page::2]

• “高送转”指股本按比例大规模送红股或资本公积转增，通常定义为10送或转5以上。

- 高送转股票多为小股本、高股价、成长性强的中小盘股，具有较好的每股收益、资本公积和现金流等财务指标。

• 2006-2010年高送转股票数量整体增长，股本普遍偏小，特别是85%股票总股本低于6亿股。中小板和创业板股票在高送转股票中的占比逐年提升至76%，净利润扣非后增速大幅提升超过100%。（见图1、图2）

高送转预测模型构建 [page::3]

• 样本筛选：剔除总股本处于全A股75%分位数以上，且股价处于50%分位数以下的股票，避免噪声干扰。

- 因子选取及评分：包括每股收益、每股净资产、每股资本公积、每股未分配利润、每股现金流、总股本（取负值，反映小股本偏好）和股价七项财务指标。

• 汇总加权得分，得分越高的股票预测其发生高送转概率越大。

- 模型流程详见图3。

模型实证与预测命中率分析 [page::4][page::5][page::6]

• 实证数据时间区间为2007-2011年的年报高送转股票，使用当年三季报财务数据与年末股价。

- 每年选出得分前50只股票作为预测池，若股票当年实施10送转5以上视为预测命中。

• 各年份典型高送转预测列表详见表1至表5，包含多只知名高送转标的。

- 实证结果表明得分前10、30、50只股票命中率分别约为82%、71%、68%；不同年份表现略有波动。

• 2011年已公布方案中，前10、30、50只股票命中率分别为80%、86%、90%，随着方案公布增加，预测效果预期进一步提升。

- 图4显示不同年份命中率变化趋势及组合规模对命中率影响。

投资建议与风险提示 [page::0][page::7]

• 建议投资者关注高分值预测股票池，提前布局把握高送转事件带来的短期超额收益机会。

- 事件驱动策略需注意信息披露不对称、市场流动性等风险因素，谨慎操作。

海通证券《事件驱动策略之七》研究报告详尽分析

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1. 元数据与概览

• 报告标题：《事件驱动策略之七》

- 发布时间：2012年4月16日

• 作者：金融工程分析师 郑雅斌

- 发布机构：海通证券股份有限公司研究所（金融工程研究团队）

• 联系方式：电话021-23219395，邮箱zhengyb@htsec.com

- 研究主题：基于“高送转”事件的选股策略，构建设计并验证高送转股票的预测模型，旨在捕捉“高送转”公告带来的短期超额收益机会。

• 核心观点：

- “高送转”方案（大比例送红股或以资本公积转增股本）表明公司成长信心强，有良好业绩成长，且有助于提升股价流动性。
- 市场存在显著的“高送转”效应，即公告前后股票常出现显著超额收益。
- 通过建立基于基本面因子打分的预测模型，可以有效筛选出未来可能公告“高送转”的股票。
- 模型在2007-2011年间表现良好，最高预警命中率可达90%以上。
- 投资者可据此增强事件驱动策略布局，关注高分未公告的股票。

总体而言，作者通过实证回测，构造了一套系统化的量化“高送转”事件股票池，提供了一种捕捉事件驱动投资机会的工具，为投资者提供了重要的策略参考和交易提示。[page::0]

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2. 逐节深度解读

2.1 报告引言与研究背景

“高送转”是指上市公司大比例送红股或者用资本公积转增股本，通常定义为如10送6股、转增5股以上。上市公司选择高送转方案主要是两方面考量：

• 显示公司对未来业绩成长的信心，处于快速成长期，有利市值及股东收益提升。

- 通过降价方式提升股价流动性，尤其对股价高且流动性较差的公司尤为重要。

基于以上特性，市场存在“高送转效应”，即公告前后股价出现超额收益。作者目的在于利用基本面数据预测哪些股票可能发布高送转方案，由此挖掘事件驱动投资机会。[page::0][page::2]

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2.2 高送转股票特征分析(第一章)

• 股本规模偏小：通过图1展示2006-2010年高送转股票的总股本统计，得出绝大多数高送转股票总股本平均约4亿股，且85%的高送转股票股本低于6亿股。

- 上市板块结构演变：图2显示近年来高送转股票中，中小板和创业板占比明显提升，2006年为21%，到2010年增至76%，表明高成长的中小盘股票成为主力。同时，高送转股票具有良好成长性，扣非净利润同比增长速度远高于一般水平，2009年高达168%。

• 财务指标表现较好：高送转股票通常伴随着较高的每股收益、每股净资产、每股资本公积金、未分配利润及现金流。

- 形成预测模型的理论支持基础：上述基本面特征成为预测模型的合理基础。[page::2][page::3]

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2.3 高送转预测模型介绍(第二章)

• 模型组成：

- 样本筛选：针对全体A股，剔除总股本在75%分位以上（即股本较大）及股价低于50%分位（即股价较低）股票，过滤后的股票池大幅减少噪音，提高预测聚焦度。
- 因子打分：选取7个财务指标作为因子：每股收益、每股净资产、每股资本公积、每股未分配利润、每股现金流、总股本和股价。值得注意，总股本指标取负，即股本越小得分越高。针对每个因子对股票评分并加总，得分越高的股票预测其未来发布高送转的概率越大。

• 模型流程图（图3）：清晰展现样本筛选与因子打分两阶段流程。[page::3]

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2.4 实证分析(第三章)

• 样本及数据时间范围：实证基于2007-2011年5年间年报高送转公告数据（中报数据未纳入）。

- 数据使用原则：
- 为实现预期操作，财务数据均来源于当年三季报，减少信息滞后与市场提前反应的差异。
- 总股本及股价数据以当年末最后一个交易日数据为准。

• 预测方法：每年选取因子得分最高的50只股票组成组合，判定其是否实现“10送转5股”及以上。如果实现，判定预测准确。

- 实证结果：
- 表1至表5详列了各年份前50只得分最高股票及其预测结果，涵盖高送转及派息等多种分红方式，表格列举了具体股票名称、得分及实际公告情况。
- 图4汇总不同年份不同股票排名数量（Top10、Top30、Top50）的预测命中率：
- Top10组合平均命中率82%，2007年达到100%，2008年最低60%；
- Top30平均约71%；
- Top50平均约68%；
- 2011年截止报告时命中率已分别达到80%、86.2%和90%，且随着公告释放还可能进一步提升。

• 结论：高因子得分股票较大概率发布高送转，打分模型的排序能力和预测有效性得到验证，投资者可以重点关注此类高得分且尚未公告股票作为潜在投资标的。[page::4][page::5][page::6]

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2.5 报告后期附录与免责声明

报告包含了分析师郑雅斌的个人声明、法律声明，明确数据来源及观点独立性，提示投资风险，说明报告用途仅供客户参考，不构成具体投资建议，禁止未经授权的转载、分发和商业使用。此外列示了海通证券相关研究及销售团队工作人员联系方式，体现报告的专业层面与服务配套。[page::7][page::8][page::9]

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3. 图表深度解读

3.1 图1：“高送转股票的股本普遍偏小（2006—2010）”

• 描述：

- 横轴为年份（2006-2010）；
- 左轴单位为亿股，用柱状图展示总股本均值（灰色柱）与85%分位数（蓝色柱）；
- 右轴为数量，使用线形图展示每年高送转股票数量。

• 解读：

- 高送转股票的平均总股本集中在4亿股左右，85%分位数不超过6亿股；
- 随时间推移，高送转股票数量总体呈上升趋势（08年略降），显示高送转事件逐年活跃；

• 意义：显著确认了小股本股票更倾向高送转，支撑对股本进行筛选的逻辑。[page::2]

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3.2 图2：“高送转股票的成长性高（2006—2010）”

• 描述：

- 横轴为年份；
- 左轴为中小板和创业板股票占比（灰色柱状图）；
- 右轴为扣非后净利润同比增长率（蓝色折线图，百分比显示）。

• 解读：

- 中小板与创业板占比从2006年的21%快速增长到2010年的76%；
- 扣非净利润增长率表现极佳，2009年甚至高达168%，显示高送转股票整体盈利增长迅速且具成长性；

• 意义：该图强化了高送转股票在成长性方面的特征，说明高成长性是高送转股票的重要筛选维度。[page::3]

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3.3 图3：“高送转预测模型流程图”

• 描述：

- 箭头流转结构，展示从全部A股出发，经过“两步筛选”后形成样本空间；然后基于7个因子进行打分并综合得分；最后预测高得分股票发生高送转的概率更高。

• 解读：

- 该流程图清晰地表达了模型设计思路：先剔除部分股本过大或股价偏低股票，再对样本股票进行因子打分，排序；
- 样本股票以此打分排名指导投资决策；

• 意义：为读者直观提供预测模型整体构架，提高理解度，展示模型系统性与透明度。[page::3]

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3.4 图4：“高分值股票预测命中率”

• 描述：

- 纵轴为命中率百分比，横轴为年份（2007-2011）；
- 由三支柱状图组成，分别代表预测组合中的Top10、Top30、Top50股票的命中率。

• 数据表现：

- Top10组合命中率最高，2007年最高达到100%，2008年低，整体均值82%；
- Top30和Top50命中率往往低于Top10，但整体表现同样稳健，分别约71%和68%；
- 2011年基于未全披露信息，命中率已分别达到80%、86.2%和90%，暗示预测工具持续有效。

• 意义：

- 验证了打分模型对高送转事件的较强预测能力，较高得分对应较高预期发生概率；
- 也体现了选择排名越靠前，预测准确率越高；
- 为投资者提供了依据进行排序投资的信心支撑。

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4. 估值分析

报告主要聚焦于事件驱动策略中的高送转事件的发生预测及其带来的超额收益机会，未涉及传统意义上的公司估值方法（如DCF、PE等），更侧重在基本面因子驱动和事件套利策略。

因此，估值方法未被明示，但模型已经体现为基于财务指标与股本、股价的量化评分系统，归属多因子选股法范畴。模型强调基本面优势与成长性的组合打分，对应于市场上对高成长风险资产的溢价预期。

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5. 风险因素评估

报告未单独章节展开风险因素评估，但根据内容和免责声明可推断：

• 信息披露时效风险：高送转公告受制于年报披露时间，若信息披露延误或不对称可能影响预测准确性。

- 市场情绪变化风险：虽存在显著高送转效应，但市场整体预期和宏观条件波动亦可能导致预测准确度下降。

• 财务数据质量风险：模型基于三季报财务数据，质量受限于公司内部会计政策和外部审计水平。

- 事件实施偏差风险：部分高送转方案可能因监管或市场环境变化调整实施方案，存在不确定性。

• 流动性风险：尽管高送转有助于提升股价流动性，但小盘股本身流动性限制可能依然存在。

报告建议投资者谨慎对待，注意风险提示，同时通过组合方式分散以上风险。[page::7]

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6. 审慎视角与细微差别

• 模型假设限制：模型以历史数据为基准，未来公司行为可能因政策调整或市场环境而改变，模型需持续动态验证。

- 剔除股价偏低样本：样本空间剔除50%以下股价股票可能导致部分潜在高送转股票被忽视，存在样本选择偏差。

• 高得分不等于必然高送转：模型预测命中率虽高但非100%，仍存在误判风险，投资者应结合其他信息辅助判断。

- 市场反应提前性：报告提及高送转消息有时会被股价提前反映，交易时需警惕价格已反映预期风险。

• 数据更新时效：只采用年内三季报，未包含更多频繁更新的季度或月度数据，可能忽略最新成长变化。

总的来说，报告基于严谨数据分析和多年度验证，模型稳定，但投资时须结合市场动态和风险管控。[page::0][page::6]

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7. 结论性综合

海通证券所发布的《事件驱动策略之七》报告系统性研究了中国A股市场上的“高送转”事件，发现高送转股票通常具备小股本、高股价、高成长的特征，并构建了基于七个关键财务因子的预测模型。该模型经过2007年至2011年的五年实证检验，验证了其对高送转股票的准确筛选能力，尤其对排名靠前的Top10、Top30及Top50股票预测准确率分别高达80%以上，部分年份更接近或达到90%-100%命中。

图表展示：

• 图1确认了高送转股票股本普遍偏小，支持股本筛选逻辑；

- 图2强调成长性指标中小创业板占比提升及净利润高增长，体现成长属性；

• 图3流程图清晰表达模型筛选及打分逻辑，便于理解与复制；

- 图4直观展示了模型预测命中率的历史稳定性，高得分股票更有可能发生高送转。

综上，作者提出并实证验证的高送转事件驱动选股策略，为投资者捕捉短期超额收益提供了重要工具。投资者可以重点关注因子得分较高且尚未披露高送转方案的股票池，适时介入，抓住事件驱动机会。

尽管模型基于历史数据表现优异，但仍需关注信息时效性、市场情绪及外部政策变化风险。作为一个量化选股策略，该模型在实际操作中具备良好的指导价值和参考意义。[page::0][page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]

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总结

本报告通过详尽的基本面数据分析与实证回测，结合明确的评分系统，成功地构建了一个高精度的事件驱动策略——高送转股票预测模型。模型在五年跨度内预测表现稳定，尤其适用于捕捉公告前后的超额收益机遇。结合股本、股价和盈利成长性等维度，报告为市场参与者提供了理性且可操作的事件性选股方案。

本报告严谨、详实，逻辑清晰，数据丰富，能够有效指导基于事件的量化投资策略实施。但投资者亦应结合市场动态和风险管理保持谨慎，合理利用此预测工具，实现科学投资决策。[page::0][page::6]

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报告全文完。

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