过去两年红利指数收益主要由分红贡献 [page::4][page::6]

• 红利全收益指数（包括中证红利、上证红利等）显著跑赢价格指数，凸显分红再投资价值。

- 红利指数行业集中于金融和周期板块，如银行、煤炭和交通运输。

• 收益拆解显示，近年分红贡献持续稳定且增加，估值贡献在2023年尤为明显。

- 煤炭行业收益拆解中，估值和盈利贡献均高于股息，2023年估值成为主要收益来源。

红利指数的选股和交易贡献有限 [page::7][page::8]

• 红利指数调仓导致成分股重合度约50%，红利低波指数更低。

- 假设不调仓回测显示调仓对收益贡献微弱，中证红利调仓贡献＜1%，上证红利2023年贡献约6%。

• 调仓对提升股息率贡献有限，股息率变化约为0.2%，表明指数选股交易属性弱。

估值数据的修正及其投资指示意义 [page::9][page::10][page::11][page::12]

• 红利指数估值长期下降，无明显周期性，现估值处较低位置但参考价值低。

- 红利指数市值加权估值存在偏差，文中基于红利指数权重修正估值，修正后PE与原数据走势接近。

• 市净率修正后更低，长期保持历史低位，提供一定安全边际。

- 红利指数整体盈利稳健增长，无强周期性，重要周期性行业煤炭、交运盈利波动大。

• 涨幅最高30%和股息率最高30%成分股估值水平对比显示，涨幅高股估值升高，股息率高股估值较低。

股息率及其修正与投资性价比指示作用 [page::13][page::14][page::15][page::16]

• 股息率计算受非市值加权影响，作者采用指数权重修正分红总额和市值进行再计算，提升指标代表性。

- 针对股息率波动“毛刺”问题，引入3年累计股息加权平均平滑，抵消单点大额分红影响。

• 历史股息率与未来一年股息率对比验证其预测性，稳定增长趋势明确。

- 建立股息率趋势与上下0.7倍标准差上下轨买卖策略，高股息买入低股息卖出，提示买卖时点对红利指数走势有一定判断力。

• 将股息率择时信号应用于红利指数相对主动偏股基金的超额收益，发现该指标更有效指示相对投资时机。

研究结论及风险提示 [page::17]

• 红利指数收益主要受股息贡献和少部分估值变化影响，且指数交易行为贡献有限。

- 估值指标长期趋势下降且无周期性，仅提供较弱安全边际参考。

• 修正后的股息率指标对红利投资性价比有较好的指示作用，特别在与主动权益策略比较时更有效。

- 股息率基于长期分红稳定增长假设构建买卖信号，体现一定择时潜力，但市场波动及环境变化导致策略存在局限。

• 风险提示：历史数据模型存在不确定性，新环境可能影响模型有效性。

相关重要数据表格 — 成分股调仓对收益的影响 [page::8]

| 时间区间 | 中证红利R | 中证红利未调仓 | 上证红利R | 上证红利未调仓 |
|--------------------|-----------|----------------|-----------|----------------|
| 2021.12-2022.11 | 6.96% | 6.54% | 12.00% | 14.64% |
| 2022.12-2023.11 | 2.64% | 3.11% | 6.08% | 0.70% |

• 以上数据说明调仓在收益贡献上存在，但中证红利影响有限，上证红利23年调仓影响较明显但并非主要驱动力。

拆解红利指数：当前红利投资的性价比是看估值还是看股息率？——详尽分析报告

---

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：拆解红利指数：当前红利投资的性价比是看估值还是看股息率？

- 子标题：红利策略全攻略系列之二

• 作者及发布机构：邓虎（证券分析师，申万宏源研究），研究支持王宇涵，申万宏源证券研究所

- 发布日期：2024年1月11日

• 研究对象：中证红利指数、上证红利指数及相关红利类股票指数

- 核心议题：从估值和股息率两个关键视角，拆解近年来红利指数收益来源，评估当前红利投资的性价比，剖析红利指数的策略特征及其收益贡献结构，并探讨基于修正估值与股息率指标对投资策略的启示。

报告核心观点概述：

• 红利指数近年来表现强劲，收益主要来自稳定增长的股息以及2023年估值提升的贡献；

- 红利指数由于股息率加权的非市值属性，其估值和股息率传统计算方式需调整修正；

• 估值指标虽对性价比判断信息有限，但提供相应的安全边际参考；

- 股息率修正后对判断红利投资较主动股权投资的性价比更具指示意义，尤其是通过股息率的平滑处理和高低轨道构建买卖信号；

• 调仓与选股对红利指数收益贡献有限，策略贡献整体偏低；

- 风险提示明确指出模型基于历史数据，历史表现不保证未来，慎防环境变动导致失效风险。

---

2. 逐节深度解读

2.1 过去两年红利指数收益贡献（第4–8页）

• 内容摘要：

- 红利指数在震荡及下行市场中表现优异，全收益指数远超价格指数，显示分红收益重点贡献；
- 价格指数表现未能完整体现红利指数优势，需考虑票息；
- 中证红利、上证红利及红利低波指数行业集中于金融和周期行业（如银行、煤炭、交运）；
- 收益拆解表明：近年来股息贡献稳定，且随分红率提升持续增强；盈利增长贡献波动大，近两年贡献趋零；2023年估值贡献显著；
- 煤炭行业为例，估值和盈利增长贡献超过股息，特别是2023年估值贡献突出；
- 红利指数具有较强策略特征，股息率调仓改变权重，但调仓及股票更替对收益贡献不大，成分股调仓带来的股息率提升有限（约0.2%）；
- 近期假设未调仓指数表现与实际指数走势相近，表明调仓交易贡献有限。

• 数据与图表：

- 图1 全收益指数大幅跑赢价格指数，说明分红收益复利效果明显；
- 图2-4 不同红利指数行业权重饼图，金融（银行）占比最高，周期行业煤炭、交通运输也占重要比重；
- 图5-7 收益拆解柱状图，分红贡献蓝色稳定存在，盈利红色贡献波动，估值亮蓝色贡献明显起伏，2023年估值贡献明显提升；
- 图8 成分股重合度统计，红利指数成分稳定性较强（50%左右），调仓频率有限；
- 图9-12 假设未调仓指数与实际指数走势近似，指导调仓贡献有限；
- 图13-14 调仓对股息率提升有限。

• 分析理解：

- 红利指数收益主要靠稳定分红，估值波动对整体收益的影响波动大，周期性行业盈利波动可能导致整体红利指数盈利贡献不稳；
- 调仓策略虽依据股息率，但调仓交易效率有限，红利指数更像稳健投资板块。

---

2.2 当前估值分析（第9–12页）

• 内容摘要：

- 红利指数的TTM市盈率显示其估值长期向下，缺乏明显周期性，难以单纯依赖估值进行择时；
- 传统估值（市值加权）对非市值加权红利指数估值存在偏差，需以指数成分权重修正市盈率；
- 修正后红利指数PE趋势与市值加权近似，但有细微差别，显示20年代中后期部分高股息股票权重偏高；
- 红利指数成分股权重与其市值呈较一致线性关系，说明股息率加权非市值方式实际与市值加权差异不大；
- PB指标同样经修正计算，显示股息率加权后PB低于市值加权，表明估值较传统指标更谨慎；
- 红利指数盈利稳健增长，无明显周期性波动，但个别行业如煤炭、交通运输盈利波动较大，近期处于盈利高点；
- 过去一年涨幅最多的30%成分股估值明显高于股息率最高的30%，且前者PE达到近年估值高位，存在一定估值压力；
- 估值信息对买入时点作用有限，但整体低估值提供一定安全边际参考。

• 数据与图表：

- 图15 市盈率TTM和全收益指数对比，显示估值无明显周期；
- 图16-17 修正后PE走势图，显示与传统PE走势类似但更合理；
- 图18-19 市值与指数权重关系展示，解释估值修正基础；
- 图20-21 修正后的市净率走势，整体持续降低；
- 图22-23 总盈利及重要周期行业盈利走势对比，说明红利整体盈利稳定；
- 图24-25 股票涨幅最高与股息率最高成分股估值对比，指出估值层面潜在风险。

• 分析理解：

- 红利指数估值长期下滑使得估值对风险和机会识别不敏感；
- 盈利稳定破除盈利季节性波动带来的估值误导；
- 估值虽有限却不能忽视，作为安全边际是当前较合理的用途；
- 高股息组合相对估值更低，符合长期价值投资理念。

---

2.3 股息率分析（第12–16页）

• 内容摘要：

- 股息率代表红利策略投资者获得股息回报能力；
- 传统股息率计算基于总市值，需因非市值加权红利指数权重修正股息率；
- 修正后股息率整体偏高，但仍表现出较强波动（“毛刺”现象），主要来自分红时间集中导致的短期跳动；
- 为平滑数据，采用过去三年累计股息计算股息率，抑制短期集中分红影响，结果延缓但更平稳展现股息趋势；
- 对比历史股息率与已知未来一年股息率显示两者趋势一致，历史股息率对未来股息具有一定预测性；
- 基于股息率的趋势上升假设，构建上下0.7倍标准差轨道，将股息率突破上轨定义为买入信号、下轨为卖出信号实施策略；
- 买卖时点对应红利指数多数反转区域，买入信号通常预示后续上涨，卖出信号多发于调整期；
- 以红利策略相对主动权益策略的超额收益为指标，股息率信号质量显著提高，指示买入信号后超额收益表现更优。

• 数据与图表：

- 图26 股息率及指数走势反向波动关系；
- 图27-28 修正后加权股息率走势；
- 图29-30 三年累积股息率平滑对比同指数收益；
- 图31-32 历史与未来一年股息率趋势对比验证预测性；
- 图33 股息率及趋势轨道及标准差；
- 图34 买卖点对应指数走势示意；
- 图35 股息率买卖时点与相对主动投资超额收益表现。

• 分析理解：

- 股息率修正和平滑后为红利指数性价比提供一定择时和配置参考；
- 股息率高买入，低卖出策略虽难构成完美择时，但在辅助判断相较主动权益投资策略更优时具示范价值；
- 说明股息率是红利策略中更具实用价值的指标，比估值更适合作为性价比衡量工具。

---

2.4 小结与风险提示（第17页）

• 内容重述：

- 红利指数收益由稳定股息和偶发估值提升组成，调仓对收益贡献小；
- 传统估值及股息率计算需修正，且估值提供有限判断信息但保持安全边际功能；
- 经过修正和三年平滑处理后，股息率能较好反映红利投资的性价比，尤其适合比较红利投资与主动权益投资收益性价比；
- 模型和分析基于历史数据，未来市场环境变化可能导致策略失效。

---

3. 图表深度解读

• 图1（第4页）：对比中证红利、上证红利及红利低波全收益指数与价格指数。显示所有红利指数全收益（含分红再投资）大幅跑赢价格指数，且走势逐步分化，红利低波表现最佳。说明分红贡献在红利策略中的核心地位。
• 图2-4（第5页）：三个红利指数行业分布饼图。共同点为金融行业（银行）占比最高，此外煤炭和交通运输等周期产业也为重要成分，行业配置对红利收益贡献有显著影响。
• 图5-7（第6页）：收益拆解柱状图，通过分红贡献（深蓝）、盈利增长贡献（红色）和估值变化贡献（浅蓝）分离度量收益来源。中证红利及上证红利近年估值贡献表现波动较大，2023年明显为正向主力，而盈利增长贡献波动剧烈甚至负值，显示高波动性行业盈利水平对整体贡献不确定。煤炭行业估值和盈利贡献普遍大幅领先分红，显示行业特性差异。
• 图8（第7页）：成分股重合度柱状对比，三类红利指数历年成分股重合度维持较高水平（50%-80%范围），体现指数稳定成分，策略换手率较低。
• 图9-12（第7-8页）：假设未调仓指数与实际全收益指数走势对比折线图，显示调仓对收益贡献整体较低，只有部分时间段如2023年上证红利调仓贡献明显。
• 图13-14（第8页）：调仓对股息率提升柱状对比，调仓带来的股息率提升较小（约0.2%），强调股票成分及权重相对稳定。
• 图15（第9页）：红利指数市盈率及全收益指数折线对比，市盈率10年内连续下降，无明显周期震荡，估值对于择时参考有限。
• 图16-17（第10页）：修正后市盈率与传统估值对比趋势图，修正市盈率更精准体现指数实际风险收益特征，部分年份差异明显，修正更准确。
• 图18-19（第10页）：成分股市值与指数权重呈线性散点走势，证实权重虽非市值加权但与市值密切相关，支持估值修正合理性。
• 图20-21（第11页）：修正市净率走势，长期下降趋势，修正后市净率略低于传统计算，指示红利指数整体市值偏低。
• 图22-23（第11页）：红利指数整体盈利历史稳步增长，煤炭及交通运输盈利波动剧烈且处于高点，反映周期行业盈利波动对估值形成压力。
• 图24-25（第12页）：涨幅最大30%成分股估值显著高于股息率最高30%成分股，显示前者存在较高估值风险，后者估值更合理。
• 图26（第12页）：红利指数市盈率与全收益指数走势，再次展示估值与投资性价比之间的复杂关系。
• 图27-28（第13页）：修正后股息率走势，显示加权后的股息率普遍高于传统计算，更贴近策略实际权重。
• 图29-30（第14页）：三年累计股息率与全收益指数对比，证实长周期累积计算平滑周期性分红对股息率的影响。
• 图31-32（第15页）：历史股息率与未来股息率对比，用以验证历史股息率对未来预期的合理性，结果显示趋势显著一致。
• 图33（第15页）：股息率趋势与±0.7倍标准差上下轨，构造买卖信号模型关键图。
• 图34（第16页）：买卖信号对应指数走势，买入信号密集出现时体现重要支撑，卖出信号往往对应市场回落。
• 图35（第16页）：股息率买卖信号对主动偏股基金超额收益的影响，结果显示买卖信号与超额收益关联提升，验证策略优越性。

---

4. 估值分析

• 报告详细讨论了红利指数估值特点：

- 指数采用股息率加权，非典型市值加权，导致传统市盈率和市净率计算方法不适用。
- 通过计算以指数权重修正市值和盈利，再计算PE及PB，获得更合理估值估计。
- 修正估值与传统估值走势吻合，表明当前市场中权重股市值与股息率呈正相关。
- 估值长期下行，周期性较弱，估值分位难以用于择时。
- 虽然估值低位提供安全边际，但部分周期性行业盈利波动大削弱了估值信号的整体稳定性。
- 高估值风险集中于涨幅较大非高息成分股。

---

5. 风险因素评估

• 模型和分析基于历史数据，未来市场环境出现重大变化时风险明显；

- 红利指数成分股依赖金融及周期性行业，盈利波动大，若宏观经济或行业周期剧烈波动，将影响红利回报稳定性；

• 股息率及估值指标波动较大，估值长期趋势单一降低限制了其择时有效性；

- 调仓与策略更替对收益贡献有限，意味着策略灵活应对市场变化能力有限；

• 市场行情长期变动、政策调整等外部因素未明确纳入模型，增加不确定性。

---

6. 批判性视角与细微差别

• 估值指标长期下探无周期，可能反映的是市场结构与红利指数投资者构成的变化，真实市场估值周期特征被掩盖，这也限制了估值模型的应用空间；

- 股息率作为核心指标虽展示出一定的时点指导意义，但买卖信号频繁且行情周期与大盘高度相关，提示不能作为单一决策依据，需结合其他市场和基本面信号；

• 过去表现并不等同未来潜力，市场结构和监管环境变化可能导致模型失效，报告适当给予风险提示；

- 红利指数权重与市值呈线性关系一方面避免了过度扭曲，但也暴露策略非纯粹高股息因子影响，投资者需要关注权重实际变化情况；

• 部分行业盈利波动剧烈虽反映周期风险，但周期行业权重过高可能造成红利指数整体波动性提升，需警惕相关风险敞口。

---

7. 结论性综合

本文系统拆解了近年来红利指数的收益来源，确认了分红收益的核心贡献以及2023年估值提升的重要性。尽管红利指数具有基于股息率的非市值加权特性，传统估值与股息率指标难以直接反映策略投资性价比，报告通过权重修正和多周期平滑改进了估值和股息率计算方法。

修正后的估值指标呈现历史长期下行趋势，缺乏明显周期性，估值对买入卖出时点指示有限，但提供了一定安全边际。股息率指标经过加权与三年累计平滑后，表现出较强的未来股息预测能力，并结合上下0.7倍标准差轨道构建买卖信号，在历史上对应了红利指数及其相较主动权益投资的超额收益走势，显示股息率较估值更能反映红利策略的投资价值。

调仓与策略贡献对整体收益辅助有限，指数成分稳定反映红利指数的稳健投资特色。周期性行业的盈利波动增强估值指标的不稳定性，投资者应关注行业结构风险。总之，红利指数投资的性价比判断应综合估值的安全边际和股息率的收益预期，特别是在考察红利策略相较主动权益策略的配置价值时，调整后的股息率提供了有益的参考信号。

---

以上分析严格基于报告内容展开，尊重模型局限和历史数据背景，力求清晰准确呈现红利指数投资的多维度性价比判断途径，为投资者提供系统的理论和数据支撑的决策依据。[page::0,4,5,6,7,8,9,10,11,12,13,14,15,16,17]

报告