总市值、流通市值、自由流通市值：谈谈取舍
创建于 更新于
摘要
本报告系统梳理了总市值、流通市值、自由流通市值的概念及其计算区别，结合A股市场实际进行市值分布分析，强调不同市值指标在多因子模型中因子构建及指数权重编制中的合理应用，指出采用自由流通市值加权更贴近官方指数权重。报告同时对市场风格因子表现、指数风险预测及收益归因进行了定量分析，为量化投资者提供精准市值数据应用建议及市场风格动态解析 [page::0][page::6][page::9][page::13][page::15][page::16]
速读内容
市值分类及计算方法解析 [page::2][page::3][page::4][page::5][page::6]
- 总股本分为流通股本和非流通股本，流通股本又包括自由流通股和限售股。
- Wind提供多种总市值计算方法，其中“总市值1(ev)”考虑多市场股价及汇率汇总，“总市值2(mktcapard)”用于估值因子但较粗糙，“证监会算法(mktcapCSRC)”统计内地股本总市值。
- 流通市值多用于指数权重计算，自由流通市值扣除大股东及高管持股等不可活跃股份，更精准反映可交易市值。
- 建议估值因子基于总市值，换手率相关因子使用自由流通股或换手率 [page::5][page::6].
A股市值及自由流通市值分布特征 [page::6][page::7][page::8]
- A股绝大多数属于小市值公司，市值分布右偏，大市值公司数量较少。
- 自由流通市值与总市值差异显著，自由流通市值通常低于总市值，且自由流通市值对数近似正态分布，便于标准化处理。
- 直接用自由流通市值代替总市值计算会带来较大误差，需要根据因子用途选择市值指标。
- 市值管理操作（增发、送转、限改限售、回购）影响总股本及流通股结构变化 [page::6][page::7][page::8].
指数权重编制与市值加权方法对比 [page::9][page::10][page::11]
| 指数名称 | 总市值加权误差平方和 | 自由流通市值加权误差平方和 | 分级靠档加权误差平方和 |
|----------|--------------------|--------------------------|-----------------------|
| 沪深300 | 0.0097 | 0.000197 | 0.000147 |
| 中证500 | 0.000359 | 0.000046 | 0.000039 |
- 中证指数的官方权重与自由流通市值加权和分级靠档加权结果高度一致，区别于总市值加权的较大误差。
- 分级靠档加权对自由流通股本加权调整，稳定指数计算股本，提高准确性。
- 多因子模型中因子收益及风险归因依赖的成分股权重大致基于自由流通市值，建议使用相应市值指标以保证归因有效。 [page::9][page::10].
一周行情回顾及市场风格分析 [page::12][page::13][page::14]
- 上周大小盘风格分化明显，创业板指数涨幅领先，大盘价值股表现较弱。
- 计算机和农林牧渔行业上涨显著，银行和食品饮料行业表现较差。
- 市场风格因子如规模因子和盈利因子负收益较大，波动率和非线性规模因子取得正收益，风格转换趋势明显。 [page::12][page::13][page::14].
风格因子表现与指数风险预测 [page::14][page::15][page::16]
- 上月市场中高Beta及高波动性的股票表现突出，规模因子和成长因子较弱。
- 基于多因子模型的指数未来一个月年化波动率预测区间为21%-30%，中小板和成长类指数风险偏高，投资者需关注风险。
- 风险模型样本覆盖率良好，纳入指数成分股权重比例均超过93%。 [page::14][page::15][page::16].
指数成分收益归因与风格差异 [page::16][page::17]
| 指数代码 | 指数名称 | 规模因子暴露 | 盈利因子暴露 | 流动性因子暴露 | 规模表现 | 盈利表现 | 综合说明 |
|----------|----------|------------|------------|------------|--------|--------|---------------------------------|
| 399006.SZ | 创业板指 | -0.212 | 1.291 | 0.29 | 负收益 | 负收益 | 创业板指属于中小盘成长，盈利暴露强，规模暴露为负，风格较小盘成长 |
| 000852.SH | 中证1000 | -1.519 | 0.728 | -0.457 | 负收益 | 负收益 | 小盘指数，规模负向暴露，盈利中等，整体表现较优 |
| 000903.SH | 中证100 | 0.157 | 0.972 | -1.031 | 负收益 | 负收益 | 大盘价值指数，规模和盈利暴露均为正，表现稍弱 |
- 上涨较好的中小盘指数在规模和波动率因子上的暴露不同于下跌大盘价值股的表现，市场风格分化显著。 [page::16][page::17].
多因子模型风格因子定义简介 [page::18]
- 因子涵盖Beta、规模、动量、波动率、非线性规模、估值（PB）、流动性、盈利、成长和杠杆等维度。
- 规模因子取总市值对数，流动性因子择流通市值换手率。
- 采用半衰指数加权等方法确保时间序列平滑有效。
- 波动率因子需做正交化处理以剔除市值、Beta影响。
- 因子定义考虑了数据完整性剔除规则，确保因子计算的稳健性。 [page::18]
深度阅读
深度解析报告：《总市值、流通市值、自由流通市值：谈谈取舍》
---
一、元数据与概览
- 报告标题： 总市值、流通市值、自由流通市值：谈谈取舍
- 作者： 陶勤英（分析师），文中另有张宇联系人信息
- 发布机构： 财通证券研究所
- 发布日期： 2019 年 3 月 10 日
- 研究主题： 主要围绕A股中“总市值”、“流通市值”和“自由流通市值”三种不同市值计算方法的区别、使用场景以及在多因子模型和指数编制中的实际取舍展开，结合市场风格解析和指数风险预测，辅以多因子模型的收益归因分析，全方位剖析市场结构及其影响。
核心论点与传达信息：
财通金工团队通过深入解析三类市值定义和计算方法，提醒研究者合理区分三者，以避免因市值计算错误带来的指标误差；此外，团队强调自由流通市值在指数权重计算中的重要性及其在多因子模型中的应用规范。报告还补充了市场风格的变化和多因子风险预测，体现对市场波动风险的警示。整体对投资者了解A股市值计算的细节和结合多因子实务操作提供指导意见，是实用性与专业性兼备的研究作品。page::0,2]
---
二、逐节深度解读
1. 总市值、流通市值、自由流通市值：谈谈取舍
1.1 基础股本分类及不同交易市场概述
- 内容总结：
分别介绍了A股、B股、H股及海外上市股各自的定义、交易制度和投资者结构。A股主要供境内投资者以人民币交易，采用“T+1”交割，有限涨跌幅限制；B股为人民币面值但以外币交易，投资主体以境外居民为主；H股是内地注册公司在港交所挂牌，无涨跌幅限制。这种区分为后续市值的计算奠定了基础。
- 逻辑与假设：
不同的股本种类对应着不同的价格和流通渠道，换算市值时需考虑各股价格的差异与汇率换算，避免简单粗暴将所有股票总股本乘以同一价格。
- 关键数据与信息：
表1清晰对比各股类别的上市地点、交易币种和投资者结构，为后文B股、H股市值合并计价铺垫逻辑基础[page::2]。
1.2 股本结构详细划分
- 内容总结：
重点定义了流通股、限售股和自由流通股的区别，强调非流通股无法在公开市场交易，限售股虽已获得流通权但交易受限，自由流通股为市场真实可交易量。
- 逻辑与假设：
自由流通股为只允许实际市场投资者可流通部分股本，扣除了大股东战略持股等“沉睡”股份，因而更准确反映市场可交易份额。
- 关键数据与信息：
示意图3直观展现了总股本及其内部构成层级，为理解后续市值计算区别奠定了结构基础。[page::4-5]
1.3 三种总市值计算方法详解
- 内容总结：
介绍Wind数据平台提供的三种总市值算法：
- 总市值1（ev）：多市场股本×对应市价，汇率换算后折人民币，最合理；
- 总市值2（mktcapard）：总股本×当日股价，假设各种市场价格换算无套利条件；
- 证监会算法（mktcapCSRC）：内地市场股本×相应价格，排除H股等海外股部分。
- 逻辑与假设：
总市值1因细分至各类股价及适用汇率更精确，证监会算法侧重大陆，在融入港股时有所缺失，总市值2简化但用于估值指标计算，须谨慎。
- 关键数据点：
Wind中PE、PB估值以总市值2为标准，提示数据使用注意。
表3对各指标进行清晰分类汇总。[page::5]
1.4 流通市值与自由流通市值
- 内容总结：
流通市值指市场上可流通股本乘以价格，自由流通市值则在此基础上剔除大股东和高管等非交易活跃股份，反映实质活跃市场参与度。
- 逻辑分析：
自由流通市值与总市值差异巨大，粗暴把自由流通值等同总市值会导致估值和量化策略偏差。
- 关键数据与趋势：
图4显示A股总市值分布显著右偏，159家公司市值超500亿，大部分为小盘股。
图5反映自由流通市值分布趋势不完全匹配总市值分布，中国平安自由流通市值为最大，与工商银行总市值最大并不相同。
图6进一步显示大部分公司自由流通市值占总市值比例在20%-80%，差异显著。
图7表明自由流通市值对数处理后近似正态分布，便于统计分析。
表4总结市值管理操作对股本结构的影响。
建议多因子模型估值因子用总市值，换手率用自由流通换手率。[page::6-8]
1.5 指数权重构建与市值加权
- 内容总结：
介绍指数加权方法，特别强调沪深300使用基于“自由流通市值”和“分级靠档”的调整股本计算方式，详细解释分级靠档加权的意义及规则（表5），指出等权、市值加权的实操差异。
- 关键数据与推断：
通过对比图8-图10显示实际权重与各加权方法的散点对比，发现在沪深500中，采用总市值加权误差最大，自由流通市值加权及分级靠档加权更接近官方权重。
表6的误差平方和计算定量验证了这一结论。
建议指数及多因子模型权重使用自由流通市值或分级靠档加权。[page::9-10]
1.6 小结归纳
报告总结了股本结构及三类市值的定义和差别，指出数据来源需谨慎并合理运用。强调大部分A股属小市值、右偏分布，对市值取对数变换实用。
多因子模型中估值因子建议以总市值计算，换手率用自由流通换手率。指数加权建议用自由流通市值或分级靠档加权，更能贴合官方权重标准。[page::11]
---
2. 一周行情回顾
- 内容总结：
回顾了2019年3月第一周市场行情，指出大盘蓝筹板块回调，小盘尤其创业板表现强势，反映市场资金风格偏好切换。
- 数据解读：
图11展示了主要指数收益排序，创业板指数明显领先。
图12行业轮动显著，计算机和农林牧渔最强，银行及食品饮料表现弱势，与大小盘风格显著对立。[page::12]
---
3. 市场风格解析及指数风险预测
3.1 市场风格解析
- 内容总结及逻辑解释：
采用Barra多因子模型拆分因子收益，分析不同风格因子表现。
- 数据解读：
表7及图13显示，规模和盈利因子表现负面，波动率和非线性规模因子表现正面，说明高波动小盘股获益。
图14和图15连续一个月风格因子净值和累计收益走势验证上述趋势，显示高Beta股票收益较高，而大规模和前期涨幅大股票表现承压。[page::13-14]
3.2 指数风险预测
- 内容总结：
介绍多因子风险分解方法，利用共同风险和特质风险矩阵结合成分股权重预测指数未来一个月波动。
- 数据解读：
图16展示指数波动率年化预测范围为21%-30%，较前期提升。
中小板和成长类风险较大，大盘价值股风险相对温和。
图17说明所用模型覆盖了绝大部分成分股，保证预测的充分性和合理性。[page::15-16]
---
4. 指数成分收益归因分析
- 内容总结：
分析了上周表现最优和最差指数的十因子暴露，观察收益差异对应的因子配置差异。
- 核心发现：
表现最优指数（创业板指、创业板综、中证1000）皆有较大波动率、非线性规模和流动性暴露，规模因子暴露较负。
表现最差指数（中证100、180价值、上证50）规模和盈利因子暴露较高，拖累表现。
表8详细呈现各指数具体的风格因子暴露数据。[page::16-17]
---
5. 附录
- 附录一列举了财通金工指数池选取名单，涵盖沪深各主流指数。
- 附录二详细定义了财通金工使用的风格因子，计算方法及加权规则，并强调了数据预处理的技术细节（如正交化处理、样本剔除等），为报告核心多因子方法提供理论技术支持。[page::17-18]
---
三、重要图表深度解读
图1：全部上市A股中发行B股、H股及美股统计（2019.3.4）
- 说明： 统计了3590家A股公司中，分别发行B股、H股、美股的数量。
- 解读： 约5.38%的A股公司在两个及以上市场融资上市，说明A股市场与国际市场存在连接，市值计算时需考虑多市场复杂性。
- 联系文本： 为后续多地股价与股本对应估值打基础。[page::3]
图2：晨鸣纸业股本结构展示（2018年）
- 说明： 该公司股本涵盖A股、B股、H股及优先股（未上市）。细分显示A股又分流通和限售股。
- 解读： 形象展现了股本细分，有利于理解后续自由流通股本计算。优先股未计入研究，符合不参与流通市值估计原则。
- 联系文本： 支持股本结构和市值多元定义论述。[page::3-4]
图4：A股总市值分布直方图（2019.3.6）
- 说明： 显示全市场A股按照总市值分布的数量分布，横轴为市值区间，纵轴为公司数量。
- 解读： 超过50%公司市值低于50亿元，159家大市值公司(>500亿)，分布右偏明显，存在极少数市值极大公司拉高均值。
- 联系文本： 支持小市值公司占多数这一前提，提示数据需对数处理调和偏斜。[page::6-7]
图5：A股自由流通市值分布直方图
- 说明： 展示市场自由流通市值分布，数值区间划分更细。
- 解读： 最大自由流通市值为中国平安，均值远低于总市值均值，反映自由流通市值普遍小于总市值。
- 联系文本： 强调自由流通市值与总市值存在量级差异，必须区别使用。[page::7]
图6：自由流通市值占总市值比例直方图
- 说明： 分布公司自由流通市值与总市值之比的比例区间。
- 解读： 超90%股票比例在20%-80%区间内，表明自由流通股与总股本差距大，不宜混用。
- 联系文本： 阐明误差风险，必需谨慎判定市值标准。[page::7-8]
图7：自由流通市值对数分布直方图
- 说明： 自由流通市值经对数变换后的分布。
- 解读： 对数变换后接近正态，便于多因子模型的统计分析和数据标准化处理。有效处理偏态数据。
- 联系文本： 说明取对数处理的必要性和效果。[page::8]
图8-10：实际权重与三种市值加权权重对比
- 说明： 分别对应总市值、流通市值和分级靠档市值加权法与官方中证500权重的散点图对比。
- 解读： 总市值加权权重偏离明显，流通市值和分级靠档加权更接近，说明后两方法更能反映指数成分权重构成。
- 联系文本： 直观展示加权方法的效果验证了理论建议。[page::9-10]
表6：加权方法误差平方和比较
| 指数名称 | 总市值加权 | 自由流通市值加权 | 分级靠档加权 |
|---------|------------|------------------|--------------|
| 沪深300 | 0.0097 | 0.000197 | 0.000147 |
| 中证500 | 0.000359 | 0.000046 | 0.000039 |
- 解读： 自由流通市值和分级靠档加权误差远小于总市值加权，定量支持之前图示的结论。
- 联系文本： 进一步量化方法准确性[page::10]
图11-12：主要指数与行业收益率
- 表现明显大小盘分化，大盘价值跌，小盘创业行业涨。计算机、农林牧渔涨幅最大；银行、食品饮料跌幅最大。[page::12]
图13-15：风格因子收益及走势
- 显示近两周特别是上周波动率、非线性规模、Beta具正收益，规模与盈利因子负收益，反映市场中小盘股票强势。[page::13-14]
图16：未来一月指数年化波动预测
- 所有样本指数预测波动区间21%-30%，整体风险持续上升。中小板和成长类指数风险较高。[page::15]
图18-19及表8：指数因子暴露度与收益归因
- 好表现指数在波动率、非线性规模、流动性暴露度高，规模暴露负，差表现指数正好相反。显示因子配置决定风格和收益表现。[page::16-17]
---
四、估值分析
本报告未专门设置传统意义上的估值目标价或具体现金流折现模型等，但基于因子模型使用的数据和加权方式对估值指标的合理计算进行了技术问题讨论，特别强调：
- 数据基础依赖： Total市值2（mktcapard）作为PE、PB等估值指标的基准计算市值，暗含了价格等价假设，存在一定粗糙性；
- 多地上市公司市值准确计算： 推荐使用总市值1（ev）以避免汇率和股价异质性误差；
- 因子加权重要性： 指数及多因子模型权重应使用自由流通市值或分级靠档加权以保证收益和风险计算的合理性。
因此，估值分析体现为对数据定义和量化模型输入的关注，确保估值因子准确性与一致性，是在多因子量化环境下的基础性稳健工作。[page::5,9-10]
---
五、风险因素评估
报告风险提示明确：
- 历史统计的局限性： 多数统计和模型均基于历史数据，市场环境变化可能导致模型失效，投资者应警惕历史收益不代表未来表现。[page::0]
- 市场波动性风险： 当前预测波动率处于高位，特别是中小市值和成长类股票，波动和风险提升，可能带来更大不确定性。[page::15]
- 市值计算及权重误差风险： 非标准市值使用可能带来的误差，尤其是将总市值与自由流通市值混淆，影响因子计算和指数权重，从而影响投资决策。
- 流动性问题与数据覆盖限制： 缺失股票和风格因子数据对模型结果可能造成偏差，应注意数据完整性对风险预测的影响。[page::15-16]
报告整体强调风险提示，虽无具体缓解策略，重点在提醒数据使用警惕性和多因子风险的市场含义。
---
六、批判性视角与细微差别
- 优点： 报告系统地理清了市场常见市值计算的混淆及其实际影响，结合具体个股和指数实例，辅以丰富图表，内容详尽，逻辑严谨，富有实务指导价值。
- 潜在不足：
- 对于多地上市不同股价间的套利条件假设未深入展开，或存在较隐晦的价格套利假设风险。
- 尽管提及模型基于历史，风险外推的局限，未对具体极端情形（如市场剧烈波动或政策变动）对模型稳定性的敏感度进行进一步分析。
- 估值部分缺少具体现金流或驱动业绩层面的核心假设，更多聚焦数据层面，可能限制了对估值合理区间的定量预判。
- 细节注意：
- 使用Wind数据时，需特别关注各市值指标定义，防止误用；
- 指数中权重与市值计算的分级靠档处理呈现较强必要性，简化版本可能牺牲准确度。[page::5,9]
---
七、结论性综合
财通金工本期报告系统探讨了A股市场内最为重要的三类市值定义——总市值、流通市值与自由流通市值，深刻阐释了它们在多因子模型构建、股本结构分析以及指数权重计算中的重要差异。具体结论归纳如下：
- 股本结构与市值层级清晰划分：
总股本分为流通股和非流通股，流通股中进一步拆分为自由流通股、限售股及其他战略性持股，三类市值正是对应上述不同层级的股本乘以对应价格计算，误用概念将造成估值和指标计算的显著偏差。[page::4-5]
- 市值计算多元化及其选择要点：
Wind提供多种市值计算接口，针对不同使用场景总市值1（ev）较优，估值指标计算常用总市值2（mktcapard），证监会算法局限于境内，使用时需结合企业多上市地情况谨慎甄别。[page::5]
- A股市场市值分布：
绝大多数公司以小市值为主，呈右偏分布，对数转换利于后续统计建模，且自由流通市值与总市值比例差异大，不宜混淆。[page::6-8]
- 多因子模型操作建议：
估值与盈利因子基于总市值，换手率建议采用自由流通换手率，因非流通股无法交易。该建议有助于提升因子计算的正确性和操作契合度。[page::8]
- 指数构建权重定制：
分级靠档加权和自由流通市值加权能更好贴合官方指数成分权重，优于简单总市值加权，特别适合沪深300和中证500等主流指数编制。[page::9-10]
- 市场风格与风险态势：
近期市场阶段中小盘及高波动品种表现优异，规模与盈利因子负收益，整体风险水平提升且呈现分化，投资者需留意未来波动增加风险。[page::12-16]
- 收益归因显示，风格因子配置对指数表现影响显著，大小盘和价值/成长风格区别主要体现在规模、盈利及波动率因子上的不同暴露。[page::16-17]
本报告通过案例、图表和数据指标，全面解析市值多样性和因子运用的关键环节，弥补了市值计算在A股量化研究中的盲区，对投资者、量化分析师和指数构建者均提供了极有价值的参考框架和实践指导。
---
附录重要图示索引
- [图1 连结
- 图2 连结
- 图5 连结
- 图7 连结
- 图9 连结
- 图11 连结
- 图13 连结
- 图15 连结
- 图17 连结
- 图19 连结
---
总结
该报告深入细致地探讨了A股市值的定义及运用，结合丰富的实例、数据和图表，明确指出不同市值指标对应不同计算场景及其影响，特别在多因子模型估值和指数编制实践中提供了操作性极强的指导。报告同时链接近期市场风格变化和波动风险，提示投资者关注市场风险动态。财通金工的“拾穗”系列报告以其技术深度和实践结合为量化研究者提供了重要参考，值得学习借鉴。[page::全篇]
---
（以上所有分析内容均基于报告原文逐页信息，索引具体页码已标明，便于信息溯源与验证）
