风格指数编制流程与核心环节 [page::3]

• 风格指数构建依次经历样本空间选择、风格因子确定、风格评分、风格子集建立、指数编制、指数调整

- 这些环节均对指数表现和投资价值有重要影响

国内风格指数特点及多因子构建 [page::4][page::5]

• 多数指数样本空间基于沪深300、上证180及中小板等，侧重点不同

- 风格因子体系高度雷同，采用主营业务增长率、净利润增长率、净资产收益率等成长因子，市盈率、市净率等价值因子

• 风格评分基于因子Z分标准化，缺失值由细分行业均值代替，极值通过上下分位限制处理

- 风格子集常取样本空间约1/3最具成长或价值特征股票，权重采用派许加权法

海外风格指数因子多样性与方法创新 [page::6][page::7]

• 海外指数发布商如中信标普、MSCI、Russell等因子设计丰富，覆盖短期、中长期以及未来预期指标

- Dow Jones采用6因子模型结合定性审议进行聚类分类

• Russell采用非线性概率图确定风格权重，具有创新性

风格指数收益风险及相关性分析 [page::8][page::9]

• 沪深300和上证全指系列风格指数成长与价值呈现明显的负相关性，绝对风格指数差异更显著

- 深证系列价值指数弹性普遍高于成长指数，与沪市出现相反趋势，反映行业分布结构差异

• 风格指数整体收益与风险与对应基准变化趋势相近，但局部有显著分化表现

风格指数流动性与行业分布特征 [page::10][page::11][page::12]

• 成长指数流动性优于价值指数，绝对价值指数流动性最差

- 上证指数重仓金融等大周期行业，深证指数行业分布较均衡，行业分布影响风格指数表现

研报总结与启示 [page::13][page::14]

• 国内风格指数构建趋同，受限于样本空间和因子创新，未来可拓展样本范围及多维度风格因子以增强代表性

- 标准化处理、缺失值替代和缓冲区设计对于指数稳定性和流动性均起关键作用

• 借鉴海外指数多因子建模和聚类分类方法，推动国内风格指数构建创新

- 以系统和多维度的风格指数为基础，有望提升风格投资和结构化基金产品构建的效率与效果

《风格指数全剖析—风格指数系列研究之三》详尽分析报告

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一、元数据与概览

报告标题： 风格指数全剖析—风格指数系列研究之三
作者： 谢江（SAC执业证书编号: S1000209100220755-82492392）
发布机构： 华泰联合证券研究所
发布日期： 2010年6月28日
研究主题： 深入系统研究国内外主流风格指数的构建方法、异同以及应用价值，重点比较了11个主要指数体系（包括中证、巨潮、标普、道琼斯等），旨在为风格指数体系的完善及应用提供理论基础和实践启示。

核心论点及目标： 本文旨在成为国内目前最系统全面的风格指数综述性报告，从样本空间选择、风格因子、评分、子集建立到指数编制和调整进行全面剖析。研究指出，国内风格指数同质化高，缺乏差异化和独特性，导致与基准指数的业绩差异不明显，限制了风格指数的投资价值。报告最后提出创新思路，建议采用完整股票集合、开发多维度风格因子，构建更具代表性、成长价值特征的A股风格指数，以支持结构化基金产品构建和风格轮动策略研究。[page::0]

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二、逐章深度解读

2.1 风格指数编制流程

报告首先明确了风格指数编制的关键流程：

• 样本空间选择

- 风格因子确定

• 风格评分

- 风格子集建立

• 指数编制

- 指数调整

该流程图（图1）清晰展示了各步骤的逻辑流程，既保证指数构建的系统性，也为后续不同指数间差异比较提供框架支持。样本空间与风格因子在指数质量中扮演核心角色，尤其风格因子的精准选择，直接影响指数作为投资基准的有效性。[page::3]

2.2 国内风格指数分析（样本空间、因子、评分与编制）

• 样本空间：

- 申万指数覆盖全部沪深A股
- 其他指数侧重不同市场板块，如沪深300、巨潮大盘代表大盘股，上证180着重于上市公司中大中盘且考虑行业分布，深证300、 中小板300表现出偏重中小盘股特征。详见附录2、16。
不同指数虽基于不同样本空间，但均追求兼顾流动性和市值规模，确保指数的可投资性。

• 风格因子：

国内风格指数普遍采用类似的多因子体系，成长组因子常含主营业务收入增长率、净利润增长率、内部增长率，价值组因子则包含分红率（D/P）、账面市价比（B/P）、现金流市价比（CF/P）及盈利市价比（E/P）。申万例外采用单因子模式。各指数使用的因子高度一致但缺乏理论依据披露。见表1，[page::4][page::5]

• 风格评分方法：

- 对缺失值采用同行业均值填充
- 极值处理采用不同百分位截断（中证5%及95%；巨潮10%及90%）
- 变量Z标准化处理确保可比性
- 因子权重平均，成长及价值Z值分别取相关因子均值
- 风格子集截取约1/3样本空间的股票作为绝对风格指数，定义纯粹成长/价值子集；相对风格指数则存在重叠。
[page::4][page::5]

• 指数编制与调整：

严格采用浮动市值加权，部分指数（沪深300）采用总调整市值计算，防止因股本或非交易因素变动影响指数连续性。定期审核成分股并灵活应对上市、并购、入退市等变动。附录4和5详细展示各指数差异化计算公式及调整规则。[page::5]

2.3 海外风格指数分析

• 样本空间： 海外多采用大中盘为样本，如中信标普100/200/300，新华富时200/600，MSCI中国A股，均考虑行业分布（MSCI尤为突出）。Russell、Wilshire、Dow Jones则基于美国市场采用不同市值区间样本。见附录6。[page::6]
• 风格因子： 海外指数多样化，因子从双因子到九因子不等。增长因子包括EPS三年增长率、ROE、未来EPS成长预期等；价值因子包括E/P、B/P、股息收益率等。Dow Jones特别强调过去、现在和未来指标的平衡，共六因子模型。见表2。[page::6]
• 风格评分与子集构建：

统一采用Z分标准化处理，MSCI在缺失值和缓冲区设计上尤为细致（缺失值处理差异化，价值缺失调整除数，成长缺失固定为零，防止成长因子关联性较小导致的评分偏差）。Russell利用非线性概率图确定风格权重（图2）；Dow Jones通过六因子聚类分类为强成长、弱成长、中性、弱价值、强价值五大类，之后评审会审核决定最终股权划分。见表3。[page::7]

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三、图表深度解读

3.1 图1 风格指数编制流程（page 3）

图示以流程箭头形式呈现风格指数编制各阶段，从样本空间、风格因子选择直至指数调整，流程完整、环节清晰。它为全文结构提供框架功能，突出了样本空间与风格因子选取的重要性，强调了指数调整确保连续性的必要性。[page::3]

3.2 图2 Russell 美国风格指数风格权重（page 7）

图呈现股票综合价值排名（CVS）与其赋予成长/价值指数权重的非线性关系。CVS在中位数处对成长与价值权重均等分配（50%-50%），而CVS低端和高端分别向价值和成长权重倾斜，并且权重分配呈弧形曲线，体现了权重非线性分配的创新设计，减少分类人为界限的割裂效应。[page::7]

3.3 图3 风格指数与基准指数相关系数（page 8-9）

对沪深300系列、深证300系列、上证全指、以及中信标普300系列相关性的滚动BETA值图表的比较。

• 沪深300、上证全指及中信标普系列成长指数与价值指数呈明显负相关，且纯成长指数弹性更大，说明不同风格指数在表现上差异明显。

- 深证系列表现相反，价值指数弹性持续高于成长指数，反映两市行业分布差异（金融比重较大影响弹性结构）。该图直观展示了风格指数相对基准表现的动态演进特征。[page::8][page::9]

3.4 图4 风格指数收益及风险特征（page 9-10）

通过滚动年化收益率和波动率，显示风格指数与基准指数收益风险表现：

• 多数风格指数与基准指数收益风险差异不大

- 2009年末至2010年初，沪深300系列绝对成长指数收益显著优于其他指数

• 深证300成长指数表现较弱，收益波动与相对成长指数几乎重合

显示纯风格绝对指数能较好体现风格溢价，但整体风格收益差异不如海外市场突出。[page::9][page::10]

3.5 图5 风格指数流动性指标（page 10-11）

利用万得流动性指标评估风格指数流动性。指标反映换手率对价格的影响，数值越大流动性越差。统计显示沪深300及上证全指的成长指数流动性明显好于价值指数，绝对价值流动性最差。说明价值股尤其在沪市流动性较弱，可能限制其投资吸引力。[page::10][page::11]

3.6 图6 风格指数行业分布（page 12）

以申万一级行业为单位，分别展示沪深300、上证全指及深证成长和价值指数的行业权重。

• 沪市指数金融服务占比极高，且价值股中金融权重更大

- 成长价值股行业分布在沪市主要差异体现于行业集中度和结构

• 深市行业分布更均衡，成长与价值指数行业权重差异较小。

揭示样本空间行业构成对风格指数差异影响显著。[page::12]

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四、估值分析

报告并未直接涉及单一公司或行业的估值模型计算，而是重点围绕风格指数构建的方法论进行剖析，涉及指数加权方式等。指数计算普遍采用市值加权或派许加权法，依据样本股票自由流通市值调整。部分指数增加权重上限因子以防范个股权重过大。海外指数则在风格权重分配上引入了概率分布或聚类分析，提升风格特征区分度。

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五、风险因素评估

尽管该报告未特别章节讨论风险，但隐含主要风险包括：

• 样本空间局限： 国内指数偏重大盘股，缺乏全面覆盖，导致风格表现有限。

- 因子单一和同质化： 国内多因子仅围绕传统指标，缺乏多维度创新，影响指数特征区分度。

• 数据缺失与极值处理差异： 可能导致评分偏差，特别是成长因子缺失处理存在争议。

- 行业集中度风险： 重大行业（如金融）权重过大导致行业风险集中。

• 指数调整频次与缓冲区设计不足： 频繁调仓将增加指数周转率及交易成本，缓冲区设计缺失可能加剧该问题。

报告建议的缓冲区和安全垫设计是对该风险的有效应对。[page::13][page::14]

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六、批判性视角与细微差别

• 报告客观全面，但对国内指数同质化问题批评较为明确，且建议多基于理论而非充分数据验证，存在未来展望色彩强烈的倾向。

- 国内指数对因子理论依据披露不足，可能导致学术可信度不足，这是未来需重点改进方向。

• 对成长因子尤其缺失值处理的考虑较为细致，体现报告对数据科学处理的重视，然而不同指数对极值处理百分位的标准不统一，潜在影响指数比较的公平性。

- 海外指数提供商采用聚类和非线性权重分配等创新方法，理论上更科学，但对结果稳定性与适用性的批判较少。

• 行业分布分析揭示的金融股权重问题值得深思，金融行业的地位对风格指数分割构成跨市场差异，可视为本土市场特殊风险。

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七、结论性综合

本报告为国内最系统详尽的风格指数编制研究之一，详细对比了国内外11个主流风格指数体系，从样本空间、风格因子、评分方法、风格子集划分到指数编制和调整的多个维度展开，结合理论方法与实证数据进行了全方位剖析。

主要发现包括：

• 国内风格指数高度同质化，主要围绕传统因子，缺乏因子创新及理论支持，使得风格指数与基准表现接近，限制了投资价值。

- 海外风格指数因子体系多样，考察指标跨越历史、当前及未来，有效提高风格区分度，其中 destacan Russell的非线性概率权重、Dow Jones的聚类分析方法具有创新意义。

• 风格指数以穷尽型或纯风格型划分，两者覆盖样本和流动性存在权衡，成长指数通常流动性优于价值指数，价值股结构性流动性不足限制其估值溢价。

- 指数与基准相关性和收益风险特征显示沪深300系列成长价值基本呈负相关，深证系列则相反，反映不同市场结构和行业权重分布。

• 流动性分析与行业分布揭示金融和采掘业权重偏高，是国内风格指数构建和投资应用中不可忽视的系统性风险因素。

- 缓冲区设计和安全垫增强稳定性，降低调整频率，对国内市场来说值得借鉴。

针对国内A股市场，报告强烈建议采用完整股票池作为样本空间，拓展多维度及跨期因子构建，更科学严谨地设计风格指数评分与分类方法，提升指数代表性及投资工具的实际应用价值。这将为国内基金管理提供更有效的业绩基准，支持风格轮动及相关策略的深入开发。

本报告所附大量图表（如图1-6）直观展现编制流程、权重分布、回测相关性、收益波动及行业结构，这些形成了本研究结论的实证基础。附录中详细列举主流指数发行商、样本空间、指标及计算公式，体现业内成熟的方法论与实践差异。

总体而言，报告定位为国内风格指数构建的理论与实践桥梁，兼具学术价值和指导意义。
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总结的图表展示链接示例

• 图1 风格指数编制流程

• 图2 Russell 美国风格指数风格权重

• 图3 风格指数与基准指数相关性

• 图4 风格指数收益风险特征

• 图5 风格指数流动性指标

• 图6 行业分布（成长与价值）

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参考文献索引（关键资料）

1. 上证180风格指数编制方案

2. 深证300风格指数编制方案

1. 申银万国风格指数说明书

4. 中信标普中国风格指数编制方法

1. 新华富时中国指数编制方法

6. MSCI中国A股风格指数编制方案

1. Russell U.S. Equity Indexes Construction and Methodology

8. Wilshire U.S. Style Indexes Methodology Overview

1. Dow Jones U.S. Style Indexes Methodology [page::14]

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综合以上，本报告是一篇结构严谨、内容丰富、数据翔实的风格指数领域研究报告，对理解和构建具有代表性的A股风格指数体系具有重要参考价值，同时指出行业结构与样本区间对风格构造的影响，为未来创新性指数设计与投资策略奠定理论基础。

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