高股息組合的全新構(gòu)建方式

1、1、 高股息策略：穩(wěn)定回報的優(yōu)選、 高股息板塊多集中于傳統(tǒng)行業(yè)，大市值、高負債率及充足的現(xiàn)金流是其主要特征我們將中證紅利指數(shù)成分股作為 A 股高股息組合的代表。通俗意義來說，高股息股票是指每年都有很高的股息用于分紅的股票，即股息率相對較高的股票。相對于其他股票，投資高股息股票除了可以獲得股價變動的收益外，還能夠額外獲取較高的股息收益。市場中目前存在多種與高股息股票相關(guān)的指數(shù)，其中應(yīng)用最廣泛且最具代表性的為中證紅利指數(shù)。在本篇報告中的第一部分，我們將以中證紅利指數(shù)成分股作為 A 股高股息股票的代表來探究高股息板塊的特征。高股息股票主要集中在銀行、交運及公用事業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)。通過分析近十年以來各年度

2、中證紅利指數(shù)成分股的行業(yè)分布，可以發(fā)現(xiàn)中證紅利指數(shù)的成分股主要集中在銀行、交通運輸、公用事業(yè)等傳統(tǒng)行業(yè)。其中，房地產(chǎn)行業(yè)的股票數(shù)量占比從 2018 年開始出現(xiàn)明顯抬升，并從 2019 年開始連續(xù) 3 年排名第一。此外，煤炭行業(yè)的股票數(shù)量占比在 2021 年出現(xiàn)了顯著的上升，占比從前一年的 6%提升至了 9%。高股息板塊的市值相對偏大，有 22%的公司市值大于 1000 億元。進一步分析中證紅利指數(shù)成分股的市值分布，我們可以觀察到，與上證指數(shù)的成分股主要為小市值股票有所不同，中證紅利指數(shù)成分股的市值則明顯偏大。其中，市值大于 1000 億元的公司占比高達 22%，而在上證指數(shù)中，這類公司的占比僅

3、為 5%。圖 1：中證紅利指數(shù)的股息率要顯著高于市場整體資料來源：Wind，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 2：高股息股票主要集中在銀行、交通運輸?shù)葌鹘y(tǒng)行業(yè)圖 3：中證紅利指數(shù)成分股公司市值相對偏大資料來源：Wind，單位：%資料來源：Wind，數(shù)據(jù)時間節(jié)點為 2022/7/8高股息板塊的業(yè)績增速相對較為穩(wěn)定。從中證紅利指數(shù)與上證指數(shù)的業(yè)績增速來看，可以發(fā)現(xiàn)中證紅利指數(shù)的盈利增速波動相對較小，高股息板塊的業(yè)績穩(wěn)定性要強于市場整體。高股息板塊的資產(chǎn)負債率基本維持在 89%-90%，明顯高于上證指數(shù)。通過比較中證紅利指數(shù)和上證指數(shù)的資產(chǎn)負債率，高股息指數(shù)的資產(chǎn)負債率要明顯高于上證指數(shù)，2010 年以

4、來基本維持在 89%-90%。而高股息板塊的高負債率主要是因為中證紅利指數(shù)的成分股中有不少企業(yè)分布于金融、房地產(chǎn)等高杠桿行業(yè)。高股息板塊成分股盈利能力相對較高。從凈資產(chǎn)收益率的情況來看，2010年以來中證紅利指數(shù)的 ROE 均始終高于上證指數(shù)，截至 2022Q1，中證紅利指數(shù)的 ROE-TTM 為 10.4%，而上證指數(shù)的 ROE-TTM 為 9.7%。高股息板塊的現(xiàn)金流更為充足。以經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/營業(yè)收入比率衡量現(xiàn)金流情況，可以發(fā)現(xiàn)中證紅利指數(shù)的現(xiàn)金流情況要明顯好于市場整體。而這種良好的盈利能力與充足的現(xiàn)金流量恰恰是支撐較多分紅的基礎(chǔ)。圖 4：中證紅利指數(shù)的業(yè)績穩(wěn)定性較強圖 5：

5、中證紅利全收益指數(shù)資產(chǎn)負債率高于上證指數(shù)資料來源：wind，業(yè)績增速指歸母凈利潤增速，數(shù)據(jù)截至 2022Q1資料來源：wind，數(shù)據(jù)截至 2022Q1圖 6：中證紅利全收益指數(shù)的 ROE 高于上證指數(shù)圖 7：中證紅利全收益指數(shù)現(xiàn)金流情況顯著好于上證指數(shù)資料來源：Wind，縱軸為 ROE（TTM），單位：%，數(shù)據(jù)截至 2022Q1資料來源：Wind，縱軸為經(jīng)營活動產(chǎn)生的現(xiàn)金流量凈額/營業(yè)收入（4MA），單位：%，數(shù)據(jù)截至 2022Q1、 高股息板塊股價表現(xiàn)優(yōu)異，且“熊市保護傘”特征明顯中證紅利全收益指數(shù)的收益受股價變動收益影響較大。將中證紅利全收益指數(shù)的收益按年度拆分為股價變動的收益和股息收益，

6、可以發(fā)現(xiàn)中證紅利全收益指數(shù)的收益受股價變動收益的影響較大，在股價變動收益高時，中證紅利全收益指數(shù)往往能獲得較高的收益；股息收益對中證紅利全收益指數(shù)收益的影響雖不如股價變動收益，但其較為穩(wěn)定，能夠起到一定“熊市保護傘、牛市加速器”的作用。中證紅利全收益指數(shù)的市場表現(xiàn)明顯優(yōu)于上證指數(shù)，且具有“熊市保護傘”的特征。從 2010 年以來的股價表現(xiàn)來看，中證紅利全收益指數(shù)的走勢與上證指數(shù)有較強的同步性，兩者股價呈現(xiàn)同漲同跌的狀態(tài)，但是中證紅利全收益指數(shù)的長期表現(xiàn)要明顯優(yōu)于上證指數(shù)，能夠持續(xù)地取得超額收益。此外，當市場表現(xiàn)不佳時，高股息板塊的表現(xiàn)往往會更好，具有明顯的“熊市保護傘”特征，這主要是因為高股息

7、公司抗擊風險能力比較強，同時市場表現(xiàn)不佳時投資者仍能獲取確定性的股息收益從而一定程度上對沖資本利得的損失。圖 8：中證紅利全收益指數(shù)收益率主要受股價變動收益的影響資料來源：Wind，圖 9：中證紅利全收益指數(shù)與上證指數(shù)的走勢有較強的同步性圖 10：高股息“熊市保護傘”的作用非常突出資料來源：Wind，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：Wind，虛線框表示市場出現(xiàn)明顯下跌的區(qū)間，數(shù)據(jù)截至 2022/7/82018 年之后高股息板塊股息率明顯高于 10 年期國債收益率。從 2010 年以來中證紅利全收益指數(shù)股息率和十年期國債到期收益率的數(shù)據(jù)來看，中證紅利全收益指數(shù)的股息率在 2018 年以前整體

8、與 10 年期國債收益率相近，但在此之后，中證紅利全收益指數(shù)的股息率則要明顯高于 10 年期國債收益率。長期來看，投資高股息板塊取得的收益要高于債券。通過對比中證紅利全收益指數(shù)與中證 10 債指數(shù)的走勢，2010 年至今（2022 年 7 月 8 日），中證紅利全收益指數(shù)的累計收益率為 126.7%，而中證 10 債指數(shù)的累計收益率為 75.9%，投資中證紅利全收益指數(shù)的收益要明顯高于投資債券。具體來看，在 2015 年以前中證紅利全收益指數(shù)的表現(xiàn)要顯著弱于中證 10 債指數(shù)，但 15 年之后，中證紅利全收益指數(shù)則呈現(xiàn)震蕩上行的趨勢，其收益表現(xiàn)遠好于中證 10 債。圖 11：2018 年后高股

9、息板塊股息率明顯高于 10 年期國債收益率圖 12：長期來看，高股息板塊的收益率高于國債資料來源：Wind，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：Wind，為方便對比，將指數(shù)在 2010 年 1 月 8 日時的收盤價標準化為 100，數(shù)據(jù)截至 2022/7/82、 高股息策略投資組合的構(gòu)建、 模擬中證紅利指數(shù)構(gòu)建的基準投資組合參照中證紅利指數(shù)的構(gòu)建方式，我們首先構(gòu)建了基準模擬組合。為了構(gòu)建高股息投資組合，我們首先需要參照中證紅利指數(shù)的構(gòu)建方式，構(gòu)建出基準的模擬組合，然后在此基礎(chǔ)上不斷進行優(yōu)化。在基準模擬組合的構(gòu)建過程中，我們與中證紅利組合的構(gòu)建方式盡量保持一致，但也適當進行了簡化以便于后續(xù)的回測

10、?；鶞誓M組合與原指數(shù)的走勢較為相近。從基準模擬組合與中證紅利指數(shù)的走勢來看，除了 2021 年上半年期間兩者的走勢出現(xiàn)了明顯背離外，在其它的時間里兩者的走勢較為相近，但基準組合的表現(xiàn)要差于中證紅利指數(shù)。圖 13：中證紅利模擬組合構(gòu)建方法圖 14：中證紅利基準模擬組合與中證紅利指數(shù)的對比資料來源：wind，資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8、 基準投資組合的優(yōu)化我們將在本節(jié)中按照局部優(yōu)化的思路對基準模擬組合進行調(diào)優(yōu)。不同加權(quán)方式收益差距不大。首先，我們對于股票的加權(quán)方式進行了測試，除了使用股息率加權(quán)外，還嘗試了等權(quán)重、總市值加權(quán)及流通市值加權(quán)。從結(jié)果來看，不同的

11、加權(quán)方式會對組合收益產(chǎn)生一定的影響，但是收益的差距非常小?？紤]到等權(quán)重方式簡便易行，在之后的回測過程中我們均使用該方式進行加權(quán)。樣本范圍擴大至中證 800 后效果更好?；鶞誓M組合中的樣本范圍為滬深300，相對而言樣本空間較小，收益可能會受到一定影響。由于中證 800 指數(shù)可以看作是市場中市值排名最靠前的 800 只股票，其成分股的流動性相對較好、具有實際的投資意義，因此我們將選股的樣本空間擴展至中證 800。而隨著樣本空間的擴展，模擬組合的收益率也出現(xiàn)了明顯的提升。持股數(shù)量越少表現(xiàn)越好。基準模擬組合中的持倉股票為股息率排名前 100的個股，如果我們將股票持倉的數(shù)量進行縮減，可以觀察到組合的收

12、益會出現(xiàn)提高，且持倉的股票數(shù)量越少收益越高。這一現(xiàn)象表明，股息率越高的股票未來潛在的收益大概率也會越高。調(diào)倉頻率對收益幾乎沒有影響。我們將調(diào)倉頻率分別設(shè)置為年度、半年度及季度以考察調(diào)倉頻率對于收益的影響，結(jié)果表明，不同調(diào)倉頻率之間收益的差距很小，且收益率的走勢幾乎完全一致。考慮到股票的交易成本，年度調(diào)倉頻率無疑是最優(yōu)的選擇。連續(xù)分紅年份對收益幾乎沒有影響。為了保證分紅的穩(wěn)定性，很多高股息指數(shù)在構(gòu)建的過程中均會有連續(xù)分紅的限定條件，在本文的基準模擬組合中，限定的條件為連續(xù)兩年分紅。那么不同的連續(xù)分紅年份是否會對投資組合的收益產(chǎn)生影響？通過對不同的連續(xù)分紅年份進行測試，我們發(fā)現(xiàn)該項指標對于投資組合

13、的收益幾乎不存在影響，因此我們?nèi)匀谎赜眠B續(xù)兩年分紅這一條件。優(yōu)化后的基準模型表現(xiàn)要優(yōu)于中證紅利指數(shù)。通過上述幾個步驟的調(diào)整，我們便得到了加強版的“中證紅利指數(shù)”。而優(yōu)化后的基準模型整體表現(xiàn)要顯著優(yōu)于中證紅利指數(shù)，在大部分的時間里也能夠取得超額收益。圖 15：不同加權(quán)方式下基準模擬組合收益表現(xiàn)差距不大圖 16：樣本范圍擴大至中證 800 后效果更好資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 17：持股數(shù)量越少收益表現(xiàn)越好圖 18：調(diào)倉頻率對基準模擬組合收益幾乎沒有影響資料來源：wind，縱軸代表累計收益率

14、，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 19：連續(xù)分紅年份對收益幾乎沒有影響圖 20：優(yōu)化后的基準模型表現(xiàn)要優(yōu)于中證紅利指數(shù)資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8加強版的“中證紅利指數(shù)”能否被進一步優(yōu)化？整個策略構(gòu)建過程可以分成三個步驟：選股、評分及交易。在此前構(gòu)建組合的過程中，我們對于策略的優(yōu)化主要集中在選股及交易這兩個方面，而在評分階段則并沒有進行優(yōu)化。接下來我們將嘗試從評分過程入手，除了股息率外，通過分別加入財務(wù)數(shù)據(jù)、估值等方面的指標，來

15、對高股息組合做進一步的優(yōu)化。估值方面，加入“PE/過去 3 個月均值”指標效果最好。在評分過程中，分別加入 PE-TTM、PE/過去 1 個月均值、PE/過去 3 個月均值、PE 行業(yè)相對值等指標。結(jié)果表明，加入“PE/過去 3 個月均值”指標后高股息組合的表現(xiàn)最好，也就是說估值處于階段性低位的股票在未來能夠取得更高的收益。盈利能力方面，加入“ROIC”指標效果最好。在分別加入了 ROE、ROA、 ROIC 等指標后，發(fā)現(xiàn)這些指標均能明顯提升高股息組合的表現(xiàn)。相對而言，將 ROIC 納入評分后的效果最好，加入 ROIC 后高股息組合的夏普比率要顯著高于其它指標，即 ROIC 越高的股票，未來的

16、股價表現(xiàn)可能會越好。盈利預(yù)測方面，加入凈利潤同比一致預(yù)期數(shù)據(jù)也能提升組合的表現(xiàn)。從盈利預(yù)測的角度來看，在評分中加入相關(guān)指標后，高股息組合的表現(xiàn)也能得到一定的提升，但是提升幅度較為有限，遠不及盈利能力或估值方面的指標。股票風險特征方面，加入“個股 20 日的 beta 值”指標效果最好。在分別加入了個股近 20 日/60 日/120 日的 beta、收益方差、特諾雷比率、損失方差等風險特征指標后，我們發(fā)現(xiàn)個股 20 日的 beta 值對于高股息組合的收益提升最多，即最近 20 日 beta 值越高的股票，未來的股價表現(xiàn)可能會越好。圖 21：回測步驟圖 22：估值方面加入“PE/過去 3 個月均值

17、”指標效果最好資料來源：wind，資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 23：盈利能力方面加入“ROIC”指標效果最好圖 24：加入預(yù)測凈利潤數(shù)據(jù)也能提升組合的表現(xiàn)資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 25：風險特征方面加入“個股 20 日的 beta 值”指標效果最好資料來源：Wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8通過對上述 5 種指標各種權(quán)重組合的嘗試，我們發(fā)現(xiàn)多指標組合的效果要明顯好于單一指標與股息率的組合。除了股息率，我們從估值、盈利能力、

18、盈利預(yù)測及風險特征四個維度分別選擇一個表現(xiàn)最好的指標，然后將這些指標組合在一起，對于個股進行綜合打分。在運用多指標評分的過程中，由于各個指標的權(quán)重會對總評分產(chǎn)生影響從而影響選股結(jié)果，因此對于指標間的權(quán)重也需要進行考量。通過對不同權(quán)重組合的測試，我們發(fā)現(xiàn)股息率、估值、ROIC、預(yù)測凈利潤增速、個股 20 日 beta 指標的權(quán)重分別為 3、2、0、0、2 時，投資組合的夏普比率是最高的，且在這種多指標的組合下，模型的表現(xiàn)要明顯優(yōu)于單一指標與股息率的組合?？紤]到夏普比率的大小與模型的可靠性，我們最終選取股息率、估值及個股 20 日 beta 這三個指標作為高股息策略個股的打分依據(jù)，其權(quán)重分別為 3

19、、2 及2。由于股息率、估值、ROIC、預(yù)測凈利潤增速、個股 20 日 beta 指標的權(quán)重分別為 3、2、0、0、2 時，投資組合的夏普比率最高，疊加用到的評分指標較少，模型構(gòu)建相對更加簡單可靠，因此我們決定選用這一權(quán)重組合作為最終的高股息策略個股的打分依據(jù)。此外，我們還分別嘗試了調(diào)整加權(quán)方式、換倉時間及換倉日期，但這些調(diào)整并不能進一步提升高股息組合的表現(xiàn)。到目前為止，高股息組合的具體構(gòu)建方式如下圖所示，那么能否通過調(diào)整加權(quán)方式、換倉時間或換倉日期，進一步的提升高股息組合的表現(xiàn)呢？通過嘗試，結(jié)果是否定的。至此，高股息組合策略的構(gòu)建正式完成。與中證紅利指數(shù)的構(gòu)建方式做對比，高股息組合的主要不同

20、點在于擴大了樣本范圍（滬深 300 擴大到中證 800）、除股息率外加入了其它評分指標（加入了估值和 beta）、減少了持倉數(shù)量（由 100只減少為 20 只）、改變了加權(quán)方式（股息率加權(quán)變?yōu)榈葯?quán)重）。圖 26：夏普比率最高的 5 種權(quán)重組合圖 27：多指標組合的效果要好于單一指標與股息率的組合資料來源：wind，數(shù)據(jù)回測區(qū)間為 2010 年 1 月 1 日至 2022 年 4 月 18日，前五行中的數(shù)字代表指標權(quán)重資料來源：wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)回測區(qū)間為 2010 年 1 月1 日至 2022 年 4 月 18 日圖 28：高股息組合的構(gòu)建方法圖 29：調(diào)整加權(quán)方式、換倉時間及

21、換倉日期并不能進一步提升高股息組合的表現(xiàn)資料來源：Wind，資料來源：Wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8、 新構(gòu)建的組合表現(xiàn)明顯優(yōu)于中證紅利全收益指數(shù)新構(gòu)建的高股息組合表現(xiàn)要明顯優(yōu)于中證紅利全收益指數(shù)。從歷史表現(xiàn)來看，新構(gòu)建的高股息組合表現(xiàn)較好，2010 年至今（2022 年 7 月 8 日）的累計收益率為 291%，夏普比率為 0.442。無論是從絕對收益的角度還是相對收益的角度，高股息組合的表現(xiàn)都要明顯優(yōu)于中證紅利全收益指數(shù)，且高股息組合能夠持續(xù)的取得超額收益。高股息組合的股息收益率較為穩(wěn)定，每年約為 3.5%。從組合的股息收益率來看，除 2010 年股息收益率較低只

22、有 1.5%外，在其它時間里每年的股息收益率較為穩(wěn)定，平均約為 3.5%。高股息組合每年的平均收益率約為 15.3%，收益來源主要為股價波動收益。 2010 年至 2021 年期間，高股息組合平均每年的收益率約為 15.3%。通過將高股息組合每年的收益拆解為股息收益及股價波動收益，可以發(fā)現(xiàn)高股息組合的收益來源主要為股價波動收益，當股價波動收益表現(xiàn)好時，高股息組合往往能取得較高的收益，反之，高股息組合的表現(xiàn)則相對較差。而股息收益由于波動小、穩(wěn)定性高，在股價波動收益為正時可以起到增厚收益的作用，而在股價表現(xiàn)不佳時則能夠起到一定的對沖效果。圖 30：高股息組合與中證紅利全收益指數(shù)的累計收益對比資料來

23、源：Wind，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 31：高股息組合每年的股息收益率較為穩(wěn)定圖 32：高股息組合的收益來源主要為股價波動收益資料來源：Wind，資料來源：Wind，圖 33：高股息組合累計收益與剔除股息收益后的收益對比資料來源：Wind，縱軸代表累計收益率，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8高股息組合的整體表現(xiàn)較好，但在不同的市場環(huán)境下略有不同。市場下跌時，高股息組合表現(xiàn)優(yōu)異，具有很強的防御屬性。當市場持續(xù)下跌時，高股息組合相對于市場往往能夠取得顯著的相對收益，其“熊市保護傘”的作用仍然十分明顯，例如在 2018 年市場在震蕩下跌期間，高股息組合便取得了明顯的相對收益。市場震蕩上行時，高股息組

24、合的表現(xiàn)也較好。高股息策略通常被認為是一種防御策略，但是從本文構(gòu)建的高股息組合表現(xiàn)來看，高股息組合在市場震蕩上行的過程中也能夠取得較好的收益，如 2016 年與 2017 年期間，在市場震蕩上行的過程中，高股息組合的表現(xiàn)要明顯好于市場。但是市場快速上漲時，高股息的表現(xiàn)可能會不佳。整體來看，高股息組合相對于市場的表現(xiàn)較好，無論是相對于 wind 全 A 還是滬深 300，相對走勢均呈現(xiàn)出震蕩上行的趨勢，但是當市場快速上漲時，高股息組合的表現(xiàn)可能會不佳，最典型的便是 2015 年的牛市期間。圖 34：高股息組合相對于 wind 全 A 的走勢圖 35：高股息組合相對于滬深 300 的表現(xiàn)資料來源：

25、Wind，。注：以 2010 年 1 月 1 日為基準對 wind 全 A 收盤價進行標準化，初始值為 100；紅色陰影區(qū)域表示市場快速上漲且高股息組合表現(xiàn)不佳的區(qū)間；數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：Wind，。注：以 2010 年 1 月 1 日為基準對滬深 300 收盤價進行標準化，初始值為 100；紅色陰影區(qū)域表示市場快速上漲且高股息組合表現(xiàn)不佳的區(qū)間；數(shù)據(jù)截至 2022/7/83、 高股息組合當前正值投資良機、 高股息組合股息率正處于歷史高位高股息組合股息率目前處于歷史高位。從絕對值角度來看，高股息組合的股息率當前為 5.8%，正處于歷史高位。而從股息率分位數(shù)的角度來看，當前的分位

26、數(shù)也正處于過去兩年的 100%分位數(shù)。股息率越高，未來的投資收益率大概率也越高。通過分析股息率的高低與未來 2 年的收益率之間的關(guān)系，可以發(fā)現(xiàn)二者顯著正相關(guān)，也就是說組合的股息率越高，未來的投資收益也大概率越高。因此，目前股息率處于歷史高位的高股息組合正值投資良機，長線配置價值顯著。圖 36：高股息組合股息率目前處于歷史高位圖 37：股息率與未來 2 年的收益呈現(xiàn)正相關(guān)資料來源：Wind，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：Wind，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8、 預(yù)計市場仍將保持震蕩，利好高股息組合目前市場反彈幅度已經(jīng)超過 2020 年。5 月份之后，伴隨著疫情的好轉(zhuǎn)與國內(nèi)政策的持續(xù)發(fā)力，市場

27、出現(xiàn)了顯著的反彈。目前市場累計反彈幅度已經(jīng)超過 16%，與 2020 年對比來看，當前的反彈幅度已經(jīng)明顯超過 2020 年類似時期水平。盈利的不確定性與盈利預(yù)期的下調(diào)仍然將是市場需要克服的阻力。綜合來看，中報之后我們可能會觀察到與 2020 年一季報之后類似的一波盈利預(yù)期下調(diào)的過程。市場目前已經(jīng)出現(xiàn)了顯著的超跌反彈，反映了一部分疫情之后的修復(fù)預(yù)期。而其后的經(jīng)濟修復(fù)進程相較于 2020 年可能存在更大的不確定性。因此在盈利拐點出現(xiàn)之前，市場仍然要克服盈利的不確定性與預(yù)期下調(diào)的阻力。因此三季度市場可能整體維持震蕩，并且有階段性下行風險。圖 38：市場反彈水平已經(jīng)超過 2020 年類似時期圖 39：

28、2018 年與 2020 年前后市場拐點與基本面拐點相近資料來源：Wind，注：T 為當年上證指數(shù)收盤價最低的時間點，數(shù)據(jù)截至 2022 年 7 月 8 日資料來源：Wind，盈利預(yù)期增速為萬得一致預(yù)期數(shù)據(jù)，A 股盈利增速中 2022 年中報以后數(shù)據(jù)為光大策略預(yù)測值，僅供參考，數(shù)據(jù)截至 2022/6/30、 分板塊看，相關(guān)行業(yè)股價也有望得到修復(fù)從最新標的所屬的行業(yè)來看，高股息組合主要涉及煤炭及房地產(chǎn)。高股息組合股票的行業(yè)分布在不同的時期存在明顯的差異，如在 2014 年 12 月 11 日換倉時，銀行的股票數(shù)量占比超過了一半，但在 2018 年 12 月 12 日及 2019 年 12月 12

29、 日換倉時，銀行的股票數(shù)量占比則變?yōu)榱?0%。從最新一期的情況來看，煤炭及房地產(chǎn)是占比最大的兩個行業(yè)，股票數(shù)量占比分別為 35%和 25%，合計為 60%。煤炭行業(yè)方面，目前煤價仍顯著高于去年同期，后續(xù)有望維持高位，股價表現(xiàn)具有一定的支撐。煤炭的直接下游主要分為電力、建材、化工、冶金、供熱、焦炭六大類，從 2021 年煤炭下游需求量分布情況來看，電力占比 53%，建材占比 7%，化工占比 6%，冶金占比 4%，供熱占比 8%，焦炭占比 13%，其他占比 9%，電力是煤炭最主要的下游。當前煤價仍舊處于歷史同期高位水平，隨著國內(nèi)疫情管控政策逐漸放松、復(fù)工復(fù)產(chǎn)的加速以及夏季用煤高峰的來臨，煤炭需求未

30、來有望復(fù)蘇，疊加供給端彈性較低，預(yù)計煤炭供需緊張格局將持續(xù)，價格有望維持高位。房地產(chǎn)行業(yè)估值目前正處于底部區(qū)域。從 PB 估值情況來看，目前行業(yè)的 PB-LF 估值為 0.93 倍，正處于 2010 年以來的低位，投資性價比較高。未來地產(chǎn)的資產(chǎn)價值有進一步修復(fù)的機會。由于地產(chǎn)鏈在經(jīng)濟中仍然占有重要地位，而且去年整體面臨較大的壓力，目前地產(chǎn)相關(guān)政策已經(jīng)開始逐步有所松動，從中央到地方的各級政府政策支持力度均較強，寬松政策正在進入實質(zhì)性執(zhí)行階段，在這樣的環(huán)境下，居民與企業(yè)信心有望得到重建，行業(yè)中長期的景氣度及估值也有進一步修復(fù)的機會。此外，多元化經(jīng)營及 REITs 的發(fā)展也利于提升房地產(chǎn)企業(yè)的長期估

31、值水平。圖 40：高股息組合的行業(yè)分布資料來源：Wind，橫軸日期代表調(diào)倉時間，縱軸表示股票只數(shù)圖 41：煤炭行業(yè)下游需求量分布圖 42：國內(nèi)外動力煤價格對比資料來源：煤炭研究團隊繪制資料來源：Wind，秦皇島港動力煤價格單位為元/噸，其它單位為美元/噸，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8圖 43：房地產(chǎn)行業(yè)估值目前正處于底部區(qū)域圖 44：近期地產(chǎn)利好政策頻出資料來源：wind，PB 為 PB-LF，數(shù)據(jù)截至 2022/7/8資料來源：人民日報、新華社、各政府部門網(wǎng)站，整理、 最新高股息組合的標的最新高股息組合標的。根據(jù)我們所構(gòu)建的模型，通過對中證 800 中的股票進行篩選，得到的最新高股息組合如表

32、2 所示。其中，大部分個股均屬于煤炭及房地產(chǎn)行業(yè)，也有部分股票屬于鋼鐵、有色、銀行等行業(yè)。綜合評分最高的 5只個股分別為兗礦能源、新城控股、中國神華、淮北礦業(yè)及潞安環(huán)能。表 1：高股息組合歷史標的2009/12/142010/12/162011/12/132012/12/132013/12/202014/12/112015/12/142016/12/132017/12/122018/12/122019/12/122020/12/15深科技中集集團晨鳴紙業(yè)萬向錢潮鹽田港瀘州老窖瀘州老窖南玻 A萬科 A中聯(lián)重科中聯(lián)重科中集集團深圳能源中色股份魯泰 A國元證券江鈴汽車浦發(fā)銀行九陽股份美的集團美的集團

33、恒逸石化新希望威孚高科佛山照明長江證券國元證券廣發(fā)證券萬向錢潮華夏銀行浦發(fā)銀行金融街濰柴動力雙匯發(fā)展雙匯發(fā)展三鋼閩光現(xiàn)代投資鹽湖股份廣發(fā)證券長江證券恒逸石化民生銀行華能國際晨鳴紙業(yè)麗珠集團華東醫(yī)藥中環(huán)股份塔牌集團東風汽車現(xiàn)代投資長江證券承德露露美邦服飾中國石化瀘州老窖瀘州老窖分眾傳媒偉星新材九陽股份中遠海能武鋼股份武鋼股份宗申動力民生銀行上汽集團格力電器格力電器三鋼閩光龍佰集團信立泰福建高速皖通高速中信證券大族激光上港集團雅戈爾雅戈爾雙匯發(fā)展雙匯發(fā)展歐菲光牧原股份索菲亞宇通客車寶鋼股份宇通客車勁嘉股份寶鋼股份首開股份大秦鐵路寶鋼股份宇通客車森馬服飾藍思科技龍佰集團上汽集團中遠海能雅戈爾高德紅外雅戈爾盤江股份南京銀行上汽集團上汽集團龍佰集團溫氏股份沃森生物雅戈爾五礦發(fā)展紫江企業(yè)山西證券浦東建設(shè)福耀玻璃文峰股份生益科技雅戈爾藍色光標宇通客車寶鋼股份伊力特宇通客車萬華化學寶鋼股份江淮汽車國電電力中國神華盤江股份生益科技中國石化金發(fā)科技中國石化凌鋼股份雅戈爾盤江股份中信證券青松建化大秦鐵路重慶水務(wù)馳宏鋅鍺福耀玻璃上汽集團兗礦能源上汽集團外運發(fā)展萬通發(fā)展中化國際雅戈爾福耀玻璃南京銀行農(nóng)業(yè)銀行福耀玻璃華域汽車廣匯汽車恒力石化兗礦能源江淮汽車山東高速福耀玻璃生益科技陸家嘴中國神華交通銀行大商股份大秦