1、目 錄 HYPERLINK l _bookmark3 一、指數效應微觀分析3 HYPERLINK l _bookmark4 （一）指數效應歷史水平分析4 HYPERLINK l _bookmark11 （二）2019 年中指數效應水平8 HYPERLINK l _bookmark15 （三）調倉規模對指數效應的影響分析9 HYPERLINK l _bookmark18 （四）指數效應背后的調倉行為分析10 HYPERLINK l _bookmark22 （五）自由流通量調整指數效應分析12 HYPERLINK l _bookmark27 二、結論15 HYPERLINK l _bookmark

2、0 法律聲明16圖表目錄 HYPERLINK l _bookmark1 表 1 本次滬深 300 調樣在二級行業中變動情況1 HYPERLINK l _bookmark2 表 2 核心指數調入調出股票數量2 HYPERLINK l _bookmark5 表 3 滬深 300 指數調入樣本價格效應4 HYPERLINK l _bookmark6 表 4 滬深 300 指數調出樣本價格效應5 HYPERLINK l _bookmark7 表 5 滬深 300 指數調入樣本成交量效應5 HYPERLINK l _bookmark8 表 6 滬深 300 指數調出樣本成交量效應6 HYPERLINK

3、l _bookmark12 表 7 核心指數價格指數效應8 HYPERLINK l _bookmark13 表 8 調入調出超額收益率Wilcoxon 秩和檢驗的p 值8 HYPERLINK l _bookmark14 表 9 重要指數成交量指數效應9 HYPERLINK l _bookmark17 表 10 調入調出樣本調倉規模與市值變化10 HYPERLINK l _bookmark19 表 11 調入調出樣本調倉天數10 HYPERLINK l _bookmark20 表 12 部分滬深 300 指數產品跟蹤誤差（只展示規模超過 10 億的基金）11 HYPERLINK l _bookm

4、ark21 表 13 非參數檢驗的p 值12 HYPERLINK l _bookmark23 表 14 歷年滬深 300 指數檔位上升效應12 HYPERLINK l _bookmark24 表 15 歷年滬深 300 指數檔位下降效應13 HYPERLINK l _bookmark25 表 16 滬深 300 指數檔位變動的價格效應和成交量效應14 HYPERLINK l _bookmark26 表 17 滬深 300 指數檔位變動調倉天數14 HYPERLINK l _bookmark9 圖 1 滬深 300 指數公告日至實施日窗口調入價格效應7 HYPERLINK l _bookmark

5、10 圖 2 滬深 300 指數公告日至實施日窗口調出價格效應7 HYPERLINK l _bookmark16 圖 3 跟蹤重點指數的資產規模10所謂的指數效應，也稱為指數調樣效應，一般而言是指當指數成份股調整時， 加入或剔除股票常伴有價格或成交量異常的現象。指數效應的產生通常與追蹤指數的資產規模以及基金管理人的行為金融有密切關系。國內外的研究表明，在指數調樣時，樣本倉位的調整對相應樣本的價格和成交量沖擊是指數效應產生的最直接原因，而指數效應通常也會在市場最具代表性、追蹤資產最多的指數上表現得更加顯著。本報告對上證 50 指數、上證 180 指數、滬深 300 指數、中證 100指數和中證

6、500 指數價格和成交量指數效應進行分析，并進一步分析基金管理人調倉行為對指數效應的影響，同時也分析了自由流通量調整帶來的指數效應。2019 年上半年國際保護主義、單邊主義起伏不定，國內經濟下行壓力猶存， A 股整體走勢波瀾起伏，但總體而言修復了去年大部分的跌幅。整體來看，上證綜指、滬深 300、中小板指、創業板指上半年分別上漲 19.45%、27.07%、20.75% 和 20.87%。在成交金額方面，與去年上半年相比，滬深兩市成交金額皆有所上升。本次調樣公告日為 6 月 3 日，實施日為 6 月 17 日。在定期調樣實施期間，滬深兩市總體呈現窄幅振蕩的態勢，6 月 17 日實施日，滬深 3

7、00 基本不跌不漲，收于 3654.82 點。公告日到實施日期間滬深 300 指數累計漲幅約 0.69%。從本次滬深 300 的調入樣本來看，由于大體量券商、保險、銀行的陸續上市，調入股票中金融地產行業數目居首，共計凈調入 5 只。從調出樣本來看，中美貿易談判不順對工業市場造成了較大影響，工業行業調出股票數目居首，共計凈調出 4 只。從去年第二次調樣與本次調樣后二級行業權重比較來看，由于白酒持續處于補庫存周期，以及豬周期的來臨，食品、飲料與煙草行業的景氣度上升，權重相比上期大幅提升 3.92%，居二級行業首位；而因受到貿易摩擦影響，工業中的資本品行業權重下降最多，降幅達 1.15%。上證 18

8、0 調樣整體趨勢和滬深 300相似，一級行業中金融地產凈調入 2 只居首，工業凈調出 2 只居首。二級行業中食品、飲料與煙草行業權重上升最多，升幅達 2.64%；資本品行業權重下降最多，降幅達 1.140%。總體而言，本次核心指數樣本調整客觀反映了近一年來宏觀形勢與各行業不同的經營狀況。表 1 本次滬深 300 調樣在二級行業中變動情況調整前調整后差異中證二級行業分類數量權重數量權重數量權重能源122.4%102.4%-20.0%原材料386.7%366.4%-2-0.3%資本品369.0%348.7%-2-0.3%商業服務與用品50.4%40.3%-1-0.1%交通運輸193.3%183.1

9、%-1-0.1%汽車與汽車零部件122.4%122.4%00.0%耐用消費品與服裝115.8%105.5%-1-0.3%消費者服務20.8%20.8%00.0%傳媒50.8%61.0%10.2%零售業10.4%10.3%00.0%食品與主要用品零售10.3%10.3%00.0%食品、飲料與煙草1310.8%1512.0%21.2%家庭與個人用品00.0%00.0%00.0%醫療器械與服務30.7%30.7%00.0%醫藥生物265.4%265.5%00.1%銀行2117.8%2217.6%1-0.2%其他金融30.3%30.4%00.0%資本市場267.6%277.7%10.0%保險59.4%

10、69.1%1-0.2%房地產134.5%154.6%20.1%計算機運用142.5%142.7%00.2%計算機及電子設備154.0%174.1%20.2%半導體20.2%20.2%00.0%電信服務10.5%10.5%00.0%通信設備61.5%61.4%0-0.1%公用事業102.6%92.4%-1-0.2%總計300100.0%300100.0%00.0%在定期調樣期間，調入調出樣本股價格波動的原因錯綜復雜，為了更好的體現定期調整引起的指數效應，剔除調樣期間內發生并購重組、資產收購以及其他對股價造成較大影響的公司事件和行業異動的股票。表 1 展示了核心指數調入和調出樣本的數量以及經過剔除

11、發生重大事件的樣本后的數量。本次使用的事件窗口與上期相同；同時，在調入、調出樣本量比較對稱的條件下，對調入和調出樣本的日超額收益率采用非參數檢驗的方法，以避免因極端值干擾導致的錯判，準確識別調樣效應的出現窗口。表 2 核心指數調入調出股票數量指數類型調樣數量調樣數量（經調整）上證 50調出55上證 180調出1817中證 100調出43中證 500調出5040滬深 300調出1916上證 50調入54上證 180調入1817中證 100調入43中證 500調入5050滬深 300調入1918注：調樣數量（經調整）剔除了調樣期間發生重大公司事件等變動的股票。一、指數效應微觀分析本期指數價格效應，

12、我們采用了基于 CAPM 模型的新方法1，另外，檔位變動引起的指數價格效應也將采用此方法測算。具體方法如下：1、 根據每日收盤價計算日收益率對于各只股票及指數來說，其日收益率為Rit= Pit 1 Pit1其中Pit為每個交易日的收盤價。2.根據市場模型求各股票的期望收益對于任一只股票 i，其市場模型為() = i + iRmt + 其中Rit和Rmt分別為 t 時刻股票 i 和證券市場組合的日收益率，本文中以上證 A 股指數代替證券市場組合，為隨機擾動項，滿足獨立同分布假設，且E() = 0，Var() = 2對于目標窗口期前 3 個月的日收益率數據，由最小二乘估計法，可得到i和i的估計值，

13、為 (Rit )(Rmt )i = =1 (Rmt )2=1i = i其中 = 1 Rit， = 1 Rmt，T 為窗口期前 3 個月的交易天數。=1=1由此，我們可以得到各只股票在事件窗口的期望收益為E(Rit) = i + iRmt，t 為目標窗口期的時間序列。3.計算各只股票的超常收益率設超常收益率為，根據定義有1參考文獻：劉斌才. 上海證券市場“指數效應”的實證檢驗.黑龍江對外經貿.2004.4沈海平.邱海鋒. 基于事件研究法的滬深 300 指數效應實證研究.金融縱橫.2010.9汪旭東. 滬深 300 指數效應實證分析. TECHNOLOGY AND MARKET. Vol.16,N

14、o.10,2009ARit = Rit E(Rit) = Rit i iRmt，ARit服從均值為零的正態分布，其方差為2(ARit) = 1 (ARit ARi)2，1其中ARi = 1 =1ARit=1計算平均超常收益率設平均超常收益率為AARt，則AARi = 1 ARit=1其均值為E(AARt) = 0，方差為2(AARt) = 1 2計算累計平均超常收益率2=1設累計平均超常收益率為CAAR(1 2)，并且假設事件窗口內每日的平均超常收益率獨立，則有2CAAR(1 2) = AARt=1=1其均值為E(CAAR(1, 2) = 0，方差為2(1, 2) = 22此方法的好處是，充分

15、考慮了樣本股各自的特性，如與市場的關聯程度等等， 其對于指數效應的解釋程度和結果的精確程度較高。我們基于此方法對 2019 年年中數據進行的測算，并且回測了 2011 年至至今所有的定期調整事件。同時我們將成交量相應測算所用的基準指數都統一為滬指。（一）指數效應歷史水平分析表 3 滬深 300 指數調入樣本價格效應調入生效時間公告日前 5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日2011010.5925-0.0183-1.30671.2355-0.07120.4924-1.60082011070.4117-0.08011.99782.91304.91080.32

16、632.65432012011.30610.92350.79693.63344.4303-1.0409-3.65392012073.6696-0.08820.55711.23281.7899-0.4170-0.7682201301-2.24411.50383.8236-1.03692.7867-1.3675-0.42432013072.30523.74924.1584-4.1929-0.03451.47071.1187201312-0.1273-3.5184-2.49932.3254-0.17380.79230.54712014063.15500.50612.9301-1.06361.8665

17、0.01590.0302201412-3.19670.5489-4.07427.71313.63891.3988-5.5357201506-5.54760.9115-2.1927-1.1876-3.38031.44490.0166201512-0.6321-1.0115-3.48023.57790.0977-1.0459-1.62692016060.7694-0.72720.62980.89621.5260-0.17790.2438201612-2.6181-0.3785-0.67691.05810.3812-1.40140.0255201706-3.3660-0.49581.10131.36

18、342.4647-0.25340.76202017120.87700.07913.59020.84964.43970.14061.91262018061.71700.38031.06352.65993.7235-0.2325-2.02142018120.54030.81410.10710.85530.9624-0.7426-0.93942019061.6387-0.22620.24680.51320.7600-0.1472-1.0282均值-0.04160.15960.37631.29701.6732-0.0413-0.5716表 4 滬深 300 指數調出樣本價格效應調出生效時間公告日前 5

19、 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日2011010.1874-0.2464-0.1844-2.3534-2.53780.15551.5134201107-1.3808-0.4112-1.77990.8389-0.94100.33930.8875201201-2.2089-0.1453-3.0823-1.4917-4.57410.0688-1.7694201207-0.27610.15450.1850-3.1926-3.00760.64121.3774201301-1.02350.19490.8385-3.3859-2.5473-0.32532.412220

20、13070.83450.7364-1.5047-5.1750-6.67971.09385.43292013121.0646-1.23730.1101-0.2125-0.1024-0.21870.4340201406-2.2448-0.5093-1.5042-2.1009-3.6051-0.7153-0.6291201412-1.99280.5608-6.66582.0378-4.6279-0.5040-4.26202015064.39561.71851.3308-4.0855-2.7548-1.2154-8.54242015123.2668-0.5879-1.78490.7518-1.0331

21、-0.611209817-0.91250.2550-0.5653-0.3102-0.05410.5196201612-0.70270.16651.5217-2.1340-0.6123-0.29580.8151201706-2.7251-0.2559-1.03020.4543-0.57590.04862.74312017121.33011.44263.74470.41824.1629-0.44413.32292018061.0063-0.6943-0.7436-3.0822-3.82580.1271-1.9918201812-0.4574-0.11120.1107-1.

22、2319-1.1211-0.11560.7542201906-0.4556-0.71122.4806-2.02250.45811.33730.6953均值-0.0223-0.0471-0.4279-1.4740-1.9020-0.03820.2140表 5 滬深 300 指數調入樣本成交量效應調入生效時間公告日前 5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日2011011.00141.00350.99690.99801.00291.07391.00442011070.99620.91330.96460.99760.97731.02370.99842012011.

23、00070.90211.00220.99351.00351.14401.00602012070.99330.83940.99760.99440.99881.24551.00732013010.99710.98271.00751.00831.00721.17320.99602013071.01561.66721.00301.01611.02321.20081.00552013121.00990.93441.00351.01541.02741.12560.99132014061.00350.98141.00330.99361.00021.25100.98972014121.01330.98360.

24、99861.01881.01041.32531.01492015060.99901.09751.00370.99110.99741.09150.99362015120.99891.03420.99821.00261.01941.13181.00792016060.99890.77540.98660.99710.99901.09591.00562016120.99820.91581.00261.00411.02051.12050.98952017061.00140.96721.00160.99430.99721.10530.99642017121.00210.88181.01021.03251.

25、02261.14430.99962018060.99931.02161.00100.99721.00101.21001.00862018121.00110.86471.01890.98951.01641.20681.00172019060.99850.92740.99890.99970.99411.15451.0111均值1.00160.98290.99991.00241.00661.15691.0015注：成交量指數效應采用 Harris 與 Gruel（1986）提出的平均成交量比率來衡量。計算公式：MVRt =1 NVR ,VR= VitVi 。其中，V 是第 t 天 i 股票的成交量，

26、V是事件窗口V 的平均值，V是第 t 天指數N i=1ititVmtVmitiitmt的成交量，Vm是估計期窗口Vmt的平均值。VRit反映第 t 天 i 股票的成交量效應。表 6 滬深 300 指數調出樣本成交量效應調出生效時間公告日前 5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日2011011.01571.11460.98851.00030.99691.27880.99462011070.99901.13040.99020.99910.99531.27990.99542012011.00240.92251.00340.99170.99891.11931.00

27、412012071.00581.03790.99750.99140.99571.09861.00582013010.99520.79581.00210.98880.99201.02571.00052013071.00630.95231.00481.00551.01291.15111.00342013120.98610.74781.02521.01171.03491.24840.98422014060.99780.86771.00400.98940.99481.11630.99602014121.01141.13241.00081.02461.01311.11951.00632015060.99

28、911.03881.00611.01961.01230.94470.99922015120.99331.03781.00021.00391.00921.10011.00482016061.00100.74990.98880.99740.99961.07231.00162016121.00090.86791.00001.00191.00781.23540.97702017061.00691.00450.99920.99370.99611.06520.99662017121.00520.89321.00911.02771.02131.15270.99592018060.99690.92570.99

29、760.98950.99881.29571.00222018120.99800.83341.00950.98191.01371.27860.99612019061.00000.80261.00551.00531.00011.24491.0282均值1.00120.93641.00181.00131.00521.15710.9995從 2011 年以來，滬深 300 指數的價格指數效應主要體現在公告日至實施日事件窗口，歷史調入樣本的效應均值為 1.67%，歷史調出樣本的效應均值為-1.90%。在過去歷次的指數調樣中，有四次指數調整窗口期處于特殊的市場環境之中，分別是 2013 年 7 月份市場單

30、邊急劇下跌，2014 年 12 月份市場結構性行情快速拉升以及 2015 年中的股災以及年底市場波動集中于部分權重股導致超額收益倒掛。倘若不考慮這四次特殊市場環境下的指數效應，調入樣本的歷史平均 效應為 1.76%，調出樣本的歷史平均效應為-1.46%，在市場穩定情況下，調入調出樣本的指數效應具有一定的對稱性。再看調樣效應較為顯著的實施前五日窗口， 不受特殊市場環境影響的歷史平均調入效應為 1.08%，調出效應為-1.61%，所以調樣價格效應在公告至實施之間主要集中在實施前五日范圍。總的來看，滬深300 指數歷史價格指數效應并不突出。從成交量指數效應來看，在公告日至實施日事件窗口，滬深 300

31、 指數調入歷史平均水平為 1.0066，調出歷史水平為 1.0052，可見成交量指數效應也比較微弱。但是在實施日事件窗口成交量指數效應非常明顯，調入歷史平均水平為1.1569，調出歷史水平為 1.1571，即超額成交分別為 15.69%和 15.71%。圖 1 滬深 300 指數公告日至實施日窗口調入價格效應圖 2 滬深 300 指數公告日至實施日窗口調出價格效應（二）2019 年中指數效應水平1、核心指數價格指數效應對比分析表 7 核心指數價格指數效應指數名稱類型公告日前 5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日滬深 300調入1.6387-0.22620

32、.24680.51320.7600-0.1472-1.0282中證 100調入4.6973-1.1497-3.39210.8964-2.4956-2.2482-2.6532中證 500調入1.55340.17131.3083-0.16221.14601.63730.4433上證 50調入0.06681.79223.4172-0.17963.2375-0.22671.4292上證 180調入1.2914-0.8399-1.58000.5995-0.9806-0.38701.2606滬深 300調出-0.4556-0.71122.4806-2.02250.45811.33730.6953中證 10

33、0調出0.31191.2230-0.16414.08833.9242-1.9061-2.2515中證 500調出0.4061-1.3682-4.46462.6470-1.8177-1.5251-1.6619上證 50調出1.22710.95162.41762.21384.6314-0.83892.0656上證 180調出0.8979-0.5754-0.5118-0.1866-0.69840.0921-0.5697在調樣價格效應方面，本次核心指數的指數效應程度較弱。其中，在公告日至實施日事件窗口，滬深 300 指數調入調出效應分別為 0.76%、0.46%。而相對而言，中證 500 的指數效應較

34、為突出，調入和調出效應分別為 1.15%、-1.82%。為了進一步檢驗指數效應在各個事件窗口是否顯著，我們計算出以指數調入 樣本超額收益率大于調出樣本為備擇假設的 Wilcoxon 秩和檢驗的 p 值，p 值越小則調入樣本的收益表現越顯著地高于調出樣本，則該窗口的指數效應更為有效。從表 7 可知，本次調樣中，僅有中證 500 在公告日至實施日通過檢驗，同時也在 其他窗口期表現出較高的顯著性。表 8 調入調出超額收益率Wilcoxon 秩和檢驗的p 值指數名稱公告日前 5日公告日公告日后一周實施日前5 日公告日至實施日實施日實施日后5 日滬深 3000.15440.22910.93770.011

35、9*0.52060.96500.5617中證 1000.38640.80680.61360.61360.97830.80680.3864中證 5000.11710.0002*0.0000*0.99820.0006*0.0000*0.0249上證 500.80440.27010.45130.91100.35670.0890*0.3567上證 1800.43160.69730.75450.47250.83260.79580.1674注：*在 0.01 水平下顯著；*在 0.05 水平下顯著；*在 0.1 水平下顯著；2、核心指數成交量指數效應對比分析成交量指數效應方面，本期調樣的成交量效應主要表現

36、在實施日。以滬深300 為例，其實施日的調入樣本超額成交量為 15.45%，與歷史均值大致持平；調出樣本超額成交量為 24.49%，高于歷史均值，其他核心指數也在實施日存在較高的成交效應。表 9 重要指數成交量指數效應指數名稱類型公告日前 5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日滬深 300調入0.99850.92740.99890.99970.99411.15451.0111上證 50調入0.99921.07190.99770.99771.00000.72620.9430上證 180調入1.00121.21840.99300.99650.99640.897

37、50.9654中證 100調入0.99861.42790.98651.00231.00071.01410.9727中證 500調入1.00200.98711.00111.00711.00381.28201.0366滬深 300調出1.00000.80261.00551.00531.00011.24491.0282上證 50調出0.99601.00910.99651.00550.99911.26501.0108上證 180調出0.99780.90601.00090.99940.99681.14141.0142中證 100調出0.99541.06170.99871.02901.01411.1612

38、1.0146中證 500調出1.00110.97071.00201.00551.00311.28181.0423注：成交量指數效應采用 Harris 與 Gruel（1986）提出的平均成交量比率來衡量。計算公式：MVRt =1 NVR ,VR= VitVi 。其中，V 是第 t 天 i 股票的成交量，V是事件窗口V 的平均值，V是第 t 天指數N i=1ititVmtVmitiitmt的成交量，Vm是估計期窗口Vmt的平均值。VRit反映第 t 天 i 股票的成交量效應。總體而言，2019 年中僅有中證 500 表現出較強的指數效應，并且在公告日至實施日事件窗口均能通過 Wilcoxon 秩

39、檢驗。（三）調倉規模對指數效應的影響分析1、跟蹤重點指數的資產規模比較分析截至 2019 年 6 月 3 日（定期調樣公告日），滬深 300、上證 50、中證 500、上證 180 和中證 100 跟蹤資產規模分別達 1568.79 億元、722.58 億元、721.17 億元、200.40 億元和 25.92 億元。根據統計，上半年滬深 300 跟蹤資產規模增加了253.05 億元，漲幅 19.23%，上證 50 增加了 23.67 億元，漲幅為 3.39%，中證 500增長 186.12 億元，漲幅 34.78%，上證 180 增加 16.74 億元，漲幅為 9.12%，中證 100 增加

40、了 3.63 億元，漲幅為 16.28%。圖 3 跟蹤重點指數的資產規模2、調倉規模與成份股市值變化的相關性分析為了進一步研究核心指數規模與調入調出個股市值變化的關系，我們用上述五只指數的調入調出樣本所對應的配置權重以及指數的跟蹤資產規模計算出單個成份股的總調倉規模，并計算其從公告日至實施日期間調倉前后的市值變化， 再計算出調倉資金變動和市值變化之間的相關性。計算結果表明，80 只增加配置的股票調倉規模為 138.27 億元，市值增加了 91.24 億元；80 只減少配置的股票調倉規模為-95.07 億元，市值減少了 454.26 億元。公告日至實施日期間，核心指數調入調出股票市值共計變化達-

41、363.02 億元，調倉規模占市值變化的比例為-11.90%。本次調樣，增配股票相關系數為-0.13，減配股票相關系數為 0.15，總體相關系數為 0.09。總體來看，存在微弱的正相關性關系。表 10 調入調出樣本調倉規模與市值變化類型調倉規模市值變化占比相關系數增加配置股票138.2791.24151.55-0.13減少配置股票-95.07-454.2620.930.15合計43.20-363.02-11.900.09（四）指數效應背后的調倉行為分析以跟蹤資產規模最大的滬深 300 指數為例，表 10 列出了本次調樣過程中滬深 300 指數基金理論上的調倉天數。假設個股日均成交金額的 20%

42、用于基金換倉， 那么總體來看，本次調倉天數要低于上期，調出樣本平均調倉天數為 2.75 天，調入樣本平均調倉天數為 2.13 天，而上期兩者均維持在 7 天左右。表 11 調入調出樣本調倉天數類型指標日均成交金額（百萬）調倉規模（百萬）調倉天數調入樣本均值110.00224.012.13中位數69.96125.501.38最小值30.7940.790.41最大值319.951935.896.12調出樣本均值85.55132.852.75中位數72.12133.352.11最小值11.1262.750.44最大值286.05222.778.17為了進一步分析基金管理人的調倉行為，我們對滬深 30

43、0 指數產品在調樣期間的跟蹤誤差進行分析。表 11 給出了指數基金在公告前一周、公告后一周、實施前一周、實施后一周和實施后第二周跟蹤誤差與公告日前三個月的平均跟蹤誤差的比值，大于 1 表示跟蹤誤差增大，小于 1 表示跟蹤誤差減小。從跟蹤誤差的變化來看，規模較大的基金產品在實施日前一周跟蹤誤差有明顯的放大，華夏滬深 300ETF 在實施日前一周的誤差一度放大到 5 倍有余。為了進一步確認本次調倉時間的窗口，我們對公告日和實施日前后的五個事件窗口的跟蹤誤差做非參數檢驗（Wilcoxon）。從檢驗結果（表 12）可知，全部基金和規模前十的基金在實施日后一周的跟蹤誤差明顯放大的置信水平是 99%。由此

44、可見，本次換樣指數基金管理人傾向于實施日后完成調倉操作，這也導致了指數效應在公告日至實施日之間的價格效應并不顯著。表 12 部分滬深 300 指數產品跟蹤誤差（只展示規模超過 10 億的基金）基金簡稱基金規模（億元）公告前一周跟蹤誤差比值公告后一周跟蹤誤差比值實施前一周跟蹤誤差比值實施后一周跟蹤誤差比值實施后第二周跟蹤誤差比值華泰柏瑞滬深 300ETF331.510.790.601.353.221.41華夏滬深 300ETF245.390.670.631.472.981.34嘉實滬深 300ETF240.310.680.641.352.851.30易方達滬深 300ETF83.060.790.

45、650.872.501.14博時裕富滬深 300A61.130.600.470.760.690.37平安滬深 300ETF48.760.730.621.503.341.48國壽安保滬深 300ETF43.670.820.370.722.261.06廣發滬深 300ETF30.030.590.440.481.730.85工銀瑞信滬深 300A26.570.460.330.790.750.58國泰滬深 300A20.440.500.240.890.730.32天弘滬深 300A18.970.500.190.820.850.40大成滬深 300A18.030.600.380.630.970.52南方

46、滬深 300ETF14.680.970.831.623.571.71注：跟蹤誤差比值為該窗口內跟蹤誤差與公告日前三個月跟蹤誤差的比值。表 13 非參數檢驗的p 值備擇假類設型公告后一周比值大于公告前一周實施前一周比值大于公告前一周實施后一周比值大于公告后一周實施后一周比值大于實施前一周實施后一周比值大于實施后兩周全部基金0.99890.0010*0.0000*0.0755*0.0007*規模前十位基金0.98940.0106*0.0001*0.0320*0.0156*注：*在 0.01 水平下顯著；*在 0.05 水平下顯著；*在 0.1 水平下顯著。由此，針對本次大盤指數的指數效應比較不顯著

47、原因或與如下因素相關：1、本期調倉規模與市值變化的協同性較差，即增加配置的股票所增配的規模與市值變化的正相關較弱；2、本期市場流動性相對較強，由指數換樣調倉引起的指數效應被市場充裕的流動性湮沒。3、基金公司的調倉期靠后，導致核心窗口期的指數效應較弱；（五）自由流通量調整指數效應分析1、自由流通量調整歷史指數效應水平分析除了對指數樣本進行調整外，指數定期調樣也對老樣本的自由流通股本進行調整并在同一交易日生效，指數產品也必須跟隨進行調倉，由于信息的不對稱， 指數基金管理者在調樣公告前無法預計精確的權重數據，且檔位調整引起的權重變動都很有限，因此，老樣本檔位變動引起的指數效應若存在，大都從公告日后甚

48、至實施日后開始顯現。分析過去幾年定期調樣時滬深 300 指數老樣本檔位變動的歷史數據可以知道，相比調入調出樣本指數效應，檔位變動樣本的超額收益低得多。過去自由流通量調整的指數效應最為顯著的事件窗口是公告日至實施日事件窗口，檔位上升效應和檔位下降效應的歷史平均水平分別為 0.94%和-0.79%。表 14 歷年滬深 300 指數檔位上升效應檔位上升公告日前 5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日2011010.94660.05032.3192-0.60641.71291.06411.91402011070.59861.08471.84581.15292.99

49、87-0.5432-0.8541201201-0.49480.4307-1.20520.7468-0.4584-0.7933-2.21672012070.38270.67360.92210.55741.47950.5687-1.5402201301-0.4185-0.26111.82281.08062.9034-1.93710.33932013070.65480.01861.45330.65562.10890.3205-0.62112013121.6531-0.7439-1.38371.64420.26050.44871.0318201406-0.1374-0.10420.3672-0.312

50、50.05470.03180.4665201412-4.6499-0.2077-3.28693.48620.19931.2093-5.8061201506-0.87240.3705-0.4293-1.3245-1.75380.2523-0.6135201512-0.5985-0.3010-2.28551.6019-0.6836-0.3836-0.70752016060.40720.03980.61110.39291.0040-0.1254-0.0486201612-0.97910.46541.1909-0.79400.39690.26092.0333201706-1.55660.47181.5

51、6511.14272.7078-0.32040.66922017121.07890.13201.54481.37202.9168-0.6411-0.0501201806-0.5899-0.2666-0.4973-0.6303-1.12760.74570.9155201812-0.21560.46940.5588-0.15500.4038-0.5337-0.33822019060.4750-0.2071-0.62722.39671.76960.12080.1300均值-0.23980.11750.24920.68930.9385-0.0142-0.2943表 15 歷年滬深 300 指數檔位下降

52、效應檔位下降公告日前5 日公告日公告日后一周實施日前 5 日公告日至實施日實施日實施日后 5 日201101-0.0301-0.4964-2.76110.5874-2.1738-1.6128-2.88882011070.8113-0.16691.3019-2.3915-1.0897-0.22250.4738201201-0.5895-0.9251-0.1833-0.6527-0.8360-0.2583-1.9552201207-0.4671-0.12390.0883-0.9509-0.8625-0.7859-2.7754201301-0.3793-1.2181-2.1930-0.1285-2.

53、32151.74002.06162013070.4016-0.4507-1.29373.41662.1229-0.0102-1.98912013120.7876-1.4172-1.34420.8276-0.5166-0.8100-1.5611201406-1.21660.58330.6988-0.9268-0.2279-0.1563-2.0807201412-0.5108-0.4604-4.00010.5391-3.46101.61396.73722015061.95132.17933.3581-1.42421.9339-2.2878-9.9632201512-0.38690.67734.72

54、400.74715.4711-0.28980.8158201606-0.4867-0.3275-0.1518-0.2294-0.38120.3468-1.26232016121.36940.11990.4336-1.9128-1.4792-1.6839-2.6028201706-2.9294-0.3490-2.49062.2993-0.19131.31993.3335201712-0.2845-0.4421-2.0918-1.5979-3.68960.0352-3.3032201806-0.3975-0.4089-2.1900-0.3931-2.58310.1901-0.76022018121.6166-0.5601-1.78