弱景氣下紅利風格或可持續占優----紅利選股策略的構建基本面回暖不易，弱景氣下紅利風格或可持續占優。2011年至今紅利全收益指數相對于中證全指全收益指數存在相對優勢，紅利指數本身在大市值和小市值股票上均有覆蓋。行業板塊視角，紅利成分集中于銀行、地產、交通運輸、電力及公共事業等。2022年年底開始紅利指數的波動提升至歷史相對高位，近期紅利指數的低波優勢收斂。我們認為紅利風格將會持續的原因在于當前市場利潤增速放緩，企業的基本面改善不易。且從杜邦三要素分析基本面改善路徑發現，銷售凈利率和資產周轉率處于不同程度下行，且同比改善的企業在市場占少數。波動、估值、流動性、基本面能夠共振增強紅利表現，且需放寬標的限制以放大紅利特征。將高股息與各類因子進行交叉分組檢驗，低波表征股價穩定、凈資產收益率刻畫企業綜合基本面情況、市盈率篩選存在估值優勢的股票，三者和股息率的交叉分組呈現出顯著的收益單調性，可以作為紅利的增強要素。紅利與高成長性存在互斥，但是從因子表現上來看，利潤、凈資產收益率等低增速組表現往往最差。我們最終選取波動、市盈率、凈資產收益率和凈資產收益率同比增速作為增強因子。不同以往的打分模型，此次模型基于四個因子分別選取四個股票池，同時進行寬松的閾值限定，并在并集內優選高股息股票。以構建每期等權持倉30只股票的“紅利+”優選股票策略。回測期自2011年5月3日至2025年2月28日，絕對收益年化14.13%相較中證全指超額年化11.88%，信息比率1.20，相較于紅利收益指數超額年化6.97%。紅利風格擴散，可以關注紅利的分化。廣義上看，當分紅普及度提升，食品飲料、紡織服裝、家電等消費板塊的分紅比例顯著提升。部分消費板塊的行業股息率中樞提升顯著。當前的紅利資產可能和傳統紅利并非同一批標的。“市場紅利”的行業是企業在自身經營發展過程中，或達到穩定盈利的成熟狀態，形成了后天的分紅能力。若“市場紅利”類資產基本面改善更加顯著，當前可適當增加原本股息更低的市場紅利或可放大組合優勢。從企業體制上看，央國企作為一類特殊的分紅主體，具備穩健紅利特征，代表了一類特殊“商業模式”，明確的基本面支撐下，國企具備更高的股息，其紅利的優勢凸顯。風險提示：若市場環境或政策因素發生不利變化將可能造成行業發展表現不及預期；報告采用的樣本數據有限，存在樣本不足以代表整體市場的風險，且數據處理統計方式可能存在誤差；市場存在一定的波動性風險；報告中結論均基于對歷史客觀數據的統計和分析，但過往數據并不代表未來表現。2?

當前紅利風格剖析“紅利+”優選股票組合方案近期紅利機會在哪里風險提示目3錄市場紅利復盤紅利指數的風格及成分特征紅利風格延續性紅利指數相較全市場存在優勢2011年以來，大部分時間紅利風格相較于市場存在一定的優勢，對比紅利全收益指數與中證全指全收益指數，超過一半的年份下紅利可以跑贏市場。近兩年市場震蕩下行，市場平均分紅比例與股息率不斷上升，紅利風格的優勢不斷凸顯。我們認為當前從全市場層面出發，基本面改善存在難度，市場增速放緩，或進入低速穩定發展階段，公司選擇較低的留存比例與較高的分紅比例更具優勢，紅利風格或將持續。00.0050.010.0150.020.0250.030.03505001,0001,5002,0002,5003,0003,5004,0002010/1/12010/8/12011/3/12011/10/12012/5/12012/12/12013/7/12014/2/12014/9/12015/4/12015/11/12016/6/12017/1/12017/8/12018/3/12018/10/12019/5/12019/12/12020/7/12021/2/12021/9/12022/4/12022/11/12023/6/12024/1/12024/8/1左軸：派發股息股票數量右軸：平均股息率中證紅利全收益中證全指全收益相對收益2010-20-2-182011-17-28120121162013-8720146050201513352016-42017212018-142019172020-1202120222023202400.511.522.5中證紅利全收益中證全指全收益近期紅利相對優勢收斂數據來源：wind4紅利指數vs市場主流指數基于2025年2月28日的指數成分股及權重信息對比紅利指數與滬深300、中證1000、中證2000、中證800和中證全指的股息率與分紅比例。紅利指數成分股的股息水平顯著高于幾個寬基，且其分紅比例更多的集中在50%左右，較為溫和的分紅比例下維持較高的股息率發放。數據來源：wind5紅利指數成分市值及板塊分布紅利指數每年12月的第二個星期五的下一交易日調整成分，這里我們根據每年調整成份前的信息刻畫2011年至今的行業、板塊和市值分布。紅利指數成分相對集中于電力及公共事業、交通運輸、銀行、房地產等行業。2017年以來制造板塊的成分股數量不斷減小。市值分布上紅利指數相對集中于兩段，總市值小于300億元和大于1000億元的股票數量相當。0.80.70.60.50.40.30.20.10紅利指數市值分布201120152019202320122016202020242013201720212025201420182022中證全指-近10年平均1614121086420交通運輸傳媒農林牧漁醫藥商貿零售基礎化工家電建材建筑房地產有色金屬機械汽車消費者服務煤炭電力及公用事業電力設備及新能源電子石油石化紡織服裝綜合計算機輕工制造鋼鐵銀行非銀行金融食品飲料2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025紅利指數行業分布0510152025TMT制造業周期消費金融2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025紅利指數板塊分布數據來源：wind6紅利指數與寬基風格分化根據紅利每年的成分信息刻畫其風格，紅利指數在股息、估值和盈利三類風格上顯著正暴露，且存在暴露程度加深的趨勢；在BETA、成長和波動上呈現負暴露，尤其在BETA風格上負向暴露不斷加深，紅利的走勢與市場相關性較低。橫向對比和市場上幾個主流寬基在風格上的區別，紅利指數在估值、股息、盈利、和Beta上的風格突出，具備低估值狀態、高股息分紅、高盈利能力的特征。2022年年底開始紅利指數的波動提升至歷史相對高位，近期紅利指數的低波優勢收斂。21.510.50-0.5-1-1.5-2BETA估值股息盈利成長波動杠桿紅利指數與寬基的風格對比紅利指數滬深300指數中證1000指數中證2000指數流動性動量市值中證800指數中證全指32.521.510.50-0.5-1-1.5-2紅利指數風格暴露情況beta估值股息盈利成長波動數據來源：wind7紅利的低波、盈利優勢收斂1614121086420-2-40.40.450.50.550.60.650.70.758數據來源：wind繪制當前基本面的改善、景氣回暖難度較大無論是企業個體還是行業整體都不存在永恒的增長。當行業或者企業發展至一定規模的情況下，持續將較高比例的利潤再投資到運營中帶來的預期回報不及成長初期。根據三階段增長模型，行業或企業進入到穩定增長階段后，增長速度慢，分紅優勢凸顯；當市場進入增長率疲軟的階段，股息率帶來的定價作用會更加顯著。市場的發展同樣不存在永恒的增長，當進入低速穩定發展階段的公司比例不斷提高，市場也在逐步進入穩定階段，這也意味著市場整體的利潤增長速度放緩，高紅利高股息類資產能夠更好的適應這樣的市場環境。中長期資金入市的趨勢下，穩健的紅利、價值類資產更符合長期配置需求。gt高速增長，成長屬性低增速，穩定階段TaTnGaGn股票投資長期收益收斂于低速階段的股息左軸：滾動三年利潤復合增長率大于0比例右軸：三年利潤復合增長率_全市場（中證全指）中位數注：三年復合增長率由公司歸母凈利潤計算得歸母凈利潤3年復合增長率下行加劇歸母凈利潤3年復合增長大于零的比例下18降趨勢明顯當前基本面的改善、景氣回暖難度較大細化基本面改善的路徑，將基本面變動按照ROE的杜邦模型拆解為資產周轉率、銷售凈利率、權益乘數三者的變動來驅動。其中資產周轉率與銷售凈利率對基本面直觀的會產生正向驅動。分析2011年至今市場周轉率形態發現，市場的周轉率中位數水平未發生過較大的趨勢變動，圍繞著均值14.02%波動。同時可見2024年末以來周轉率存在同比改善的企業在市場上的占比呈現上升的趨勢，但不改中樞下行的狀態；銷售凈利率存在相似困境，2011年至今銷售凈利率同比改善的企業在市場上的占比不高，平均為42.69%。且2021年開始市場的銷售凈利率中樞呈顯著的下降趨勢。11.0012.0013.0014.0015.0016.0017.00010203040506070左軸：周轉率同比增大的比例右軸：周轉率中樞ATO中樞下行趨勢5678910110102030405060左軸：銷售凈利率同比增大的比例右軸：銷售凈利率中樞NPM的市場中樞水平2021年開始呈現顯著下降NPM同比改善的企業占市場少數數據來源：wind9當前的弱景氣形態利于紅利風格延續隨著市場利率水平下降，近幾年來舉杠桿經營的成本有所下降，但實際上也并未吸引更多企業舉債經營。當前雖然處于低通脹的經濟環境，但是舉債經營，提高杠桿在資產負債表“停滯”的環境下可行性也并不高，企業對是否加杠桿更為謹慎。中長期維度，風格變遷的核心是市場的基本面景氣度，沒有較強業績支撐結合市場的低利率環境紅利占優的確定性是較高的。紅利風格對于長期資金的投資適配性更好。數據來源：wind10?

當前紅利風格剖析近期紅利機會在哪里風險提示目11錄“紅利+”優選股票組合方案股息作為刻畫紅利的關鍵因子與風格的復合分析低波、估值、基本面類要素可以增強股息從企業周期視角成熟穩定階段的分紅質量更高企業發展進入低速穩定期，其股息派發具備優勢，行業市場進入低速穩定期，市場紅利風格將會持續；從企業發展的生命周期來看，幼稚期和成長期企業處于高速發展階段，企業經營者分紅意愿弱，更傾向于高留存比例用于再經營，加速發展。企業規模發展至一定階段后，進一步擴大規模維持高速發展難度會加大，至此分紅意愿不斷提高。成熟期內企業增速雖然放緩，但仍處于經營狀態良好的階段，此階段的派息為我們想要捕捉的高質量分紅。結合成熟期企業的特征，盈利、價值、低波等屬性或能夠有效驅動股息因子增強。12數據來源：華福證券研究所繪制時間公司盈利企業A幼稚期成長期高速發展衰退期分紅意愿小，分紅比例低，較高的留存比例用于再經營，快速成長進一步提升公司發展難度大，分紅回饋股東意愿高成熟期增速放緩公司經營狀態仍處于良好階段，分紅質量高，且受到的估值壓力小√進入衰退階段，夫增速，雖然分紅意愿高，但盈利不足夠穩健，要規避×風格分組和股息因子有很好單調性互補增強√交叉分組單調性模糊，股息與風格的復合驅動弱×資本投入第1組第2組第3組第4組第5組第1組0.480.59-2.77-0.99-0.94-3.31第2組3.29-2.20-3.972.42第3組3.420.932.194.244.493.28第4組4.093.804.317.19第5組4.226.246.238.0710.24杠桿第1組第2組第3組第4組第5組第1組-0.040.40-0.490.32-1.73第2組2.694.164.241.171.52第3組4.814.183.152.925.15第4組7.165.296.955.197.57第5組7.769.068.669.239.59BETA第1組第2組第3組第4組第5組第1組-6.08-0.74-1.970.63-1.84第2組-1.803.577.121.04-2.11第3組0.207.154.700.17-1.58第4組5.166.176.324.270.18第5組10.378.047.006.241.97估值第1組第2組第3組第4組第5組第1組-2.98-4.700.862.628.13第2組-4.73-0.601.023.356.97第3組-2.141.690.912.509.34第4組-0.811.614.064.358.55第5組-0.583.223.895.3210.79波動第1組第2組第3組第4組第5組第1組-2.98-4.700.862.628.13第2組-4.73-0.601.023.356.97第3組-2.141.690.912.509.34第4組-0.811.614.064.358.55第5組-0.583.223.895.3210.79利潤第1組第2組第3組第4組第5組第1組-2.52-3.13-1.34-1.22-0.93第2組1.16-0.330.664.41-0.55第3組-0.650.122.763.251.11第4組3.725.766.134.793.35第5組7.219.898.846.735.46成長第1組第2組第3組第4組第5組第1組-5.25-2.25-4.14-0.021.84第2組-2.76-1.671.263.760.75第3組3.011.634.762.452.38第4組4.985.315.255.001.65第5組10.536.848.456.824.97通過紅利與風格的交叉分組結果初步判定可以有效增強的風格要素在“中證全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，關于股票的風格進行其與股息率因子的交叉檢驗。基于交叉增強的結果，可以將風格大致分為三類。第一類是能夠單調增強股息因子的風格，主要包含估值、盈利與波動，這類風格與股息率在兩個方向維度上都能夠呈現出比較強的單調穩定性，我們認為其可以作為有效驅動“紅利+”的增強因子。第二類為第一類的反面，風格與股息率因子交叉分組單調性模糊，即能夠在股息一個維度呈現出有效的分組結果，此類風格包含杠桿、投資和BETA。最后一類與市值要素相似，在風格某些既定的范圍內能夠與股息因子交叉互補，提供增強。在風格的一定范圍內風格可以強化股息表現股息分組盈利第1組第2組第3組第4組第5組第1組-3.07-0.72-1.060.460.331.751.39第2組-3.860.043.20第3組-1.112.514.375.715.876.67第4組-0.023.323.638.85第5組0.514.534.077.239.72數據來源：wind13240日波動第1組第2組第3組第4組第5組第1組4.293.691.792.29-5.10第2組3.044.254.12-1.02-4.83第3組5.61第4組8.166.855.402.08-3.096.595.361.04-3.99第5組11.537.186.723.11-1.43低波內尋找紅利資產業績更佳在“中證全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，關于波動因子進行分析。。不同周期的波動中，都可見對股息因子以及波動因子的穩定性。且認為股票的長周期低波屬性疊加股息因子表現更加穩健，單調性更加突出。對比原始的高股息股票組合，低波帶來的增強效果并非持續有效，2013年、2015年、2019年至2021年失效。通過不同周期的股票波動情況統計，按照波動周期、波動高低、股息高低三個維度進行交叉檢驗短周期波動股息分組長周期波動012

3

456紅利低波紅利指數中證全指高股息股票池表：紅利低波年度超額統計注：數據統計區間自2011年1月4日至2025年2月28日60日波動第1組第2組第3組第4組第5組第1組2.244.503.140.27-6.29-6.37第2組5.025.545.472.33第3組6.734.406.611.53-7.19-6.82第4組6.006.734.593.95第5組9.159.305.972.73-4.583.141.4第1組-0.361.98第2組3.594.53第3組5.775第4組第120日波動第1組第2組第3組第4組第5組第1組3.973.681.532.04-5.16-5.58第2組2.596.745.021.72第3組6.256.284.152.82-7.31第4組6.665.585.723.42-5.99第5組9.457.605.982.58-3.67

紅利低波高股息股票池紅利低波vs.高股息股票池2011年-15-261155161976 5953-5446310-14-23252071321204-461731162012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024年2025年至今全區間-314-190-316-7869-5-6-181015-24表：紅利低波年化收益分組統計波動分組20日波動第1組第2組第3組第4組第5數據來源：wind14圖：策略和基準凈值動量分組股息分組短周期動量 長周期動量10日動量第1組第2組第3組第4組第5組第1組-0.253.21 2.940.65-11.12第2組1.395.124.926.434.63-7.37第3組3.205.492.27-5.91第4組4.504.845.948.618.04-3.02第5組8.9810.138.381.2020日動量第1組第2組第3組第4組第5組第1組7.172.000.73-1.90-1.52-10.86第2組9.706.513.01-9.56第3組7.117.985.582.613.59-6.67第4組5.588.30 8.23-5.41第5組6.229.198.497.95-0.5160日動量第1組第2組第3組第4組第5組第1組5.893.890.61-4.40-8.01第2組9.306.183.62-1.80-6.90第3組5.736.715.075.24-1.00-4.05-3.67第4組8.545.673.85第5組7.657.898.595.14-0.63120日動量第1組第2組第3組第4組第5組第1組0.881.993.22-0.09-6.70第2組5.264.932.362.251.06-4.58-4.35第3組4.534.953.634.68第4組7.146.782.65-1.73第5組3.216.7911.195.573.22240日動量第1組第2組第3組第4組第5組第1組0.001.550.03-0.45-2.82-3.14第2組3.833.521.441.74第3組1.005.225.283.42-0.03第4組0.497.079.135.250.78第5組3.755.8610.2910.603.07短周期內反轉邏輯在“中證全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，關于動量因子進行分析。通過不同周期的股票動量情況統計，按照動量周期、動量高低、股息高低三個維度進行交叉檢驗。通過交叉分組可以發現，股息率要素和動量并非共振，動量較高的組別表現薄弱。從反轉視角來看，一定程度上來看股息率要素呈現出反轉邏輯但其對股息的增強效果并不穩定，短周期的反轉屬性更強，中長周期下反轉對股息的增強效果有所減弱。由于股息率因子的計算方式為每股分紅/當前股價，提升調倉頻率可以有效剝離由于股價上漲導致股息率下跌的標的，因此可以通過提升調倉頻率來提升策略的反轉屬性。表：紅利動量年化收益分組統計數據來源：wind15利潤增速第1組第2組第3組第4組第5組第1組-5.45-5.843.882.18第2組-4.90-1.81-0.22-0.577.264.08第3組-1.680.926.368.366.06第4組0.644.745.386.026.52第5組4.306.3310.369.936.98ROE增速第1組第2組第3組第4組第-0.123.1第1組-4.58-4.44第2組-3.00-0.22第3組-2.781第4組2.第ROE第1組第2組第3組第4組第5組第1組-4.93-1.63-2.082.772.38第2組-1.26-2.443.053.231.00第3組0.23 0.75 3.425.333.32第4組1.90 4.37 4.095.984.66第5組4.82 5.74 7.138.988.18股息分組ROE第5組ROE增速第3組利潤增速第3組高股息股票池中證全指紅利指數2011年20-27-22-26-29-182012年69856112013年-11329197-82014年1675695950602015年849495335132016年16-1-2-5-14-42017年18141444212018年13-19-19-23-29-142019年121212534172020年-101481328-12021年82217218142022年1625-4-1942023年1714136-692024年129281610222025年至今-4-2-3-12-6全區間91313947注：數據統計區間自2011年5月3日至2025年2月28日表：紅利基本面交叉分組年化收益統計基本面因子分組數據來源：wind16在基本面表現良好的標的中尋找紅利在“中證全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，關于基本面因子進行分析。本文我們選取凈資產收益率（簡稱“ROE”）、凈資產收益率同比增速（簡稱“ROE增速”）和歸母凈利潤同比增速（簡稱“利潤增速）。凈資產收益率刻畫綜合的基本面截面狀態，后兩個因子著重盈利的成長性。基本面截面狀態和股息的交叉分組一定程度呈現出了單調性，ROE水平越高且股息率越高的資產優勢更加顯著。刻畫盈利增速的兩個因子一定程度反饋出成長屬性，前文已論述企業高速發展的階段往往在股息方面優勢不突出，但從交叉分組的表現來看，高成長和高股息并非絕對的互斥。同時極低的增速往往伴隨著基本面漸弱的特征，因此在盈利增速對股息因子增強方面，我們在限定增速范圍內優選低速穩定的股票。表：紅利基本面年度收益統計圖：策略和基準凈值765432102011/1/42012/1/42013/1/42014/1/42015/1/42016/1/42017/1/42018/1/42019/1/42020/1/42021/1/42022/1/42023/1/42024/1/42025/1/4中證全指低市盈率高股息高股息股票池紅利指數低市凈率高股息第1組7.614.290.95-3.29-2.69-0.48-1.87第3組7.86第2組6.183.071.772.700.581.30-0.81第5組9.24第4組6.574.914.721.850.034.283.483.051.014.456.355.451.85-2.416.325.621.667.603.925.652.682.55-3.88-4.07第1組3.490.995.971.34-3.67第2組第3組第4組第5組8.646.01 2.64市凈率第1組第2組第3組第4組第5組1.95-2.51低估值的紅利資產更優在“中證全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，關于股票的估值因子進行分析。本文我們選取市盈率（PE）、市凈率（PB）表征估值因子。估值類因子可以和股息因子形成比較穩定強化驅動。較低的市盈率、市凈率和股息因子的交叉分組中均呈現出一定的單調性，從兩類估值因子的分組表現上來看區別不大，低市凈率股票組別中的高股息表現相對最佳。表：低估值高股息相較中證全指收益統計股息分組注：數據統計區間自2011年1月4日至2025年2月28日低市盈率高股息低市凈率高股息高股息股票池中證全指紅利指數2011年-20-17-26-29-1871558 9196711-8506066 815951 385335-14017-317413-421-19-18-54-23-29-142630253475132814182181-1921313-46283216-32012年2013年2014年2015年2016年2017年2018年2019年2020年2021年2022年2023年2024年2025年至今全區間12-213-19-6102417-1144922-67表：紅利、估值交叉分組年化收益統計估值因子分組市盈率第1組第2組第3組第4組第5組數據來源：wind17圖：低估值紅利組合凈值對比放寬標的限制，放大紅利特征在原始股票池內做股票屬性的限定，在股票的波動、ROE、估值和盈利增長等因子做區間的限定，按照因子值的分位排序選出具備該因子特征的股票。不用傳統的因子打分模型，而選擇在能夠增強紅利收益的股票特征上做較寬的限定，四個因子分別保留能夠與紅利共振增強的60%，并在剩余的股票內優選高股息資產。幾個因子中，全區間內成長分域下的紅利組合表現最優。18數據來源：wind繪制波動長周期波動，因子值較低的60估值市盈率，因子值較低的604.03.53.02.52.01.51.00.50.0紅利+roe_g_df_超額紅利+240日波動_超額基本面凈資產收益率，因子值較高的60成長凈資產收益率同比，因子值較高的60圖：單因子下的“紅利+”超額凈值對比紅利+ROE_ttm_超額紅利+PE_超額注：數據統計區間自2011年5月3日至2025年2月28日限定多元的因子特征后，高股息回報進一步提升同時在中證全指（剔除市值后20%）成分股內分別對基本面、成長、波動、估值四個要素篩選保留60%的標的，并對得到的四個池子取并集。對比單一、多元限制下的高股息股票組合業績，統計區間自2011年5月3日至2025年2月28日，全區間內在同時寬泛地限制多元特征后的股票池內高股息資產業績顯著優于單一限制的情況。19數據來源：wind6.05.04.03.02.01.00.0紅利+ROE_ttm紅利+240日波動紅利+roe_g_df紅利+多因子紅利+PE基準5.04.03.02.01.00.0紅利+roe_g_df_超額紅利+240日波動_超額紅利+ROE_ttm_超額紅利+PE_超額紅利+多因子_超額紅利+ROE_ttm_超額紅利+roe_g_df_超額紅利+PE_超額紅利+240日波動_超額紅利+多因子_超額2011-2.780.28-3.342.353.10-2.6920121.283.110.396.62201310.4616.608.117.2218.97201413.2912.296.8113.1516.50201513.9114.5718.8611.1922.0820169.2212.5512.4210.9115.7312.5520176.566.9112.0020.38201812.4811.2510.7115.8910.692019-6.01-4.07-5.57-5.41-5.012020-13.44-10.41-12.24-15.31-8.68202111.4212.6814.625.217.42202226.5222.6124.1825.3823.20202316.1114.5714.8119.0824.95202413.5812.649.9415.2615.722025-4.64-4.36-4.54-4.39-4.46全區間7.318.806.808.1910.92注：數據統計區間自2011年1月4日至2025年2月28日圖：單因子及多因子下的“紅利+”凈值對比圖：單因子及多因子下的“紅利+”超額凈值對比20數據來源：wind繪制盈利增速凈資產收益率同比增速，因子值較高的60。基本面凈資產收益率，因子值較高的60波動長周期波動，因子值較低的60估值市盈率，因子值較低的60優選股票池股票池要同時滿足波動、估值、基本面和盈利增長的特征選中證1000和中證800指成分股中的高股息‘紅利+’優選股票池注：數據統計區間為2011/4/1至2025/2/28放寬標的限制，放大紅利特征同時滿足幾類因子和高股息特征的股票被定義為“紅利+”優選股票池。根據各類因子的篩選邏輯，并將各因子屬性對應的股票池取交集每期保留的股票數量自2011年至今數量逐漸攀升，但優選池在原始股票池的篩選保留比例相對穩定，平均約7.55%，基于2025年2月末截面，優選池合計326只股票，約占原始股票池的6.44%。進一步為規避股票組合中較小市值股票權重占比過高帶來的風格偏移，我們僅從優選股票池中中證800指數和中證1000指數的成分股中挑選高股息標的，即為保留優選池內的大市值股票。基于2025年2月末截面，大市值優選池合計244只股票。圖：“紅利+”選股邏輯示意圖圖：股票池數量統計12%10%8%6%4%2%0%10006005004003002002011/4/12011/12/12012/8/12013/4/12013/12/12014/8/12015/4/12015/12/12016/8/12017/4/12017/12/12018/8/12019/4/12019/12/12020/8/12021/4/12021/12/12022/8/12023/4/12023/12/12024/8/1左軸：優選股票池右軸：優選股票池入選比例左軸：大市值優選股票池股息率是優選池內的主要篩選指標在優選股票池內的高股息組別中小于100億小市值股票的權重仍較高。我們為了規避高權重的小微盤股對策略風格的影響，在保留紅利高股息特征的情況下只保留優選池高股息組別中屬于中證800和中證1000指數成分的部分，并按照股息率大小選取股息最高的30只股票。據此選股邏輯，2016年1月之前存在符合條件股票數量不足30只的情況，我們保留原持倉。2016年1月及以后持倉為股息最高的30只。以此構建等權持倉的“紅利+”優選股票組合。策略回測期自2011年5月3日至2025年2月28日，絕對收益年化14.13%相較中證全指超額年化11.88%，信息比率1.20，超額回撤主要發生在2020-

2022年。注：2025年數據統計時間截止至2025年2月28日-0.250.00-0.05-0.10-0.15-0.206543210紅利+相對全指回撤”紅利+“優選相對中證全指超額”紅利+“優選相對紅利收益指數超額0.00-0.05-0.10-0.15-0.20-0.25-0.30-0.35-0.40-0.45-0.5001234567紅利+優選策略回撤紅利+優選策略中證全指紅利指數圖：“紅利+”優選策略超額凈值圖：“紅利+”優選策略凈值2011年-19.918.21-1.6029.91-0.98-19.95.07-0.056.462012年6.721.190.5321.070.536.75.441.143.942013年8.319.651.2715.921.568.36.692.792.942014年68.717.363.967.549.1166.07.292.034.292015年62.246.971.3243.181.4451.412.961.666.332016年-3.826.17-0.1522.88-0.170.06.282.043.972017年21.812.361.779.442.3116.85.653.353.212018年-21.319.83-1.0729.04-0.73-19.06.861.974.782019年25.518.531.3818.011.4226.47.60-0.648.712020年13.121.480.6113.940.946.710.67-0.9410.632021年17.113.621.2510.591.6114.414.950.6711.062022年-0.119.44-0.0114.50-0.012.313.171.9910.212023年17.611.521.537.982.2012.610.142.646.372024年32.423.671.3718.481.7527.513.831.6611.23今年以來-3.15.14-0.613.98-0.78-2.66.37-0.799.85全區間14.122.710.6244.560.3211.99.911.2021.89年化收益年化波動夏普比率最大回撤卡爾瑪年化超額超額波動信息比超額最大回撤數據來源：wind21最新截面持倉推薦根據策略邏輯2025年2月28日推薦3月持倉參考右表，“紅利+”優選股票組合持倉中市值占比主要分布在1000億元以上的大市值和200億元以下的小市值，大市值持倉占比達27%，與紅利指數的市值存在一定差異。代碼 中信一級行業 股票名稱市值(億元)權重601857.SH石油石化中國石油13854.153%000001.SZ銀行平安銀行2237.503%601818.SH銀行

2112.193%601919.SH交通運輸中遠海控2075.303%600919.SH銀行江蘇銀行1675.483%601229.SH銀行上海銀行1329.753%601169.SH銀行北京銀行1234.753%601009.SH銀行南京銀行1117.833%600926.SH銀行杭州銀行871.763%601872.SH交通運輸招商輪船513.063%601598.SH交通運輸中國外運334.183%600282.SH鋼鐵南鋼股份295.923%601665.SH銀行齊魯銀行291.073%601717.SH機械鄭煤機227.803%601019.SH傳媒山東出版210.783%600546.SH煤炭山煤國際208.163%600737.SH農林牧漁中糧糖業198.913%603565.SH交通運輸中谷物流187.123%002572.SZ輕工制造索菲亞163.913%601636.SH建材旗濱集團156.453%002867.SZ商貿零售周大生140.943%000685.SZ電力及公用事業中山公用130.253%002832.SZ紡織服裝比音勒芬105.693%601860.SH銀行紫金銀行99.583%603279.SH機械景津裝備96.153%000690.SZ電力及公用事業寶新能源91.393%600502.SH建筑安徽建工77.243%601886.SH建筑江河集團62.773%002088.SZ建材魯陽節能61.113%002154.SZ紡織服裝報喜鳥60.273%注：2025年數據統計時間截止至2025年2月28日數據來源：wind22紅利+優選持倉風格與紅利指數存在差異基于2025年2月28日的持倉推薦，紅利+優選股票組合相較紅利指數的風格暴露存在差異，在Beta、流動性、中市值和市值上均有所差異。從行業看，紅利+優選在電力及公用事業、機械、建筑等行業相對紅利指數權重更高，在交通運輸、煤炭、傳媒、鋼鐵行業相對更低。板塊分布上，紅利+優選和紅利指數在金融、消費板塊上權重相似，紅利+優選在制造業相對超配，周期相對低配。注：2025年數據統計時間截止至2025年2月28日數據來源：wind23?

風險提示目錄24當前紅利風格剖析“紅利+”優選股票組合方案近期紅利機會在哪里紅利風格的擴散傳統紅利風格vs市場紅利國企紅利vs非國企紅利紅利風格擴散，消費板塊分紅意愿提升明確紅利指數不等于紅利風格。近十年來，紅利指數成分集中在金融、周期板塊。但是廣義上看，當分紅普及度提升，食品飲料、紡織服裝、家電等消費板塊的分紅比例顯著提升。部分消費板塊的行業股息率中樞提升顯著。當前的紅利資產可能和傳統紅利并非同一批標的。高股息策略能夠持續占優的底層邏輯除了持續不斷的分紅回報，底層邏輯或為優秀的盈利使企業具有充足的現金流具有可能性。因此不局限于傳統紅利資產，定期的更迭成分至關重要。0.40.2010.80.6分紅比例中樞0.080.060.040.020股息率中樞2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025數據來源：wind25石油石化煤炭有色金屬電力及公用事業鋼鐵基礎化工建筑建材輕工制造機械電力設備及新能源國防軍工汽車商貿零售消費者服務2010-22.1826.061.20-10.62-1.56-4.6314.58-6.36-0.637.965.48-3.2215.519.9120115.5910.88-0.730.488.19-5.0616.58-16.0830.632.28-18.442012-1.49-11.0215.27-2.0215.62-5.91-4.34-6.46-1.56-8.6925.028.987.48-0.63-1.892.759.261.93201314.83-3.0125.0915.9718.1311.623.100.80-3.709.9917.761.5622.22-4.07-4.10-4.2720144.41-8.3215.4911.170.35-8.8320.5710.410.24-4.053.602.148.8911.23-11.562015-3.95-14.975.625.7731.68-21.0850.63-15.88-14.5028.136.9433.8317.0817.2622.23-20.1620162.853.8416.530.2219.97-2.883.850.151.732.6313.2711.8525.7122.99201713.035.525.80-3.9331.809.1111.351.971.872.791.805.0120184.9310.917.423.3815.9024.5722.5314.13-1.2017.913.7416.706.994.5916.492019-5.89-6.0122.6117.100.13-3.970.009.544.3114.493.7415.48-1.90-10.80-9.6720206.2216.67-6.338.59-16.3412.0912.92-4.043.83-28.02-15.8713.90-31.29202125.55-5.403.77-2.74-8.380.802.5722.080.803.433.342.5728.1910.1113.66-1.7530.2959.8920221.092.3211.2510.259.926.3810.99-4.22-8.6611.8323.62202317.7420.636.2810.1510.597.157.5010.737.907.252.946.9720.2710.0927.915.779.1516.7633.22202414.83-16.37-3.305.326.7312.0817.3314.7614.258.9915.2317.435.649.20-4.08-4.46-5.7316.422025-3.161.30-1.71-4.260.070.18-1.07-1.910.550.420.686.645.69全區間3.014.991.813.567.566.309.21-1.7910.064.096.647.725.147.906.398.651.98家電紡織服裝醫藥食品飲料農林牧漁銀行非銀行金融房地產交通運輸電子通信計算機傳媒綜合金融2010-0.10-2.217.5320.4128.040.56-12.52-3.318.03-5.39-7.5025.022011-0.916.571.50-11.784.5511.1614.75-11.56-0.4917.1014.822012-18.15-7.2127.3113.3614.50-6.50-2.25-9.259.340.882013-3.387.29-6.547.6115.304.167.9010.9312.616.379.68-3.223.033.64-5.59-4.0320146.539.831.519.538.486.650.00-16.54-5.08-0.9017.824.6215.41-2.450.5427.692015-24.273.684.33-10.76-7.6415.7611.939.60-7.8317.3222.022.49201619.8822.416.754.94-1.340.893.309.4822.8410.6121.1927.1135.482017-9.04-9.49-8.8326.2723.54-10.43-1.0115.76-4.22-21.748.16-5.3520185.4922.2321.317.890.685.659.408.1522.2811.0920.861.8818.962019-18.12-8.67-16.32-18.4321.8710.5710.663.63-14.782.595.19-5.532020-10.287.12-24.510.81-9.90-8.65-7.16-0.29-1.14-1.95-1.44-5.76-0.8716.96-11.83-0.0627.47202141.8133.6718.22-0.45-4.71-3.055.051.350.929.619.07202214.88-0.1624.3611.6910.4322.189.395.6415.4512.9812.2411.2829.0746.81-4.3220232.5012.949.682.681.2219.629.3911.469.5010.8632.1616.9915.3919.84-14.202024-14.4715.6511.378.3111.379.431.9218.6716.540.63-1.0911.6612.1115.34-17.132025-2.98-5.120.44-2.17-4.000.52-2.80-0.570.0310.29-1.16-15.24-6.57全區間3.542.534.263.103.007.131.382.908.0011.351.405.917.8210.22-2.39行業間高股息超額差異在除了綜合之外的29個中信一級行業內分別統計股息率較高的20%的股票（后稱“行業高股息組”）相較各自行業的超額年化收益。全區間內周期板塊下的交運、鋼鐵、有色金屬、電力及公共事業行業等行業高股息組股票超額穩定，且顯著。消費、TMT板塊等行業的高股息組超額穩定性較弱，但2021年至今超額顯著。表：各行業高股息資產相對行業指數分年度超額統計數據來源：wind26“天然紅利”向“市場紅利”的過渡“天然紅利”屬于行業存在天然壁壘，通常可以靠自資源壟斷或者牌照壟斷易獲取賺取持續現金流能力。往往集中于金融、周期等板塊，銀行、交運、煤炭、公用事業、石油石化領域等傳統行業。“市場紅利”則是企業在自身經營發展過程中，或達到穩定盈利的成熟狀態，形成了后天的分紅能力。此類經營主體主要來自偏市場化的行業。過去幾年隨著市場整體分紅意愿增加，分紅政策頒布，“市場紅利”類資產的標的數量快速增加。0.0%0.5%1.0%1.5%2.0%2.5%3.0%2010/1/12010/9/12011/5/12012/1/12012/9/12013/5/12014/1/12014/9/12015/5/12016/1/12016/9/12017/5/12018/1/12018/9/12019/5/12020/1/12020/9/12021/5/12022/1/12022/9/12023/5/12024/1/12024/9/1天生紅利-股息率-50%市場紅利-股息率-50%681012141618天然紅利ROE中樞市場紅利ROE中樞圖：天然紅利及市場紅利資產股息率中位數對比圖：天然紅利及市場紅利高資產股息資產ROE中樞對比