被动视角下的红利投资
2024年11月，招商证券于上海成功举办了招商证券年度上市公司交流会。在指数投资分会中，招商证券量化与基金评价团队邀请到包括国泰基金、华安基金、博时基金、华证指数公司、富国基金、汇添富基金以及华宝基金的多位业内优秀专业人士进行了交流与分享。
本文是华证指数研发部负责人徐寅先生关于“被动视角下的红利投资”的观点分享。
注：相关材料由招商证券量化与基金评价团队整理，以下发言内容仅代表嘉宾观点，本材料仅供公众号使用。
引言
众所周知，指数基金通常是跟踪某一个具体的指数来进行运作，因此指数与指数基金可以说是相辅相成的。
作为一名来自指数公司的代表，我希望从服务买方指数投资的角度，与大家分享一些关于红利投资的见解。
海外红利投资的兴起与盛行
红利策略在海外市场已有悠久历史，其理论和实践相辅相成，共同推动了这一领域的发展。从理论上看，1938年的股利贴现模型奠定了最初的基础，而60至80年代关于市场有效性假设的讨论，以及行为金融学对分红行为的解读，都进一步明确了红利分配对企业价值的影响。从实践角度来看，许多投资大师都强调了股息在其投资体系中的重要性。这种理论与实践的结合，使得红利投资在过去几十年甚至上百年里得到了持续发展。
从被动投资的角度来看，被动投资与红利策略的特点有着天然的契合。被动投资的核心在于依赖市场定价的有效性，市值选股就是一种简洁而高效的方式。与此同时，红利策略的核心指标是股息率，不需要复杂的盈利预测或企业估值分析，非常适合规则化运作。此外，红利策略有自然调节机制：当股息率下降时，成分股会自动被调出，降低扎堆或拥挤效应。这种特点使得红利策略特别适合以被动投资的形式实现。
从国际市场的视角来看，红利策略ETF已经成为被动投资的重要组成部分。以美国市场为例，自2003年至今，红利类ETF的发行和规模均保持稳步增长。从规模来看，策略类的ETF仅次于宽基ETF。而红利策略在所有策略类ETF中排名第四，总规模约3000亿美元。
国内红利投资的探索与实践
相比海外市场，国内资本市场的发展时间较短，只有30多年。因此，早期的红利投资并没有太强的基础条件。然而，随着经济增速放缓至更低的稳定水平，并逐步追求高质量发展，红利策略的优势开始逐步显现。从年化收益和年化波动的分布图中可以看到，红利资产处于收益高、波动低的区间，是一种较为理想的投资选择。
从收益组成上看。标普500在1964年至2017年31%的收益来自分红。相比之下，A股市场在2006年至2022年期间分红仅占6%，而估值贡献占比极高。这种估值贡献过大股息贡献过小的现象导致了市场剧烈波动。其实，这种情况可以通过配置红利类指数产品改善。我们拆解了我们的长期红利指数，发现它的分红的贡献能够接近20%，这样就会显著改善投资者的持有体验。
图1. 华证全指收益拆解（图表来源：华证指数）
图2. 华证A股长期红利指数收益拆解（图表来源：华证指数）
在政策方面，近年来，政策对分红的支持力度不断加强。例如，国九条及相关规定要求上市公司制定分红计划。这些措施不仅推动了红利策略的普及，也扩大了选样范围，为被动化投资提供了更好的条件。
而从市场规模来看，从2010年到2023年底，跟踪A股红利策略的被动产品，从20亿增长到了420亿元。今年更是迎来了爆发式增长。目前，红利ETF与场外产品的合计规模已接近1000亿元，规模增长是非常快的。
那么红利类的策略我们能做些什么拓展呢？大家一般听到红利想到的就是高股息。但如果我们仔细分析红利这一核心变量，可以发现它可以延伸出丰富的投资维度。首先是投资范围的多样性，无论是大盘股、中小盘股，还是跨市场（如A股与港股）的布局，红利策略都能覆盖。此外，还可以聚焦于特定行业主题，比如央国企红利、能源红利和公用事业类红利等。这是我们第一个可以考虑的点，也就是从投资范围、投资赛道的角度做一个切分。
其次我们可以重点关注红利的分子和分母。分子端代表现金分红的金额，与企业的自由现金流息息相关，而自由现金流又取决于企业的盈利能力。因此，可以通过分析企业的盈利水平、收益质量以及分红意愿等因素，对分子端进行筛选，从而挑选出更优质的红利资产。而分母端则与股票价格相关，可以从市盈率、市净率等估值指标，或者价格波动与运行趋势的角度入手，进一步优化选股过程。例如，在分析估值时，我们常提到“估值陷阱”。所谓“估值陷阱”，指的是表面上看似低估值的股票，实际上可能因长期股价下跌而导致的虚假低估。这类资产往往缺乏实际价值。因此，通过更细致地研究分母端数据，如价格趋势，可以有效剔除这些陷阱，从而提升红利策略的整体效率。
华证红利策略的思考与创新
在分享了国内外红利产品的基本情况后，我想介绍一些我们作为指数公司在红利策略优化和创新上的实践与思考。红利指数的核心指标是股息率，而股息率由分红和市值决定，因此我们在分红端和价格端都尝试进行了一些优化。这里我举一些例子。
首先，我们对历史股息率计算方法进行了改进。传统方法通常采用过去12个月或3年的平均值计算股息率，但这些方法可能导致分红数据的遗漏或重复。为解决这一问题，我们深入分析异常值的成因，并设计了一个优化流程，尽量避免多算或漏算分红数据，使股息率更具代表性和稳定性。
其次，我们在传统股息策略的基础上引入了预期股息率。当前许多指数的调仓周期为半年或一年。这些新的分红信息往往无法及时反映在指数中。为此，我们尝试将分红预案纳入考虑，对于没有分红预案的公司我们会根据过往的分红行为做出合理预判。实证分析发现，基于预期股息率构建的高股息组合相比基于历史数据的组合，能够显著提高未来的股息收益。这种方法更贴近投资者的实际需求，即希望在持有期内获得更高的股息收益。
最后，我们还针对估值陷阱和基本面陷阱进行了规避优化。在基本面筛选上，我们对利润和现金流的增长率做了要求。在价格风险上，我们避免选择近期跌幅过大的股票。这些股票可能因价格下跌导致股息率看似很高，但持续下跌通常反映了潜在的基本面问题。通过这些筛选条件，我们力求剔除股息率指标中可能隐藏的“雷区”。
华证红利家族系列指数案例
最后，我想介绍一下我们华证在红利策略指数开发中的一些思考与布局。我们已经构建了多层次的红利指数家族，包括经典高股息指数、长期红利、红利增长和低波红利等，每种指数针对不同市场和投资需求，具有各自的特点。
长期红利指数借鉴了标普红利贵族系列，在A股条件下筛选过去10年中至少9年实现分红的公司，突显分红稳定性。红利增长指数则聚焦连续三年分红金额增长的企业，展现出更强的增长潜力。
低波红利50指数是我们近期开发的一个较为独特的指数。我们在设计低波红利50时，加入了预期股息率的概念，并且对基本面和价格波动的低波特性进行了双重筛选。我们的逻辑是：如果一个公司的基本面和价格波动都表现出低波动特征，那么其未来的分红预期更可能实现。具体而言，我们的筛选流程包括：首先确保公司连续三年实现现金分红；其次，要求扣非ROE和分红金额足够低波，确保基本面的稳定；接着考虑价格和成交量的低波动性；最后选择预期股息率较高的公司。从最终的效果来看，跟相关的市场上已有产品的比较，这种方法有比较明显的优势。
通过研究红利策略，我们发现在投资指数时，可以通过细分实现更有效的资产划分。我们相信，当细分之后的投资逻辑和市场表现形成共振时，这样的指数产品可以更好的满足我们的需求。
感谢大家的聆听，希望这些分享能为您的投资带来启发。谢谢！
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