核心指数第一次定期调整指数效应分析

1、目 录 HYPERLINK l _bookmark3 一、指数效应微观分析3 HYPERLINK l _bookmark4 （一）指数效应历史水平分析4 HYPERLINK l _bookmark11 （二）2019 年中指数效应水平8 HYPERLINK l _bookmark15 （三）调仓规模对指数效应的影响分析9 HYPERLINK l _bookmark18 （四）指数效应背后的调仓行为分析10 HYPERLINK l _bookmark22 （五）自由流通量调整指数效应分析12 HYPERLINK l _bookmark27 二、结论15 HYPERLINK l _bookmark

2、0 法律声明16图表目录 HYPERLINK l _bookmark1 表 1 本次沪深 300 调样在二级行业中变动情况1 HYPERLINK l _bookmark2 表 2 核心指数调入调出股票数量2 HYPERLINK l _bookmark5 表 3 沪深 300 指数调入样本价格效应4 HYPERLINK l _bookmark6 表 4 沪深 300 指数调出样本价格效应5 HYPERLINK l _bookmark7 表 5 沪深 300 指数调入样本成交量效应5 HYPERLINK l _bookmark8 表 6 沪深 300 指数调出样本成交量效应6 HYPERLINK

3、l _bookmark12 表 7 核心指数价格指数效应8 HYPERLINK l _bookmark13 表 8 调入调出超额收益率Wilcoxon 秩和检验的p 值8 HYPERLINK l _bookmark14 表 9 重要指数成交量指数效应9 HYPERLINK l _bookmark17 表 10 调入调出样本调仓规模与市值变化10 HYPERLINK l _bookmark19 表 11 调入调出样本调仓天数10 HYPERLINK l _bookmark20 表 12 部分沪深 300 指数产品跟踪误差（只展示规模超过 10 亿的基金）11 HYPERLINK l _bookm

4、ark21 表 13 非参数检验的p 值12 HYPERLINK l _bookmark23 表 14 历年沪深 300 指数档位上升效应12 HYPERLINK l _bookmark24 表 15 历年沪深 300 指数档位下降效应13 HYPERLINK l _bookmark25 表 16 沪深 300 指数档位变动的价格效应和成交量效应14 HYPERLINK l _bookmark26 表 17 沪深 300 指数档位变动调仓天数14 HYPERLINK l _bookmark9 图 1 沪深 300 指数公告日至实施日窗口调入价格效应7 HYPERLINK l _bookmark

5、10 图 2 沪深 300 指数公告日至实施日窗口调出价格效应7 HYPERLINK l _bookmark16 图 3 跟踪重点指数的资产规模10所谓的指数效应，也称为指数调样效应，一般而言是指当指数成份股调整时， 加入或剔除股票常伴有价格或成交量异常的现象。指数效应的产生通常与追踪指数的资产规模以及基金管理人的行为金融有密切关系。国内外的研究表明，在指数调样时，样本仓位的调整对相应样本的价格和成交量冲击是指数效应产生的最直接原因，而指数效应通常也会在市场最具代表性、追踪资产最多的指数上表现得更加显著。本报告对上证 50 指数、上证 180 指数、沪深 300 指数、中证 100指数和中证

6、500 指数价格和成交量指数效应进行分析，并进一步分析基金管理人调仓行为对指数效应的影响，同时也分析了自由流通量调整带来的指数效应。2019 年上半年国际保护主义、单边主义起伏不定，国内经济下行压力犹存， A 股整体走势波澜起伏，但总体而言修复了去年大部分的跌幅。整体来看，上证综指、沪深 300、中小板指、创业板指上半年分别上涨 19.45%、27.07%、20.75% 和 20.87%。在成交金额方面，与去年上半年相比，沪深两市成交金额皆有所上升。本次调样公告日为 6 月 3 日，实施日为 6 月 17 日。在定期调样实施期间，沪深两市总体呈现窄幅振荡的态势，6 月 17 日实施日，沪深 3

7、00 基本不跌不涨，收于 3654.82 点。公告日到实施日期间沪深 300 指数累计涨幅约 0.69%。从本次沪深 300 的调入样本来看，由于大体量券商、保险、银行的陆续上市，调入股票中金融地产行业数目居首，共计净调入 5 只。从调出样本来看，中美贸易谈判不顺对工业市场造成了较大影响，工业行业调出股票数目居首，共计净调出 4 只。从去年第二次调样与本次调样后二级行业权重比较来看，由于白酒持续处于补库存周期，以及猪周期的来临，食品、饮料与烟草行业的景气度上升，权重相比上期大幅提升 3.92%，居二级行业首位；而因受到贸易摩擦影响，工业中的资本品行业权重下降最多，降幅达 1.15%。上证 18

8、0 调样整体趋势和沪深 300相似，一级行业中金融地产净调入 2 只居首，工业净调出 2 只居首。二级行业中食品、饮料与烟草行业权重上升最多，升幅达 2.64%；资本品行业权重下降最多，降幅达 1.140%。总体而言，本次核心指数样本调整客观反映了近一年来宏观形势与各行业不同的经营状况。表 1 本次沪深 300 调样在二级行业中变动情况调整前调整后差异中证二级行业分类数量权重数量权重数量权重能源122.4%102.4%-20.0%原材料386.7%366.4%-2-0.3%资本品369.0%348.7%-2-0.3%商业服务与用品50.4%40.3%-1-0.1%交通运输193.3%183.1

9、%-1-0.1%汽车与汽车零部件122.4%122.4%00.0%耐用消费品与服装115.8%105.5%-1-0.3%消费者服务20.8%20.8%00.0%传媒50.8%61.0%10.2%零售业10.4%10.3%00.0%食品与主要用品零售10.3%10.3%00.0%食品、饮料与烟草1310.8%1512.0%21.2%家庭与个人用品00.0%00.0%00.0%医疗器械与服务30.7%30.7%00.0%医药生物265.4%265.5%00.1%银行2117.8%2217.6%1-0.2%其他金融30.3%30.4%00.0%资本市场267.6%277.7%10.0%保险59.4%

10、69.1%1-0.2%房地产134.5%154.6%20.1%计算机运用142.5%142.7%00.2%计算机及电子设备154.0%174.1%20.2%半导体20.2%20.2%00.0%电信服务10.5%10.5%00.0%通信设备61.5%61.4%0-0.1%公用事业102.6%92.4%-1-0.2%总计300100.0%300100.0%00.0%在定期调样期间，调入调出样本股价格波动的原因错综复杂，为了更好的体现定期调整引起的指数效应，剔除调样期间内发生并购重组、资产收购以及其他对股价造成较大影响的公司事件和行业异动的股票。表 1 展示了核心指数调入和调出样本的数量以及经过剔除

11、发生重大事件的样本后的数量。本次使用的事件窗口与上期相同；同时，在调入、调出样本量比较对称的条件下，对调入和调出样本的日超额收益率采用非参数检验的方法，以避免因极端值干扰导致的错判，准确识别调样效应的出现窗口。表 2 核心指数调入调出股票数量指数类型调样数量调样数量（经调整）上证 50调出55上证 180调出1817中证 100调出43中证 500调出5040沪深 300调出1916上证 50调入54上证 180调入1817中证 100调入43中证 500调入5050沪深 300调入1918注：调样数量（经调整）剔除了调样期间发生重大公司事件等变动的股票。一、指数效应微观分析本期指数价格效应，

12、我们采用了基于 CAPM 模型的新方法1，另外，档位变动引起的指数价格效应也将采用此方法测算。具体方法如下：1、 根据每日收盘价计算日收益率对于各只股票及指数来说，其日收益率为Rit= Pit 1 Pit1其中Pit为每个交易日的收盘价。2.根据市场模型求各股票的期望收益对于任一只股票 i，其市场模型为() = i + iRmt + 其中Rit和Rmt分别为 t 时刻股票 i 和证券市场组合的日收益率，本文中以上证 A 股指数代替证券市场组合，为随机扰动项，满足独立同分布假设，且E() = 0，Var() = 2对于目标窗口期前 3 个月的日收益率数据，由最小二乘估计法，可得到i和i的估计值，

13、为 (Rit )(Rmt )i = =1 (Rmt )2=1i = i其中 = 1 Rit， = 1 Rmt，T 为窗口期前 3 个月的交易天数。=1=1由此，我们可以得到各只股票在事件窗口的期望收益为E(Rit) = i + iRmt，t 为目标窗口期的时间序列。3.计算各只股票的超常收益率设超常收益率为，根据定义有1参考文献：刘斌才. 上海证券市场“指数效应”的实证检验.黑龙江对外经贸.2004.4沈海平.邱海锋. 基于事件研究法的沪深 300 指数效应实证研究.金融纵横.2010.9汪旭东. 沪深 300 指数效应实证分析. TECHNOLOGY AND MARKET. Vol.16,N

14、o.10,2009ARit = Rit E(Rit) = Rit i iRmt，ARit服从均值为零的正态分布，其方差为2(ARit) = 1 (ARit ARi)2，1其中ARi = 1 =1ARit=1计算平均超常收益率设平均超常收益率为AARt，则AARi = 1 ARit=1其均值为E(AARt) = 0，方差为2(AARt) = 1 2计算累计平均超常收益率2=1设累计平均超常收益率为CAAR(1 2)，并且假设事件窗口内每日的平均超常收益率独立，则有2CAAR(1 2) = AARt=1=1其均值为E(CAAR(1, 2) = 0，方差为2(1, 2) = 22此方法的好处是，充分

15、考虑了样本股各自的特性，如与市场的关联程度等等， 其对于指数效应的解释程度和结果的精确程度较高。我们基于此方法对 2019 年年中数据进行的测算，并且回测了 2011 年至至今所有的定期调整事件。同时我们将成交量相应测算所用的基准指数都统一为沪指。（一）指数效应历史水平分析表 3 沪深 300 指数调入样本价格效应调入生效时间公告日前 5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 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 沪深 300 指数调出样本价格效应调出生效时间公告日前 5

19、 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 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 沪深 300 指数调入样本成交量效应调入生效时间公告日前 5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 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：成交量指数效应采用 Harris 与 Gruel（1986）提出的平均成交量比率来衡量。计算公式：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 天指数N i=1ititVmtVmitiitmt的成交量，Vm是估计期窗口Vmt的平均值。VRit反映第 t 天 i 股票的成交量效应。表 6 沪深 300 指数调出样本成交量效应调出生效时间公告日前 5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 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从 2011 年以来，沪深 300 指数的价格指数效应主要体现在公告日至实施日事件窗口，历史调入样本的效应均值为 1.67%，历史调出样本的效应均值为-1.90%。在过去历次的指数调样中，有四次指数调整窗口期处于特殊的市场环境之中，分别是 2013 年 7 月份市场单

30、边急剧下跌，2014 年 12 月份市场结构性行情快速拉升以及 2015 年中的股灾以及年底市场波动集中于部分权重股导致超额收益倒挂。倘若不考虑这四次特殊市场环境下的指数效应，调入样本的历史平均 效应为 1.76%，调出样本的历史平均效应为-1.46%，在市场稳定情况下，调入调出样本的指数效应具有一定的对称性。再看调样效应较为显著的实施前五日窗口， 不受特殊市场环境影响的历史平均调入效应为 1.08%，调出效应为-1.61%，所以调样价格效应在公告至实施之间主要集中在实施前五日范围。总的来看，沪深300 指数历史价格指数效应并不突出。从成交量指数效应来看，在公告日至实施日事件窗口，沪深 300

31、 指数调入历史平均水平为 1.0066，调出历史水平为 1.0052，可见成交量指数效应也比较微弱。但是在实施日事件窗口成交量指数效应非常明显，调入历史平均水平为1.1569，调出历史水平为 1.1571，即超额成交分别为 15.69%和 15.71%。图 1 沪深 300 指数公告日至实施日窗口调入价格效应图 2 沪深 300 指数公告日至实施日窗口调出价格效应（二）2019 年中指数效应水平1、核心指数价格指数效应对比分析表 7 核心指数价格指数效应指数名称类型公告日前 5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 5 日沪深 300调入1.6387-0.22620

32、.24680.51320.7600-0.1472-1.0282中证 100调入4.6973-1.1497-3.39210.8964-2.4956-2.2482-2.6532中证 500调入1.55340.17131.3083-0.16221.14601.63730.4433上证 50调入0.06681.79223.4172-0.17963.2375-0.22671.4292上证 180调入1.2914-0.8399-1.58000.5995-0.9806-0.38701.2606沪深 300调出-0.4556-0.71122.4806-2.02250.45811.33730.6953中证 10

33、0调出0.31191.2230-0.16414.08833.9242-1.9061-2.2515中证 500调出0.4061-1.3682-4.46462.6470-1.8177-1.5251-1.6619上证 50调出1.22710.95162.41762.21384.6314-0.83892.0656上证 180调出0.8979-0.5754-0.5118-0.1866-0.69840.0921-0.5697在调样价格效应方面，本次核心指数的指数效应程度较弱。其中，在公告日至实施日事件窗口，沪深 300 指数调入调出效应分别为 0.76%、0.46%。而相对而言，中证 500 的指数效应较

34、为突出，调入和调出效应分别为 1.15%、-1.82%。为了进一步检验指数效应在各个事件窗口是否显著，我们计算出以指数调入 样本超额收益率大于调出样本为备择假设的 Wilcoxon 秩和检验的 p 值，p 值越小则调入样本的收益表现越显著地高于调出样本，则该窗口的指数效应更为有效。从表 7 可知，本次调样中，仅有中证 500 在公告日至实施日通过检验，同时也在 其他窗口期表现出较高的显著性。表 8 调入调出超额收益率Wilcoxon 秩和检验的p 值指数名称公告日前 5日公告日公告日后一周实施日前5 日公告日至实施日实施日实施日后5 日沪深 3000.15440.22910.93770.011

35、9*0.52060.96500.5617中证 1000.38640.80680.61360.61360.97830.80680.3864中证 5000.11710.0002*0.0000*0.99820.0006*0.0000*0.0249上证 500.80440.27010.45130.91100.35670.0890*0.3567上证 1800.43160.69730.75450.47250.83260.79580.1674注：*在 0.01 水平下显著；*在 0.05 水平下显著；*在 0.1 水平下显著；2、核心指数成交量指数效应对比分析成交量指数效应方面，本期调样的成交量效应主要表现

36、在实施日。以沪深300 为例，其实施日的调入样本超额成交量为 15.45%，与历史均值大致持平；调出样本超额成交量为 24.49%，高于历史均值，其他核心指数也在实施日存在较高的成交效应。表 9 重要指数成交量指数效应指数名称类型公告日前 5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 5 日沪深 300调入0.99850.92740.99890.99970.99411.15451.0111上证 50调入0.99921.07190.99770.99771.00000.72620.9430上证 180调入1.00121.21840.99300.99650.99640.897

37、50.9654中证 100调入0.99861.42790.98651.00231.00071.01410.9727中证 500调入1.00200.98711.00111.00711.00381.28201.0366沪深 300调出1.00000.80261.00551.00531.00011.24491.0282上证 50调出0.99601.00910.99651.00550.99911.26501.0108上证 180调出0.99780.90601.00090.99940.99681.14141.0142中证 100调出0.99541.06170.99871.02901.01411.1612

38、1.0146中证 500调出1.00110.97071.00201.00551.00311.28181.0423注：成交量指数效应采用 Harris 与 Gruel（1986）提出的平均成交量比率来衡量。计算公式：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 天指数N i=1ititVmtVmitiitmt的成交量，Vm是估计期窗口Vmt的平均值。VRit反映第 t 天 i 股票的成交量效应。总体而言，2019 年中仅有中证 500 表现出较强的指数效应，并且在公告日至实施日事件窗口均能通过 Wilcoxon 秩

39、检验。（三）调仓规模对指数效应的影响分析1、跟踪重点指数的资产规模比较分析截至 2019 年 6 月 3 日（定期调样公告日），沪深 300、上证 50、中证 500、上证 180 和中证 100 跟踪资产规模分别达 1568.79 亿元、722.58 亿元、721.17 亿元、200.40 亿元和 25.92 亿元。根据统计，上半年沪深 300 跟踪资产规模增加了253.05 亿元，涨幅 19.23%，上证 50 增加了 23.67 亿元，涨幅为 3.39%，中证 500增长 186.12 亿元，涨幅 34.78%，上证 180 增加 16.74 亿元，涨幅为 9.12%，中证 100 增加

40、了 3.63 亿元，涨幅为 16.28%。图 3 跟踪重点指数的资产规模2、调仓规模与成份股市值变化的相关性分析为了进一步研究核心指数规模与调入调出个股市值变化的关系，我们用上述五只指数的调入调出样本所对应的配置权重以及指数的跟踪资产规模计算出单个成份股的总调仓规模，并计算其从公告日至实施日期间调仓前后的市值变化， 再计算出调仓资金变动和市值变化之间的相关性。计算结果表明，80 只增加配置的股票调仓规模为 138.27 亿元，市值增加了 91.24 亿元；80 只减少配置的股票调仓规模为-95.07 亿元，市值减少了 454.26 亿元。公告日至实施日期间，核心指数调入调出股票市值共计变化达-

41、363.02 亿元，调仓规模占市值变化的比例为-11.90%。本次调样，增配股票相关系数为-0.13，减配股票相关系数为 0.15，总体相关系数为 0.09。总体来看，存在微弱的正相关性关系。表 10 调入调出样本调仓规模与市值变化类型调仓规模市值变化占比相关系数增加配置股票138.2791.24151.55-0.13减少配置股票-95.07-454.2620.930.15合计43.20-363.02-11.900.09（四）指数效应背后的调仓行为分析以跟踪资产规模最大的沪深 300 指数为例，表 10 列出了本次调样过程中沪深 300 指数基金理论上的调仓天数。假设个股日均成交金额的 20%

42、用于基金换仓， 那么总体来看，本次调仓天数要低于上期，调出样本平均调仓天数为 2.75 天，调入样本平均调仓天数为 2.13 天，而上期两者均维持在 7 天左右。表 11 调入调出样本调仓天数类型指标日均成交金额（百万）调仓规模（百万）调仓天数调入样本均值110.00224.012.13中位数69.96125.501.38最小值30.7940.790.41最大值319.951935.896.12调出样本均值85.55132.852.75中位数72.12133.352.11最小值11.1262.750.44最大值286.05222.778.17为了进一步分析基金管理人的调仓行为，我们对沪深 30

43、0 指数产品在调样期间的跟踪误差进行分析。表 11 给出了指数基金在公告前一周、公告后一周、实施前一周、实施后一周和实施后第二周跟踪误差与公告日前三个月的平均跟踪误差的比值，大于 1 表示跟踪误差增大，小于 1 表示跟踪误差减小。从跟踪误差的变化来看，规模较大的基金产品在实施日前一周跟踪误差有明显的放大，华夏沪深 300ETF 在实施日前一周的误差一度放大到 5 倍有余。为了进一步确认本次调仓时间的窗口，我们对公告日和实施日前后的五个事件窗口的跟踪误差做非参数检验（Wilcoxon）。从检验结果（表 12）可知，全部基金和规模前十的基金在实施日后一周的跟踪误差明显放大的置信水平是 99%。由此

44、可见，本次换样指数基金管理人倾向于实施日后完成调仓操作，这也导致了指数效应在公告日至实施日之间的价格效应并不显著。表 12 部分沪深 300 指数产品跟踪误差（只展示规模超过 10 亿的基金）基金简称基金规模（亿元）公告前一周跟踪误差比值公告后一周跟踪误差比值实施前一周跟踪误差比值实施后一周跟踪误差比值实施后第二周跟踪误差比值华泰柏瑞沪深 300ETF331.510.790.601.353.221.41华夏沪深 300ETF245.390.670.631.472.981.34嘉实沪深 300ETF240.310.680.641.352.851.30易方达沪深 300ETF83.060.790.

45、650.872.501.14博时裕富沪深 300A61.130.600.470.760.690.37平安沪深 300ETF48.760.730.621.503.341.48国寿安保沪深 300ETF43.670.820.370.722.261.06广发沪深 300ETF30.030.590.440.481.730.85工银瑞信沪深 300A26.570.460.330.790.750.58国泰沪深 300A20.440.500.240.890.730.32天弘沪深 300A18.970.500.190.820.850.40大成沪深 300A18.030.600.380.630.970.52南方

46、沪深 300ETF14.680.970.831.623.571.71注：跟踪误差比值为该窗口内跟踪误差与公告日前三个月跟踪误差的比值。表 13 非参数检验的p 值备择假类设型公告后一周比值大于公告前一周实施前一周比值大于公告前一周实施后一周比值大于公告后一周实施后一周比值大于实施前一周实施后一周比值大于实施后两周全部基金0.99890.0010*0.0000*0.0755*0.0007*规模前十位基金0.98940.0106*0.0001*0.0320*0.0156*注：*在 0.01 水平下显著；*在 0.05 水平下显著；*在 0.1 水平下显著。由此，针对本次大盘指数的指数效应比较不显著

47、原因或与如下因素相关：1、本期调仓规模与市值变化的协同性较差，即增加配置的股票所增配的规模与市值变化的正相关较弱；2、本期市场流动性相对较强，由指数换样调仓引起的指数效应被市场充裕的流动性湮没。3、基金公司的调仓期靠后，导致核心窗口期的指数效应较弱；（五）自由流通量调整指数效应分析1、自由流通量调整历史指数效应水平分析除了对指数样本进行调整外，指数定期调样也对老样本的自由流通股本进行调整并在同一交易日生效，指数产品也必须跟随进行调仓，由于信息的不对称， 指数基金管理者在调样公告前无法预计精确的权重数据，且档位调整引起的权重变动都很有限，因此，老样本档位变动引起的指数效应若存在，大都从公告日后甚

48、至实施日后开始显现。分析过去几年定期调样时沪深 300 指数老样本档位变动的历史数据可以知道，相比调入调出样本指数效应，档位变动样本的超额收益低得多。过去自由流通量调整的指数效应最为显著的事件窗口是公告日至实施日事件窗口，档位上升效应和档位下降效应的历史平均水平分别为 0.94%和-0.79%。表 14 历年沪深 300 指数档位上升效应档位上升公告日前 5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 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 历年沪深 300 指数档位下降

52、效应档位下降公告日前5 日公告日公告日后一周实施日前 5 日公告日至实施日实施日实施日后 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