红利选股策略的构建：弱景气下红利风格或可持续占优

弱景气下红利风格或可持续占优----红利选股策略的构建基本面回暖不易，弱景气下红利风格或可持续占优。2011年至今红利全收益指数相对于中证全指全收益指数存在相对优势，红利指数本身在大市值和小市值股票上均有覆盖。行业板块视角，红利成分集中于银行、地产、交通运输、电力及公共事业等。2022年年底开始红利指数的波动提升至历史相对高位，近期红利指数的低波优势收敛。我们认为红利风格将会持续的原因在于当前市场利润增速放缓，企业的基本面改善不易。且从杜邦三要素分析基本面改善路径发现，销售净利率和资产周转率处于不同程度下行，且同比改善的企业在市场占少数。波动、估值、流动性、基本面能够共振增强红利表现，且需放宽标的限制以放大红利特征。将高股息与各类因子进行交叉分组检验，低波表征股价稳定、净资产收益率刻画企业综合基本面情况、市盈率筛选存在估值优势的股票，三者和股息率的交叉分组呈现出显著的收益单调性，可以作为红利的增强要素。红利与高成长性存在互斥，但是从因子表现上来看，利润、净资产收益率等低增速组表现往往最差。我们最终选取波动、市盈率、净资产收益率和净资产收益率同比增速作为增强因子。不同以往的打分模型，此次模型基于四个因子分别选取四个股票池，同时进行宽松的阈值限定，并在并集内优选高股息股票。以构建每期等权持仓30只股票的“红利+”优选股票策略。回测期自2011年5月3日至2025年2月28日，绝对收益年化14.13%相较中证全指超额年化11.88%，信息比率1.20，相较于红利收益指数超额年化6.97%。红利风格扩散，可以关注红利的分化。广义上看，当分红普及度提升，食品饮料、纺织服装、家电等消费板块的分红比例显著提升。部分消费板块的行业股息率中枢提升显著。当前的红利资产可能和传统红利并非同一批标的。“市场红利”的行业是企业在自身经营发展过程中，或达到稳定盈利的成熟状态，形成了后天的分红能力。若“市场红利”类资产基本面改善更加显著，当前可适当增加原本股息更低的市场红利或可放大组合优势。从企业体制上看，央国企作为一类特殊的分红主体，具备稳健红利特征，代表了一类特殊“商业模式”，明确的基本面支撑下，国企具备更高的股息，其红利的优势凸显。风险提示：若市场环境或政策因素发生不利变化将可能造成行业发展表现不及预期；报告采用的样本数据有限，存在样本不足以代表整体市场的风险，且数据处理统计方式可能存在误差；市场存在一定的波动性风险；报告中结论均基于对历史客观数据的统计和分析，但过往数据并不代表未来表现。2◼

当前红利风格剖析“红利+”优选股票组合方案近期红利机会在哪里风险提示目3录市场红利复盘红利指数的风格及成分特征红利风格延续性红利指数相较全市场存在优势2011年以来，大部分时间红利风格相较于市场存在一定的优势，对比红利全收益指数与中证全指全收益指数，超过一半的年份下红利可以跑赢市场。近两年市场震荡下行，市场平均分红比例与股息率不断上升，红利风格的优势不断凸显。我们认为当前从全市场层面出发，基本面改善存在难度，市场增速放缓，或进入低速稳定发展阶段，公司选择较低的留存比例与较高的分红比例更具优势，红利风格或将持续。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左轴：派发股息股票数量右轴：平均股息率中证红利全收益中证全指全收益相对收益2010-20-2-182011-17-28120121162013-8720146050201513352016-42017212018-142019172020-1202120222023202400.511.522.5中证红利全收益中证全指全收益近期红利相对优势收敛数据来源：wind4红利指数vs市场主流指数基于2025年2月28日的指数成分股及权重信息对比红利指数与沪深300、中证1000、中证2000、中证800和中证全指的股息率与分红比例。红利指数成分股的股息水平显著高于几个宽基，且其分红比例更多的集中在50%左右，较为温和的分红比例下维持较高的股息率发放。数据来源：wind5红利指数成分市值及板块分布红利指数每年12月的第二个星期五的下一交易日调整成分，这里我们根据每年调整成份前的信息刻画2011年至今的行业、板块和市值分布。红利指数成分相对集中于电力及公共事业、交通运输、银行、房地产等行业。2017年以来制造板块的成分股数量不断减小。市值分布上红利指数相对集中于两段，总市值小于300亿元和大于1000亿元的股票数量相当。0.80.70.60.50.40.30.20.10红利指数市值分布201120152019202320122016202020242013201720212025201420182022中证全指-近10年平均1614121086420交通运输传媒农林牧渔医药商贸零售基础化工家电建材建筑房地产有色金属机械汽车消费者服务煤炭电力及公用事业电力设备及新能源电子石油石化纺织服装综合计算机轻工制造钢铁银行非银行金融食品饮料2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025红利指数行业分布0510152025TMT制造业周期消费金融2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025红利指数板块分布数据来源：wind6红利指数与宽基风格分化根据红利每年的成分信息刻画其风格，红利指数在股息、估值和盈利三类风格上显著正暴露，且存在暴露程度加深的趋势；在BETA、成长和波动上呈现负暴露，尤其在BETA风格上负向暴露不断加深，红利的走势与市场相关性较低。横向对比和市场上几个主流宽基在风格上的区别，红利指数在估值、股息、盈利、和Beta上的风格突出，具备低估值状态、高股息分红、高盈利能力的特征。2022年年底开始红利指数的波动提升至历史相对高位，近期红利指数的低波优势收敛。21.510.50-0.5-1-1.5-2BETA估值股息盈利成长波动杠杆红利指数与宽基的风格对比红利指数沪深300指数中证1000指数中证2000指数流动性动量市值中证800指数中证全指32.521.510.50-0.5-1-1.5-2红利指数风格暴露情况beta估值股息盈利成长波动数据来源：wind7红利的低波、盈利优势收敛1614121086420-2-40.40.450.50.550.60.650.70.758数据来源：wind绘制当前基本面的改善、景气回暖难度较大无论是企业个体还是行业整体都不存在永恒的增长。当行业或者企业发展至一定规模的情况下，持续将较高比例的利润再投资到运营中带来的预期回报不及成长初期。根据三阶段增长模型，行业或企业进入到稳定增长阶段后，增长速度慢，分红优势凸显；当市场进入增长率疲软的阶段，股息率带来的定价作用会更加显著。市场的发展同样不存在永恒的增长，当进入低速稳定发展阶段的公司比例不断提高，市场也在逐步进入稳定阶段，这也意味着市场整体的利润增长速度放缓，高红利高股息类资产能够更好的适应这样的市场环境。中长期资金入市的趋势下，稳健的红利、价值类资产更符合长期配置需求。gt高速增长，成长属性低增速，稳定阶段TaTnGaGn股票投资长期收益收敛于低速阶段的股息左轴：滚动三年利润复合增长率大于0比例右轴：三年利润复合增长率_全市场（中证全指）中位数注：三年复合增长率由公司归母净利润计算得归母净利润3年复合增长率下行加剧归母净利润3年复合增长大于零的比例下18降趋势明显当前基本面的改善、景气回暖难度较大细化基本面改善的路径，将基本面变动按照ROE的杜邦模型拆解为资产周转率、销售净利率、权益乘数三者的变动来驱动。其中资产周转率与销售净利率对基本面直观的会产生正向驱动。分析2011年至今市场周转率形态发现，市场的周转率中位数水平未发生过较大的趋势变动，围绕着均值14.02%波动。同时可见2024年末以来周转率存在同比改善的企业在市场上的占比呈现上升的趋势，但不改中枢下行的状态；销售净利率存在相似困境，2011年至今销售净利率同比改善的企业在市场上的占比不高，平均为42.69%。且2021年开始市场的销售净利率中枢呈显著的下降趋势。11.0012.0013.0014.0015.0016.0017.00010203040506070左轴：周转率同比增大的比例右轴：周转率中枢ATO中枢下行趋势5678910110102030405060左轴：销售净利率同比增大的比例右轴：销售净利率中枢NPM的市场中枢水平2021年开始呈现显著下降NPM同比改善的企业占市场少数数据来源：wind9当前的弱景气形态利于红利风格延续随着市场利率水平下降，近几年来举杠杆经营的成本有所下降，但实际上也并未吸引更多企业举债经营。当前虽然处于低通胀的经济环境，但是举债经营，提高杠杆在资产负债表“停滞”的环境下可行性也并不高，企业对是否加杠杆更为谨慎。中长期维度，风格变迁的核心是市场的基本面景气度，没有较强业绩支撑结合市场的低利率环境红利占优的确定性是较高的。红利风格对于长期资金的投资适配性更好。数据来源：wind10◼

当前红利风格剖析近期红利机会在哪里风险提示目11录“红利+”优选股票组合方案股息作为刻画红利的关键因子与风格的复合分析低波、估值、基本面类要素可以增强股息从企业周期视角成熟稳定阶段的分红质量更高企业发展进入低速稳定期，其股息派发具备优势，行业市场进入低速稳定期，市场红利风格将会持续；从企业发展的生命周期来看，幼稚期和成长期企业处于高速发展阶段，企业经营者分红意愿弱，更倾向于高留存比例用于再经营，加速发展。企业规模发展至一定阶段后，进一步扩大规模维持高速发展难度会加大，至此分红意愿不断提高。成熟期内企业增速虽然放缓，但仍处于经营状态良好的阶段，此阶段的派息为我们想要捕捉的高质量分红。结合成熟期企业的特征，盈利、价值、低波等属性或能够有效驱动股息因子增强。12数据来源：华福证券研究所绘制时间公司盈利企业A幼稚期成长期高速发展衰退期分红意愿小，分红比例低，较高的留存比例用于再经营，快速成长进一步提升公司发展难度大，分红回馈股东意愿高成熟期增速放缓公司经营状态仍处于良好阶段，分红质量高，且受到的估值压力小√进入衰退阶段，夫增速，虽然分红意愿高，但盈利不足够稳健，要规避×风格分组和股息因子有很好单调性互补增强√交叉分组单调性模糊，股息与风格的复合驱动弱×资本投入第1组第2组第3组第4组第5组第1组0.480.59-2.77-0.99-0.94-3.31第2组3.29-2.20-3.972.42第3组3.420.932.194.244.493.28第4组4.093.804.317.19第5组4.226.246.238.0710.24杠杆第1组第2组第3组第4组第5组第1组-0.040.40-0.490.32-1.73第2组2.694.164.241.171.52第3组4.814.183.152.925.15第4组7.165.296.955.197.57第5组7.769.068.669.239.59BETA第1组第2组第3组第4组第5组第1组-6.08-0.74-1.970.63-1.84第2组-1.803.577.121.04-2.11第3组0.207.154.700.17-1.58第4组5.166.176.324.270.18第5组10.378.047.006.241.97估值第1组第2组第3组第4组第5组第1组-2.98-4.700.862.628.13第2组-4.73-0.601.023.356.97第3组-2.141.690.912.509.34第4组-0.811.614.064.358.55第5组-0.583.223.895.3210.79波动第1组第2组第3组第4组第5组第1组-2.98-4.700.862.628.13第2组-4.73-0.601.023.356.97第3组-2.141.690.912.509.34第4组-0.811.614.064.358.55第5组-0.583.223.895.3210.79利润第1组第2组第3组第4组第5组第1组-2.52-3.13-1.34-1.22-0.93第2组1.16-0.330.664.41-0.55第3组-0.650.122.763.251.11第4组3.725.766.134.793.35第5组7.219.898.846.735.46成长第1组第2组第3组第4组第5组第1组-5.25-2.25-4.14-0.021.84第2组-2.76-1.671.263.760.75第3组3.011.634.762.452.38第4组4.985.315.255.001.65第5组10.536.848.456.824.97通过红利与风格的交叉分组结果初步判定可以有效增强的风格要素在“中证全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，关于股票的风格进行其与股息率因子的交叉检验。基于交叉增强的结果，可以将风格大致分为三类。第一类是能够单调增强股息因子的风格，主要包含估值、盈利与波动，这类风格与股息率在两个方向维度上都能够呈现出比较强的单调稳定性，我们认为其可以作为有效驱动“红利+”的增强因子。第二类为第一类的反面，风格与股息率因子交叉分组单调性模糊，即能够在股息一个维度呈现出有效的分组结果，此类风格包含杠杆、投资和BETA。最后一类与市值要素相似，在风格某些既定的范围内能够与股息因子交叉互补，提供增强。在风格的一定范围内风格可以强化股息表现股息分组盈利第1组第2组第3组第4组第5组第1组-3.07-0.72-1.060.460.331.751.39第2组-3.860.043.20第3组-1.112.514.375.715.876.67第4组-0.023.323.638.85第5组0.514.534.077.239.72数据来源：wind13240日波动第1组第2组第3组第4组第5组第1组4.293.691.792.29-5.10第2组3.044.254.12-1.02-4.83第3组5.61第4组8.166.855.402.08-3.096.595.361.04-3.99第5组11.537.186.723.11-1.43低波内寻找红利资产业绩更佳在“中证全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，关于波动因子进行分析。。不同周期的波动中，都可见对股息因子以及波动因子的稳定性。且认为股票的长周期低波属性叠加股息因子表现更加稳健，单调性更加突出。对比原始的高股息股票组合，低波带来的增强效果并非持续有效，2013年、2015年、2019年至2021年失效。通过不同周期的股票波动情况统计，按照波动周期、波动高低、股息高低三个维度进行交叉检验短周期波动股息分组长周期波动012

3

456红利低波红利指数中证全指高股息股票池表：红利低波年度超额统计注：数据统计区间自2011年1月4日至2025年2月28日60日波动第1组第2组第3组第4组第5组第1组2.244.503.140.27-6.29-6.37第2组5.025.545.472.33第3组6.734.406.611.53-7.19-6.82第4组6.006.734.593.95第5组9.159.305.972.73-4.583.141.4第1组-0.361.98第2组3.594.53第3组5.775第4组第120日波动第1组第2组第3组第4组第5组第1组3.973.681.532.04-5.16-5.58第2组2.596.745.021.72第3组6.256.284.152.82-7.31第4组6.665.585.723.42-5.99第5组9.457.605.982.58-3.67

红利低波高股息股票池红利低波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年至今全区间-314-190-316-7869-5-6-181015-24表：红利低波年化收益分组统计波动分组20日波动第1组第2组第3组第4组第5数据来源：wind14图：策略和基准净值动量分组股息分组短周期动量 长周期动量10日动量第1组第2组第3组第4组第5组第1组-0.253.21 2.940.65-11.12第2组1.395.124.926.434.63-7.37第3组3.205.492.27-5.91第4组4.504.845.948.618.04-3.02第5组8.9810.138.381.2020日动量第1组第2组第3组第4组第5组第1组7.172.000.73-1.90-1.52-10.86第2组9.706.513.01-9.56第3组7.117.985.582.613.59-6.67第4组5.588.30 8.23-5.41第5组6.229.198.497.95-0.5160日动量第1组第2组第3组第4组第5组第1组5.893.890.61-4.40-8.01第2组9.306.183.62-1.80-6.90第3组5.736.715.075.24-1.00-4.05-3.67第4组8.545.673.85第5组7.657.898.595.14-0.63120日动量第1组第2组第3组第4组第5组第1组0.881.993.22-0.09-6.70第2组5.264.932.362.251.06-4.58-4.35第3组4.534.953.634.68第4组7.146.782.65-1.73第5组3.216.7911.195.573.22240日动量第1组第2组第3组第4组第5组第1组0.001.550.03-0.45-2.82-3.14第2组3.833.521.441.74第3组1.005.225.283.42-0.03第4组0.497.079.135.250.78第5组3.755.8610.2910.603.07短周期内反转逻辑在“中证全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，关于动量因子进行分析。通过不同周期的股票动量情况统计，按照动量周期、动量高低、股息高低三个维度进行交叉检验。通过交叉分组可以发现，股息率要素和动量并非共振，动量较高的组别表现薄弱。从反转视角来看，一定程度上来看股息率要素呈现出反转逻辑但其对股息的增强效果并不稳定，短周期的反转属性更强，中长周期下反转对股息的增强效果有所减弱。由于股息率因子的计算方式为每股分红/当前股价，提升调仓频率可以有效剥离由于股价上涨导致股息率下跌的标的，因此可以通过提升调仓频率来提升策略的反转属性。表：红利动量年化收益分组统计数据来源：wind15利润增速第1组第2组第3组第4组第5组第1组-5.45-5.843.882.18第2组-4.90-1.81-0.22-0.577.264.08第3组-1.680.926.368.366.06第4组0.644.745.386.026.52第5组4.306.3310.369.936.98ROE增速第1组第2组第3组第4组第-0.123.1第1组-4.58-4.44第2组-3.00-0.22第3组-2.781第4组2.第ROE第1组第2组第3组第4组第5组第1组-4.93-1.63-2.082.772.38第2组-1.26-2.443.053.231.00第3组0.23 0.75 3.425.333.32第4组1.90 4.37 4.095.984.66第5组4.82 5.74 7.138.988.18股息分组ROE第5组ROE增速第3组利润增速第3组高股息股票池中证全指红利指数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全区间91313947注：数据统计区间自2011年5月3日至2025年2月28日表：红利基本面交叉分组年化收益统计基本面因子分组数据来源：wind16在基本面表现良好的标的中寻找红利在“中证全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，关于基本面因子进行分析。本文我们选取净资产收益率（简称“ROE”）、净资产收益率同比增速（简称“ROE增速”）和归母净利润同比增速（简称“利润增速）。净资产收益率刻画综合的基本面截面状态，后两个因子着重盈利的成长性。基本面截面状态和股息的交叉分组一定程度呈现出了单调性，ROE水平越高且股息率越高的资产优势更加显著。刻画盈利增速的两个因子一定程度反馈出成长属性，前文已论述企业高速发展的阶段往往在股息方面优势不突出，但从交叉分组的表现来看，高成长和高股息并非绝对的互斥。同时极低的增速往往伴随着基本面渐弱的特征，因此在盈利增速对股息因子增强方面，我们在限定增速范围内优选低速稳定的股票。表：红利基本面年度收益统计图：策略和基准净值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中证全指低市盈率高股息高股息股票池红利指数低市净率高股息第1组7.614.290.95-3.29-2.69-0.48-1.87第3组7.86第2组6.183.071.772.700.581.30-0.81第5组9.24第4组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组3.490.995.971.34-3.67第2组第3组第4组第5组8.646.01 2.64市净率第1组第2组第3组第4组第5组1.95-2.51低估值的红利资产更优在“中证全指成分股-市值最小的20%的股票”的股票池中，关于股票的估值因子进行分析。本文我们选取市盈率（PE）、市净率（PB）表征估值因子。估值类因子可以和股息因子形成比较稳定强化驱动。较低的市盈率、市净率和股息因子的交叉分组中均呈现出一定的单调性，从两类估值因子的分组表现上来看区别不大，低市净率股票组别中的高股息表现相对最佳。表：低估值高股息相较中证全指收益统计股息分组注：数据统计区间自2011年1月4日至2025年2月28日低市盈率高股息低市净率高股息高股息股票池中证全指红利指数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年至今全区间12-213-19-6102417-1144922-67表：红利、估值交叉分组年化收益统计估值因子分组市盈率第1组第2组第3组第4组第5组数据来源：wind17图：低估值红利组合净值对比放宽标的限制，放大红利特征在原始股票池内做股票属性的限定，在股票的波动、ROE、估值和盈利增长等因子做区间的限定，按照因子值的分位排序选出具备该因子特征的股票。不用传统的因子打分模型，而选择在能够增强红利收益的股票特征上做较宽的限定，四个因子分别保留能够与红利共振增强的60%，并在剩余的股票内优选高股息资产。几个因子中，全区间内成长分域下的红利组合表现最优。18数据来源：wind绘制波动长周期波动，因子值较低的60估值市盈率，因子值较低的604.03.53.02.52.01.51.00.50.0红利+roe_g_df_超额红利+240日波动_超额基本面净资产收益率，因子值较高的60成长净资产收益率同比，因子值较高的60图：单因子下的“红利+”超额净值对比红利+ROE_ttm_超额红利+PE_超额注：数据统计区间自2011年5月3日至2025年2月28日限定多元的因子特征后，高股息回报进一步提升同时在中证全指（剔除市值后20%）成分股内分别对基本面、成长、波动、估值四个要素筛选保留60%的标的，并对得到的四个池子取并集。对比单一、多元限制下的高股息股票组合业绩，统计区间自2011年5月3日至2025年2月28日，全区间内在同时宽泛地限制多元特征后的股票池内高股息资产业绩显著优于单一限制的情况。19数据来源：wind6.05.04.03.02.01.00.0红利+ROE_ttm红利+240日波动红利+roe_g_df红利+多因子红利+PE基准5.04.03.02.01.00.0红利+roe_g_df_超额红利+240日波动_超额红利+ROE_ttm_超额红利+PE_超额红利+多因子_超额红利+ROE_ttm_超额红利+roe_g_df_超额红利+PE_超额红利+240日波动_超额红利+多因子_超额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全区间7.318.806.808.1910.92注：数据统计区间自2011年1月4日至2025年2月28日图：单因子及多因子下的“红利+”净值对比图：单因子及多因子下的“红利+”超额净值对比20数据来源：wind绘制盈利增速净资产收益率同比增速，因子值较高的60。基本面净资产收益率，因子值较高的60波动长周期波动，因子值较低的60估值市盈率，因子值较低的60优选股票池股票池要同时满足波动、估值、基本面和盈利增长的特征选中证1000和中证800指成分股中的高股息‘红利+’优选股票池注：数据统计区间为2011/4/1至2025/2/28放宽标的限制，放大红利特征同时满足几类因子和高股息特征的股票被定义为“红利+”优选股票池。根据各类因子的筛选逻辑，并将各因子属性对应的股票池取交集每期保留的股票数量自2011年至今数量逐渐攀升，但优选池在原始股票池的筛选保留比例相对稳定，平均约7.55%，基于2025年2月末截面，优选池合计326只股票，约占原始股票池的6.44%。进一步为规避股票组合中较小市值股票权重占比过高带来的风格偏移，我们仅从优选股票池中中证800指数和中证1000指数的成分股中挑选高股息标的，即为保留优选池内的大市值股票。基于2025年2月末截面，大市值优选池合计244只股票。图：“红利+”选股逻辑示意图图：股票池数量统计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左轴：优选股票池右轴：优选股票池入选比例左轴：大市值优选股票池股息率是优选池内的主要筛选指标在优选股票池内的高股息组别中小于100亿小市值股票的权重仍较高。我们为了规避高权重的小微盘股对策略风格的影响，在保留红利高股息特征的情况下只保留优选池高股息组别中属于中证800和中证1000指数成分的部分，并按照股息率大小选取股息最高的30只股票。据此选股逻辑，2016年1月之前存在符合条件股票数量不足30只的情况，我们保留原持仓。2016年1月及以后持仓为股息最高的30只。以此构建等权持仓的“红利+”优选股票组合。策略回测期自2011年5月3日至2025年2月28日，绝对收益年化14.13%相较中证全指超额年化11.88%，信息比率1.20，超额回撤主要发生在2020-

2022年。注：2025年数据统计时间截止至2025年2月28日-0.250.00-0.05-0.10-0.15-0.206543210红利+相对全指回撤”红利+“优选相对中证全指超额”红利+“优选相对红利收益指数超额0.00-0.05-0.10-0.15-0.20-0.25-0.30-0.35-0.40-0.45-0.5001234567红利+优选策略回撤红利+优选策略中证全指红利指数图：“红利+”优选策略超额净值图：“红利+”优选策略净值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今年以来-3.15.14-0.613.98-0.78-2.66.37-0.799.85全区间14.122.710.6244.560.3211.99.911.2021.89年化收益年化波动夏普比率最大回撤卡尔玛年化超额超额波动信息比超额最大回撤数据来源：wind21最新截面持仓推荐根据策略逻辑2025年2月28日推荐3月持仓参考右表，“红利+”优选股票组合持仓中市值占比主要分布在1000亿元以上的大市值和200亿元以下的小市值，大市值持仓占比达27%，与红利指数的市值存在一定差异。代码 中信一级行业 股票名称市值(亿元)权重601857.SH石油石化中国石油13854.153%000001.SZ银行平安银行2237.503%601818.SH银行

2112.193%601919.SH交通运输中远海控2075.303%600919.SH银行江苏银行1675.483%601229.SH银行上海银行1329.753%601169.SH银行北京银行1234.753%601009.SH银行南京银行1117.833%600926.SH银行杭州银行871.763%601872.SH交通运输招商轮船513.063%601598.SH交通运输中国外运334.183%600282.SH钢铁南钢股份295.923%601665.SH银行齐鲁银行291.073%601717.SH机械郑煤机227.803%601019.SH传媒山东出版210.783%600546.SH煤炭山煤国际208.163%600737.SH农林牧渔中粮糖业198.913%603565.SH交通运输中谷物流187.123%002572.SZ轻工制造索菲亚163.913%601636.SH建材旗滨集团156.453%002867.SZ商贸零售周大生140.943%000685.SZ电力及公用事业中山公用130.253%002832.SZ纺织服装比音勒芬105.693%601860.SH银行紫金银行99.583%603279.SH机械景津装备96.153%000690.SZ电力及公用事业宝新能源91.393%600502.SH建筑安徽建工77.243%601886.SH建筑江河集团62.773%002088.SZ建材鲁阳节能61.113%002154.SZ纺织服装报喜鸟60.273%注：2025年数据统计时间截止至2025年2月28日数据来源：wind22红利+优选持仓风格与红利指数存在差异基于2025年2月28日的持仓推荐，红利+优选股票组合相较红利指数的风格暴露存在差异，在Beta、流动性、中市值和市值上均有所差异。从行业看，红利+优选在电力及公用事业、机械、建筑等行业相对红利指数权重更高，在交通运输、煤炭、传媒、钢铁行业相对更低。板块分布上，红利+优选和红利指数在金融、消费板块上权重相似，红利+优选在制造业相对超配，周期相对低配。注：2025年数据统计时间截止至2025年2月28日数据来源：wind23◼

风险提示目录24当前红利风格剖析“红利+”优选股票组合方案近期红利机会在哪里红利风格的扩散传统红利风格vs市场红利国企红利vs非国企红利红利风格扩散，消费板块分红意愿提升明确红利指数不等于红利风格。近十年来，红利指数成分集中在金融、周期板块。但是广义上看，当分红普及度提升，食品饮料、纺织服装、家电等消费板块的分红比例显著提升。部分消费板块的行业股息率中枢提升显著。当前的红利资产可能和传统红利并非同一批标的。高股息策略能够持续占优的底层逻辑除了持续不断的分红回报，底层逻辑或为优秀的盈利使企业具有充足的现金流具有可能性。因此不局限于传统红利资产，定期的更迭成分至关重要。0.40.2010.80.6分红比例中枢0.080.060.040.020股息率中枢2010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025数据来源：wind25石油石化煤炭有色金属电力及公用事业钢铁基础化工建筑建材轻工制造机械电力设备及新能源国防军工汽车商贸零售消费者服务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全区间3.014.991.813.567.566.309.21-1.7910.064.096.647.725.147.906.398.651.98家电纺织服装医药食品饮料农林牧渔银行非银行金融房地产交通运输电子通信计算机传媒综合金融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全区间3.542.534.263.103.007.131.382.908.0011.351.405.917.8210.22-2.39行业间高股息超额差异在除了综合之外的29个中信一级行业内分别统计股息率较高的20%的股票（后称“行业高股息组”）相较各自行业的超额年化收益。全区间内周期板块下的交运、钢铁、有色金属、电力及公共事业行业等行业高股息组股票超额稳定，且显著。消费、TMT板块等行业的高股息组超额稳定性较弱，但2021年至今超额显著。表：各行业高股息资产相对行业指数分年度超额统计数据来源：wind26“天然红利”向“市场红利”的过渡“天然红利”属于行业存在天然壁垒，通常可以靠自资源垄断或者牌照垄断易获取赚取持续现金流能力。往往集中于金融、周期等板块，银行、交运、煤炭、公用事业、石油石化领域等传统行业。“市场红利”则是企业在自身经营发展过程中，或达到稳定盈利的成熟状态，形成了后天的分红能力。此类经营主体主要来自偏市场化的行业。过去几年随着市场整体分红意愿增加，分红政策颁布，“市场红利”类资产的标的数量快速增加。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天生红利-股息率-50%市场红利-股息率-50%681012141618天然红利ROE中枢市场红利ROE中枢图：天然红利及市场红利资产股息率中位数对比图：天然红利及市场红利高资产股息资产ROE中枢对比