沪深300指数是首个覆盖沪深两市的指数，有望成为首个股指期货的标的指数。和上证指数等其他指数的编制方法不同，沪深300指数在编制方法上有以下几个特点：
1.其选样标准非常关注选取市场规模大、流通性好的股票。其选取方法是先对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样本股。
这种选取方法导致了沪深300指数样本股具有较高的总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率。其总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率分别达到约70%、60%和56%。
2.其将自由流通量作为权数，即将真正在目前在市场上可实现流通的股本作为权数，而在权重的确定方面，按流通比率，按九级靠档，进行调整。但当成分股派息时，指数不予调整，而是任其自由回落。
沪深300指数按流通比率九级靠档规则
3.对成分股调整每半年调整一次，每次比例不超过10%，但对总市值排名在沪深市场前10位的新发行股票，可启动快速进入机制，即在上市后第10个交易日进入，同时剔除最近一年日均总市值排名最末的股票。
沪深300指数在编制方法上的特点较典型地反映在中国银行的上市上，中国银行2006年7月5日上市，立即计入上证指数，导致当日上证指数虚升，中国银行按总股本计入上证指数，其权重排名第一，中国银行的走势因此对上证指数的走势举足轻重。但中国银行却是以自由流通量根据九级靠档，进行调整后计算其权重的，因此，其在沪深300指数中的权重排名目前仅排到13，而且，它是在上市的第11日才计入沪深300指数的，故其对沪深300指数的影响并不显著。
由于沪深300指数在编制方法上剔除了*ST、ST股票，剔除了最近一年有重大违规事件和财务报告有重大问题的股票，因此，其样本公司的业绩和质量要普遍高于市场的平均水平，也得到基金等机构投资者的较高关注，在今年上半年的行情中也表现得相对出色。
沪深300指数样本股和市场平均情况比较
资料来源：聚源数据
沪深300指数在编制方法上的特点还决定了各成分股在指数贡献的集中度表现得较为集中，排名前30家的成分股的权重占到了36.11%，而排名前60家的成分股的权重占到了50.74%。从趋势来看，随着国企大盘股的大量上市，权重股对指数贡献的集中度将进一步得到提升。
股票指数期货的交易和最后交割是以股票指数为基础的，既然沪深300指数的成分股在指数贡献的集中度表现出较为集中的特点，因此，研究沪深300指数的成分股中的权重股对把握沪深300指数的走势，把握沪深300指数期货合约的走势具有十分重要的意义。
从权重最大的前30家公司来看，具有以下几个明显的特征：
1.具有行业相对集中的特征。最为集中的行业是金融服务业，前30家公司有6家银行，1家证券；其次是钢铁、饮料、通讯、交通运输，各为3家，饮料中有2家是酒类；再次是电力和连锁商店，各为2家。其他包括机械、传媒、石化、房地产等。从趋势来看，随着工行等大银行上市，沪深300指数样本股的行业集中性将更为明显。
2.业绩相对较优，并具有一定的成长性。从2006年的预期每股收益来看，平均每股可达0.60元，平均动态市盈率为22.81倍(按2006年7月21日的收盘价计)。
3.从完成股改的情况来看，仅有大商、苏宁、中石化和刚上市的中银没有完成股改，股改率达到87%，高于沪深300指数全部样本股83的股改率，而沪深上市公司完成股改的还不到68%。股改的完成为这些上市公司机制的创新和资源配置的进一步优化创造了条件。
沪深300指数样本股的前30家公司对权重的高度贡献率以及权重股呈现的所属行业的
高度集中性为我们研究沪深300指数的走向提供了启示：研究沪深300指数，必须把重点放在研究沪深300指数的权重股上，特别是把重点放在沪深300指数的权重股所属的重点行业上，即对金融服务业、钢铁、饮料、通讯、交通运输业要重点研究，只有这样，才能在研究上达到事半功倍的效果。
沪深300指数的成分权重股业绩预测
资料来源：业绩预测来源于银河证券研究中心，并参考其他大券商研究所报告得出；市盈率数据根据7月21日收盘价计算。
沪深300指数编制方法 一、指数编制目标 沪深300指数的编制目标是反映中国证券市场股票价格变动的概貌和运行状况，并能够作为投资业绩的评价标准，为指数化投资及指数衍生产品创新提供基础条件。 二、指数名称 沪深300指数（SHANGHAI SHENZHEN 300 INDEX），简称沪深300（SHSE-SZSE300）。 三、指数代码 上海行情使用代码为000300，深圳行情使用代码399300。 四、指数基日和基点 以2004年12月31日为基日，基点为1000点。 五、指数选样 1、指数成份股的数量：300只 2、指数成份股的选样方法 （1）选样空间 上市交易时间超过一个季度； 非ST、*ST股票，非暂停上市股票； 公司经营状况良好，最近一年无重大违法违规事件、财务报告无重大问题； 股票价格无明显的异常波动或市场操纵； 剔除其他经专家认定不能进入指数的股票 （2）选样标准 选取规模大、流动性好的股票作为样本股。 （3）选样方法 对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按照日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样本股。 六、指数计算 指数以调整股本为权重，采用派许加权综合价格指数公式进行计算。其中，调整股本根据分级靠档方法获得。分级靠档方法如下表所示： 举例如下：某股票流通股比例（流通股本/总股本）为7%，低于10%，则采用流通股本为权数；某股票流通比例为35%，落在区间(30，40)内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。 凡有成份股分红派息，指数不予调整，任其自然回落。 七、成份股的定期调整 1、指数成份股原则上每半年调整一次，一般为1月初和7月初实施调整，调整方案提前两周公布。 2、每次调整的比例不超过10%。样本调整设置缓冲区，排名在240名内的新样本优先进入，排名在360名之前的老样本优先保留。 3、最近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本，除非该股票影响指数的代表性。
利用股票组合复制沪深300指数 宏源期货刘健 一．指数复制方式综述 指数期货与商品期货区别在于，商品期货有实实在在的商品现货与之对应，而股价指数是通过某种规则计算的金融指标，当前并没有与沪深300指数期货对应的可交易的指数现货品种，因此需要投资者去构造现货组合，也称复制指数。利用股指期货进行期现套利的关键在于如何构造交易成本低，拟合精度高现货组合，进而达到有效复制指数的效果。构造现货组合的方式分为如下几种：a.利用股指期货标的指数基金复制指数；b.利用几种ETF基金复制指数；c.利用股票组合复制指数。 (一). 利用股指期货标的指数基金复制指数 采用指数期货标的对应的指数基金来替代现货是最简单易行的方法。目前市场上以沪深300指数为跟踪标的的基金达到15只，其中仅2009年一年就有10只沪深300指数基金发行。截止2009年底，累计基金份额超过1100亿份，其中嘉实沪深300、华夏沪深300、国泰沪深300和易方达沪深300四只基金份额超过100亿。 从基金类型上看，嘉实沪深300等四只基金为LOF，其余均为传统的开放式基金。传统的开放式基金采用网下申购、赎回的交易方式，基于T+2 交易机制和“未知价”的结算原则，将在一定程度上影响套利的效果。LOF基金的流动性较差，也不太适合大规模套利。 (二). 利用几种ETF基金拟合指数 与普通的指数基金相比，ETF基金具有以下优点：首先，ETF基金相对于LOF基金，具有交易成本低、交易方便，交易效率高等特点。其次，ETF基金采用完全被动的指数化投资策略，管理费较低，操作透明度较高，可以让投资者以较低的成本投资于一篮子标的指数成份股。 由于沪深300指数的标的股票来自沪深两市，这为跨市场ETF基金的推出制造了一定的难度，目前国内尚无基金公司推出沪深300ETF基金，如果国内先锋300ETF基金能早日推出，将给期现套利带来极大的便利。
沪深300指数是首个覆盖沪深两市的指数，有望成为首个股指期货的标的指数。和上证指数等其他指数的编制方法不同，沪深300指数在编制方法上有以下几个特点： 1.其选样标准非常关注选取市场规模大、流通性好的股票。其选取方法是先对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按日均总市值由高到低进行排名，选取排名在前300名的股票作为样本股。 这种选取方法导致了沪深300指数样本股具有较高的总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率。其总市值覆盖率、流通市值覆盖率和流通量覆盖率分别达到约70%、60%和56%。 2.其将自由流通量作为权数，即将真正在目前在市场上可实现流通的股本作为权数，而在权重的确定方面，按流通比率，按九级靠档，进行调整。但当成分股派息时，指数不予调整，而是任其自由回落。 沪深300指数按流通比率九级靠档规则 3.对成分股调整每半年调整一次，每次比例不超过10%，但对总市值排名在沪深市场前10位的新发行股票，可启动快速进入机制，即在上市后第10个交易日进入，同时剔除最近一年日均总市值排名最末的股票。 沪深300指数在编制方法上的特点较典型地反映在中国银行的上市上，中国银行2006年7月5日上市，立即计入上证指数，导致当日上证指数虚升，中国银行按总股本计入上证指数，其权重排名第一，中国银行的走势因此对上证指数的走势举足轻重。但中国银行却是以自由流通量根据九级靠档，进行调整后计算其权重的，因此，其在沪深300指数中的权重排名目前仅排到13，而且，它是在上市的第11日才计入沪深300指数的，故其对沪深300指数的影响并不显著。 由于沪深300指数在编制方法上剔除了*ST、ST股票，剔除了最近一年有重大违规事件和财务报告有重大问题的股票，因此，其样本公司的业绩和质量要普遍高于市场的平均水平，也得到基金等机构投资者的较高关注，在今年上半年的行情中也表现得相对出色。
沪深300行业指数编制方案 沪深300行业指数系列将300只样本股按行业分类标准分为10个行业，以各行业全部股票作为样本编制指数，形成10只沪深300行业指数，反映沪深300 指数成份中不同行业公司股票的整体表现，为投资者提供分析工具。 一、指数名称和代码 指数名称指数简称英文名称指数代码沪深300能源指数300能源CSI 300 Energy Index 000908/399908 沪深300原材料指数300材料CSI 300 Materials Index 000909/399909 沪深300工业指数300工业CSI 300 Industrials Index 000910/399910 沪深300可选消费指数300可选CSI 300 Consumer Discretionary Index 000911/399911 沪深300主要消费指数300消费CSI 300 Consumer Staples Index 000912/399912 沪深300医药卫生指数300医药CSI 300 Health Care Index 000913/399913 沪深300金融地产指数300金融CSI 300 Financials Index 000914/399914 沪深300信息技术指数300信息CSI 300 Information Technology Index 000915/399915 沪深300电信业务指数300电信CSI 300 Telecommunication Services Index 000916/399916 沪深300公用事业指数300公用CSI 300 Utilities Index 000917/399917 二、指数基日和基点 沪深300行业指数系列以2004年12月31日为基日，以1000点为基点。 三、样本选取方法 1、样本空间
2012-8-312204.87 2012-8-302211.37
2012-8-292214.81 2012-8-282238.41 2012-8-272228.20 2012-8-242275.68 2012-8-232302.20 2012-8-222295.59 2012-8-212313.70 2012-8-202301.79 2012-8-172313.48 2012-8-162319.67 2012-8-152331.61 2012-8-142357.02 2012-8-132351.93 2012-8-102399.89 2012-8-92411.65 2012-8-82389.37 2012-8-72388.32 2012-8-62385.30 2012-8-32353.74 2012-8-22334.88 2012-8-12358.65 2012-7-312332.92 2012-7-302335.79 2012-7-272349.11 2012-7-262347.49 2012-7-252360.08 2012-7-242375.99 2012-7-232365.43 2012-7-202398.16 2012-7-192424.62 2012-7-182414.87 2012-7-172414.20 2012-7-162399.73 2012-7-132450.63 2012-7-122449.18 2012-7-112425.57 2012-7-102406.71 2012-7-92416.04 2012-7-62472.61 2012-7-52430.37 2012-7-42464.92 2012-7-32468.72 2012-7-22465.24 2012-6-292461.64 2012-6-282426.91 2012-6-272447.20 2012-6-262454.72 2012-6-252456.88 2012-6-212512.19 2012-6-202552.61 2012-6-192558.62 2012-6-182581.21 2012-6-152568.05 2012-6-142560.42 2012-6-132580.64 2012-6-122540.18 2012-6-112558.26 2012-6-82524.33 2012-6-72542.18 2012-6-62557.40 2012-6-52558.84 2012-6-42559.03 2012-6-12633.00 2012-5-312632.04 2012-5-302642.26 2012-5-292650.85 2012-5-282614.69 2012-5-252573.10 2012-5-242595.26 2012-5-232616.87 2012-5-222627.52 2012-5-212587.23 2012-5-182573.98 2012-5-172613.94 2012-5-162574.65 2012-5-152617.37 2012-5-142615.53 2012-5-112636.92 2012-5-102657.21 2012-5-92657.51 2012-5-82709.12 2012-5-72717.78 2012-5-42715.88 2012-5-32691.52 2012-5-22683.49 2012-4-272626.16 2012-4-262631.49 2012-4-252625.99 2012-4-242604.87 2012-4-232606.04 2012-4-202626.84 2012-4-192596.06 2012-4-182599.91 2012-4-172541.88 2012-4-162574.04 2012-4-132580.45 2012-4-122570.44 2012-4-112520.04 2012-4-102519.79 2012-4-92495.15 2012-4-62519.83 2012-4-52512.83 2012-3-302454.90 2012-3-292443.12 2012-3-282474.90 2012-3-272547.14 2012-3-262555.44 2012-3-232552.94 2012-3-222583.75 2012-3-212587.79 2012-3-202584.45 2012-3-192630.01 2012-3-162623.52 2012-3-152585.55 2012-3-142605.11 2012-3-132681.07 2012-3-122654.40 2012-3-92664.30 2012-3-82635.79 2012-3-
目前市面上沪深300指数基金比较多，我们看看大V推荐的、一些第三方基金平台推荐的，还有晨星五星的有哪些沪深300指数基金。 1、指数基金意见领袖ETF拯救世界在且慢“长赢指数投资”计划里买入了以下两个沪深300指数基金： 富国量化沪深300(100038) 华夏沪深300ETF联接A(000051) 2、指数基金意见领袖银行螺丝钉推荐的沪深300指数基金是(其最关注费率低)： 易方达沪深300ETF联接A(110020) 3、且慢App推荐的沪深300指数基金是： 景顺长城沪深300增强(000311) 4、蛋卷App推荐的沪深300指数基金是： 富国量化沪深300(100038) 5、《晨星三年5星，五年5星梳理之股票型基金》一文里也提到了目前唯一的一个晨星三年和五年都是5星的沪深300指数基金： 兴全沪深300指数增强(LOF)A(163407) 这都是我最愿意抄作业的大咖和平台推荐的。我们来比较一下这五个基金，三个量化增强型、两个联接基金。 目前市场上的沪深300指数基金非常多，一共有100多个，其中C份额就有40多个。 1、基金规模 因为同一个指数基金的A份额和C份额的资金是统一运作的，所以我统计的基金规模是A+C的。从基金规模上看，规模最大的是嘉实沪深300ETF联接 C(160724)，目前超过170亿。最小的是海富通沪深300指数增强C(004512)，A+C一共只有0.09亿。10亿以上的有11支，5亿到10亿的有4支。2-5亿的有12支，正常情况下，2-5亿这个规模的最有可能产生超额收益。 2、成立时间
这些C份额中成立时间最早的是华安沪深300增强C(000313)，2013/9/27就已成立。成立最晚的是华安沪深300ETF联接C(008777)，今年8月份才成立，2019年以后成立的多达23支。 3、各项费用 一般来说，指数基金的费用对长期收益影响较大。在这些指数基金C份额中，各项总费用最低的是永赢沪深300C(007539) ，管理费+托管费+销售服务费，一共一年只有0.3%。各项费用之和低于0.5%的还有华安沪深300ETF联接 C(008777)，易方达沪深300ETF联接C(007339)，国联安沪深300ETF联接 C(008391)。各项费用最高的是招商沪深300指数增强C(004191)，管理费+托管费+销售服务费，每年高达1.75%。年费用大于1.0%的基本上都是指数增强基金，目前看绝大部分的增强效果都还不错。 4、最少持有天数 我们一般选择场外C份额，最需要的是方便短期进出，如果长期持有，一般都会选择A份额。所有C份额都没有申购费，所以最少持有多少天没有赎回费是非常重要的。沪深300指数基金C份额持有7天免赎回费的一共有17支，剩下的大部分是需要持有30天才免赎回费，还有一个特殊的华夏沪深300指数增强C(001016)，需要持有满1年才免赎回费，感觉除了名字是写的C份额，其实更像A份额。 需要特别注意的是，这个持有的天数都是指自然日，不是交易日，一个最简单的方法，比如本周星期一下午3点之前申购的，在下周星期一下午3点之前就可以赎回。赎回的时候可能会提示未满7天，但是赎回申请是盘后才以当日收盘净值确认，所以盘后是刚好满7天的。上次有网友说周五下午3点之前申购，下周五卖出没满7天，理由是周五申购的周一才确认份额，这个我已实盘测试过了，没有这个问题。 5、收益 按收益比较如下： 近1月收益表现最好前3名依次是富荣沪深300指数增强C(004789)，海富通沪深300指数增强C(004512)，银河沪深300指数增强C(007276)。 近3月收益表现最好前3名依次是富荣沪深300指数增强C(004789)，新华沪深300指数增强C(008184)，华宝沪深300指数增强C(007404)。 近6月收益表现最好前3名依次是富荣沪深300指数增强C(004789)，新华沪深300指数增强C(008184)，西部利得沪深300指数增强C(673101)。
沪深300指数基本面分析 沪深300作为即将推出的股指期货的交易标的，越来越受到市场的关注，与此同时，其良好的市场表现也使得以其为投资标的的指数基金业绩表现较为突出，那么作为一种强调交易性和投资性的指数，其成分股基本面上的特征是否满足投资性的要求呢？在这里，我们主要基于财务指标从盈利能力、成长能力、分红派息以及估值等角度对沪深300指数推出以来其基本面特征变化进行一个简单的分析。 一、沪深300成分股的盈利能力突出 盈利能力直接反映了指数的篮筹特征和长期回报能力，图1反映了前后四批沪深300成分股的税后利润及其市场占比以及主营收入市场占比的情况： 图1：沪深300成分股盈利能力分析（一） 数据来源：中证指数 图1显示，沪深300成分股主营收入市场占比基本稳定在70％左右，而其净利润市场占比更是维持在85％以上，且还呈现一定上升趋势。而从沪深300指数成分股的净利润分布来看，2006年底沪深300成分股占整个市场净利润的比重为92.2％。进一步，我们对其净利润占市场比进行了分析，如下图所示：
图2：2006年沪深300 成分股净利润市场贡献度 数据来源：中证指数 由上图我们可以看出，沪深300指数成分股的净利润权重集中度较高，其总共300只成分股净利润合计占市场的比重为92.2％，但其中前5位就贡献了全市场43.56％的净利润，也占整个沪深300成分股净利润的一半，前40位成分股净利润的市场贡献度更是高达70％。 图3的单位指标统计同样显示了沪深300的篮筹长期回报特征，根据统计，沪深300指数成分股的加权EPS和ROE基本都在全市场水平的1.2倍以上。图3：沪深300成分股盈利能力分析（二） 数据来源：中证指数 以上的分析表明，沪深300成分股将市场上盈利能力最强的公司基本已经全部囊括，总体而言，其成分股的资产质量极佳，盈利能力较强，堪称整个市场
日期股票代码股票简称权重（％）所属行业指数2008-12-31 600036 招商银行 4.19 300金融 2008-12-31 600030 中信证券 3.43 300金融 2008-12-31 601318 中国平安 3.08 300金融 2008-12-31 000002 万科Ａ 2.57 300金融 2008-12-31 600016 生银行 2.50 300金融 2008-12-31 601088 中国神华 2.38 300能源 2008-12-31 600900 长江电力 2.21 300公用 2008-12-31 600000 浦发银行 2.15 300金融 2008-12-31 601166 兴业银行 2.10 300金融 2008-12-31 601398 工商银行 1.76 300金融 2008-12-31 600050 中国联通 1.73 300电信 2008-12-31 600519 贵州茅台 1.68 300消费 2008-12-31 601857 中国石油 1.66 300能源 2008-12-31 601939 建设银行 1.41 300金融 2008-12-31 601006 大秦铁路 1.27 300工业 2008-12-31 600028 中国石化 1.20 300能源 2008-12-31 000792 盐湖钾肥 1.19 300材料 2008-12-31 601390 中国中铁 1.14 300工业 2008-12-31 601628 中国人寿 1.14 300金融 2008-12-31 002024 苏宁电器 1.10 300可选 2008-12-31 000629 攀钢钢钒 1.05 300材料 2008-12-31 600019 宝钢股份 1.01 300材料 2008-12-31 000001 深发展Ａ0.96 300金融 2008-12-31 000858 五粮液0.85 300消费 2008-12-31 600089 特变电工0.81 300工业 2008-12-31 601988 中国银行0.79 300金融 2008-12-31 600011 华能国际0.75 300公用 2008-12-31 000063 中兴通讯0.73 300电信 2008-12-31 601601 中国太保0.70 300金融 2008-12-31 000651 格力电器0.69 300可选 2008-12-31 600005 武钢股份0.63 300材料 2008-12-31 000402 金融街0.62 300金融 2008-12-31 600015 华夏银行0.61 300金融 2008-12-31 600795 国电电力0.61 300公用 2008-12-31 600583 海油工程0.59 300能源 2008-12-31 000983 西山煤电0.58 300能源 2008-12-31 600018 上港集团0.58 300工业 2008-12-31 600048 保利地产0.58 300金融 2008-12-31 000568 泸州老窖0.52 300消费 2008-12-31 000898 鞍钢股份0.52 300材料 2008-12-31 601898 中煤能源0.49 300能源 2008-12-31 600739 辽宁成大0.48 300工业 2008-12-31 601600 中国铝业0.48 300材料
关于沪深300指数的波动趋势研究数学建模96988334
关于沪深300指数的波动趋势研究 摘要 本文从沪深300指数2011.8.1-2013.8.2每日每时刻的指数数据出发，针对每日指数波动方式、未来趋势预测、交易模型、模型评价，分别利用聚类分析、灰色系统理论模型、动量交易模型做出建模分析。 首先，本文用EXCEL对原始数据进行整理，整理出每日指数随时刻波动的矩阵数据；再用matlab的cluster函数对其进行聚类分析。得出结果表明两年每日的波动方式大致可分为平缓、微小波动、剧烈波动三种指数波动方式，并且将其用于指导第二题指数未来趋势分析 其次，为了减少随机事件对沪深300指数的影响，本文建立了GM（1,1）灰色预测模型，运用线性最小二乘法对其进行拟合，对2012全年月份均值进行拟合，对2013一月到八月份的月均值进行预测，同时还用2012年度月均值以及2013前八个月的月均值进行误差检验。结果表明，此模型的精度较高，适合做中长期预测。 然后，从行为金融学的视觉出发，结合动量效应，建立期货交易数学模型。并对所建立的数学模型进行验证，发现运用此模型在两年交易中获得了较高的收益率，实际价值高。 最后，从平均收益率，平均亏损率、综合风险指数三个指标建立综合评价指标体系，并对问题三所建的模型进行评价，指出问题三所建模型的长处及缺陷，并就改进提出意见。 关键词：聚类分析灰色预测模型动量交易模型行为金融学 一、问题重述 1.1问题背景 随着我国金融市场的进一步开发,股指期货（亦称期指）这一金融衍生工具也于2010年4月进入了交易市场.期指是一种以股价指数为标的物的标准化期货合约,具有价格发现、风险管理、杠杆投资等多种功能,是一种高风险、高利润率的金融创新工具. 在期指投资中,由于存在保证金制度和逐日结算制度,因而风险控制是尤为重要的.如果能有效预测其标的指数的变动,便可根据其涨跌趋势建仓,有效 规避风险的同时获取尽可能多的利润. 1.2问题提出 请根据数据分析以下问题：
沪深300指数综合分析 A Comprehensive Analysis of the Shanghai-Shenzhen 300 Index 钦万勇郭涛 内容概述： 随着股指期货准备工作紧张、有序地进行，市场对于沪深300指数的认识参与性也越来越积极，沪深300指数的重要性也为更多的投资者所认可。通过本文的分析，旨在探寻一年以来沪深300指数的整体运行情况、特点和规律，使更多的投资者更加充分了解沪深300指数，为沪深300股指期货的推出做好准备。本文选取2006年11月27日至2007年11月26日期间的市场数据作为沪深300指数综合分析的数据基础。 Abstract: As the preparations for the launch of stock index futures proceed, the market is showing an increasing interest in knowing more about the Shanghai-Shenzhen 300 Index, and an increasing number of investors have come to recognize the importance of the Index. The purpose of this article is to uncover, through analysis, the performance, the characteristics, and the patterns of the Shanghai-Shenzhen 300 Index so that investors can have a better understanding of the Index and be prepared for the launch of the Shanghai-Shenzhen 300 Index Futures. Our analysis of the Shanghai-Shenzhen 300 Index uses the market data for the period from November 27, 2006 to November 26, 2007. 一、沪深300指数运行概况 1、沪深300指数基本走势 沪深300指数自面市以来，经过一段时间的运行，市场反应良好。该指数精选了300只沪深两市流通市值大、流动性好的蓝筹股作为样本股，具有代表性，能够有效反应出沪深两市A股市场行情走势的整体状况和整体波动特征。 一年来沪深300指数上涨3163.5点，涨幅达193.3%，振幅为261.94%，最高价5891.72点，最低价1604.82点，共243个交易日，其中156个交易日指数上涨，87个交易日指数下跌，上涨天数为下跌天数的1.8倍。总成交量为169222608亿股，总成交额为231727.45亿元。总市值为283732.88亿元，流通市值51695.89亿元。指数总价值59035.94亿。按时点时段分析，期间年收益率135.18%。图1是沪深300指数日走势及成交额图。
刘忠 统计学博士,中证指数有限公司副总经理，曾任上海证券交易所信息中心总监助理。8年金融、证券从业经验。 演讲题目：沪深300指数编制方法与运行分析 各位领导，各位来宾，大家下午好! 我想大家已经从不同的渠道获悉已经成立的中国金融期货交易所正在准备推出沪深300指数期货，非常感谢中金所选择沪深300指数。我想大家也非常关心这个沪深300指数，也希望能进一步的了解这个指数。我在这里给大家介绍一下沪深300指数方法以及其他的一些情况，包括沪深300指数的编制背景、编制方法维护与管理，以及对一些运行这一年多来的分析，最后向大家介绍一下沪深300指数的发布渠道。 沪深300指数的开发历程与意义 沪深300指数是在证监会的关心和指导下，由上证所与深交所共同研究开发，并在2005年4月8日联合发布的第一支跨市场指数，有时候我们也称之为统一指数。与我国市场现有的其他指数不同，沪深300指数具有更加丰富的背景和意义。 1、沪深300指数的开发历程 从开始酝酿至今，沪深300指数大致经历了四个阶段。 （1）第一个阶段要从1999年或者更早的时候算起，那时候市场开始讨论股指期货，选择统一指数作为股指期货交易标的成为研究和讨论的焦点之一。证监会顾问办、沪深交易所、证券公司、高等院校等都对统一指数以及股指交易标的进行了大量的研究，当时形成的一个普遍共识是作为股指标的指数的成分股数量应该在300只左右，各个方面的研究都得出这样一个结论，这个结论的重要基础就是要覆盖当时市场50%的市值，现在就不止了。 沪深证券交易所具有技术、资源、经验和研究等方面的显著优势，对统一指数投入了很大力量。比如，上海证券交易所对境外大部分股指期货标的指数进行了综合分析和比较研究，并组建了国际专家组进行统一指数的咨询评估。 （2）2003年-2005年，沪深交易所联合工作和模拟运行 2003年，沪深交易所从市场发展的全局考虑，决定共同推出统一指数。沪深交易所组建了联合工作组，在已有经验和成果的基础上，强强联合，在充分比较和论证，并多方咨询评估于后，共同设计了既借鉴国际先进经验又结合国内实际情况的统一指数。 2003年末，沪深统一指数联合工作组完成了沪深300指数编制方法、日常维护规则、计算发布方案等主要技术环节准备，2004年初指数开始模拟测试和试运行。 （3）2005年，指数的正式发布 2004年沪深300指数经过一年的模拟测试和试运行，从技术系统、管理维护、行情数据等各方面都表现平稳，各项指标反映良好，基本具备了发布条件。 2005年4月8日沪深300指数通过上海、深圳证券交易所行情系统正式对外发布。
沪深300指数的计算方法 指数成份股的选样空间，上市交易时间超过一个季度；非ST、*ST股票，非暂停上市股票；公司经营状况良好，最近一年无重大违法违规事件、财务报告无重大问题；股票价格无明显的异常波动或市场操纵；剔除其他经专家认定不能进入指数的股票。选样标准为选取规模大、流动性好的股票作为样本股。 选样方法为先计算样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均总市值、日均流通市值、日均流通股份数、日均成交金额和日均成交股份数五个指标，再将上述指标的比重按2：2：2：2：1进行加权平均，然后将计算结果从高到低排序，选取排名在前300位的股票。指数以调整股本为权重。例如，某股票流通股比例（流通股本/总股本）为7%，低于20%，则采用流通股本为权数；某股票流通比例为35%，落在区间（30，40）内，对应的加权比例为40%，则将总股本的40%作为权数。 指数成份股原则上每半年调整一次，一般为1月初和7月初实施调整，调整方案提前两周公布。近一次财务报告亏损的股票原则上不进入新选样本，除非这只股票影响指数的代表性。沪深300指数以2004年12月31日为基日，以该日300只成份股的调整市值为基期，基期指数定为1000点，自2005年4月8日起正式发布。 计算公式为：报告期指数=报告期成份股的调整市值/基日成份股的调整市值×1000 其中，调整市值=∑（市价×调整股本数），基日成份股的调整市值亦称为除数，调整股本数采用分级靠档的方法对成份股股本进行调整。沪深300的分级靠档方法如下表所示： 自由流通比例 沪深300指数另外，沪深300指数的选样方法是对样本空间股票在最近一年（新股为上市以来）的日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票，然后对剩余股票按照日均
沪深300动态指数和稳定指数编制方案 沪深300动态和稳定指数分别以各自母指数为样本空间，根据波动率因子和质量因子计算敏感性评分，选取对宏观环境和经济周期变动具有较高风险敞口的股票构成动态指数，选取具有较低风险敞口的股票构成稳定指数。沪深300动态指数和稳定指数能为投资者提供更具多元化风险收益特征的投资标的。 一、 指数名称和代码 指数名称 指数简称 英文名称 英文简称 指数代码 沪深300动态指数 300动态 CSI 300 Dynamic Index 300 Dynamic 000843 沪深300稳定指数 300稳定 CSI 300 Stability Index 300 Stability 000844 二、 指数基日和基点 沪深300动态和稳定指数以2004年12月31日为基日，以1000点为基点。 三、 样本选取方法 1、样本空间 沪深300指数样本股。 2、选样方法 （1）对样本空间的股票，计算其敏感性得分。其中根据52周波动率和36月波动率计算波动率因子，根据债务权益比、总资产/净利润、盈利可变性和现金流可变性计算质量因子，然后根据波动率因子和质量因子确定股票对应的敏感性得分。各指标采用极值调整后的Z 值进行计算，计算公式为： -x Z 股票经过极值调整后的变量数值样本空间内该标量的均值该变量的标准差 （2）将股票按照敏感性得分由高到低进行排名，沪深300动态和稳定指数
分别选择排名前150名与后150名的股票作为指数样本。 四、 指数计算 沪深300动态指数和稳定指数的计算公式为： 1000 报告期样本股的调整市值报告期指数除数 其中，调整市值＝ ∑(股价×调整股本数)。调整股本数的计算方法、除数修正方法参见计算与维护细则。 五、 指数样本和权重调整 1、定期调整 沪深300动态指数和稳定指数的样本股每半年调整一次，样本股调整实施时间分别是每年6月和12月的第二个星期五的下一交易日。每次调整的样本比例一般不超过30%。 2、临时调整 特殊情况下将对沪深300动态指数和稳定指数进行临时调整。当样本股暂停上市或退市时，将其从指数样本中剔除。样本股公司发生收购、合并、分拆、停牌等情形的处理，参照计算与维护细则处理。
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/0918880779.html, 沪深300指数收益率波动实证研究 作者：王潇 来源：《时代经贸》2012年第12期 【摘要】波动性是股票市场的重要特征，本文从股票的波动性出发，选取沪深300综合 指数为研究对象，采用GARCH模型族对2005到2012年沪深300指数日收益率的波动情况进行了实证分析。实证分析结果表明，沪深300指数具有明显的ARCH效应，股指收益率具有 显著的“尖峰厚尾”特点，并存在波动的集群效应，表现出明显的波动持续性。 【关键词】沪深300指数；收益率；波动性；GARCH模型 一、引言 股票市场的波动性是近来金融研究的热点，对金融市场收益和波动的研究主要是源于对资产定价和风险管理的需要。大量的研究表明金融数据具有尖峰厚尾、波动丛集性或波动集中、杠杆效应的特性，而经典的线性结构以及时间序列模型确不能够很好地解释金融数据的上述特征，也就不能够把握数据的有关特征。为了刻画金融数据的特征，现在被广泛应用的一种特殊非线性模型是称之为“ARCH”的模型，即自回归条件异方差模型。 ARCH模型首先由Engle（1982）提出，Bollerslev（1986）在Engle的基础上对异方差的表现形式进行了直接的线性扩展，形成了应用更为广泛的GARCH模型。在随后的几十年中，经济学家们又对上述模型进行了扩展和完善，形成了GARCH—M、TARCH、EGARCH等模型。进而形成了一个GARCH模型族。本文即运用GARCH模型族作为工具，对沪深300指数的收益率波动性进行了实证分析。 我国近年来股票市场的波动性进行了大量的实证研究，边一斐运用GARCH模型对我国沪市指数进行了实证研究，确定了指数EGARCH模型为上证综指长期波动的最优预测模型。谷岭基于GARCH模型族的上海股市波动性分析证明上证综指期望收益与期望风险之间存在正相关关系。此外，还有很多学者对沪市深市的指数波动性进行了分析，研究了股票周内效应等等方面。但是国内众多的研究都未将沪深股市结合起来，因此，本文选取能够较好代表沪深两市的沪深300指数进行研究，使用GARCH模型分析对我国的整个股票市场的收益率波动性。 二、模型设计 （一）GARCH模型 广义的ARCH模型，即GARCH模型由Bollerslev（1986）和Taylor（1986）各自独立地发展起来的。GARCH模型允许条件方差依赖于自身的前期值，因此在最简单的情况下，即GARCH（1，1）模型如下：
沪深300指数编制方案 2016.12
目录 1、引言 (3) 2、样本空间 (3) 3、选样方法 (3) 4、指数计算 (4) 5、指数修正 (8) 6、样本股的定期审核 (10) 7、样本股的临时调整 (12) 8、样本股备选名单 (15) 9、样本股股本维护 (15) 10、指数管理 (16) 11、指数规则的修订和补充 (18) 12、信息披露 (18) 13、指数发布 (19) 附录A：自由流通量 (21) 附录B：名词解释 (23) 附录C：指数计算说明 (25) 联系我们 (35) 免责声明 (36)
一、引言 沪深300指数是由沪深A股中规模大、流动性好的最具代表性的300只股票组成，于2005年4月8日正式发布，以综合反映沪深A 股市场整体表现。 二、样本空间 沪深300指数样本空间由同时满足以下条件的沪深A股组成： ?非创业板股票：上市时间超过一个季度，除非该股票自上市以来日均A股总市值在全部沪深A股（非创业板股票） 中排在前30位； 创业板股票：上市时间超过三年。 ?非ST、*ST股票，非暂停上市股票。 三、选样方法 沪深300指数样本是按照以下方法选择经营状况良好、无违法违规事件、财务报告无重大问题、股票价格无明显异常波动或市场操纵的公司： ?计算样本空间内股票最近一年（新股为上市第四个交易日
以来）的A 股日均成交金额与A 股日均总市值； ? 对样本空间股票在最近一年的A 股日均成交金额由高到低排名，剔除排名后50%的股票; ? 对剩余股票按照最近一年A 股日均总市值由高到低排名，选取前300名股票作为指数样本。 四、 指数计算 沪深300指数以“点”为单位，精确到小数点后3位。 4.1 基日与基期 沪深300指数以2004年12月31日为基日，基点为1000点。 4.2 指数计算公式 沪深300指数采用派许加权综合价格指数公式进行计算，计算公式如下： 1000= ?报告期成份股的调整市值 报告期指数除数 其中，调整市值 = ∑(股价×调整股本数)。 指数计算中的调整股本数系根据分级靠档的方法对样本股股本进行调整而获得。要计算调整股本数，需要确定自由流通量和分级靠档两个因素。详细内容见第4.4条“自由流通量”和第4.5条“分级靠档”。
日期股票代码名称收盘价最高价最低价开盘价涨跌额涨跌幅2016/6/3'000300沪深3003189.32553201.74923162.0883172.94622.22580.7018 2016/6/2'000300沪深3003167.09973168.8243151.06543158.0259 6.55270.2073 2016/6/1'000300沪深3003160.5473181.79263159.81753172.9619-9.0128-0.2844 2016/5/31'000300沪深3003169.55983170.9263068.59643068.5964102.8503 3.3538 2016/5/30'000300沪深3003066.70953075.26133037.66473056.3138 4.21020.1375 2016/5/27'000300沪深3003062.49933073.75623052.17933059.732-1.7118-0.0559 2016/5/26'000300沪深3003064.21113072.5243027.4443056.6004 4.98520.163 2016/5/25'000300沪深3003059.22593089.10223054.86973079.7486-4.3297-0.1413 2016/5/24'000300沪深3003063.55563083.25713052.59053083.2441-23.6669-0.7666 2016/5/23'000300沪深3003087.22253098.47823076.50393078.5159.00420.2925 2016/5/20'000300沪深3003078.21833078.53163041.51693047.777815.71810.5132 2016/5/19'000300沪深3003062.50023086.9773058.1453060.3426-5.5356-0.1804 2016/5/18'000300沪深3003068.03583072.61223039.46183071.5292-17.9891-0.5829 2016/5/17'000300沪深3003086.02493105.20133073.4593095.5229-9.2836-0.2999 2016/5/16'000300沪深3003095.30853095.55543053.66193064.526120.37340.6626 2016/5/13'000300沪深3003074.93513103.09553064.6913081.6797-15.2021-0.492 2016/5/12'000300沪深3003090.13723095.34893035.02283059.38317.32860.2377 2016/5/11'000300沪深3003082.80863102.87683063.08833080.636113.69620.4463 2016/5/10'000300沪深3003069.11243084.72453055.18313055.2119 3.4970.1141 2016/5/9'000300沪深3003065.61543115.43013055.00573115.4301-64.739-2.0681 2016/5/6'000300沪深3003130.35443216.8933130.14693213.1358-83.5655-2.6001 2016/5/5'000300沪深3003213.91993217.2823196.56613204.1686 4.45850.1389 2016/5/4'000300沪深3003209.46143222.88163198.29193203.4653-4.0783-0.1269 2016/5/3'000300沪深3003213.53973218.4853151.40453159.82356.7946 1.7992 2016/4/29'000300沪深3003156.74513171.28873149.39663153.5371-3.8358-0.1214 2016/4/28'000300沪深3003160.58093174.76623135.64253169.3333-5.3347-0.1685 2016/4/27'000300沪深3003165.91563188.82643162.69143181.9305-13.2449-0.4166 2016/4/26'000300沪深