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第四章博时沪深300指数基金投资组合结构分析

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第四章 博时沪深300指数基金投资组合结构分析

机构投资者投资组合的构建过程一般会包括如下几个步骤：首先进行整体资产类型的配置，既进行风险资产和无风险资产的分配；其次是对资产子类的分析选择，包括从地域、行业等多种角度进行；再下面是对单个资产的分析，比如对股票、债券或基金等投资品种的价值分析；最后基于前面分析的基础上，确定进入投资组合各资产的权重。因此，本章将按照这个过程分别从资产配置、行业配置、股票配置等方面探析博时沪深300指数基金投资组合的结构特征（图4-1）。因此我们选取其2010-2012年的投资组合数据进行分析。

图4-1 博时沪深300指数基金投资组合结构

4.1博时沪深300指数基金的资产配置

4.1.1博时沪深300指数基金资产的构成

博时沪深300指数基金投资组合的资产构成主要包括以下几个部分：

1．股票。包括在中国上海证券交易所、深圳证券交易所交易的A股、B股，香港证券交易所交易的港股、H股，还有台湾证券市场交易的台股。

2.债券。包括多元收益债券 A，多元收益债券 B， 双利增强债券 A，双利增强债券 B，本基金投资具有良好流动性的金融工具，包括国内依法发行上市的国整体资产配置股票资产配置A股资产配置行业配置个股配置+投资价值家债券、金融债券、中央银行票据、企业债券、公司债券、中期票据、短期融资券、资产支持证券、可转换债券、可分离债券、银行存款和回购等固定收益证券品种以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他固定收益证券品种。

4.1.2博时沪深300指数基金整体资产配置特征

由于博时基金旗下有很多基金，在这里我们主要选取的是股票型基金中的博时沪深300指数基金。

表 4-1 博时沪深300指数基金2010---2012年整体资产配置

日期 债券投资 股票投资 份额净值 资产净值

2010年第一季度 0.00 13,278,887,861.26 0.899 13,995,892,683.64

2010年第二季度 51,894,934.00 10,576,968,598.35 0.699 11,305,053,482.79

2010年第三季度 60,658,071.88 12,755,599,834.79 0.797 13,641,855,272.01

2010年第四季度 0.00 12,526,668,462.51 0.845 13,201,113,477.21

2011年第一季度 2,465,754.80 11,889,906,719.51 0.870 12,551,779,905.11

2011年第二季度 0.00 10,551,858,451.36 0.830 11,226,174,789.94

2011年第三季度 267,061,871.58 9,336,503,663.79 0.7085 9,904,750,389.50

2011年第四季度 264,814,000.00 8,558,789,953.24 0.6460 9,137,084,881.66

2012年第一季度 197,040,000.00 8,887,809,386.29 0.6733 9,388,124,949.13

2012年第二季度 100,180,000.00 8,840,772,524.83 0.6823 9,335,939,644.04

2012年第三季度 37,370,000.00 8,052,582,541.30 0.6385 8,566,688,227.70

2012年第四季度 0.00 8,845,429,727.59 0.6993 9,355,915,051.88

博时沪深300指数2010-2012年资产配置020000000004000000000600000000080000000001000000000012000000000140000000002010年第一季度2010年第二季度2010年第三季度2010年第四季度2011年第一季度2011年第二季度2011年第三季度2011年第四季度2012年第一季度2012年第二季度2012年第三季度2012年第四季度时间债券投资股票投资

从2010年至2012年，博时沪深300指数基金投资于股票和基金两种资产，其中股票投资占所有投资资产的比例具有绝对优势，债券投资比例很小。对于股票来讲，债券的投资更为稳定可靠，所遭受的风险更小。由此看来，博时沪深300指数基金投资策略偏重投资于风险较高、收益较高的股票。

4.1.3博时沪深300指数基金债券资产配置特征

表4-2 博时沪深300指数基金2010-2012年债券市值占基金资产的净值比例

日期

债券

名称 2010年第一季度 2010年第二季度 2010年第三季度 2010年第四季度 2011年第一季度 2011年第二季度 2011年第三季度 2011年第四季度 2012年第一季度 2012年第二季度 2012年第三季度 2012年第四季度

中行转债 - 0.46 0.24 - - - - - - - - -

工行转债 - 0.19 - - - - - - - 0.44 -

铜陵转债 - - 0.02 - - - - - - - - -

川投转债 - - - - 0.02 - - - - - - -

11农发14 - - - - - - 1.01 1.10 1.07 1.07 - -

11央行票据30 - - - - - - 0.97 1.06 1.03 - - -

11央行票据18 - - - - - - 0.68 0.74 - - - - 中海转债 - - - - - - 0.02 - - - - -

深机转债 - - - - - - 0.01 - - - - -

观察表（4-2）：

1．平均值横向比较

由表可知，2010年占比重最大的债券是中行转债为0.46，2011年占比重最大的债券是11农发14为1.10、2012年占比重最大的是11农发14为1.07。

2．变化趋势观察

从2010年至2012年，博时沪深300指数基金中行转债比例有所下降，从2010年第一季度的0.46下降到2010年第二季度的0.24；工行转债从2010年第三季度的0.19上升到2012年第三季度的0.44；铜陵转债、川投转债、中海转债和深机转债投资比例没有变化；11央行票据30和11央行票据18有较大幅度上升。

分析：

1、从宏观经济层面，中国经济的主要驱动因素是外需和投资，出口和投资的波动是造成经济周期波动的主要原因，从未来几个季度看，源于房地产调控和压制通胀的政策，将导致房地产投资继续下滑，由于地产投资占总固定资产投资比重的四分之一左右，再考虑到2012年外需环境，判断2012年上半年中国经济延续收缩。源于信贷收缩和房地产调控的中国经济收缩，导致GDP从2010年1季度之后一路下滑，但通胀压力不降反升，滞涨格局延续到今年3季度，之后，通胀和经济步入双收缩阶段。从领先指标以及历史上衰退周期持续时间看，经济下滑至少持续到2012年1、2季度。

2、从市场角度，市场阶段机会可能是在市场预期极端悲观化，并充分反映经济恶化，而基本面略有改善的基础上实现，从时点上看，经济通胀双收缩至少持续到2季度，滞涨进入衰退和收缩阶段，盈利会显著下滑，周期品盈利低点会伴随着年报和1季报出现。而欧洲危机下又在2-4月份集中到期。因此，1季度末前后随着盈利大幅下调后，随着库存见底，微弱的复苏力量和政策、流动性正向累计效应，可能促成市场阶段性机会，未来相当长的时间内，伴随着经济总供求松弛的关系，潜在增速下降和经济转型、非周期是中长期选择，周期板块有阶段性机会。 悲观情形，基本面严重恶化的风险来自两方面，一是欧洲债务危机失控，这将导致海外发达经济体进入衰退，大幅拉低中国出口，抑制国内经济。在这种情形下，国内政策宽松的余地加大，甚至不排除对地产政策的适度放松，届时周期股将迎来较大的脉冲向上机会；二是国内房地产政策持续严控，导致地产调整幅度超预期，带动投资和经济下滑，对冲性财政政策以及地产政策可能出现更大幅度的松动。

4.1.4博时沪深300指数基金A股配置特征

表4-3 博时沪深300指数基金A股配置与上证指数对比

日期 A股配置

(公允价值占基金净值比例) 沪深300指数

2010年第一季度 24.49% 3132.58

2010年第二季度 23.78% 2592.02

2010年第三季度 20.92% 2880.91

2010年第四季度 20.03% 3128.26

2011年第一季度 20.85% 3223.29

2011年第二季度 20.84% 3044.09

2011年第三季度 17.44% 3223.29

2011年第四季度 21.68% 2610.59

2012年第一季度 21.71% 2454.90

2012年第二季度 22.09% 2425.73

2012年第三季度 22.86% 2251.72

2012年第四季度 24.49% 2522.95

4.2博时沪深300指数基金行业配置

4.2.1行业分类标准

在分析博时沪深300指数基金的行业配置特征时，我们有必要先对目前国际行业配置分类标准作一个说明，作为我们分析博时沪深300指数行业配置特征的依据。

2006年，为反映证券市场结构，服务投资管理需求，经上海证券交易所指数专家委员会研究决定，上证180指数的行业分类以摩根斯坦利和标准普尔公司联合发布的全球行业分类标准(GICS)为基础，参照中国证监会发布的上市公司行业分类指引进行调整，共分10大行业，并以此进行成份股选样[16]，具体如下：

表4-5 GICS行业分类标准 行业名称 行业主要类别

能源 能源设备与服务，石油与天然气

公用事业 电力，气体，水，多种公用事业

金融 银行，保险，房地产，多样化金融

电讯 电讯设备，多样化电讯服务，无线电讯服务

原材料 化学产品，建筑材料，容器与包装，金属与采矿，纸与木材品

健康护理 健康护理设备与消耗品生产，健康护理的提供和服务，生物技术，制药

主要消费 食品药品零售，饮料生产加工，食品生产加工，烟草，家庭用品，个人用品

信息技术 因特网软件及服务，信息技术咨询与服务，软件，网络设备，计算机和外围设备，电子设备和仪器，办公电子设备，半导体设备和产品

可选消费 汽车，汽车零配件，家庭耐用消费品，休闲设备及产品，纺织品和服饰，餐饮住宿和休闲，媒体，批发，零售，因特网和邮购、直销等清单销售，专业零售

工业 宇航与国防，房屋产品，建筑工程，电力设备，综合性工业，机械制造，工业品贸易与销售，商业服务，航空货运与快递，定期航班，海运，公路和铁路，运输基础设施

以上行业划分标准原则如下：

（1）如果公司某项主营业务的收入占公司总收入的50%以上，则该公司归属该项业务对应的行业；

（2）如果公司没有一项主营收入占到总收入的50%以上，但某项业务的收入和利润均在所有业务中最高，而且均占到公司总收入和总利润的30%以上，则该公司归属该业务对应的行业；

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第四章证券投资基金

第四章证券投资基金

第四章证券投资基金

证券投资基金，对于许多投资者来说，是一种既熟悉又陌生的投资工具。熟悉，是因为它在金融市场中占据着重要的地位，常常被提及；陌生，则可能是因为对其内在的运作机制、风险收益特征等方面的了解还不够深入。接下来，让我们一起揭开证券投资基金的神秘面纱。

证券投资基金，简单来说，就是通过汇集众多投资者的资金，由专业的基金管理人进行投资运作，以实现资产增值的一种集合投资方式。它具有分散风险、专业管理、规模经济等诸多优势。

先来说说分散风险。基金通常会投资于多种不同的证券，包括股票、债券、货币市场工具等。这样一来，即使某些投资表现不佳，其他投资的收益也可能弥补损失，从而降低了整体投资的风险。比如，一只股票型基金可能会持有几十甚至上百只股票，当某一只股票出现大幅下跌时，对基金整体净值的影响相对较小。

专业管理是基金的另一个重要特点。基金管理人通常由具备丰富投资经验和专业知识的团队组成。他们会对宏观经济形势、行业发展趋势、公司基本面等进行深入研究和分析，制定出合理的投资策略，并根据市场变化及时调整投资组合。对于普通投资者来说，要达到这样的专业水平和投入的精力是非常困难的。

规模经济也是基金的一大优势。由于汇集了众多投资者的资金，基金在投资时可以获得更优惠的交易费率，降低交易成本。同时，大规模的资金也使得基金能够参与一些只有大规模资金才能参与的投资机会。

那么，证券投资基金都有哪些类型呢？常见的分类方式包括按照投资对象、投资风格、运作方式等。

按照投资对象来划分，基金可以分为股票型基金、债券型基金、混合型基金、货币市场基金等。股票型基金主要投资于股票，预期收益相对较高，但风险也较大；债券型基金主要投资于债券，收益相对较为稳定，风险较低；混合型基金则是同时投资于股票和债券，根据股票和债券的比例不同，风险收益特征也有所不同；货币市场基金主要投资于短期货币工具，如国债、央行票据、商业票据等，流动性强，风险低，收益也相对较低。

基准沪深300指数-概述说明以及解释

基准沪深300指数-概述说明以及解释

基准沪深300指数-概述说明以及解释

1.引言

1.1 概述:

基准沪深300指数是中国证券市场的重要指标之一，由沪深证券交易所联合发布，旨在反映沪深两市300只大盘股的整体表现。作为A股市场中的核心指数之一，沪深300指数的涵盖范围广泛，代表性强，是投资者和市场监管机构关注的焦点之一。

随着中国资本市场的发展和深化，沪深300指数在引领市场风向、预示经济走势、指导投资决策等方面发挥着重要作用。对于投资者来说，沪深300指数是评估自己投资组合表现的重要参考指标，也是市场风险和机会的晴雨表。

本文将对基准沪深300指数的定义、历史、构成、权重、影响和意义等方面进行深入探讨，旨在帮助读者更好地理解和把握中国股市的运行规律和投资机会。

1.2 文章结构

文章结构部分的内容可以按照以下方式编写：

文章结构部分旨在说明本文将按照哪种结构进行展开内容，以使读者更好地了解整个文章的逻辑和脉络。本文共分为三部分：引言、正文和结论。

- 引言部分介绍本文的主题，概述基准沪深300指数，并明确文章结构。具体包括对基准沪深300指数的定义，历史以及本文的目的。

- 正文部分将重点介绍基准沪深300指数的定义和历史、构成和权重，以及对投资的影响和意义。这部分将详细解析沪深300指数的相关知识，并分析其在投资领域的作用和价值。

- 结论部分将总结本文的内容，强调沪深300指数对投资的启示，探讨其未来的发展趋势，并对整个主题进行概括和归纳，以使读者更好地理解文章的关键点和重要性。

通过以上结构的安排，读者可以清晰地了解本文的内容框架和逻辑，使整个文章更加有条理和可读性。

1.3 目的

本文旨在深入探讨基准沪深300指数的重要性和影响，并分析其在投资领域的作用。通过详细介绍沪深300指数的定义、历史、构成和权重，我们将探讨其在中国股市中的地位和影响力。同时，我们将分析沪深300指数在投资中的意义以及对投资策略的启示。最后，我们将展望未来沪深300指数的发展趋势，为投资者提供有益的参考和建议。通过本文的研究，我们旨在帮助读者更深入了解沪深300指数，使他们能够更好地把握中国股市的投资机会和风险，从而制定更加有效的投资策略。

沪深300指数期货可行的套利分析

沪深300指数期货可行的套利分析

沪深300指数期货可行的套利分析

刘炳宏 20061022

股指期货的投资策略大致分为三种：套期保值、套利、投机。在上一篇文章中我已经

对纯理论股指期货做了阐述，这一篇主要是进行股指期货套利模式的具体案例介绍和计算。

投机是单向风险策略，我在这里就不做详述，本文只重点介绍套期保值和套利策略。

一.股指期货套利基本定理和概念用法：

1.指数期货定价公式为：F=S×(1+r)(T-t)-D

其中：F：股指期货合约在时间t时的价值；S：指数现货在时间t时的价值；r：无风

险利率；T：期货合约到期时间(年)；t：现在的时间；D：t到T期间指数现货现金股利在到

期日T时刻的复利总和。

设F1 为股票指数期货合约实际价格 ，F1>S(1+(r-D)*t/365)时，套利者可以在现货市场

上买入指数中的成份股票，同时卖出股票指数期货合约获利; F1

可以在现货市场上卖出指数中的成份股票，同时买入股票指数期货合约获利。

我做一个案例分析：在10月份买入1月交割的沪深300指数期货合约，当时沪深300

指数为1435点，年利息率为2.52％，年股息率为2％，则该期货合约的理论价格为F(t,

T)=S(t)[1＋(r－d)×(T－t)/365]=1435(1+0.52%×3/12)=1436.8655点。 由于交易成本的存在，在实际交易中，会存在无套利区间。在无套利区间，套利交易

不但得不到利润，反而将导致亏损。

股指期货的定价利用的是无风险套利原理，也就是说股指期货的价格应当消除无风险

套利的机会，否则就会有人进行套利。对于一般的投资者来说，只要了解股指期货价格与现

货指数、无风险利率、红利率、到期前时间长短有关就可以了。股指期货的价格基本是围绕

现货指数价格上下波动，如果无风险利率高于红利率，则股指期货价格将高于现货指数价格，

而且到期时间越长，股指期货价格相对于现货指数出现升水幅度越大；相反，如果无风险利

率小于红利率，则股指期货价格低于现货指数价格，而且到期时间越长，股指期货相对与现

ETF与沪深300指数期货套利分析

ETF与沪深300指数期货套利分析

ETF与沪深300指数期货套利分析

文章作者：银河期货 研究中心 蒋东义 温昊成 孙涛

ETF与沪深300指数的回归分析

我们先从价差关系入手，对它们之间的关系做一个粗略的分析，看看它们之间是否有规律可循，以便我们较容易地捕捉到套利交易机会，进而指导我们进行套利操作。

由于直接进行ETF与沪深300指数做差所得结果数值较大。我们将上证50ETF、深证100ETF价格放大1000倍后与沪深300指数做差，即价差=沪深300指数-ETF价格×1000，结果如图1所示：

图1

从图1看，虽然价差出现明显变化，有一定的变动趋势，但并没有明显的规律可言，仅仅从图形来判断套利机会的存在不太可能，没有太大的指导意义。下面我们分析价比关系，价比=沪深300指数/（ETF×1000）。

图2

从图2可以看出深证100ETF的价比线对套利没有明显的说服力，相反上证50ETF和上证180ETF的价比基本上在某一个固定区间内波动，在一段时间内，价比不断缩小，当达到某一数值附近时，价比开始放大。我们可以决定在某一时刻卖出期货头寸，买入现货头寸；而在另一时间买入期货头寸，卖出现货头寸。这说明我们构造的股指现货与沪深300之间存在套利的可能，在ETF和沪深300之间有明显的套利机会，我们研究它们之间的套利是完全必要的。

由于期货市场相当活跃，仅凭肉眼观图或简单价差价比的运算抓住稍纵即逝的套利机会是一件比较难的事情。但通过这些简单的运算，我们可以发现ETF和沪深300之间存在明显的套利可能。这说明我们运用高级的统计分析对其进行研究分析的重要性。

综上所述，价差分析的意义不大，简单的价比分析虽然能在一定程度上反映套利存在的可能性，但不足以说明指数ETF与沪深300之间存在套利的空间，所以我们做回归分析从统计的角度来检验三支ETF与沪深300之间的关系。

现实世界中普遍存在着变量之间的相互联系、相互制约的关系。变量之间的关系一般可分为两类：即函数关系与相关关系。函数关系指变量之间存在着确定性依存关系，即当一个或一组变量每取一个值时，相应的另一个变量必然有很多不同的值与之对应。现实世界中大多数现象表现为相关关系，人们通过大量观察，将现象之间的相关关系抽象概括为函数关系，并用函数形式或模型来描述与推断现象间的具体变动关系，用一个或一组变量的变化来估计与推断另一个变量的变化。这种分析方法称为回归分析。