2022年均衡指标?

  • 真阳性(TP):诊断为有,实际上也有高血压。
  • 伪阳性(FP):诊断为有,实际却没有高血压。
  • 真阴性(TN):诊断为没有,实际上也没有高血压。
  • 伪阴性(FN):诊断为没有,实际却有高血压。

准确率非常好理解,预测对的样本占总样本的比例,正的预测为正的,负的预测为负的

到这里其实很符合逻辑,但是又一个小问题,不是评价指标的问题,是模型的问题,那就是样本不均衡,例如有一个数据集,正样本只有1个,负样本有99个,直接把所有的样本预测为负就可以了,acc=99/100=99%,这很明显是不合理的。其实我们想要的是,预测的正样本尽可能都是正样本,预测的负样本尽可能都是负样本。

精确率(P)和召回率(R)

精确率:预测的正样本中有多少是预测对的

召回率:实际的正样本有多少是被预测对了

  • 召回率召回率就是找回率,实际的正样本中找回了多少个正样本,猫狗分类里面,有100只小猫咪,你找回了几只,这就是找回率(召回率)
  • 精确率就是说,你判断除100只小猫咪,里面到底有多少真的是猫咪,你说的有多准

我们知道,在做分类的时候,是有一个概率阈值的,例如0.5,预测的概率大于0.5,判断成正类,小于0.5就判断成负类,我们修改阈值的时候,预测的结果就会发生变化,

精确率和召回率是一对矛盾的指标,一般来说,精确率高的时候召回率会低,反之亦然。假如你训练了一个猫狗分类器,你想要预测的结果尽可能精确,预测的猫一定是猫,你该怎么办呢,最简单的办法就是提高分类时的阈值,例如原来区分猫狗的阈值是0.5,现在你把阈值提升到0.9,那基本上预测的猫就都是猫了。如果你想要提升召回率怎么办呢?就是说把样本中的猫尽可能的都找回来,那简单,全都预测成猫就行了。

在一些应用中,对查准率和查全率的重视程度有所不同。例如在商品推荐系统中,为了尽可能少打扰用户,更希望推荐内容确实是用户感兴趣的,此时查准率更重要;而在逃犯信息检索系统中,更希望尽可能少漏掉逃犯,此时查全率更重要。

在很多情形下,我们可根据学习器的预测结果对样例进行排序,排在前面的是学习器认为“最可能”是正例的样本,排在最后的是学习器认为“最不可能”是正例的样本。按此顺序设置不同的阈值,逐个把样本作为正例进行预测,则每次可以计算出当前的查准率、查全率。以查准率为纵轴、查全率为横轴作图,就得到了查准率-查全率曲线,简称“P-R曲线”,显示该曲线的图称为“P-R图”。

如果我们训练了多个模型,想要比较哪个模型效果更好,一开始我们可以直接看准确率,现在我们可以评估精确率和召回率,并且通过调整不同的阈值可以实现pr曲线来进行对比,如果一条曲线A完全包住了另一条曲线B,那么我们认为A模型性能好于B模型。如果发生了交叉,则难以比较,我们可以对比PR曲线下的面积。它在一定程度上表征了学习器在查准率和查全率上取得相对“双高”的比例。

PR曲线已经可以很好的解决模型评估的问题了,但是还是有问题,当样本不平衡的时候,PR曲线依然会失真。我们可以使用ROC曲线进行评估

ROC曲线起源于第二次世界大战时期雷达兵对雷达的信号判断。当时每一个雷达兵的任务就是去解析雷达的信号,但是当时的雷达技术还没有那么先进,存在很多噪声(比如一只大鸟飞过),所以每当有信号出现在雷达屏幕上,雷达兵就需要对其进行破译。有的雷达兵比较谨慎,凡是有信号过来,他都会倾向于解析成是敌军轰炸机,有的雷达兵又比较神经大条,会倾向于解析成是飞鸟。这个时候,雷达兵的上司就很头大了,他急需一套评估指标来帮助他汇总每一个雷达兵的预测信息,以及来评估这台雷达的可靠性。

真正例率是在所有正例中,你将多少预测为了正例,这是你希望最大化的,也可以看作收益;假正例率是在所有负例中,你又将多少预测为了正例,这是你希望最小化的,也可以看作代价。

从公式(2)和表中可以看出,TPR考虑的是第一行,实际都是正例,FPR考虑的是第二行,实际都是负例。因此,在正负样本数量不均衡的时候,比如负样本的数量增加到原来的10倍,那TPR不受影响,FPR的各项也是成比例的增加,并不会有太大的变化。因此,在样本不均衡的情况下,同样ROC曲线仍然能较好地评价分类器的性能,这是ROC的一个优良特性,也是为什么一般ROC曲线使用更多的原因。

而看公式(1)和表,精确率P考虑的是第一列,实际中包括正例和负例,因此,正负样本数量的变化会引起该值的变化,进而影响PR曲线对分类器的评价。

简单来说其实就是随机抽出一对样本(一个正样本,一个负样本),然后用训练得到的分类器来对这两个样本进行预测,预测得到正样本的概率大于负样本概率的概率。

在有M个正样本,N个负样本的数据集里。一共有M*N对样本(一对样本即,一个正样本与一个负样本)。统计这M*N对样本里,正样本的预测概率大于负样本的预测概率的个数。

我画了一个图来解释这个公式是什么意思,首先我们将所有样本按照预测的概率值,从大到小的数据进行排序,最大的那个样本编号为n,依次递减,假设有M个正样本。

做一个简单的变换后可知

  江苏科技大学825西方经济学考研考试大纲发布了吗?目前,江苏科技大学825西方经济学2023年考研考试大纲尚未发布,考生可以参考2022年的大纲内容,为自己的复习做好准备。为帮助大家顺利考上研究生,高顿小编整理了2022年江苏科技大学825西方经济学考研考试大纲的详细内容,快来了解一下吧!

  2022年江苏科技大学825西方经济学考研考试大纲已发布,主要包括考查目标、考查形式、考查题型及考查知识点等内容。

  一、考查目标、形式及题型

  本考试侧重于考查西方经济学基本理论,考试内容分为微观经济学与宏观经济学两部分,要求考生掌握西方经济学基础知识和基本理论,能够运用西方经济学基本原理分析经济现象、理解经济政策,解决经济问题。

  闭卷笔试,考试时间为180分钟。

  试卷总共150分,主要题型包括简答题、计算题、论述题。

  西方经济学的研究对象、西方经济学的演变。

  2、需求、供给和均衡价格

  (1)需求与供给函数、均衡价格的形成及变动;

  (2)需求的价格弹性、点弹性和弧弹性的计算、供求和弹性理论的应用。

  (1)效用、基数论需求曲线的推导、序数论需求曲线的推导;

  (2)消费者剩余、无差异曲线、商品的边际替代率、收入-消费曲线、价格-消费曲线;

  (3)边际效用递减规律、基数效用论消费者均衡条件、序数效用论消费者均衡条件、收入效应和替代效应。

  (1)短期与长期生产函数、柯布道格拉斯生产函数;

  (2)总产量、平均产量和边际产量曲线及关系;

  (3)边际报酬递减规律、等产量曲线、边际技术替代率及递减规律、规模报酬的含义及判断方法。

  (1)机会成本、等成本线、短期成本七个量及对应曲线、长期成本三个量及对应曲线;

  (2)成本最小化和产量最大化原则、短期与长期成本函数的相关计算、长期边际成本推导综合图。

  (1)市场类型分类、完全竞争市场特征;

  (2)生产者剩余、厂商短期与长期供给曲线、完全竞争市场的经济效率、完全竞争市场福利;

  (3)完全竞争条件下厂商短期与长期均衡条件与计算。

  7、不完全竞争的市场

  (1)垄断竞争厂商的两条需求曲线、寡头市场特殊性、不同市场经济效率比较;

  (2)不完全竞争条件下厂商的平均收益、边际收益及需求曲线的关系、价格歧视;

  (3)完全垄断厂商短期与长期均衡、垄断竞争厂商短期与长期均衡。

  8、生产要素价格的决定

  (1)完全竞争市场上要素使用原则;

  (2)劳动供给曲线与工资率的决定、土地供给曲线与地租的决定、资本供给曲线与利息的决定、基尼系数、洛伦茨曲线。

  9、一般均衡理论和福利经济学

  一般均衡与局部均衡、完全竞争与帕累托最优状态。

  10、博弈论初步:纳什均衡的条件。

  11、市场失灵和微观经济政策

  垄断与低效率、外部性、公共物品、科斯定理、信息不对称造成市场失灵与微观经济政策。

  12、宏观经济的基本指标及其衡量

  (1)宏观经济学研究对象;

  (2)国民收入各个总量的概念及其关系、名义量与实际量;

  (3)GDP、国民收入核算的基本方法、国民收入核算中的恒等式。

  13、国民收入的决定

  (1)收入-支出模型

  均衡产出条件、凯恩斯消费理论;

  两、三、四部门经济中国民收入的决定、投资乘数、税收乘数、政府购买乘数、转移支付乘数、平衡预算乘数。

  (3)IS-LM模型

  利率的决定、投资函数、资本边际效率、凯恩斯货币需求动机和货币需求函数;

  IS与LM曲线的概念及其移动、IS-LM模型的分析方法(产品与货币市场的一般均衡)。

  (3)AD-AS模型

  总需求函数与曲线的推导、总供给曲线类型与含义;

  AD-AS数学模型及经济效应。

  14、失业与通货膨胀

  (1)失业及其相关概念、降低失业率的对策;

  (2)失业的影响与奥肯定律、通货膨胀的类型;

  (3)通胀形成原因、经济效应和反通货膨胀的对策、短期和长期菲利普斯曲线的概念与政策含义。

  15、宏观经济政策

  (1)宏观经济政策目标、财政预算思想;

  (2)财政与货币政策工具和效果、运用IS-LM模型对财政与货币政策效果进行分析。

  16、蒙代尔-弗莱明模型

  (1)汇率及其标价方法、固定汇率制度与浮动汇率制度;

  (2)蒙代尔-弗莱明模型假设条件。

  (1)经济发展、经济增长的描述和核算、新古典经济增长模型;

  (2)内生增长理论、促进经济增长的政策。

  18、宏观经济学的微观基础:消费理论、企业固定投资、住房投资及存货投资。

  19、新古典宏观经济学和新凯恩斯主义经济学

  货币主义的基本观点、新古典宏观经济学的基本假设、新凯恩斯主义的理论背景和特征、宏观经济学的基本共识。

  本文内容整理自江苏科技大学官网及研究生招生信息网。

  以上就是【江苏科技大学825西方经济学考研考试大纲发布了吗?】的有关内容,想要了解更多考研资讯,请登录

  小编为2023考研的小伙伴们准备了丰富的学习资料,点击下方蓝色图片即可获取噢~

1、中证100指数编制规则变更:对A股表征性更强的核心宽基指数

近日,各个指数公司先后披露了各主流宽基指数的新一期样本股。其中,指数的大幅度调整引起了投资者的关注。在本次调整中,该指数的成分股调整数量多达45只。此外呢,中证指数公司便发布了公告《关于修订中证100指数编制方案的公告》,并于6月13日生效。中证指数公司将该公告归类为“规则变更”,即意味着中证100指数编制规则迎来了大修订。具体分析来看,本次变更主要有三个重点特征:行业分配上的优化/更大更国际化的可投资空间以及引入了互联互通、ESG考核。

1.1行业分配优化:更好地表征A股市场大盘股

近年来,A股市场格局发生较大变化:在政策面、经济转型和社会发展的多重推动下,以、高端制造为代表的新兴行业快速发展,A股市场也出现了多家十分优秀的新兴制造业相关上市公司。与之伴随着的则是A股传统行业占比的下降。我们以中信一级行业中的银行、非银行金融、以及房地产作为传统行业的代表性行业,以电力设备及新能源、电子、机械以及汽车作为新能源、高端制造的新兴制造业代表性行业,统计各行业市值占比的变化。不难看出,传统行业在A股市场的市值占比整体呈现缩减趋势,而新兴制造业的行业占比正在逐年上升。截至2022年6月24日,传统行业与新兴制造业的市值占比分别为25.7%与23.7%,已经十分接近。此外,银行与电力设备及新能源的市值占比变化也呈现相似的趋势,目前也已经十分接近。伴随着新兴制造业的兴起,A股市场的行业占比出现较大变化,行业分布也更加均衡。因此,指数的行业占比也必然需要进行调整,以适应市场的变化。

在此背景之下,指数编制方案在选样方法上的重要改动即是针对行业权重占比的优化。在新的选样方案中,在经中证ESG评价筛选后,指数需要选择总市值在前300名且属于沪深股通范围的证券作为待选样本,并从中优先选取各二级行业自由流通市值最大且总市值位于样本空间前100名的证券作为指数样本,再从各一级行业内按自由流通市值高低依次选入一定数量证券,以使样本数达到100只,且各一级行业自由流通市值占比与样本空间尽可能保持一致。在本次改动后,指数能够与现有的A股核心宽基指数定位形成差异化。同时,中证一级和二级行业中的核心龙头公司证券皆有纳入,进一步提升了指数样本的行业代表性和分配上的均衡性。我们根据2022年6月13日的成分股调整来看,新调入的成分股主要为电力设备及、电子、、军工等行业;而调出的成分股则主要集中在非银行金融、银行、上。在本次调整中,中证100指数的成分股中也加入了、、、、、等行业龙头。

在新版规则之下,指数的行业分布变得更加均衡,同时也与变得更加类似。从下表中证指数官网提供的行业分布也可以明显看出,新的中证100指数的行业分布变得更加均衡。

在与其他指数对比后也不难发现,新的指数在传统行业与新兴制造业上的占比更加贴合A股市场的现状与未来趋势:即新兴制造业的权重逐步加大。在与其他指数的对比之下,中证100指数也显然能更好地表征A股市场的当前情况与未来发展趋势。

1.2扩大可投资空间:全指样本空间与互联互通

除了上述提到的一大规则变更之外,指数的编制变更还体现在样本空间与快速进入规则上。不同于此前指数样本的样本空间,新的中证100指数的样本空间同样本空间一致。此外,此前中证100指数对于符合样本空间条件、且发行总市值排名在沪深市场前10位的新发行证券,可启用快速进入指数的规则;而新的中证100指数中取消了该快速进入规则,反而增加了样本因不满足互联互通资格而临时调整的规则。在这两项变更下,指数扩大了其可投资的空间。此外,本次针对互联互通的调整也不难看出,跟踪指数的ETF未来或加入纳入港股通标的,有更好的流动性,也有望获得外资的进一步增持。

近年来,沪深港通成交额持续创新高。2021年港交所沪深港通相关收入达27.24亿港元,同比增长41%,创历史新高(2020年:19.26亿港元),占公司收入及其他收益总额的13%。2021年,北向及南向交易的平均每日成交金额同样创新高。北向交易平均每日成交金额达人民币1,201亿元(其中551亿元及深股通650亿元),同比上升32%,南向交易平均每日成交金额达417亿港元,同比上升71%。本次指数中互联互通规则的加入,使得指数更加受益于内地与香港的资金流动,同时有助于提升外资投资便利度,扩大指数国际影响力。

此外,我们还统计了规则调整后,新的指数成分股与机构持仓、外资持仓的重合程度。具体来说,我们选择万得金仓200指数的成分股作为基金重仓股的代表,并按权重占比排序,选择前20、50与100只作为样本,统计其与中证100指数成分股的重合度。此外,在外资持仓中,我们按照陆股通持股市值从大到小排序,同样选择前20、50与100只股作为样本统计重合度。从下图可以明显看出,新的中证100指数成分股与机构持仓、外资持仓重合度极高。各个统计范围下,重合度均高于55%,在陆股通持仓市值最高的前20只股票中,中证100指数成分股占比为80%,重合度极高。

1.3增加ESG考核:可持续与指数结合

除此之外,近几年以来,ESG概念越来越引发投资者的重视。具体来说,ESG是可持续发展理念在企业微观层面的反映,主要从环境、社会责任、公司治理等维度对企业进行综合评价。在我国走向经济高质量发展新阶段的背景下,可持续投资正迎来新的发展机遇。ESG投资作为一种将环境、社会和治理因素纳入到投资决策中的投资策略和实践,旨在揭示财务信息之外的收益和风险信息,降低尾部风险,增强投资收益。

中证指数公司的ESG评级方法于2020年底首次发布,并于2022年3月17日进行修订。在中证ESG的评价体系中,包括了环境(E)、社会(S)和公司治理(G)三个维度,由14个主题、30余个单元和近70余个底层指标构成。在新版指数编制规则中,中证指数公司对其加入了ESG筛选。具体来说,在中证100指数新的编制规则下,选样方法中选取了经中证ESG评价筛选后的总市值在前300名且属于沪深股通范围的证券作为待选样本。这有利于进一步优化样本池,对于提高指数的长期表现、降低最大回撤、平滑波动等带来良性影响。

2、行业分布特征细化:金融属性减弱,新经济行业占比提升

此前提到过,在新的指数中,中证一级和二级行业中的核心龙头公司证券皆有纳入,进一步提升了指数样本的行业代表性和分配上的均衡性。我们以中信一级行业为分类标准统计了调整前后行业权重分布及其变化,以及调入与调出个股的所属行业。不难看出,本次调整减弱了指数的金融属性,电力设备及、电子、等新经济相关行业比重得到了提升。在我国近年经济转型升级的背景下,科技相关产业和制造业的加入显然有助于指数反映整个经济发展的面貌。

2.1宏观背景:政策推动制造强国建设

在我国长期的政策规划中,国家在“十四五”规划以及“稳增长”政策中均强调需大力推动中国高端制造业和高新产业的发展。2021年是我国以及各个省市“十四五”发展规划的开局之年,聚焦于众多行业产业发展的规划相继出台,也明确制造业各个细化产业的发展规划。在《中华人民共和国国民经济和社会发展第十四个五年规划和2035年远景目标纲要》第三篇中明确强调加快推进制造强国、质量强国建设。在此之后,以智能制造、可再生能源、医疗装备等制造业、高新技术产业有关的规划与发展计划相继出台。

从短期政策与经济环境上看,北京、上海等地疫情的逐渐减弱,结合国务院发布《国务院关于印发扎实稳住经济一揽子政策措施的通知》,推进制造业的恢复与发展已是重中之重。其中,加快推动交通基础设施投资、抓紧推动实施一批能源项目、优化企业复工达产政策等政策均在强调现阶段加快制造业恢复与发展的决心。由于此前疫情的拖累,整体经济增速放缓。时至5月,疫情拖累减弱,经济进入疫后修复期。根据国家统计局公布的数据,经济已开启边际恢复,其中生产制造的恢复相对较快。5月工业增加值增速为0.7%,前值为-2.9%。

在中、长期政策导向和疫情恢复的双重叠加下,这些新经济行业在短期上已经进入修复期,在长期上必然是后续经济发展的核心驱动。新经济相关行业也必然成为A股市场未来的投资风口。

2.2新经济行业生命力旺盛,优质板块景气度高涨

以高端制造业为主的新经济行业整体受益于政策推动和我国优质的工业基础设施建设,生命力旺盛。本节中,我们介绍锂电池、光伏的行业景气度。

锂电池板块:整体延续高景气度

指数本次调整后,电力设备及新能源行业占比最高。电力设备及新能源行业近年来也逐渐成为A股市场主力军,其中锂电池板块持续保持高景气度。以锂电池(申万)为例,2021年锂电池板块合计实现营收2382.35亿元,同比增长82.83%,行业景气度保持高涨。2021年锂电板块上市公司合计实现归母净利润219.63亿元,同比增长132.76%,盈利增速高于收入增速,我们认为这主要是得益于供需关系改善带来的价格回升,以及收入增长带来的期间费用率摊薄。

光伏:装机数据亮眼,景气度维持高位

在“十四五”规划中,相关政策密集出台,从各项政策中可以明显看出,新能源建设当前肩负着双碳目标下的清洁能源转型的重要目标。光伏产业显然受益于此。

光伏装机量是光伏产业最重要的行业景气度衡量指标之一。我们统计全国光伏装机量,从下表中看出,5月光伏装机数据表现亮眼,景气度维持高位。国内5月单月新增光伏装机6.83GW,同比增长141%,环比增长86%,1-5月累计新增光伏装机23.71GW,同比增长139%。后续随着国内大基地等集中式地面电站项目提供装机需求支撑,预计今年光伏装机景气度将继续保持高位。除此之外,2022Q1分布式装机量占比再度提升,贡献主要增长动力。年国内分布式装机占比整体性攀升,2021年分布式装机占比首次超过50%。2022Q1新增装机中分布式装机量占比再度提高,达到接近70%,主要原因为分布式受益于整县推进政策和高投资回报率快速增长。

2.3综合展望:宏观、中观层面均利好本次调整

综合来看,随着金融属性的减弱和新经济相关行业的调入,在传统消费金融行业的盈利增速或将放缓,高端制造为首的新经济相关行业增速依旧的情况下,指数此次变更后,无论是从宏观层面还是行业景气度层面上看,本次调整均顺应了政策和相关产业以及A股市场的行业变化趋势。同时叠加ESG投资理念,契合国家双碳战略,本次调整十分有利于提高指数的代表性及吸引力。

3、中证100:蓝筹中的核心成长宽基

在新版中,指数的成分股编制出现了“翻天覆地”的变化(上文已经提及)。那么具体来看,中证100指数与同样具备蓝筹特征指数,如、指数又有何特异性呢?

3.1相对 :选股范围更加广泛,包揽全A样本股

指数作为最具有大盘蓝筹特性的指数之一,其由沪市A股中规模大、流动性好的最具代表性的50只股票组成,反映上海证券市场最具影响力的一批龙头公司的股票价格表现。不难看出,上证50指数的样本空间均在沪市中。与之类似的是,在老版的指数中,其成分股是从指数成分股中,挑选出市值规模靠前的100支个股,且并没有对所属行业进行限制。样本空间的限制导致中证100与其他大盘指数的差异较小。在新版中,中证100指数的样本空间变为同样本空间,即覆盖了非ST*、ST的沪深A股。

更加广泛的选股范围必然带来更加平衡的行业分布。我们统计了和指数权重占比前10的行业,并展示其行业权重分布。从上证50指数中可以明显看出,上证50指数的行业分布集中在、银行和非银行金融,三者的权重和高达54.8%。反之,在6月13日调整后的中证100指数的前10行业则分布相对平衡,主要集中在电力设备及、食品饮料和电子,三者的权重和为35.1%,分布较为均衡。

3.2相对:行业更加均衡、行业龙头赋予更高权重

相对于指数而言,指数在样本空间的选取上加入了一、二级行业上的限制和规则,由此其更能够选出各个行业内的龙头代表公司,而相对不会因为行业间的差异导致成分股过分集中于某些市值较大的行业。我们同样统计了沪深300和中证100指数权重占比前10的行业,并展示其行业权重分布。相对于指数,沪深300指数的行业权重分布更加均衡,前5大行业权重之和为52.7%。在中证100中,前5大行业权重之和为48.4%。在龙头股的选取上,由于行业分布相对均衡,中证100指数在较小的成分股数量下选出了大多数的行业龙头,“核心资产”的概念相比沪深300更加凸显。此外,沪深300大市值公司代表或者表征A股大市值公司表现,中证100对行业龙头公司以及A股行业变化趋势表征性更强。

在龙头股的选取上,由于行业分布相对均衡、扩大了的样本范围以及针对行业的规则调整,指数选取的均是各行业的“龙一”、“龙二”,更具有龙头效应。

3.3高盈利高成长:蓝筹中的核心成长宽基

除行业分布之外,上文也提及,指数在经过本次调整后减弱了指数的金融属性,提升了新经济相关行业的占比。具体来说,本次调整后行业权重占比最高的行业为电力设备及,而与上证50指数则均为食品饮料。我们统计了三个指数2022Q1季报中代表盈利水平的销售毛利率、ROE、ROA与ROIC,以及代表成长属性的营业收入同比增长率、净利润同比增长率、扣非净利润同比增长率这些指标的成分股中位数。

盈利水平高:高资产回报率

与沪深300与上证50指数相比,中证100指数成分股的净资产收益率(ROE)、总资产收益率(ROA)以及投入资产回报率(ROIC)中位数均高于其他两个指数,这表明无论是否考虑杠杆作用,亦或者是否考虑流动负债,中证100成分股的盈利能力均明显高于沪深300与上证50指数成分股。此外,中证100指数成分股的销售毛利率也明显高于两者。这两点均充分展示了中证100指数作为A股核心资产代表,展示出的较高的盈利水平和较好的盈利质量。

成长属性极高:营收和利润同比显著高于其他宽基

除此之外,中证100指数相比于上证50、沪深300指数的成长属性极高,尤其是与上证50指数相比时。具体来说,中证100指数的成分股营收同比高达25%,几乎是上证50与沪深300指数的两倍,后者分别是12.5%与16.3%。此外,净利润同比和扣非净利润同比分别为15.7%和21.0%,同样明显高于其他两个指数。其中中证100指数成分股的扣非净利润同比增长率中位数是上证50成分股中位数的3倍以上。可以看出,中证100指数在提升了具有高成长属性的电力设备及新能源、电子与医药等行业的占比后,成长属性十分明显,一跃成为蓝筹中的成长股。这一调整在提升指数成长属性的同时,也符合我国经济转型升级趋势及市场结构特征。

4、 当前A股市场:性价比处于历史高位、成长板块空间较大

从性价比指标看,股票当前已经具备较高配置价值。我们在报告《基于非线性性价比的股债轮动组合》中比较了多种计算股债相对性价比的指标,最终发现基于宽基指数股息率与长端国债到期收益率的指标对于股债未来相对收益预测力最高。

我们定义股票和债券的相对性价比为两者各自潜在收益水平的差值,分别用DIV和Y代表万得全A指数股息率和10年国债到期收益率,定义基于股息率的股债性价比指标为:

我们计算了性价比指标DIV_Y在每个时点所处的历史分位数水平Q。并且为了更好的突出性价比指标在极端取值时的特征,我们对性价比分位数Q做非线性变换取二次幂。从下图可以看到,在历史上多次市场大涨前,比如2008年12月、2015年12月、2019年1月和2020年3月,股债性价比指标都处于历史较高的位置。而截至2022年6月21日,股债性价比分位数指标达到历史91%分位点,股票具有较高配置价值。

在股市具有较高性价比的同时,进入5月后,市场对于美联储加息预期的担忧开始下降,对衰退预期的交易升温。美国4月CPI数据从上月峰值8.5%回落至8.3%,截至5月31日,10年期美债收益率也从3.12%的高位回落至2.85%。5月美联储 FOMC会议纪要中部分官员释放偏鸽言论,联邦基金利率期货隐含的加息预期也有回落。整体来看,美债长端利率快速上行的阶段或已过去。在此背景下,超跌的A股成长板块近期明显反弹。向后看,美债收益上行对A股估值压制因素消失,成长板块上升空间打开。随着国内疫情好转,加上政策底已经到来,经济正在逐步复苏,但信用扩张和复苏的程度还需要后续数据验证。

综上,当前形势下,股票较高配置价值叠加成长板块较大上升空间,具有成长属性的A股“核心资产”将具有极高的投资价值,中证100作为调整后极具成长属性的大盘股指数,其投资价值不言而喻。

5、华宝中证100ETF(认购代码:562003,交易代码:562000):聚焦A股核心资产与行业龙头

华宝中证100ETF(认购代码:562003,交易代码:562000)通过指数化投资,实现对中证100指数的有效跟踪,谋求基金资产的长期增值。该基金于2022年6月16日发行公告,并于2022年7月1日发行,是投资者布局中证100指数、A股核心资产与行业龙头的优质产品。

5.2华宝基金ETF系列:完善的产品线布局

截至2022年Q1,华宝基金旗下非货币型基金总规模达1252.47亿元,总管理规模达3418.61亿元,在149家管理人中排名第23位。

华宝基金全面覆盖宽基指数基金、ETF、Smart Beta指数产品。据Wind数据,截至2022年6月21日,股票类ETF总规模约为550亿。从指数产品成立时间轴上看,华宝基金于2009成立中证100指数基金,由此开启其指数产品的“宽基指数时代”;之后华宝于2016年成立医疗分级基金,公司产品线走入“行业指数时代”;在2019年,华宝基金先后成立科技ETF、医疗ETF、MSCI中国A股国际通ESG等策略指数产品,由此走向“策略指数时代”。

在产品分类上,华宝基金共有7大类指数产品,分别布局了行业、策略、宽基ETF等。其中医疗ETF(512170)、券商ETF(512000)、银行ETF(512800)、科技ETF(515000)入选ETF互联互通标的。此外:科技主题策略指数全面涵盖包括电子、计算机、通信和生物科技在内的四大核心科技子行业,通过规模和成长双维综合考量挖掘龙头科技公司;双创龙头ETF精准对标国家战略新兴行业,聚集科创创业两板的50家科技龙头公司,兼顾盈利质量、成长弹性和稀缺资产;华宝基金也成立了全市场首只跟踪标普红利指数的标普红利基金(501029)。

风险提示:板块表现不达预期风险;文中提及的基金属于股票型基金,预期风险收益水平较高;历史表现不代表未来。

我要回帖

更多关于 比较均衡性看哪些指标 的文章

 

随机推荐