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2017 年中核心指数指数效应分析 摘要： 历史数据显示， 沪深 300 指数价格指数效应主要体现在公告日至实施日事件 窗口， 若不考虑个别特殊市场环境下对指数效应的扭曲， 则 调 入样本的 历史 平均 效 应 为 2.94% ， 调 出 样 本 的 历 史 平 均 效 应 为-2.62% 。 本次 指 数效 应主 要 集 中 在 实 施前 五日， 在此 区间内 ， 沪深 300 指数 调入 超额 收益为 1.59%，调 出超 额收 益为-1.66% ， 略低 于历史 水平 。 另外 ， 值 得注意 是近 期被誉为 A 股的 “漂亮 50” 的上证 50 指数 因 备受市 场关 注， 本 次调 入超额 收益 为 6.3%， 调出超 额收 益为 -3.62% ， 均远高于历史水平 。 在 成 交 量 指 数 效 应 方 面 ， 各 主 要 指 数 的 调 入 调 出 效应基本 与价格 效应的 显著性事 件 窗口 相一致 ，且调出 样本的 超额成 交量更高 。 从 指数产品的 调仓行为 来看， 调出样本由于流动性较差可能占据了更多的调仓时 间 ， 指数基金跟踪误差 显著扩大的时间跨度从实施前五日开始至实施后五日内结 束 。 综上所述， 本期指数效应的特点在于幅度小， 时间晚， 调出效应略大于调入 效应； 原因可能是： 一、 指数产品规模相对减少， 且指数产品调仓行为比较分散， 对市场影响有限； 二、 实施日市场下跌幅度较大， 可能使得部分股票的调仓时间 被推迟； 三、 调出样本的流动性更差， 卖出这些股票需要更多时间， 对个股影响 更大。 从本次 沪深 300 、 上证 180 等核心指数的 新进样本来看， 2016 年下半 年开始 集中上市的区域性银行股和券商 是本次调入样本的主力 ， 使得金融地产行业在成 分股数量上首次超过工业， 成为沪深 300 指数中成分股权重和数量均排名第一的 首要行业 。 从近三年核心指数调整来看， 在积极推进国民经济转型的宏观背景下， 以互联网为代表的信息技术行业异军突起是沪深 300 指数主要生力军， 而以煤炭 和有色金属为代表的传统行业却成为主要调出样本 ， 另外， 随着经济环 境的转变， 区域性银行股为确保自身的资本充足率 而 集 中 上 市 也 在 一 定 程 度 上 影 响 核 心 指 数的样本结构 。 另外 ， 在资本市场牛熊转换当中， 券商股 成为仅次信息技术行业 的调入样本。 总体而言， 核心指数的历次调样表层上是依据客观数据、 遵循科学 规则的结果，而背后却 是国民经济转型和资本市场衍变 的无形之手。 目录 一、指数效应微观分 析 . 4 （一） 指数 效应 历史 水平 分析 . 4 （二）2017 年年 中指 数效 应水平 . 7 （三） 调仓 规模 对指 数效 应的影 响分 析 . 10 （四） 指数 效应 背后 的 调 仓行为 分析 . 11 （五） 自由 流通 量调 整指 数效应 分析 . 13 二、指数调样反映了 国民 经济转型和资本市场 衍变 . 15 三、结论 . 18 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。 2017 年上半年 ，A 股 走势分化，白马蓝筹股 行情一路走高，创业板指数半 年来处于跌势 ， 大盘总体在较窄区间内震荡 ， 至 6 月底， 上证综指、 深证成指和 中小板指都呈现此种态势。 这种行情的分化主要是投资者回归价值投资及白马蓝 筹股估值较低等因素的驱动， 6 月 21 日， MSCI 宣布中国 A 股将正式 加入 MSCI 新兴市场指数和 MSCI ACWI 指数，此消息也 推动了 6 月底前上证 50 样本股等 蓝筹股的又一波上涨 。 上证综指今年 1-6 月共计上涨 2.86% ， 虽延续 了去年下半 年稳步上升的趋势， 但主要以区间震荡为主 ， 各月涨跌幅较小，4 月 7 日到达半 年最高点 3295.19 点， 深证成指的总体趋势与上证综指相同， 半年涨幅 3.46% ； 其他各主要指数方面，上证 50 指数上涨 11.50% ，沪深 300 指数上涨 10.78% ， 中小板指涨 7.33% ，创业板指跌 7.34% 。在成交金额方面， 与去年下半年 相比， 沪市成交金额相对持平，深市成交金额 则略有下降 。本次调样公告日为 5 月 31 日，实施日为 6 月 12 日。在定期调样实施期间 ，沪深两市总体呈现先跌后涨的 震荡上行态势 ，6 月 12 日实施日，沪深 300 单日微跌 0.05% ，收于 3574.39 点。 公告日到实施日期间沪深 300 指数累计涨幅 约 2.70% 。 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 展示了重要指数调入和 调出样本的数量以及经过剔除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 1 重 要指 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 5 4 上证 180 调出 18 15 中证 100 调出 7 7 中证 500 调出 50 44 沪深 300 调出 30 27 上证 50 调入 5 5 上证 180 调入 18 18 中证 100 调入 7 6 中证 500 调入 50 48 沪深 300 调入 30 29 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 （一）指 数效应 历 史水平分 析 表 2 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 201101 0.2923 -0.2446 1.2367 1.5852 2.8219 0.2786 -1.9459 201107 0.0792 0.0632 -0.5045 2.5655 2.0611 0.3641 1.8834 201201 -1.5581 1.0249 0.7209 4.1750 4.8960 -0.8526 -3.1554 201207 1.7300 1.1753 4.1235 3.2676 7.3911 0.1095 -0.0677 201301 -0.3567 2.1767 4.6454 0.9827 5.6281 -0.4613 0.8518 201307 3.5321 4.4021 5.8123 -2.0086 3.8036 1.8002 2.4300 201312 0.0409 -3.7397 -2.7921 2.3167 -0.4754 0.1107 -0.3878 201406 2.5765 0.6540 2.9611 -0.9412 2.0199 0.1433 -1.3780 201412 -4.4893 0.0966 -6.3350 5.6742 -0.6607 1.1522 -2.2909 201506 -2.9466 1.6716 1.1990 1.4493 2.6483 1.5969 -0.6605 201512 -2.7208 -0.6871 -1.8872 0.9148 -0.9724 0.3202 1.8566 201606 0.8994 -0.8362 2.3198 0.9079 3.2277 -2.2689 -0.7719 201612 -3.4933 -0.1655 -1.2941 1.5860 0.2919 -2.1384 -0.6811 201706 -4.7293 -0.5334 0.6998 1.2008 1.9005 -1.0480 0.7430 均值 -0.7960 0.3613 0.7790 1.6911 2.4701 -0.0638 -0.2553 注： 价格 指 数 效 应 计 算 方法 ： , , 。 其中 ， 是指 股票 i 在时间 t 的异常收益率， 为股票 i 在时间 t 的实际收益率， 为指数在时间 t 的收益率， 为 总体样本在 t 时点上的“平均异常收益率” ， 总体样本在 T 事件窗口的“累计异常收益率” 。 表 3 沪深 300 指 数调 出样 本价格 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 201101 -0.9197 -1.0022 -0.1143 -2.8822 -2.9965 -0.3749 1.4063 201107 0.1520 -0.5520 -1.2475 -3.3433 -4.5908 0.8114 1.0582 201201 -0.3228 -0.7214 -2.0461 -4.3440 -6.3900 0.5729 -1.0491 201207 -1.9882 0.4650 -0.5717 -3.2706 -3.8422 0.6845 0.9881 201301 -0.3470 0.2570 -0.2803 -2.8027 -3.0830 -0.0113 2.5516 201307 -0.9573 0.2676 -2.7831 -7.2272 -10.0103 1.1223 3.6183 201312 0.1373 -0.8390 -0.4021 -1.3614 -1.7635 -0.2952 0.6034 201406 -2.1177 -0.2060 -0.8810 -1.1500 -2.0310 -0.4000 -1.3957 201412 -1.4298 0.0732 -6.6788 0.0104 -6.6684 -0.6316 -1.7832 201506 7.2781 0.9974 2.0290 -2.2881 -0.2591 -0.4158 -4.7413 201512 0.7256 -0.5167 -1.6143 -0.9767 -2.5909 0.2275 2.0095 201606 0.5927 -0.8606 0.0360 -0.8924 -0.8564 -0.6540 0.3577 201612 -1.6583 0.1757 0.3882 -1.6626 -1.2744 -0.5074 1.8582 201706 -4.3383 -0.3610 -1.5263 -0.1908 -1.7170 -0.7136 2.5362 均值 -0.3709 -0.2016 -1.1209 -2.3130 -3.4338 -0.0418 0.5727 表 4 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 201101 1.0033 0.9025 1.0190 1.0023 1.0113 1.0292 1.0079 201107 1.0063 0.9340 1.0023 0.9905 0.9843 1.0516 0.9996 201201 0.9938 1.1602 1.0138 1.0010 1.0047 1.1966 1.0275 201207 1.0076 0.9446 0.9942 1.0027 1.0029 1.1583 1.0113 201301 1.0252 0.9551 1.0080 1.0091 1.0088 0.9764 1.0039 201307 1.0249 1.6444 1.0154 1.0189 1.0636 1.1910 1.0047 201312 1.0229 1.0213 1.0028 1.0132 1.0323 1.1726 1.0036 201406 1.0087 0.9199 1.0078 0.9935 1.0065 1.1360 0.9878 201412 1.0272 0.9660 0.9983 1.0308 1.0165 1.4478 1.0275 201506 1.0016 1.1137 1.0073 0.9975 1.0032 1.0935 0.9932 201512 1.0000 1.1067 1.0222 1.0037 1.0414 1.0199 1.0094 201606 0.9983 0.8522 0.9972 0.9970 1.0181 1.0472 1.0003 201612 0.9980 1.0024 1.0019 1.0197 1.0346 1.0515 0.9949 201706 1.0123 0.9303 1.0090 0.9973 1.0036 1.0622 0.9976 均值 1.0093 1.0324 1.0071 1.0055 1.0166 1.1167 1.0049 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： , 。 其中， 是第 t 天 i 股票的成交量， 是事件窗口 的平均值， 是第 t 天指数 的成交量， 是估计期窗口 的平均值。 反映第 t 天 i 股票的成交量效应。 表 5 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 201101 0.9983 0.8003 1.0423 0.9959 1.0114 1.2491 0.9929 201107 1.0053 0.9375 1.0041 1.0110 0.9981 1.2761 1.0071 201201 0.9952 1.2388 1.0155 0.9967 1.0019 1.2953 1.0449 201207 1.0091 0.9891 1.0007 1.0000 1.0016 1.0612 1.0090 201301 1.0268 0.9129 1.0012 0.9906 0.9964 0.8857 1.0078 201307 1.0118 0.9395 1.0060 1.0091 1.0311 1.1126 1.0009 201312 0.9849 0.8004 1.0337 1.0146 1.0447 1.2967 0.9927 201406 1.0003 0.8552 1.0077 0.9916 1.0012 1.0136 0.9955 201412 1.0227 1.0890 1.0015 1.0437 1.0214 1.2229 1.0158 201506 1.0277 1.1859 1.2456 1.0587 1.1212 0.9545 0.9983 201512 0.9950 1.0884 1.0231 1.0014 1.0301 0.9913 1.0083 201606 1.0011 0.8254 0.9967 0.9963 1.0148 1.0178 0.9979 201612 1.0017 0.8489 1.0014 1.0130 1.0145 1.1642 0.9811 201706 1.0170 0.9597 1.0038 0.9970 1.0012 1.0237 0.9991 均值 1.0069 0.9622 1.0274 1.0085 1.0207 1.1118 1.0037 从 2011 年以来， 沪深 300 指数的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 2.47% ，历 史调出样 本的 效应均 值 为-3.43% 。 在过去历次的指数调样 中， 有三 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 三 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 2.94% ， 调出样本 的历史平均效应为-2.71% ， 随着市场走势相对稳定， 效应均值的绝对值逐渐趋同 。 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 1.74% ， 调出效应为-2.40% ， 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。 从成交量指数效应来看，历史数据表明调入调出效应最明显的是实施日， 调入历史平均水平为 1.0886， 调出历史水平为 1.1125 ， 即超额成交分别为 8.86% 和 11.25% 。 本次年中调 样， 各个窗口的超额成交量 都比较低， 拉低了历史均值 ， 尤其是调出样本的超额成交在实施日仅 2.37%，这 应该与调出样本中出现较多的 长期停牌股票及近期交易量 略低有关。 图 1 沪深 300 指 数公 告日 至实施 日窗 口调 入效 应 图 2 沪深 300 指 数公 告日 至实施 日窗 口调 出效 应 （ 二）2017 年年中 指数效应 水平 1 、重要指数价格指数效应对比分析 表 6 重 要指 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 -4.73 -0.53 0.70 1.20 1.90 -1.05 0.74 中证 100 调入 -1.36 -0.30 1.75 -2.18 -0.43 -1.30 -0.38 中证 500 调入 -0.64 0.60 0.71 0.73 1.45 0.12 1.26 上证 50 调入 -5.00 2.08 7.14 -0.84 6.30 -1.05 -0.23 上证 180 调入 -7.93 0.08 0.63 1.97 2.60 -1.09 2.25 沪深 300 调出 -4.34 -0.36 -1.53 -0.19 -1.72 -0.71 2.54 中证 100 调出 -2.10 -0.89 -2.69 -1.81 -4.50 -1.53 1.88 中证 500 调出 -0.07 -0.04 -0.68 -0.19 -0.86 -0.31 -0.35 上证 50 调出 -2.88 -0.26 -2.94 -0.67 -3.62 -1.32 3.95 上证 180 调出 -5.26 0.06 -0.27 0.67 0.40 -1.04 2.93 注 ： 价 格 指 数 效 应 计 算 方 法 ： , , 。 其 中 ， 是指 股票 i 在时间 t 的异常收益率， 为股票 i 在时间 t 的实际收益率， 为指数在时间 t 的收益率， 为 总体样本在 t 时点上的“平均异常收益率”， 总体样本在 T 事件窗口的“累计异常收益率”。 首先， 在调样价格效应方面，5 条核心指数中， 可能存在调样价格效应的指 数有沪深 300、中证 500 和上证 50 指数。在对应时间窗口上，沪深 300 调入调 出样本 公告后一周 超额收益分别为 0.7% 和-1.53% ， 实施前一周超额收益为 1.20% 和-0.19% ， 公告日至实 施日分别为 1.90% 和-1.72% ； 中证 500 在公告 日后一周 为 0.71% 和-0.68% ， 实施 前一周为 0.73% 和-0.19% ，公告日至实施日 分 别为 1.45% 和-0.86% ； 上证 50 因 近期被誉为 A 股市场的 “漂亮 50” 备受市场关注 ， 导致在 实施日 至公告日 为 6.30% 和-3.62% 。 从历史情 况以及本期数值判断， 最可能具有 显著性的是沪深 300 指数、 中证 500 指数， 且 这两者 可能在公告后一周和 实施前 五日 都具有较为显著的 超额收益。 与去年年底调样的情况不同， 本次调入调出样本的超额收益率受 市场大环境 走势的影响较小， 即便在公告日后几日内市场下跌回调调入样本的超额收益仍然 普遍为正数， 以及实施日前一周在市场总体上涨时调出样本超额收益仍然以负数 为主 。 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 ， 除中证 100 由于在各个窗口的价格效应都不太显著 外， 沪深 300 、 中证 500 、 上证 50 和上证 180 指数存在不同程度的 显著窗口， 以沪深 300 和中证 500 最为显著， 与超额收益数值相 呼应。 沪深 300 指数在公告至实施 日于 0.01 水平下显著 ，在公告日后一周于 0.05 水平下显著，实施前 5 日于 0.1 水平下显著 ，中证 500 指数在公告日及其后一周 于 0.01 水平下显 著 ，在实施日 前 5 日于 0.05 水平下显著，在公告日至实施日于 0.01 水平下显著。 表 7 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 300 0.7265 0.6579 0.0109* 0.0956* 0.0001* 0.7844 0.9870 中证 100 0.3654 0.1762 0.1474 0.8170 0.1474 0.4178 0.9825 中证 500 0.8031 0.0019* 0.0086* 0.0294* 0.0001* 0.0738* 0.0509* 上证 50 0.9084 0.0318* 0.0079* 0.6349 0.0079* 0.2063 0.9921 上证 180 0.9570 0.6479 0.3278 0.1011 0.0285* 0.7366 0.7570 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、 重要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 主要表现在实施前五日和实施 日 。 以沪深 300 为例， 其实施日的调入样本超额成交量为 6.22% ， 低于 历史平均 ， 调出样本超额成交量为 2.37% 远低于历史均值 。 核心指数超额成交量在之前曾有 显著成交效应的 窗口 都普遍低于历史均值， 与本期超额成交量横向对比， 核心指 数在公告日前 5 日的超额成交略高 ， 而公告日后至实施日前几乎不存在成交效应， 调样的成交效应依旧主要集中在实施日当天，只是其数值很小 。 表 8 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 1.0123 0.9303 1.0090 0.9973 1.0036 1.0622 0.9976 上证 50 调入 1.0073 0.7097 1.0209 1.0573 1.0301 1.0129 1.0026 上证 180 调入 1.0376 0.8688 1.0182 1.0093 1.0148 0.9801 0.9990 中证 100 调入 0.9853 0.7584 1.0364 1.0134 1.0190 1.0555 1.0007 中证 500 调入 1.0012 0.9940 0.9998 0.9904 0.9935 1.0250 0.9978 沪深 300 调出 1.0170 0.9597 1.0038 0.9970 1.0012 1.0237 0.9991 上证 50 调出 1.0119 0.6440 1.0265 1.0160 1.0335 0.9253 1.0327 上证 180 调出 1.0407 0.9240 1.0067 1.0130 1.0108 1.0844 0.9978 中证 100 调出 1.0186 0.7950 1.0257 1.0140 1.1852 1.0431 0.9997 中证 500 调出 1.0003 0.9368 0.9998 0.9963 0.9967 1.2001 0.9982 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： , 。 其中， 是第 t 天 i 股票的成交量， 是事件窗口 的平均值， 是第 t 天指数 的成交量， 是估计期窗口 的平均值。 反映第 t 天 i 股票的成交量效应。 总体而言 ，2017 年中 重要指数 指数 效应 受 市 场行情干 扰的 影响 较 少 ，价格 效应和成交效应的水平都较低， 但还是在正常的方向上， 值得注意的是， 指数效 应最显著的沪深 300 和中证 500 指数在公告后一周的效应显著性高于 实施前 5 日， 可以据此推测本次调样指数效应出现时间稍早 。 第一， 受市场行情因素影响 较少的原因可能是目前市场成交量较低， 可能产生干扰的因素减少了 ， 同时， 投 资者趋向价值投资， 交易行为更加理性也是一种可能 ； 第二， 公告后一周显著性 更高的原因可能是因为样本调整的方向和市场倾向于价值投资的取向相一致， 使市场中其他投资者的 交易行为与指数基金管理者的调仓行为相互叠加形成 。 下面 将对指数跟踪资产管理者的调仓行为进行分析。 （ 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 2017 年 5 月 31 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 1209 亿、 403 亿、 334 亿、 202 亿和 24 亿。 上半年 A 股市场总体震荡上升，创业板指数下跌，而沪深 300 等核心指数 都有一定涨幅， 因此产品规模有所 增加， 其中 增幅最大的是沪深 300 和中证 500 的跟踪资产规模， 沪深 300 增长了 396 亿元， 涨幅 48.75% ， 中证 500 增长 82 亿 元，涨幅 32.26% ，这 其中也包括了很多新上 市的公募指数基金 。其 他三条指数 的跟踪资产都增加了 4 亿元，中证 100 涨幅为 21.27% 。 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 为了进一步研究重要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， 再根据市值变化分别对增加配置和减少配置样本进行 5% 的极值处理 ，从而计算 出 调仓资 金变动 和市值 变化之间 的相关 性。计 算结果表 明，68 只增 加配置的股 票调仓规模 为 51.96 亿，市值增加 635.06 亿 ；86 只减少配置的股票调仓规模为 -51.14 亿，市值减少 了 71.54 亿。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 706.59 亿元，调仓规模占市值变化的比例为 15% 。 本次调样， 增加配置和减少配置的股票其调仓和市值变化之间的相关程度都比较高， 增配股票相关系数为 0.5425 ， 减配股票相关系数为 0.4587， 总体相关系数为 0.6581，说 明调仓行为和市值变化具有比较显著的正相关性 。 表 9 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 51.96 635.06 8% 0.5425 减少配 置股 票 -51.14 -71.54 71% 0.4587 合计 103.10 706.59 15% 0.6581 （ 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。 调入样本调仓规模大约占前三个月日均成交 额的 1/3 ，调出样本调 仓规模 约为前三月 日均 成交额的 2/3 ，理论上 ，所有沪深 300 指数基金全部完成调仓只需 1-2 天时间， 最长的调入时间需要 约 1.2 天，最 长调出时间需要 1.5 天。 本次调样实施过程中， 指数基金管理人调入样本的时间 与调出样本所需时间相差不大 。 表 10 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 424.61 86.80 0.33 中位数 287.72 85.39 0.25 最小值 104.04 24.74 0.02 最大值 2011.65 195.51 1.15 调出样 本 均值 207.13 78.02 0.63 中位数 111.80 81.80 0.64 最小值 0.00 24.74 0.07 最大值 1632.88 161.20 1.44 为了进一步分析 基金管理人的调仓行为， 我们对沪深 300 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， 本次基金调仓引起跟踪误差变化有两个阶段 ， 实施日前一周以及实施 日后一周跟踪误差明显放大， 实施后第二周消失， 其中 实施前一周跟踪误差放大 程度较低而实施后一周主要是在 6 月 14 日市 场行情普通跳水的情况下跟踪误差 放大幅度较大 。 规模前十 的指数基金， 如 华泰柏瑞 沪深 300ETF 、 嘉实 沪深 300ETF 和华夏 沪深 300ETF 实 施前一周跟踪误差为公告前三个月的 2 倍左右， 实施后一 周达到 约 8.5 倍和 5.22 倍。 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 的四 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 ， 指 数基金管 理人调 仓可能 存在 于实 施日 前 后，表 现为全部基 金和规模前十位基金实施后 一周比值都在 0.01 水平上非常显著地大于公告前一 周和 实施后第二周比值 ，同时排名前十位的基金实施前跟踪误差于 0.05 水平上 显著大于公告前一周 。 跟踪误差放大的原因有多