基金产品介绍与分析系列之二十九

摘要

华夏中小板ETF是目前市场唯一跟踪中小板指的ETF。基金于2006年6月8日正式成立，同年9月5日在深圳交易所上市，首募规模39.66亿元，截止2019年12月20日最新规模为24.53亿元。标的指数中小板指数是选择中小板中规模最大、流动性最好的前100只股票，成分股集中在信息技术、原材料、可选消费以及工业等行业，是代表新经济的核心指数，中国新经济龙头股票特征显著，具有高度的成长性。

基金紧密跟踪指数，同类产品中流动性较高。华夏中小板ETF是成立时间较早的宽基ETF，2019年以来日均成交额1.2亿元，在同类跟踪中小板指数的基金中流动性较高。自上市以来能够紧密跟踪标的指数，与标的指数同步程度较高，有利于帮助投资者及时把握行情。在目前市场上同类跟踪中小板指数的上市基金中，跟踪误差最小。

中小板指成分股以中小市值公司为主，细分行业龙头特征显著，长期来看具有较强的盈利能力，当前相对估值仍然较低，具有良好的成长空间和安全边际。（1）从市值分布来看，中小股指数中小市值成分股占比较高。（2）从市场规模来看，中小板指单只成分股的平均市值高于创业板和中证500指数。（3）从行业分布来看，信息技术行业集中度高，契合科创主题行业，信息技术行业占比约为43％，紧随其后的是可选消费占比11.41％，其次是医疗保健占比10.75％。（4）成分股分析：个股权重相对均衡，十大权重股多为细分行业龙头。如海康威视、立讯精密、歌尔股份等优质标的。截止2019年12月20日，今年以来其100只成分股中11只涨幅超过100％，37只涨幅超过50％。（5）业绩表现：中小板指数弹性较大、交投活跃，长期来看具有较强的盈利能力。（6）基本面指标：目前整体来看，指数当前相对估值仍然较低，具有良好的成长空间和安全边际，市盈率、市净率等估值指标远低于历史中位数，且近两年来中小板指数的股息率水平也有明显改善。

风险提示：本报告数据均来自于历史公开数据，指数历史业绩不代表未来，基金未来表现受指数表现影响。

华夏中小板ETF产品概况

产品基本信息：市场唯一跟踪中小板指的ETF:

华夏中小板ETF于2006年6月8日正式成立，同年9月5日在深圳交易所上市，首募规模39.66亿元，截止2019年12月20日最新规模为24.53亿元，是目前全市场唯一跟踪中小板指数的ETF产品。

中小板指数作为中小板市场的核心指数，兼具价值尺度与投资标的功能。通过指数化投资有利于分散中小板上市公司的非系统性风险，以较低的成本和风险获得其平均水平的回报，帮助投资者分享板块市场的高成长性和高收益性。华夏中小板ETF通过完全复制法实现跟踪偏离度和跟踪误差最小化，可以满足投资者多种投资需求。

基金紧密跟踪指数，同类产品中流动性较高：

华夏中小板ETF是成立时间较早的宽基ETF，流动性位于同类较高水平。自基金成立以来规模有所缩减，近5年以来基金规模基本稳定在20~30亿左右，2015年华夏中小板ETF成交额空前活跃，随后几年逐渐恢复平稳，2019年以来日均成交额1.2亿元，在同类跟踪中小板指数的基金中属于流动性最高的。

华夏中小板ETF的申购金额要求较高，单笔申购金额下限为 500,000 人民币，而指数基金联接基金能将此要求降低，华夏中小板 ETF 同时配备了联接基金：华夏中小板 ETF 联接 A（006246.OF）、华夏中小板 ETF 联接 C（006247.OF），申购金额下限为 1 元，这为中小投资者提供了便利。

华夏中小板ETF自上市以来能够紧密跟踪标的指数，与标的指数同步程度较高，有利于帮助投资者及时把握行情。其在目前市场上同类跟踪中小板指数的上市基金中，跟踪误差最小。

管理人&华夏中小板etf；基金经理

管理人：华夏基金管理有限公司成立于1998年4月9日，是首批全国社保基金投资管理人、首批企业年金基金投资管理人、QDII基金管理人、境内首只ETF基金管理人以及特定客户资产管理人，是业务领域最广泛的基金管理公司之一。2002年华夏基金就开始指数投资领域相关研究，2004年推出境内首只ETF——华夏上证50ETF，经过17年的深耕，目前华夏基金旗下拥有完善的指数产品线，覆盖宽基指数、行业指数、跨境指数等，仅权益类ETF就有14只，可以较好的满足投资者的需求。既方便投资者通过指数进行长期资产配置，也可以进行行业轮动投资，捕捉阶段性行情。

专业团队：华夏基金丰富的指数产品线背后，还有一支在业内实力领先的数量投资团队。该团队组建于2005年，由具有多年丰富经验的海内外专业投资经理以及专职研究人员组成，量化投资管理能力突出。

现任基金经理：徐猛先生，投资经验丰富，管理华夏旗下多只ETF基金。2003年起曾任财富证券助理研究员、原中关村证券研究员等。2006年加入华夏基金管理有限公司，历任数量分析师、数量投资部基金经理助理、数量投资部高级副总裁。2016年12月起担任华夏上证50ETF基金联接基金、中小企业板ETF基金经理。2017年12月起担任华夏创业板ETF基金基金经理。2018年7月起任战略新兴成指ETF基金基金经理。2018年8月起任华夏创业板ETF联接基金基金经理。2018年9月起任华夏中小企业板ETF联接基金基金经理。2019年6月起任华夏战略新兴成指ETF联接基金基金经理。

中小板指数概况及投资价值分析

指数概况：成长风格显著

中小板指数即中小企业板指数从深交所中小企业板上市交易的 A 股中选取具有代表性的股票，在参考公司治理结构、经营状况、发展潜力、行业代表性等因素后，选出符合条件的个股进入缓冲区，再对入围的股票进行排序选出成分股。该指数以 2005年6月7日为基日，以1000点为基点。中小板指数实施定期调整，时间定于每年1月、7月的第一个交易日进行实施，通常在前一年的 12月和当年的 6月的第二个完整交易周的第一个交易日公布调整方案。

中小板指数成分股选择中小板中规模最大、流动性最好的前100只股票，成分股集中在信息技术、原材料、可选消费以及工业等行业，是代表新经济的核心指数，中国新经济龙头股票特征显著，具有高度的成长性。

市场规模及市值分布：中小盘股数量多

从市值分布来看，中小股指数中小市值成分股占比大。中小板指数的样本股选自深交所，主要覆盖了中小流通市值股票，目前共有 100 只成份股，其中前10大成份股的总市值超过1,000 亿元，占比10％华夏中小板etf；而总市值在500亿元以下的个股共有73只，占比73％。

从市场规模来看，中小板指单只成分股的平均市值高于创业板和中证500指数。截至2019年12月13日，中小板指的总市值为4.73万亿元，市场覆盖率占比7.34％，单只股票平均市值为473亿元。沪深300指数成分股总市值（合计）为37.41万亿元，单只股票平均市值为1247亿元；中证500指数总市值（合计）为8.17万亿元，单只股票平均市值为163.4亿元；而创业板指的市场覆盖率和总市值都较低。中小板指成分股以中小市值公司为主，但是中小板指单只股票平均市值更大，许多企业已经从中小市值成长为较大市值的企业，竞争优势明显。

行业分布：信息技术行业集中度高，契合科创主题行业

信息技术行业集中度高，契合科创主题行业。中小板指数成分股中信息技术行业占比约为43％，紧随其后的是可选消费占比11.41％，其次是医疗保健占比10.75％。中小板指覆盖了多个新经济重要主题，如锂电池、互联网金融、石墨烯、网络游戏和新能源等，代表了中国新经济的发展方向。

成分股分析：个股权重相对均衡，十大权重股多为细分行业龙头

中小板指数个股权重分布较为均衡，前十大权重股多为细分行业龙头。中小板指数前十大权重股合计约为33.81％。其中权重较大的多为行业龙头公司，如TMT板块的海康威视、立讯精密、歌尔股份等优质标的。截止2019年12月20日，今年以来其100只成分股有11只涨幅超过100％， 37只涨幅超过50％。

其第一大权重股海康威视是全球领先的以视频为核心的物联网解决方案提供商，致力于不断提升视频处理技术和视频分析技术，面向全球提供领先的监控产品和技术解决方案。海康威视的营销及服务网络覆盖全球，目前在中国大陆34个城市已设立分公司，在中国香港、美国洛杉矶和印度也已设立了全资和合资子公司，并正在全球筹建更多的分支机构

中小板指新纳入股票整体表现突出。2019年12月16日，中小板指进行了调仓，调整了7只成分股。新纳入的股票今年以来涨幅突出，而剔除的股票整体表现较差。指数整体的调仓比例不高，本次成分股调整吸收了一些绩优股票，成分股整体质地有所提升。

业绩表现：阶段性弹性较大，长期性价比较高

从中小板指、沪深300、中证500和创业板指自2010年6月以来的历史净值我们可以看出，中小板指的收益长期显著高于沪深300,2019年起相对收益有所回落，中小板指整体风险水平高于沪深300。

整体来看，中小板指数弹性较大、交投活跃，长期来看具有较强的盈利能力。从收益率来看，中小板指短期收益水平与创业板指数接近，略高于沪深300和中证500指数；长期收益的收益表现要优于其他的宽基指数，具有较强的盈利能力。从波动率来看，中小板指数的波动率明显高于沪深 300 指数，与中证500、创业板指较为类似，属于弹性较大的。中小板指对应各统计区间的年化换手率并不低，且高于沪深300。

基本面指标：低估值特征明显，具有良好的成长空间

目前整体来看，中小板指数当前相对估值仍然较低，具有良好的成长空间和安全边际。截止2019年12月20日，中小板指数市盈率为26.22倍，市净率PB达3.45，皆低于近10年来历史中位数。此外，可以观察到近两年来中小板指数的股息率水平也有明显改善，相较于近10年历史中位数提升了22％。

风险提示

本报告数据均来自于历史公开数据，可能的风险主要来自于：

结果均基于模型和历史数据，模型存在失效的风险；

基于基金历史数据计算业绩表现及风险特征，历史业绩不代表未来。

本文源自EBQuant