
大数据告诉你 并购重组指数为何那么牛
近2700家A股上市公司,并购或重组频现,如何才能把握住A股并购重组的投资机遇,金融大数据来说话。
以金融大数据为基础的中证万得并购重组指数设立以来,跑赢沪深300和上证指数收益率120个百分点以上。国内领先的综合型资产管理公司易方达设计出国内首只并购重组指数基金,跟踪的就是该指数,易方达并购重组分级(代码161123)5月18日起在银行、券商、易方达官网等渠道发行。
Wind统计数据显示,2014年年初以来披露重大重组事件的上市公司数量达488家,每家公司披露的并购重组事件类型不同、进程不同、涉及资产金额差异巨大、对上市公司盈利和股价的影响差异更大。
国内领先的金融数据资讯机构万得拥有对这些金融大数据的整理和分析能力,能及时从上市公司公告中获取并购重组数据信息,并进行统计分析。
易方达联合万得向中证指数公司定制了中证万得并购重组指数,该指数编制比一般指数复杂,每月会根据上市公司的并购重组进程进行一次成分股调整,需金融大数据的支持。上市公司并购重组事项首次公告披露后,并满足股票日均成交量、日均总市值等指标,然后列入并购重组指数备选股,将备选样本股票按照并购或资产重组涉及交易资产总价值降序排列,从大到小确定100只指数成分股。
同时,为了减少每次调整成份股数量和调整幅度,采取缓冲区规则,排名在前80 名的候选新样本优先进入指数,排名在前120 名的老样本优先保留。既要根据新公告及时调整入并购重组股,又要确保每月调整幅度不会太大,有利于指数基金的平稳运作。
此外,该指数还设定了成分股权重上线,单只个股的权重上线为5%,让指数基金投资股票的分布更均衡。并购重组指数成分股虽不是每只股票都能成功并购重组,但整体表现突出,设定单只个股5%最高权重,也是为了减少单只个股重组可能不成功对指数的影响。
从指数表现来看,2011年年底为1000点基点,并购重组指数2015年5月14日的收盘达到了3238.78点,累计上涨223.88%,同期上证指数和沪深300指数涨幅分别为99.04%和100.4%,分别跑赢124.84和123.48个百分点。
惊呆基金小伙伴们的是,并购重组指数成立以来业绩表现不仅远超过大盘指数,而且超过了中小盘成长股的代表指数中证500。中证500指数2012年以来到2015年5月14日的累计涨幅为167.09%,并购重组指数同期表现超越该指数56.79个百分点。
为何并购重组指数能有这么牛的表现?业内专家分析,这个金融大数据统计分析有一定的关系,上市公司在并购重组中和并购重组后,资产质量提升,市场占比提升,利润率提升,对上市公司盈利能力和股价表现都有利,指数化投资于并购重组股的长期表现因此较为突出。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
PowerBI 累计曲线制作指南:从 DAX 度量到可视化落地 在业务数据分析中,“累计趋势” 是衡量业务进展的核心视角 —— 无论是 “ ...
2025-08-15Python 函数 return 多个数据:用法、实例与实战技巧 在 Python 编程中,函数是代码复用与逻辑封装的核心载体。多数场景下,我们 ...
2025-08-15CDA 数据分析师:引领商业数据分析体系构建,筑牢企业数据驱动根基 在数字化转型深化的今天,企业对数据的依赖已从 “零散分析” ...
2025-08-15随机森林中特征重要性(Feature Importance)排名解析 在机器学习领域,随机森林因其出色的预测性能和对高维数据的适应性,被广 ...
2025-08-14t 统计量为负数时的分布计算方法与解析 在统计学假设检验中,t 统计量是常用的重要指标,其分布特征直接影响着检验结果的判断。 ...
2025-08-14CDA 数据分析师与业务数据分析步骤 在当今数据驱动的商业世界中,数据分析已成为企业决策和发展的核心驱动力。CDA 数据分析师作 ...
2025-08-14前台流量与后台流量:数据链路中的双重镜像 在商业数据分析体系中,流量数据是洞察用户行为与系统效能的核心依据。前台流量与 ...
2025-08-13商业数据分析体系构建与 CDA 数据分析师的协同赋能 在企业数字化转型的浪潮中,商业数据分析已从 “可选工具” 升级为 “核 ...
2025-08-13解析 CDA 数据分析师:数据时代的价值挖掘者 在数字经济高速发展的今天,数据已成为企业核心资产,而将数据转化为商业价值的 ...
2025-08-13解析 response.text 与 response.content 的核心区别 在网络数据请求与处理的场景中,开发者经常需要从服务器返回的响应中提取数 ...
2025-08-12MySQL 统计连续每天数据:从业务需求到技术实现 在数据分析场景中,连续日期的数据统计是衡量业务连续性的重要手段 —— 无论是 ...
2025-08-12PyTorch 中 Shuffle 机制:数据打乱的艺术与实践 在深度学习模型训练过程中,数据的呈现顺序往往对模型性能有着微妙却关键的影响 ...
2025-08-12Pandas 多列条件筛选:从基础语法到实战应用 在数据分析工作中,基于多列条件筛选数据是高频需求。无论是提取满足特定业务规则的 ...
2025-08-12人工智能重塑 CDA 数据分析领域:从工具革新到能力重构 在数字经济浪潮与人工智能技术共振的 2025 年,数据分析行业正经历着前所 ...
2025-08-12游戏流水衰退率:计算方法与实践意义 在游戏行业中,流水(即游戏收入)是衡量一款游戏商业表现的核心指标之一。而游戏流水衰退 ...
2025-08-12CDA 一级:数据分析入门的基石 在当今数据驱动的时代,数据分析能力已成为职场中的一项重要技能。CDA(Certified Data Anal ...
2025-08-12破解游戏用户流失困局:从数据洞察到留存策略 在游戏行业竞争白热化的当下,用户流失率已成为衡量产品健康度的核心指标。一款游 ...
2025-08-11数据时代的黄金入场券:CDA 认证解锁职业新蓝海 一、万亿级市场需求下的数据分析人才缺口 在数字化转型浪潮中,数据已成为企业核 ...
2025-08-11DBeaver 实战:实现两个库表结构同步的高效路径 在数据库管理与开发工作中,保持不同环境(如开发库与生产库、主库与从库)的表 ...
2025-08-08t 检验与卡方检验:数据分析中的两大统计利器 在数据分析领域,统计检验是验证假设、挖掘数据规律的重要手段。其中,t 检验和卡 ...
2025-08-08