本文来自微信公众号“王涵论宏观”,作者王涵、任瞳等。
内容摘要
本报告为我们推出的大类资产配置新系列报告《宏观大类资产配置手册》的第九期。本报告的亮点在于将我们对未来一个季度的宏观判断和资产配置量化模型相结合,为投资者提供大类资产配置建议。
未来一个季度(2019年1季度)的宏观主题。国内“经济差、金融条件松”的格局持续,但资本市场似乎出现回暖迹象。如何理解两者之间的背离?我们认为,几个方面值得关注:
海外市场脆弱性没有下降,全球金融市场波动仍将处于高位,中国仍有避风港作用;
从过去100年的全球资产表现来看,“最好的”和“最差的”资产均是股票;
长期来看,股票配置不可或缺,但国别的选择和大方向上的判断差异巨大;
当前正处在“百年未遇之变局”,全球资金分散配置必然是更好的选择;
从这个角度来看,外资整体对中国的配置仍会继续;
国内强调资本市场重要性,叠加海外“长钱”流入,意味着权益资产将会有更好的表现。
量化模型的资产配置建议。我们分别构建了保守、稳健和积极三类组合。与四季度相比:不同风险等级组合中都显著提升了权益资产的配置比例,且沪深300权重高于创业板指;中低风险组合中显著提升了信用债的配置,高风险等级组合中小幅下调债券配置比例;模型下调了螺纹钢的配置比例,在中高风险组合中适度下调黄金的配置比例。
风险提示:1)美国经济超预期下滑;2)美国政治风险致中美关系进一步恶化。
正文
回顾:2018年四季度大类资产风险偏好继续下行
2018年四季度风险偏好的下降成为市场主线。从2018年大类资产的走势来看:债券>商品>股票。其中仅有债券能够超过现金(货币基金收益),体现2018年金融市场的主线是整体基本面下行、外部风险骤升影响下的风险偏好大幅下降。这在4季度体现得也尤为明显,黄金的超额表现明显。同时,经济回落超预期,供给侧边际放缓,大宗商品价格整体回落。
波动率继续上行。整体而言,2018年贯穿全年的一条主线仍然是资产波动率的上升。我们在2017年底第五期大类资产配置报告《核心矛盾波动率》中强调,波动率的上升可能是市场的主线之一,这一线索现在可能仍然适用。
第一部分:未来一个季度的宏观环境
在第一部分中,我们分析了未来一个季度可能对金融市场产生影响的宏观主题。年初以来,国内“经济差、金融条件松”的格局持续,但资本市场似乎出现回暖迹象。如何理解两者之间的背离?我们认为,一方面,海外金融市场的脆弱性并没有下降,更重要的是,如果拉长周期来看,全球政策、经济处于“百年未有之大变局”,因此全球资金的全球分散配置更为重要;另一方面,国内也在进一步强调资本市场的重要性。海外“长钱”流入+国内政策环境提高吸引力或意味着权益资产将会有更好的表现。
国内“经济差、金融条件松”的格局持续
经济下行压力的判断正在逐步兑现。我们在2019年中国宏观经济年报《水长,致远》中指出,2019年中国经济乏善可陈,需求层面类似2012年。从最近一段时间的数据来看,这一判断正在逐步兑现,尤其明显体现在“抢出口”效应消退和汽车消费趋弱两方面。另一方面,PPI增速仍有下行压力,经济名义增长以及盈利增长压力更大。
国内融资条件正在逐步改善,净融资改善范围逐步由高等级向低等级蔓延。我们在2019年中国宏观经济年报《水长,致远》中指出,金融条件从2018年的紧缩状态下改善是2019年的主线。而随着近期一系列政策的推进,至少从信用债融资市场来看,市场融资功能正在逐步修复。暂且不论二级市场上信用利差已明显收缩,一级市场发行改善也较为明显。2018年10月,我们看到AA+级的信用债净融资转正,11月AA级转正,12月AA-转正,显示净融资改善范围逐步由高等级向低等级蔓延。
但国内资本市场表现正在与2018年脱轨
年初以来,资本市场表现似乎正在与2018年脱钩。从年初以来的各类型基金以及分行业股市涨跌幅来看,年初以来的资产表现与2018年已明显不同,而整体市场风格与2017年更为相似。
那么,一个有意思的问题就是如何理解今年在经济偏弱的背景下权益市场逐步回暖的特征?我们理解,一方面,海外金融市场的脆弱性并没有下降,更重要的是,如果拉长周期来看,全球政策、经济处于“百年未有之大变局”,因此全球资金的全球分散配置更为重要;另一方面,国内也在进一步强调资本市场的重要性。
海外“山雨欲来”提升国内资产的吸引力
全球央行收紧放慢后,汇率不再是主要矛盾,将带来短期风险偏好的缓解。当前市场对于美联储2019年的加息预期已降到1次以下,而欧央行的QE虽然也将面临无债可买的境地,但其可能通过延期TLTRO延缓被动缩表。因此,前期由于无风险利率抬升带来的估值压力,至少短期来看将得到缓解,这意味着短期风险资产可能会有修复。
但风险偏好边际修复后,全球金融市场仍将维持“大波动、大震荡”的格局。过去几年,各国央行的先后收紧,因此汇率波动是全球金融市场的核心矛盾。但随着各国央行的收紧节奏放慢后,汇率的主要矛盾下降,美元面临下行压力。但这是否意味着美国以及全球金融市场的波动也将同步下降?我们认为并非如此。
一方面,过去部分资金流入美国是基于美元升值的逻辑,而如果现在美元开始贬值,则意味着这部分资金仍有撤出的压力。这也正是我们在此前的报告中指出的联储的“进退维谷”,即如果进一步收紧则可能导致美国金融条件收紧过快,而如果放慢紧缩速度则可能意味着美元贬值过程中资金外流。
另一方面,即使无风险利率下降,但盈利下降的周期中,信用利差的扩张可能是趋势性的。这意味着企业融资成本仍可能继续上升,这意味着高收益债/杠杆贷款市场的风险仍可能延续。
全球金融危机之后,全球主要经济体的债务存量/GDP上升了约60个百分点,对比上一轮周期(2001年~2007年)上升幅度为约20个百分点。所以,实际上金融危机之后,全球经济处于一轮持续加杠杆的过程中。从美国来看,这一点尤其明显体现在企业部门。美国非金融企业资产负债率已经超过上两轮周期的高点。而资产负债率还受到资产端价格上涨的影响,如果看债务/EBITDA已回到2000年时的水平(请参见《山雨欲来》)。
但有意思是,另一个数据——利息支出/EBITDA还处于历史低位,即利息偿付压力还不大。这两者的差异来源于全球持续的低利率环境。但反过来看,债务水平高企,这意味着利息偿付压力对利率水平敏感性将明显上升。
过去两年,无风险利率上升,但由于企业盈利推升全球风险偏好,全球 “Hunt for Yield”,因此信用利差是压缩的,企业尚未明显感受到利息偿付压力上升。但当前企业盈利前景已经开始变化,这意味着信用利差或将上升一个平台。
更重要的是,从百年资产配置思路来看分散的重要性
如果拉长周期来看,全球政策、经济处于“百年未有之大变局”。从前面的分析可以看出,全球央行态度的边际转向本身就反映当前政策空间已很小(参见《资本过剩的年代》系列报告)。如果拉长周期来看,凯恩斯经济学的逆周期操作一直在重复着货币、财政宽松救经济的操作,但往往宽松容易紧缩难。从数据上来看,G7国家政府债务率已逼近一战、二战时的水平,而长期利率已处于十九世纪以来的低点。全球持续的弱需求,叠加政策的逼仄空间,意味着我们处在一个极大不确定性的时代。从这个角度可以理解为什么中央经济会议指出“世界面临百年未有之大变局”。
变革的年代,资产配置。变革的年代,不确定性高企,这对于中国经济而言是如此,对于全球配置的资金而言也是如此。如果从财富增长的角度去理解,全球资金,尤其是发达经济体资金,其最终目的是始终其在发达经济体的行列,因此要求保持其资产回报率始终维持在全球平均回报率之上。而有意思的是,如果从大类资产的角度来看,过去一百年,收益最高的资产中权益资产居多,这意味着必须要配置权益资产。但是,收益最差的资产也是权益资产,换句话说,国别的选择和大方向上的判断差异巨大。因此,在当前变化的时代,从资金的角度,分散配置必然是更好的选择。而正如我们在2019年中国宏观年度报告《水长、致远》中指出的,当前全球资金在中国的仓位仍较低(约4%),离均衡配置显然还有距离。因此,外资整体对中国的配置仍会继续。
国内政策更强调资本市场的重要性
中央经济工作会议高度强调资本市场重要性。2018年底的中央经济工作会议,将资本市场的重要性提升到新的高度,强调了“资本市场牵一发而动全身的作用”,强调“防范金融市场异常波动和共振”,布置了上交所科创板和试点注册制的落地,还少见地提出了资本市场要“引导更多中长期资金进入”。这与我们在年度策略《水长、致远》中强调“长钱”、强调“新经济需要资本市场发挥重要作用”不谋而合。
央行也积极利用资本市场功能疏导货币政策传导机制。1月6日,中国人民银行易纲行长接受央媒采访时表示,今年以来,人民银行从宏观上营造稳健中性的货币政策,使流动性合理充裕;同时采取了“三支箭”的政策组合,让流动性流动民营企业和最需要的地方。 “三支箭”分别指通过再贷款支持民企信贷、推出民企债券融资支持工具支持民企发债、推出民企债券融资支持工具支持民企发债,也在利用资本市场功能对政策传导机制进行疏导。
资本市场重要性提升+“长钱”流入背景下,权益资产收益将改善。海外长期资金分散配置的诉求意味着外资可能仍将持续流入,同时国内提升资本市场重要性可能意味着一、二级市场吸引力,而国内融资环境的改善效应可能也将进一步体现。从这几方面角度来看,当前风险偏好的上升将不仅仅体现在信用债层面,也将逐步向权益资产传导。
当然,从股和债的估值角度来看,权益类资产的性价比更为明显。从估值对比来看,当前股市的估值性价比非常明显,若以A股市盈率倒数与10年期国债收益率之差来评判,当前股市相对债券的性价比甚至已超过2012年时的水平。无论从大市值股票还是小市值股票来看均是如此。
而一级市场的扩容可能也意味着稀缺性的下降以及定价机制的完善。如果如前所述,无论是科创板、注册制还是政策对于扶持创新类企业融资渠道的方向,可能都意味着一级市场扩容是趋势。而在这个过程中,意味着A股市场现有的成长股的稀缺性将下降。而如果对比国内上市和海外上市的中国信息技术类企业的PE和ROE(参见2018年4月8日报告《地缘政治会影响市场吗?》),部分海外上市的企业资质可能更为优质。稀缺性的下降可能意味着整体新兴资产的定价机制更趋完善,也意味着现有资产的定价或出现进一步的分化。
第二部分:大类资产配置的定性分析
在第二部分,我们将基于第一部分的分析,给出大类资产的定性判断。我们建议:1)超配权益类资产:外资长钱流入+国内政策红利;2)维持信用债超配:受益于融资环境的逐步改善;3)利率债短期调至中性配置:中长期仍看好,但短期从估值及资金分流角度来看或有动荡;4)维持超配黄金,对冲海外风险。
定性分析:对1季度大类资产配置的展望
政策对冲下风险偏好有望修复,对权益类资产中期偏乐观。我们在2019年年度策略《水长、致远》中曾指出的,2019年尽管宏观经济仍面临下行的压力,但政府已充分意识到国内外风险的累积,推出了一系列政策进行对冲,金融条件有望逐渐改善缓解企业压力,国内、海外中长期资金的入市也将帮助资本市场回归投资本源。展望一季度,一方面,近期货币政策和财政政策力度进一步增加、部委间政策协调性趋于增强;另一方面,从全球资产配置的角度来看,中国市场的配置价值仍然明显。在2018年风险因素逐渐被 “price in” 之后,对未来中长期中国权益市场不必太悲观。
金融条件趋于改善,信用债机会更加确定。除了宏观经济的下行压力以外,2018年金融条件快速收紧,导致企业现金流恶化和融资困难,尤其是中小企业的融资难度大幅上升,是企业生存压力上升的重要原因。但在政策的对冲下,2019年中国金融条件或将边际改善,信用债方面的投资机会更加确定。
经济增速下行环境下,利率债中长期配置价值仍高,但过程中可能经历震荡。从中长期角度来看,这一轮经济需求层面的下行可能还未走完,尤其是考虑到全球金融市场的动荡未结束以及中国政府加杠杆的诉求。但一方面当前利率债的估值水平已不低,仅次于2016年资产荒时的水平。另一方面,无论是政策层面的激励,还是金融机构在逐步恢复对实体经济融资的过程中,可能都意味着对于利率债的资金面临一定程度的分流。或者说,过去1-2个季度资金过度拥挤在利率债市场的情况或有所变化,这意味着利率债市场可能会在市场不断确认融资/经济是否见底的过程中经历震荡。
全球经济不确定性较强,黄金仍有配置价值。展望全球,2019年经济不确定因素仍然较高,欧洲面临经济下行和退欧等风险事件的影响,美国经济的“鹤立鸡群”也可能伴随减税效果的消退而消失,全球波动性依然将维持高位,从配置的角度出发,我们对黄金仍然保持整体乐观。
对于工业金属而言,虽下行风险不大,但可能难有超额收益。随着全球和中国经济增速的放缓,以及国内供给侧改革逐步转向“补短板、促创新”,供给端收缩的压力边际下降,工业品价格或难有超额收益。尽管这个过程中,由于整体供需环境并未整体恶化,因此其下行风险可能不大,但可能相比权益类资产难有超额收益。
第三部分:量化模型对资产配置建议的验证
在前文的宏观判断基础上,第三部分着力于宏观主题研判与量化模型的结合。在本期报告中,我们延续上期开始使用的新量化配置模型,一方面为了更充分的将宏观研判观点与量化模型的优势相结合,另一方面为了更全面的满足不同风险偏好投资者的配置需求得出配置建议以供参考。以求充分结合主动和量化研究的擅长,给投资者完整且可持续性的方案。
资产配置建议的量化方案
自2018年一季度起,为了更充分的将宏观大势研判与量化风险控制模型的优势相结合,同时为更全面满足不同风险偏好投资者的配置需求,我们尝试使用新的量化配置模型,以求充分结合主观和量化研究的擅长,给投资者完整且可持续性的方案。
本文中,我们将依次讨论三部分内容:第一,我们对2019年一季度大类资产风险、收益的定量预判,以及相应配置结果;第二,跟踪模型对2018年四季度的预测表现,以及回顾自2016年四季度以来不同风险偏好下模型的收益表现。第三,简要介绍当前我们使用的资产配置框架流程;
2019年一季度资产配置解读
上节中我们阐述了资产配置的详细流程,接下来我们将重点对2019年一季度各类资产的收益风险特征进行展望,并基于稳健的组合配置模型得出对不同风险偏好投资者的最终配置建议。
风险预测
基于兴业定量团队大类资产季度风险预测的方法,我们得到对各类资产一季度波动率的预测结果,如下表所示。可以看到当前大盘股的波动率处于历史中等偏高水平,创业板的波动率略低于历史长期水平,模型预测值与当前水平基本保持一致;债券类资产当前波动率依然低于历史长期水平,模型预测值相对当前水平有明显提升;商品类资产中螺纹钢当前波动率处于历史均值水平,下季度预测值变动较小,而黄金类资产的波动率依然明显低于其长期水平。
另外一方面,对于资产的相关系数矩阵,我们则是综合长期和短期的观点得到的平均结果。当前权益资产内部的相关性高于历史长期水平,这与四季度权益资产共振下跌有关;另一方面,可以观察到四季度风险资产调整而避险资产反弹,导致股票与黄金呈现明显负相关,当前模型里设置的股票、黄金相关系数略低于长期水平。
收益预测
结合前文宏观研判观点以及资产的分布收益特征,我们得到对2019年一季度市场各类资产的收益预测观点以及预期收益率的分布区间,如下表所示,权益资产的收益表现值得期待。
组合配置
基于上文中预测的资产收益率和协方差矩阵信息,我们得到对一季度的配置结论,为了扩展模型的适用范围,我们分别构建了保守、稳健和积极三类组合,提供给不同风险偏好的投资者使用。除此之外,下图展示了不同预期组合收益率下的配置权重建议。
可以看到,与四季度相比:1. 针对权益资产,不同风险等级组合中都显著提升了权益资产的配置比例,且沪深300权重高于创业板指;2. 针对债券资产,中低风险组合中显著提升了信用债的配置比例,高风险等级组合中小幅下调债券资产的配置比例;3. 针对商品资产,模型下调了螺纹钢的配置比例,在中高风险组合中适度下调黄金的配置比例;4. 一季度货币基金的配置比例明显下降,这是由于对风险资产的预期收益提升所致。
除此之外,我们尝试对构建的组合进行情景分析,观察不同情景假设下最优组合的变动情况。
情形一:宏观研判中对权益资产季度走势相对乐观,但是当前经济下行趋势并未结束,虽然低估值以及前期悲观情绪的释放有利于市场的反弹修正,但如果经济下行风险超预期,会导致权益资产的表现依然不容乐观。若将沪深300、创业板指的季度收益率降低至3%,保守、稳健和积极组合中权益资产的配置权重需要分别降低3%,7%和14%,同时提升货基、信用债和黄金等资产的权重,预期收益变动对稳健和积极组合都有较大影响;
情形二:当前对利率债季度波动率的预测值为年化2%,仍然略低于历史长期平均水平,考虑到2018年全年国债利率已有明显的下行,当前点位利率债的波动会有所放大,设定为3%,从结果来看利率债波动率的变化对各风险等级组合权重配置的影响较小;
情形三:由于四季度风险资产回落避险资产走强,权益资产和黄金走势呈现明显负相关,但展望后市权益资产持续下行的概率明显较低,权益资产和黄金的分化对冲走势可能会有所缓解,设定权益和黄金资产的相关系数恢复到30%,此时各组合会同时降低权益和黄金资产的权重,提升债券资产的权重。
配置模型表现跟踪
四季度配置回顾
本节中我们将回顾四季度配置模型的预测结果与实际情况的对比,在收益预测层面,我们准确判断了创业板的下行风险和黄金的四季度机会,但是低估了沪深300和螺纹钢季度的下行风险。
在波动率层面,可以看到权益资产和螺纹钢的估计结果与实际情况差异较小,但是可以看到当前市场债券资产和黄金资产的波动率显著低于长期水平,导致模型预测值相对实际值有所高估。
策略表现跟踪与回顾
为了保持资产配置手册的连贯性以及便于跟踪策略的延续性,自2018Q1开始我们提供自2016年4季度以来至今,依据组合配置模型的配置结果进行跟踪回测的组合净值表现,并同时对比基于市场权重和风险平价模型的配置结果。
从回测结果来看,自2016年10月至今,保守、稳健和积极组合的绝对收益分别是6.10%,3.60%和4.30%,对应的年化收益为2.66%,1.87%和1.54% ,而相应的最大回撤分别是2.30%,6.40%和13.10%,我们将偏债混合、平衡混合和偏股混合型产品作为不同风险等级组合的比较基准,基于wind数据的披露三类基金指数同区间的年化收益分别是1.56%,-3.43%和-6.66%,各组合的超额收益明显。
下图中则是自2016Q1以来依据资产配置手册季度观点的配置权重跟踪情况。
资产配置流程框架
我们认为完善的战术资产配置流程至少包含以下三个步骤:风险预测、收益预判和组合配置,我们在2018年一季度报告中对各步骤都有详细的描述,本节中我们仅作简要介绍。
1)风险预测:我们对于组合风险的预测集中在组合资产未来季度协方差矩阵的预测,实施过程中我们将协方差矩阵的预测拆解为波动率的预测和相关系数矩阵的预测两部分。对于资产波动率的预测我们针对每类资产单独建立了波动率的线性预测模型,并基于前期的波动率对下季度波动率给出预测;对于相关系数矩阵的预测,我们倾向于综合长短期相关系数矩阵的平均结论作为对未来季度的预判。
2)收益预判:在收益预判环境,我们基于宏观大势研判的结论来进行量化解读,主要步骤如下:首先,我们计算出各类资产季度收益率的分布;其次,基于收益率的分布计算出均值、标准差和相关分位数特征;最后,将方向判断与分布结果相结合,考虑到资产收益率并不完全服从正态分布,我们倾向于结合统计分布的参数和非参数特征得到综合结论。除了进行收益率预测以外,我们还可以结合资产的预期波动率得到对未来收益分布的推测。
3)组合配置:在得到预期收益和协方差矩阵之后,虽然根据标准的马科维茨模型就可以直接获得组合配置的最优结果,但是我们往往发现传统的均值方差模型在进行组合优化时存在较为明显的缺陷,主要是优化的权重结果对输入参数有很高的敏感性,且容易得到偏极端的配置结论,导致实用性较差。因此我们选择采用重抽样的均值方差模型方案,来确定最终的组合配置权重,具体计算方法见2018年一季度配置报告。下图中展示了同样一组输入参数下标准均值方差模型和重抽样均值方差模型的有效前沿对应权重对比。
风险提示:1)美国经济超预期下滑;2)美国政治风险导致中美关系进一步恶化。