中金:资产宏观流动性驱动指数及其应用

 $中金MSCI中国A股国际质量指数A(F006341)$   $中金MSCI中国A股国际质量指数C(F006342)$   $中金沪深300指数增强A(F003015)$  

本篇报告从宏观流动性的角度构建了各资产的驱动指数,该指数对于大类资产未来走势判断、以及大类资产间轮动具有较好的应用效果。


                                                                 摘要

以流动性产生过程为逻辑,打造宏观流动性指标体系

从央行资产负债表、货币供应量、公开市场操作三方面观测基础货币投放情况。宏观流动性产生的第一步为央行等职能部门对基础货币投放量的控制。我们从央行资产负债表(基础货币的列示),货币供应量(基础货币的观测),公开市场操作(基础货币的调整)等角度构建指标进行观测。

从存款准备金率和银行间市场利率两个方面来观测派生货币扩张情况。宏观流动性产生的第二步是银行机构通过信贷体系对基础货币进行扩张。我们从存款准备金率(货币扩张的程度),银行间市场利率(货币扩张的成本)等角度构建指标进行观测。

从社会融资规模、贷款价量、投资收益率三个方面来观测个体融资投资情况。宏观流动性产生的第三步是个体通过融资获得流动性并使流动性在实体经济中进行流转。我们从社会融资规模(个体融资的规模),贷款价量(个体融资的成本) 投资收益率(个体投资的收益)等角度构建指标进行观测。

量化筛选指标,构建资产宏观流动性驱动指数

首先确定资产权重方向。对于每个资产,合成驱动指数时各指标的权重方向,必须符合宏观流动性对该资产价格的驱动方向。

其次滚动筛选有效指标。为保证驱动指数的样本外适用性,最大程度降低过拟合情况,我们使用滚动窗口来筛选用于合成驱动指数的指标。

最后滚动确定指标权重。我们将各有效指标的调整后的回归系数作为加权权重,调整内容包括多参数指标系数压缩以及限制各指标权重上限。

基于宏观流动性驱动指数构建择时与轮动策略

股票择时策略2007年至今年化收益14.09%,与估值指标结合可进一步提升收益。同期中证全指年化收益为6.31%,将股票宏观流动性驱动指数与估值指标结合后,可将同期年化收益进一步提升至15.77%。

债券与商品择时策略同样有较好效果。2007年至今,债券择时策略年化收益0.91%,同期中债综合净价指数年化收益为-0.005%。商品择时策略年化收益为6.80%,同期南华商品指数年化收益为2.33%。

股债轮动策略2007年以来分年均为正收益,相比基准收益年胜率80%,最大回撤年胜率73%。2007年至今,基于宏观流动性驱动指数的股债轮动策略可以获得7.98%的年化收益,平均每年调仓8.13次。

股债商品轮动策略2007年以来年化收益10.35%,相比基准收益年胜率80%,最大回撤年胜率73%。除2011年收益为负外,在其它年份股债商品轮动策略均可取得正收益。

当前(2021/5/2)股票宏观流动性驱动指数取值上升,债券宏观流动性驱动指数取值下降,商品宏观流动性驱动指数上升,因此从宏观流动性的信息维度,建议相对超配股票与商品资产,相对减配债券资产。

正文

宏观流动性和经济增长会较为显著地影响大类资产表现,诸如美林时钟、全天候等经典资产配置模型,均将宏观流动性和经济增长作为划分情景的两个维度。
本篇报告聚焦于宏观流动性的视角,分别构建了驱动国内股票、债券、商品价格变动的宏观流动性驱动指数,该指数对于大类资产未来走势判断、以及大类资产间轮动具有较好的应用效果。特别地,宏观流动性驱动指数仅使用了流动性维度的宏观信息,可以与资产趋势、市场情绪等其它维度择时指标进行良好的互补与结合。

以流动性产生过程为逻辑,打造宏观流动性指标体系

宏观流动性产生过程

宏观流动性的产生包括央行投放基础货币、银行扩张派生货币、企业个人融资投资三个过程。概括来说,宏观流动性体现当前经济体系内货币的数量以及金融机构、企业、个人进行投融资活动的成本和难易程度。从宏观流动性的产生过程来看,首先,央行等职能部门通过公开市场操作等手段向商业银行投放基础货币;其次,商业银行通过信贷业务对基础货币进行扩张,得到派生货币;最后,微观企业和个人通过融资活动获得流动性,并可进一步通过投资、民间借贷等方式,使流动性在实体经济中进行流转。

图表:宏观流动性产生过程

资料来源:中金公司研究部

基础货币投放情况观测

从央行资产负债表、货币供应量、公开市场操作三方面观测基础货币投放情况。宏观流动性产生的第一步为央行等职能部门对基础货币投放量的控制。基础货币在央行资产负债表中以储备货币科目进行列示,包括货币发行(M0+商业银行库存现金)、非金融机构存款(客户备付金存款)和其他存款性公司存款(存款准备金)三个子项。实际经济运行过程中,可以通过分析M0、M1、M2等货币供应量的调整来观测基础货币投放量的变化,同时,央行对基础货币投放量的控制主要通过公开市场操作来进行。因此,我们分别从以上三个角度构建指标,来观测基础货币投放方面的宏观流动性情况:

央行资产负债表。央行资产负债表直接体现基础货币存量与增量,以及在资产负债恒等式下,其它科目对基础货币的影响情况。

货币供应量。M0、M1、M2是反映货币供应量的三个重要指标。M0为流通中现金,M1为M0+非金融性公司活期存款,M2为M1+准货币。

公开市场逆回购。公开市场逆回购为中国人民银行向一级交易商购买有价证券,并约定在未来特定日期将有价证券卖给一级交易商的交易行为,是央行向市场上投放流动性的操作。

国库现金定存。国库现金定存为央行把国库现金通过招标存在商业银行,并收取存款利息的交易行为,相当于央行放给银行较低利息的定期贷款,是央行向市场上投放流动性的操作。

常备借贷便利。常备借贷便利(SLF)是金融机构以国债等优质债券作为抵押,从央行获取的抵押贷款,主要功能是定向解决金融机构3个月以内的大额流动性需求,是央行向市场上投放流动性的操作。

中期借贷便利。中期借贷便利(MLF)的运作形式与常备借贷便利相同,区别在于中期借贷便利的贷款期限更长,为3个月、6个月、1年,是央行向市场上投放流动性的操作。

抵押补充贷款。抵押补充贷款(PSL)是指中央银行以抵押方式向商业银行发放贷款的交易行为,合格抵押品包括高信用评级的债券类资产,以及优质信贷资产等,是央行向市场上投放流动性的操作。

再贴现。再贴现是商业银行用已同客户办理过贴现的未到期合格商业票据向中央银行再行贴现的行为。再贴现是中央银行对商业银行提供贷款的一种特别形式,是央行向市场上投放流动性的操作。

中央银行票据。中央银行票据是中央银行为调节商业银行超额准备金而向商业银行发行的短期债务凭证,本质可以看作是中央银行债券,是央行向市场上收回流动性的操作。

图表: 基础货币投放的观测维度

资料来源:中金公司研究部


派生货币扩张情况观测

从存款准备金率和银行间市场利率两个方面来观测派生货币扩张情况。宏观流动性产生的第二步是银行机构通过信贷体系,由基础货币扩张出派生货币的过程。派生货币的重要影响因素是银行的存款准备金率,存款准备金率直接决定货币乘数,进而影响派生货币的数量。另一方面,拆借利率、回购利率、利率互换等银行间市场利率可以间接反映在不增加银行间总基础货币的情况下,单一银行扩张派生货币的边际成本,即刻画了银行间的流动性成本。因此,我们分别从以上两个角度构建指标,来观测派生货币扩张方面的宏观流动性情况:

存款准备金率与货币乘数。存款准备金是指金融机构为保证客户提取存款和资金清算需要而准备的在中央银行的存款,中央银行要求的存款准备金占其存款总额的比例便是存款准备金率。存款准备金分为法定存款准备金和超额存款准备金两部分,其中法定存款准备金是按照央行规定比例所存放的部分,超额存款准备金是除法定存款准备金以外在央行超额存放的部分。根据存款准备金率与现金漏损率,可以计算出反映派生货币扩张程度的货币乘数。

银行间拆借利率。银行间拆借利率反映银行同业之间的短期资金借贷利率,拆进利率表示银行愿意借款的利率,拆出利率表示银行愿意贷款的利率。常见的银行间拆借利率包括LIBOR、SHIBOR、银行间同业拆借利率、存款类机构信用拆借加权利率等。

银行间回购利率。银行间回购利率是银行间债券回购市场的正回购方支付给逆回购方在回购期间融入资金的利息。常见的银行间回购利率包括银行间质押式回购加权利率、存款类机构质押式回购加权利率、银银间回购定盘利率等。同时,交易所的质押式债券回购业务也会产生回购利率,常见的包括上证所新质押式国债回购利率、上证所质押式企债回购利率等。

银行间利率互换。银行间利率互换能够比较快速地体现国内外金融机构对于银行间重要利率未来变化的预期。常见的银行间利率互换包括SHIBOR3M利率互换、FR007利率互换、FDR007利率互换等。

转贴现利率。转贴现利率反映了银行通过转让出售已贴现票据的方式来获得资金的成本。同时,转贴现利率与同业存单发行利率之差所反映的票据与资金利率背离,是观测信贷流动性投放与票据市场流动性供应的有效指标。


图表: 派生货币扩张的观测维度

资料来源:中金公司研究部

个体融资投资情况观测

从社会融资规模、贷款价量、投资收益率三个方面来观测个体融资投资情况。宏观流动性产生的第三步是微观企业和个人通过融资活动获得流动性,并进一步通过投资、民间借贷等方式,使流动性在实体经济中进行流转。在观测实体经济获得流动性支持的情况时,社会融资规模是最重要的指标之一;同时,贷款利率作为企业与个人的融资成本,反映了实体经济获得流动性的难易程度,贷款数量则反映了流动性需求与供给的规模;最后,投资收益率的变化反映了风险偏好与风险溢价的变化,从侧面体现了流动性的宽松程度。因此,我们分别从以上三个角度构建指标,来观测个体融资投资方面的宏观流动性情况:

社会融资规模。社会融资规模是指一定时期内实体经济从金融体系获得的全部资金总额,反映了实体经济获得流动性支持的变化情况。我们从社会融资规模当月值、当月环比、当月同比的角度进行监测。

贷款利率。贷款利率作为企业与个人的融资成本,反映了实体经济获得流动性的难易程度。我们从人民币贷款基准利率、民间借贷利率、企业债到期收益率、信用利差等角度观测贷款利率变化。

贷款数量。贷款数量反映了流动性需求与供给的规模。我们从金融机构的各项贷款余额以及新增人民币贷款数量来观测贷款数量变化。

投资收益率。投资收益率的变化反映了风险偏好与风险溢价的变化,从侧面体现了流动性的宽松程度。我们从人民币存款基准利率、国债到期收益率、理财产品收益率等角度观测投资收益率变化。


图表:个体融资投资的观测维度

资料来源:中金公司研究部

宏观流动性指标体系

得到宏观流动性产生过程中每一步的观测角度后,我们便可根据各角度具体指标来构建宏观流动性指标体系。大多数指标对宏观流动性影响具有逻辑上的特定方向,我们在指标体系中对这些指标的方向做出限制,为之后的建模工作做准备。


图表: 宏观流动性指标体系(part1)

资料来源:万得资讯,中金公司研究部

图表: 宏观流动性指标体系(part2)

资料来源:万得资讯,中金公司研究部

量化筛选指标,构建资产宏观流动性驱动指数


得到宏观流动性指标体系后,我们便可以进行量化建模,得到各资产的宏观流动性驱动指数。指数的构建分为三步:确定各指标的权重方向;滚动筛选有效指标;滚动确定各指标的加权权重。

确定各指标的权重方向


本篇报告旨在构建宏观流动性维度的资产运行驱动指数,因此,对于每个资产,合成驱动指数时各指标的权重方向,必须符合宏观流动性对该资产价格的驱动方向。举例来说,社融同比增长对应宏观流动性的改善,若宏观流动性有助于提升股票价格,则在合成股票的宏观流动性驱动指数时,社融同比理应被赋予正向权重。
我们在前文所构建的宏观流动性指标体系中,已经根据经济学逻辑,赋予了部分指标对宏观流动性的影响方向。在此基础上,我们还需要确定宏观流动性对各资产价格的驱动方向。从定价因素看,宏观流动性对于股票、债券、商品均具有正向影响。 宏观流动性通过改变折现率来影响股票价格。根据DDM模型,股票价值为未来每年期望股利的折现值。宏观流动性与收益率曲线整体呈现负相关关系,因此宏观流动性的改善对应折现率的降低,即股票价格的上升。

宏观流动性通过改变到期收益率来影响债券价格。与股票类似,债券价格为未来的票息和到期支付本金按照到期收益率折现后的现值。宏观流动性的改善对应更低的到期收益率需求,即债券价格的上升。

宏观流动性通过作用于通胀水平来影响商品价格。宏观流动性的改善,尤其是过剩,往往伴随着较强的通胀上行压力,通胀预期的提升进而带来商品价格的上涨。


图表: 个体融资投资的观测维度

资料来源:中金公司研究部

滚动筛选有效指标

为保证驱动指数的样本外适用性,最大程度降低过拟合情况,我们使用滚动窗口来筛选用于合成驱动指数的指标。下面我们以股票流动性驱动指标为例,来展示有效指标筛选方法:
1. 确定指标更新频率。我们每半年(6月30日、12月31日)更新一次用于合成驱动指数的指标。

2. 确定滚动时间窗口。若当前时间早于2015年,则以2005年1月1日至当前时间作为滚动时间窗口;2015年之后,以当前时间前推10年作为滚动时间窗口。

3. 指标后置。每一个指标按其更新频率后置一期:日频指标后置一天,周频指标后置一周,月频指标后置一月。

4. 指标平稳性检验。对于每一个指标,对其滚动时间窗口中的时间序列进行ADF检验,若P值小于0.1则保留该指标,否则对指标差分再进行ADF检验,若P值小于0.1则保留差分后指标,否则放弃该指标。

5. 指标标准化。对每一个通过平稳性检验的指标,对其在滚动时间窗口的取值进行时序Z-score标准化。

6. 回归分析。对于每一个标准化后的指标,以其在滚动时间窗口的取值作为自变量,以中证全指对应日期未来63个交易日的平均涨跌幅作为因变量,进行一元线性回归。若回归系数P值小于0.1,且回归系数方向与经济学逻辑方向相同(未列示方向的指标仅需考虑P值),则将该指标纳入本次有效指标名单,并记录其回归系数,否则放弃该指标。
通过以上方法,我们可以滚动得到每期驱动指数的有效指标名单,并可以保证所选指标不会过于频繁变动(最多半年变动一次);筛选流程不涉及未来数据;平稳性和有效性得到保证。


图表: 滚动筛选有效指标流程

资料来源:中金公司研究部

滚动确定指标权重

将调整后的回归系数作为加权权重。在每一个指标更新时点,筛选出有效指标后,我们需要进一步确定有效指标的加权权重。在筛选有效指标的回归分析时,我们得到了各指标的回归系数,该系数反映了标准化后的指标每变动1个单位,资产未来63日平均涨跌幅相应的变动幅度,即指标对资产价格驱动的有效性程度。因此,一个易于操作且符合逻辑的权重确定方式为将各有效指标的回归系数作为加权权重。在此之前,我们需要对指标的回归系数做以下两方面调整:

1. 对于具有多个参数的指标,各子指标系数按组内有效指标数量进行缩小。从图表5的“参数”列可以看出,部分指标具有较多的时间参数,如中债国债到期收益率存在从0年到50年共21个子指标,假设这21个子指标均为有效指标,在不进行调整的情况下,以回归系数作为加权权重会使中债国债到期收益率在驱动指数中的权重放大20倍,即会高估多参数指标,低估少参数指标。因此,我们统计每个指标有效的子指标数量,并将各有效子指标的回归系数除以有效子指标数量,从而消除指标的参数数量对加权过程可能造成的影响。

2. 限制指标的权重上限。各指标的回归系数存在较大差异,若直接以回归系数作为权重,易造成权重集中在少数拥有较高回归系数的指标之上,对驱动指数的稳定性和泛化性带来一定影响。因此,我们对指标的权重上限加以限制,具体来说,我们先按照第1步的做法,对多参数指标的子指标回归系数进行缩小,然后将各子指标回归系数的绝对值相加,作为该指标的“绝对系数值”。然后计算截面各指标“绝对系数值”的均值和标准差,将大于均值+3倍标准差的“绝对系数值”压缩到均值+3倍标准差,并按同样的压缩幅度将各子指标的回归系数向下调整。


图表: 将调整后的回归系数作为加权权重

资料来源:中金公司研究部


标准化后指标按照调整后权重加权,得到资产宏观流动性驱动指数。在每一个指标更新时点,对有效指标的回归系数进行以上两方面调整后,我们便可以按照调整后权重对下一期的有效指标进行加权,得到资产驱动指数。由于在得到回归系数时,我们对各指标进行了滚动时序Z-score标准化,因此在加权时,也应使用滚动时序标准化后的指标值。具体来说,对于每一天,我们以当天前推10年作为滚动窗口(对于2015年之前的日期,以2005年1月1日~当日作为滚动窗口),计算滚动窗口内指标时间序列的均值与标准差,并以“(指标在滚动窗口内最近的一个取值-均值)/标准差”作为当天标准化后取值。各指标标准化后取值与对应权重相乘后求和,得到当日驱动指数增加值。每日驱动指数增加值累加,得到资产宏观流动性驱动指数时间序列。

各资产宏观流动性驱动指数与主要构成指标

上两章中,我们分别介绍了宏观流动性指标体系的构建方法,以及如何量化筛选指标来构建各资产宏观流动性驱动指数。本章我们分别对股票、债券、商品的宏观流动性驱动指数展开分析,力求探寻驱动各资产价格运行的流动性逻辑。

股票宏观流动性驱动指数

国债发行利率、各项贷款余额、央行国外资产是股票宏观流动性指数中较为显著指标。我们使用中证全指作为股票资产的代理指数,从2006年12月31日开始构建股票流动性驱动指数。从2006年底至2020年底,指数成分共调整29次,我们选取出现次数不低于15次的指标,分别计算其权重绝对值的平均值,以此来观测该指标对股票价格驱动的显著性。总计86个(同类不同参数的指标视为同一个)指标中,共有19个指标出现次数不低于15次,在这19个指标中,显著性最强的三类指标为国债发行利率、金融机构各项贷款余额、货币当局国外资产。

图表: 股票宏观流动性驱动指数的主要指标

资料来源:万得资讯,中金公司研究部


我们对显著性较强的几个指标的作用机理展开分析:
固定利率国债的发行利率直观体现市场资金面的宽松程度,宽松的资金面对应旺盛的投资需求,从而推动未来股票价格上行。
各项贷款余额的同比变化体现微观个体所获得流动性的边际变化以及国家对投融资的引导方向,如果融资价低、量多,可能带动上市公司基本面与盈利的改善,同样与未来股票价格正相关。
央行国外资产的影响方向与我们直观认知不同:从基础货币的勾稽关系来看,基础货币=国外资产-国外负债+净国内信贷-债券发行,即国外资产应对基础货币和宏观流动性有正向贡献,从而对股票价格有正向作用。而在股票宏观流动性指数中,央行国外资产却是负向影响,其背后逻辑在于国外资产的降低往往伴随着国家对法定存款准备金率的降低,以对冲卖出外汇对人民币的回收。根据历史数据,国外资产与大型存款类机构存款准备金率之间的相关系数高达93.13%,因此从数量和逻辑上看,国外资产的下降对应存款准备金率的下降,即派生货币数量的上升,进而利好未来股票市场的运行。
将每日驱动指数增加值累加,可以得到股票宏观流动性驱动指数的时间序列。


图表: 股票宏观流动性驱动指数

资料来源:万得资讯,中金公司研究部,数据截止至2021/4/27.


站在当前回看历史,股票宏观流动性驱动指数可以分为几段明显的趋势区间,我们根据对应区间内的有效指标和国家政策调整,来理解股票宏观流动性驱动指数的阶段性变化:
2007/1/1至2007/12/31。2007年2月9日所公布的《二六年第四季度中国货币政策执行报告》中表示,2007年将加强和改进流动性管理,为经济增长创造稳定的货币金融环境。因此在该段时间内,央行储备货币发行增速显著上升,质押式回购成交量显著放大,同业拆借利率在前三个季度整体下降,为股票宏观流动性的改善创造了良好条件。


2007/12/31至2008/10/7。2008年上半年,面对前期过热的经济形势,国家的总基调为防通胀,6次上调人民币存款准备金率,SHIBOR和国债到期收益率持续上升,M1先升后降,对股市宏观流动性起到抑制作用。进入三季度,银行间拆借回购利率仍维持上升趋势,使股票宏观流动性驱动指数继续下降。


2008/10/7至2010/4/29。为促进金融危机之后的经济复苏,国家陆续推出了“四万亿”投资计划和充分宽松的货币政策,国债发行利率在2008年4季度快速下降,M1和各项贷款余额同比增速以及央行总负债在2009年显著提升,SHIBOR、再贴现利率、银行间拆借回购利率、企业债到期收益率持续维持下降趋势,使股票宏观流动性驱动指数在该段时间快速提升。


2010/4/29至2015/1/6。经过金融危机后的一系列政策刺激,我国经济在2009年快速增长,因此,防通胀再次成为2010年全年政策关注重点,全年6次上调存款准备金率,各项贷款余额同比增速有所下滑,SHIBOR、国债发行利率、企业债到期收益率出现提升,从而使股票宏观流动性驱动指数在2010年2~4季度震荡走平。2011年~2014年,我国经历了滞涨→微弱复苏→通缩衰退的过程,金融机构各项贷款余额、国库现金定存、银行间质押式回购同比增速持续走低,国债发行利率、再贴现利率、逆回购利率、拆借回购利率整体上行,使股票宏观流动性驱动指数的下降趋势一直延续至2015年初。 


2015/1/6至2016/6/6。2014年的通缩环境刺激国家在2015年实施宽松的货币政策,全年多次降准降息,M1同比增速回暖,逆回购存量显著扩大,SHIBOR、国债发行利率、回购拆借利率、中长期贷款利率、企业债到期收益率、同业存单发行利率、国库现金定存中标利率、民间借贷利率等均有所下降,使股票宏观流动性驱动指数在该段时间止跌反升。
2016/6/6至2020/1/22。2016年是经济复苏的一年,复苏进程在2017年见顶,随之而来的是愈加严格的政策管控以及之后2018年的贸易摩擦与汇率压力。从2016年中旬到2018年底,主导股票宏观流动性驱动指数降低的指标主要是M1、社融、质押式回购成交量、MLF投放数量、国债发行利率、再贴现利率、利率互换。进入2019年后,货币政策有一定的宽松,但从此时显著影响驱动指数的指标来看,SHIBOR和FR007利率互换价格小幅上升,央行总负债有所下降,质押式回购成交量同比放缓,MLF余额持续降低,这些因素叠加导致股票宏观流动性驱动指数在2019年继续降低。


2020/1/22至今。经历2020年3月份新冠疫情的全球爆发后,国家在2020年上半年实行“价降量宽、放松监管”的逆周期调节政策,增加国库现金定存,收缩信用利差,调降国债发行利率、MLF利率、拆借回购利率等多种利率,使实体经济与金融市场流动性得到支持,股票宏观流动性驱动指数开始上升。2020年7月份后,货币政策由宽松转为稳健中性,各指标边际变化降低,对应股票宏观流动性驱动指数上升速度有所放缓。

                                              债券宏观流动性驱动指数

社会融资规模、质押式回购量、信用利差是债券宏观流动性指数中较为显著指标。我们使用中债综合净价指数作为债券资产的代理指数,从2006年12月31日开始构建债券流动性驱动指数。从2006年底至2020年底,指数成分共调整29次,我们选取出现次数不低于15次的指标,分别计算其权重绝对值的平均值,以此来观测该指标对债券价格驱动的显著性。总计86个(同类不同参数的指标视为同一个)指标中,共有10个指标出现次数不低于15次,在这10个指标中,显著性最强的三类指标为社会融资规模、银行间质押式回购、信用利差。

图表: 债券宏观流动性驱动指数的主要指标

资料来源:万得资讯,中金公司研究部

 
我们对显著性较强的几个指标的作用机理展开分析:
社会融资规模反映了实体经济获得流动性支持的变化情况,实体企业宽松的流动性状态可以降低融资成本,从而降低债券收益率,提升债券价格。
银行间质押式回购成交量体现金融机构加杠杆程度,从历史看,央行数次在银行间市场杠杆率较高时收缩流动性,如2013年二季度以及2016年四季度。因此该指标一定程度成为流动性变化的先行预警指标。
信用利差的影响方向与我们直观认知不同:信用利差=风险溢价+流动性溢价,理应与宏观流动性负向变化,从信用利差与中债综合净价指数的走势来看,两者也表现出较强的负相关性。但是,若我们分析信用利差与中债综合净价指数未来一季度涨跌幅的走势,会发现两者整体表现出更显著的正相关性,即信用利差与银行间质押式回购成交量类似,是描述当前宏观流动性变化的同步指标,同时是判断未来宏观流动性变化的先行预警指标。


图表: 信用利差与债券指数走势负相关

资料来源:万得资讯,中金公司研究部


图表: …但信用利差与债券指数未来涨跌幅正相关

资料来源:万得资讯,中金公司研究部将每日驱动指数增加值累加,可以得到债券宏观流动性驱动指数的时间序列。

图表: 债券宏观流动性驱动指数

资料来源:万得资讯,中金公司研究部,数据截止至2021/4/27.类似地,我们可以将债券宏观流动性驱动指数分为几段明显的趋势区间。可以看出,大部分时间股票驱动指数与债券驱动指数具有相同的趋势方向,我们重点分析两者趋势方向不同的几段时间区间:
2007/1/1至2007/12/31。股票驱动指数在该段时间上升,而债券驱动指数在该段时间下降。原因在于2007年,对债券驱动指数有正向影响的货币乘数出现降低,有负向影响的质押式回购成交量和央行票据发行利率显著上升,从而带动债券驱动指数下行。
2015/1/6至2015/5/30。股票驱动指数在该段时间上升,而债券驱动指数在该段时间下降。原因在于债券驱动指数在2015年前5个月受到新增人民币贷款、信用利差等指标的压制影响较大,导致前期下跌趋势继续延续。
2018/6/30至2020/1/22。股票驱动指数在该段时间下降,而债券驱动指数在该段时间上升。原因在于两资产在该段时间驱动指标有较大差异,股票驱动指数主要受利率互换、央行总负债、质押式回购成交量、MLF余额的影响,债券驱动指数则主要受逆回购数量、国债发行利率、拆借回购利率、LIBOR的影响,底层指标的不同造成股债驱动指数在该段时间趋势方向的差异。
根据股票和债券宏观流动性驱动指数的走势差异以及造成差异的背后指标,我们认为股票宏观流动性驱动指数相对更能体现流动性在基础货币发行层面的变化,债券宏观流动性驱动指数相对更能体现流动性在货币派生和信用利差层面的变化。

                                                 商品宏观流动性驱动指数

债券收益率、回购利率、再贴现利率是商品宏观流动性指数中较为显著指标。我们使用南华商品指数作为商品资产的代理指数,从2006年12月31日开始构建商品流动性驱动指数。从2006年底至2020年底,指数成分共调整29次,我们选取出现次数不低于15次的指标,分别计算其权重绝对值的平均值,以此来观测该指标对商品价格驱动的显著性。总计86个(同类不同参数的指标视为同一个)指标中,共有22个指标出现次数不低于15次,在这22个指标中,显著性最强的三类指标为债券收益率、回购利率、再贴现利率。

图表: 商品宏观流动性驱动指数的主要指标

资料来源:万得资讯,中金公司研究部


可以看出,与股票、债券不同,对商品宏观流动性驱动指数有较大影响的指标主要是价类指标,而非量类指标。其背后可能的逻辑在于宏观流动性向商品价格的传导主要在于通胀预期,而公布频率较高的价类指标对市场通胀预期的影响更为快速,从而对商品宏观流动性驱动指数的影响更加显著。
将每日驱动指数增加值累加,可以得到债券宏观流动性驱动指数的时间序列。


图表: 商品宏观流动性驱动指数

资料来源:万得资讯,中金公司研究部,数据截止至2021/4/27.


类似地,我们可以将商品宏观流动性驱动指数分为几段明显的趋势区间。可以看出,大部分时间商品与股票、债券的宏观流动性驱动指数具有较为类似的趋势方向。但在2016年6月到2017年4月这段时间内,股票与债券的驱动指数趋势下行,而商品驱动指数趋势上行。如果我们分析这段时间的通胀水平,会发现PPI同比增速出现显著上升,即商品宏观流动性驱动指数对通胀的变化更加敏感。也就是说,与股票、债券相比,商品宏观流动性驱动指数相对更能体现流动性在通货膨胀层面的变化。

图表: 2016年6月~2017年4月商品宏观流动性驱动指数主要反映通胀变化

资料来源:万得资讯,中金公司研究部,数据截止至2021/4/27.

                                 基于宏观流动性驱动指数的择时与轮动策略


得到各资产的宏观流动性驱动指数后,我们便可以借此构建单资产择时或多资产轮动策略。

单资产择时策略

我们分别以中证全指、中债综合净价指数、南华商品指数作为股票、债券、黄金的代理指数,通过以下方式构建各资产的择时策略:
每周末,判断当前宏观流动性驱动指数与上周末宏观流动性驱动指数的高低。若当前宏观流动性驱动指数更高,说明宏观流动性状况有所改善,在下周看多资产,否则在下周看空资产。多空观点变化时,在下周第一个交易日以收盘价买入/卖出资产。暂不考虑交易手续费。
股票宏观流动性驱动指数整体具有较好择时效果。从2007年初至2021年4月27日,基于股票宏观流动性驱动指数的择时策略可以获得14.09%的年化收益,同期中证全指的年化收益为6.31%。从股票资产的择时净值曲线可以看出,策略可以有效把握住2008年、2011年、2018年的市场下跌;对于历史上几段上涨趋势,模型也具有较好的反应效果;对于2013年、2017年全市场偏震荡的行情,策略倾向于给出偏空的观点。模型在三段时间表现相对较差:一是2014年全年,受金融机构各项贷款余额走低以及再贴现利率、拆借回购利率上行的影响,股票流动性驱动指数持续下降,未能捕捉到2014年下半年的牛市行情;二是在2015年股灾以及2016年熔断区间应维持看多信号,原因在于这两段下跌与宏观流动性关系较弱;三是在2019年的1~4月,宏观流动性维度的社会融资规模确实是该段时间股市反弹的实际重要驱动因素之一,但在模型层面,SHIBOR和FR007利率互换价格上升以及央行总负债、质押式回购成交量、MLF余额降低对驱动指数的负向抑制效果更为明显,使驱动指数继续下行。

图表: 股票资产择时净值曲线

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/4/27.


股票宏观流动性驱动指数与内生结构预警指标结合可进一步提升择时效果。在前期报告《外生环境、内生结构、趋势动量在收益预测中的有效结合》中,我们融合权益资产的估值水平、风险溢价、交易热度,构建了资产的内生结构预警指标[1]。我们尝试将股票宏观流动性驱动指数与内生结构预警指标进行结合,以期提升股票宏观流动性驱动指数的择时应用效果。具体来说,每周末,当内生结构预警指标未触及看空阈值(0.95)时,以股票宏观流动性驱动指数作为择时信号;当内生结构预警指标超过看空阈值(0.95)时,发出看空信号,直到内生结构预警指标跌回安全区间(0.75)后,再以股票宏观流动性驱动指数作为择时信号。从结果看,加入内生结构预警指标后,择时策略从2007年初至2021年4月的年化收益由14.09%提升至15.77%,并可以在2015年股灾前以及2021年春节后及时逃顶,从而提升择时策略整体表现。


图表: 股票资产择时净值曲线

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/4/27.


债券和商品宏观流动性驱动指数择时效果同样有效。从2007年初至2021年4月27日,基于债券宏观流动性驱动指数的择时策略年化收益为0.91%,同期中债综合净价指数年化收益为-0.005%,从债券的择时净值曲线来看,2010年以后,几次持续时间较长的下跌趋势均能得到提前规避,同时不至于损失太多触底反弹后的上行收益。同时,基于商品宏观流动性驱动指数的择时策略年化收益为6.80%,同期南华商品指数年化收益为2.33%,从商品的择时净值曲线来看,2011~2014年的商品熊市可以得到有效判断。

多资产轮动策略

股债轮动策略
得到各资产基于宏观流动性驱动指数的择时信号后,我们可以进一步构建多资产轮动策略。首先,我们聚焦于股票和债券资产,构建偏“固收+”的股债轮动策略:
股票使用中证全指,债券使用中债综合财富指数。每周末,根据上一节中的方法,得到基于宏观流动性驱动指数的股债方向信号(股票使用融合左侧预警指标后的信号)。若股债均为看多信号,则配置20%股+80%债;若看多股票看空债券,则配置40%股+60%债;若看空股票看多债券,则按照100%债券配置;若股债均为看空信号,则100%配置货币基金。调仓日为下周第一个交易日,按收盘价成交。收取双边千二手续费。基准选择与策略同步再平衡的20%股+80%债组合。


图表: 股债商品轮动策略权重确定方式

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.

股债轮动策略2007年以来分年均为正收益,相比基准收益年胜率80%,最大回撤年胜率73%。从收益端看,2007年至2021年4月27日,基于宏观流动性驱动指数的股债轮动策略可以获得7.98%的年化收益,在所有年份均可取得正收益,相比于2股8债基准,策略在80%的年份当年收益更高。策略跑输基准的3年分别为2009、2014、2019年。2014年和2019年跑输原因在于股票宏观流动性驱动指数在这两年长期发出看空信号;2009年跑输原因在于股票宏观流动性驱动指数在股市反弹的1月份发出了看空信号,从而一定程度影响组合收益。


从回撤端看,策略相比2股8债基准在73.3%的年份当年最大回撤更低。最大回撤出现在收益波动较大的2007年。2010年之后,随着A股波动率中枢的下移,策略最大回撤可以基本控制在-5%以内。整体来说,在仅考虑宏观流动性信息和部分股市估值信息的情况下,模型可以取得较好的收益增强与回撤控制。


从换仓频率看,策略平均每年调仓8.13次,接近于月频调仓。从收益来源看,策略基本只涉及宏观流动性方面的外生信息,信息集中度高,且与量价数据、市场情绪、以及经济增长等其他宏观信息之间的相关性低,可以作为观测股债未来相对强弱的独立信息与增补信息。


图表: 股债轮动策略净值曲线

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/4/27. 图表: 股债轮动策略分年统计资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/4/27.

股债商品轮动策略

进一步地,我们在前述股债轮动的基础上加入商品资产,构建股债商品轮动策略:股票使用中证全指,债券使用中债综合财富指数,商品使用南华商品指数。每周末,根据上一节中的方法,得到基于宏观流动性驱动指数的股、债、商品方向信号(股票使用融合左侧预警指标后的信号)。如果3个资产均为看多信号,则按照“20%股+60%债+20%商品”的基准比例进行配置。如果有1个资产为看空信号,则将该资产仓位按比例转移到剩余两资产之上。若看空的是债券,保留40%的债券仓位用于打底。如果有2个资产为看空信号,则将这两个资产仓位转移到剩余资产之上。若看空的资产包括债券,保留40%的债券仓位用于打底。如果3个资产均为看空信号,100%配置货币基金。调仓日为下周第一个交易日,按收盘价成交。收取双边千二手续费。基准选择与策略同步再平衡的“20%股+60%债+20%商品”组合。

图表: 股债商品轮动策略权重确定方式

资料来源:万得资讯,中金公司研究部

股债商品轮动策略2007年以来仅1年收益为负,相比基准收益年胜率80%,最大回撤年胜率73%。从收益端看,2007年至2021年4月27日,基于宏观流动性驱动指数的股债商品轮动策略可以获得10.35%的年化收益,除2011年收益为负外,在其它年份策略均可取得正收益。相比于2股6债2商品的基准,策略在80%的年份当年收益更高。与股债轮动策略相同,策略跑输基准的3年分别为2009、2014、2019年,原因同样来源于股市宏观流动性驱动指数所发出的看空信号对股市上行的错失。
从回撤端看,策略相比2股6债2商品基准在73.3%的年份当年最大回撤更低。与股债轮动策略类似,最大回撤同样出现在收益波动较大的2007年,2010年之后,随着A股波动率中枢的下移,策略最大回撤相比2010年之前有所降低。整体来说,在仅考虑宏观流动性信息和部分股市估值信息的情况下,模型可以取得较好的收益增强与回撤控制。


图表: 股债商品轮动策略净值曲线

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/4/27.


图表: 股债商品轮动策略分年统计

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/4/27.

当前各资产驱动指数走势及主要影响指标

主要影响指标


我们在以下图表中统计了2020年12月31日调整后,各资产驱动指数的前10大影响指标及方向。本期对股票驱动指数影响最强的指标为MLF投放数量,对债券驱动指数影响最强的指标为票据与资金利率背离(即国股银票转贴现利率曲线减去同期股份制银行同业存单发行利率),对商品驱动指数影响最强的指标为国库现金定存利率。

图表: 本期(2021上半年)各资产宏观流动性驱动指数前十大影响指标

资料来源:万得资讯,中金公司研究部。注:对影响最强指标的影响程度进行了归一化处理。

各资产驱动指数当前走势


当前建议相对超配股票与商品资产,相对减配债券资产。根据最新一周的周末(2021年5月2日)数据,股票宏观流动性驱动指数取值上升,债券宏观流动性驱动指数取值下降,商品宏观流动性驱动指数上升,因此从宏观流动性的信息维度,建议相对超配股票与商品资产,相对减配债券资产。

图表: 股票宏观流动性驱动指数今年以来走势

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/5/2.

图表: 债券宏观流动性驱动指数今年以来走势

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/5/2.

图表: 商品宏观流动性驱动指数今年以来走势

资料来源:万得资讯,中金公司研究部.数据截止至2021/5/2.

[1] 具体构建方法可参考2020年12月25日的报告《外生环境、内生结构、趋势动量在收益预测中的有效结合》

文章来源

本文摘自:2021年5月5日已发布的《量化配置系列(4):资产宏观流动性驱动指数及其应用》

联系人 宋唯实 SAC 执业证书编号:S0080120090082 SFC CE Ref:BQG075

分析员 刘均伟 SAC 执业证书编号:S0080520120002 SFC CE Ref:BQR365

分析员 王汉锋 SAC 执业证书编号:S0080513080002 SFC CE Ref:AND454

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