资产配置思考系列之九：优化股债性价比：构建中国跨周期调节指标

股债配置优化的一条路径是“基于规则”的分析推导向“基于规则的规则”的识别。难点在于基于规则往往可以通过公式表达，但是基于规则的规则往往是非结构化文本，要模糊处理和估计。本文作为第一步，尝试从货币政策变迁角度出发，定量刻画我国的政策跨周期程度，作为后续调整我国无风险利率（十年期国债）的辅助工具。 经验证据。2018-2019年以来，我国货币政策思路调整信号明显，逆周期调节转变为跨周期调节。主要体现在三个方面：一是政策节奏。 调节政策平滑操作，突出前瞻性和预期管理。二是注重长期效果。最终目标是兼顾短期和长期、经济增长和物价稳定、内部均衡和外部均衡。三是政策调整目标。保持定力和自主性，在双循环体系下防范境内系统性风险。2019年以来，债市波动明显降低。 指标设计核心思路。我们根据政府和央行关于“跨周期调节”的描述，尝试给出逆周期和跨周期在目标函数上的差异。根据这种差异，我们设计了两种跨周期调节指标。方法一：金融与经济增速的匹配波动。 假如货币与信贷增速低于名义GDP增速，货币政策倾向于放宽；假如货币与信贷增速高于名义GDP增速，货币政策倾向于紧缩。我们把市场与政策匹配偏离度的波动定义为“匹配波动”，来反映跨周期调节的强弱。方法二：货币政策目标下市场利率的平滑性。计算经济增长、就业率、通胀和汇率的短期波动与DR007之间的“匹配波动”。 指标在辅助主观判断和策略挖掘的应用效果都较优。具体体现在三个方面：（1）跨周期指标对债市波动率有预测意义。跨周期程度快速上行时，未来的债市波动明显下降。（2）调整后的ERP对股债配置的信号时点和推荐程度，都优于标准的ERP。相较于海外ERP，由于国内十年期国债利率低波动，因此国内ERP绝大部分反映的是权益估值变动。我们使用KST等技术方法构建了一种调整无风险利率的方法，调整后的无风险利率和ERP能够更为有效的预测A股的相对回报。（3）使用60日均线和滚动两倍标准差构建标准ERP和调整后ERP的布林带。无论是股票买入信号还是卖出信号，调整后ERP带来稳定相对回报，其中买入信号胜率更高。从年化回报来看，2005-2023年买入信号的年化相对回报为6.85%，卖出信号的年化相对回报为2.85%。需要注意的是，这里我们假设全部调仓权益，不考虑摩擦成本。在实际的股债配置时，还需要综合考虑配置中枢和风险承担。按照权益调仓比例5%估计，预计带来的收益增强效果在0.3-0.5%左右。 风险因素：历史数据底层逻辑被证伪，政策调整风险未全面纳入考虑 1.为何要构建中国的政策跨周期指标？ 国内金融市场寻求构建股票和债券打底的资产配置策略时，面临着一个核心问题：利用不太长的历史数据（2004-2022年），既要用来挖掘量价特征，又要用来样本内外的验证回测。难上加难的是，我国金融市场每三五年的风格都会发生明显进化。低频但长周期的跨资产策略要求从逻辑推理出发构建策略，然后利用较长数据验证基本面逻辑。这种“既要又要”在国内金融市场环境面临更强的约束条件。换句话讲，股债配置逻辑构建的难点在于，国内金融市场不断进化，股债之间关系决定性因素却似乎在市场之外。这种特征要回溯到东亚文化，以及19世纪日本根据其历史特点选择学习德国经验而非英美经验。这为后续东亚资本市场独特之处奠定了根基。政府引导模式与自由市场模式下所形成的风险必然不尽相同，因此从资产配置角度来看，仅借鉴英美资产配置做法是不完整的。我国的配置方案更应侧重于制度和对“规则的规则”的挖掘。 当前资产配置策略的两个维度：（1）基本面择拐点。以周期时钟和宏观因子为核心的择时方法，底层是分解经济金融周期与跨资产相对表现之间的映射关系，从方法论挖掘角度具有较强延展性，聚焦拐点和空间的判断，但对于风险最优承担的考虑不足。（2）指标择性价比。从量化模型来讲，以风险平价和均值方差模型为代表的思想，目标是从风险的角度对组合表现平滑，追求跨周期的平稳表现。 我国在这两个维度应用所面临的挑战：（1）判断映射关系方面，我国在金融危机前后的宏观环境发生较大演化，土地财政、监管政策和资金风格发生改变，经济增长、信贷和通胀逻辑随之改变，静态套用经典配置规则容易形成了“美林电风扇”效应。（2）股债性价比方面，我国无风险利率在2015年前后开始进入转型阶段，地方隐性债务问题化解，导致利率债与权益的关系发生了偏离，国债10Y与无风险利率等价的做法在海外适用但在国内适用性降低。 具体而言，假如我们主观预判为未来长期趋势，又如何从过去的数据中获得资产配置策略的验证？这对矛盾没有完美解决方案，要求我们尽量将“变化”本身纳入考量，而不是遵循发达经济体的稳态经验。 如何优化股债配置？基于对市场的高频跟踪，我们对国内股债配置“规则的规则”有模糊的认识，但是假如能够将这种理解形成量化指标，将对于实际配置操作形成更有效的配置建议。这种寻找进化因素并纳入资产配置方案的过程，从本质来讲是从“基于规则”的分析推导向“基于规则的规则”的识别，难点在于基于规则往往可以通过公式表达，但是基于规则的规则往往是非结构化文本，要模糊处理和估计。本文作为第一步，尝试从货币政策变迁角度出发，定量刻画我国的政策跨周期程度，作为后续调整我国无风险利率（十年期国债）的辅助工具。 图1：国内资产配置的核心要素与解决方法 2.国内政策周期调节思路的变化过程 2018-2019年以来，市场主观感受到明显的我国货币政策思路调整信号，逆周期调节转变为跨周期调节。这主要体现在三个维度：一是政策节奏。 更新周期调节的设计理念，平滑操作，从而突出从逆周期向跨周期的演变区别，主要包括前瞻性和预期管理等。二是注重长期效果。扩大政策制定的观察目标，避免出现“头痛医头、脚痛医脚”的现象。最终目标是兼顾短期和长期、经济增长和物价稳定、内部均衡和外部均衡。三是政策调整目标。保持定力和自主性，在双循环体系下防范境内系统性风险。 从政策演化来看，观察中央关于货币经济政策表述是央行对于周期波动调控思路的重要来源。 逆周期。2012年以来的历年中央经济工作会议中，“逆周期调节”表述出现在2012年、2018年和2019年报告中。其中，2012年为四万亿刺激计划退出期，经济增速遭遇短期压力。2018-19年我国所遭遇的是中美贸易摩擦和国内金融三大攻坚战，对于出口和内生信贷动能都有一定影响。 观察“逆周期调节”的表述次数，也可以看到2018-19年次数呈现逐渐上行趋势。 跨周期。“跨周期调节”的说法首次提出是在2020年7月30日中央政治局会议上，核心是要实现经济高质量发展，在通过兼顾短期与中长期发展来达到控制系统性风险的前提下，获得稳定的经济增长环境。2021年12月的中央经济工作会议上，针对宏观经济政策表述为“跨周期和逆周期宏观调控政策要有机结合”，意味着政策正在逐渐从逆周期向跨周期过渡。其大背景是我国的地产和隐性债务的风险累积较大，判断具备一定的系统性风险爆发可能性。从2020年2季度货币政策执行报告以来，央行关于跨周期政策的表述逐渐增加，但仍处于机制设计完善阶段。 从表述上来看，跨周期调节的相关表述，从2020年的中性含义，过渡到2021年的“增强宏观政策自主性”、保持政策稳定性、增强信贷总量增长稳定性等偏政策稳定的趋向。进入2022年以来，三个季度的货政执行报告又重新回到通用中性表述，包括不搞“大水漫灌”，兼顾三方面均衡等。 从宏观政策调整的实际效果来看，A股和国债利率的波动率从2018年以来有所降低，反映出假如政策当局的决策与微观理性人相似，变得更加平滑后，那么市场本身的波动率也将会有所下降。具体来看，A股的日回报率的滚动年波动率从2020年以来从0.015下降到0.012左右。国债利率变动分布来看，2020年以来整体分布更加集中，发生较大波动的概率有所降低。 表1：2017年以来货币政策执行报告关于逆周期/跨周期调节的表述 图2：2017年以来货币政策执行报告中关于逆周期与跨周期调节表述次数 图3：A股和国债利率的波动率从2018年以来有所降低 图4：2015-2019年国债10Y日收益率变动（bp） 图5：2020-2023年国债10Y日收益率变动（bp） 3.政策跨周期指标的构建思路 货币政策演化可以通过文本识别给出政策的定性特征，但是给出政策跨周期强弱的定量打分就比较困难。从政策与市场互相作用来看，从逆周期调节目标向跨周期调节目标的转化过程是一个极为复杂的转变，这或许也是央行对于跨周期目标尚未有明确定义的一个原因。具体看，第一层是政策调节依据的转换。跨周期意味着从当期观点的多变量，转变为预判未来的多目标以及更多全局变量；第二层增加，是从相对简单的目标组合，转变为包含宏观变量低波动和系统性风险控制等更大范围以及更高阶矩的目标。 （1）政策转换： 逆周期货币政策=argmaxf{就业_t、通胀_t、增长_t、外贸_t} 跨周期货币政策=argmaxEf{就业_t→∞、通胀_t→∞、增长_t→∞、内外部均衡_t→∞、平滑性（就业/通胀/汇率等）、系统性风险_t→∞} （2）市场投资行为 理性投资人行为=BestResponse{货币政策_t→∞，其他投资人行为，…} 上面是关于货币政策转换和市场理性投资行为的简单目标函数。当货币政策更倾向于跨周期目标时，我们可以将其理解为在目标函数中的抉择权衡更加复杂，对于系统性风险、平滑经济波动等高阶和长尾问题的权重提升。 直观上，当目标函数中的高阶变量增加时，往往在经济压力增加时成为主导变量，并且由于其非线性增长，因此会使得政策变得更加谨慎。这与我们对政策的直觉十分相符。这也为我们构建政策跨周期指标带来了启发。 3.1.方法一：金融与经济增速的匹配波动 从复盘央行货币执行政策报告可以看到，跨周期调节的主要思路之一是保持“广义货币M2和社融增速与名义GDP增速匹配”。换句话说，假如货币与信贷增速低于名义GDP增速，则触发降息或者结构性货币政策放宽概率上升；假如货币与信贷增速高于名义GDP增速，则触发加息或者结构性货币政策收紧概率上升。 两者匹配偏离度的变化斜率，反映了跨周期调节的强弱。金融与经济市场增速匹配的观测指标为分别为社融规模同比增速、M2增速与名义GDP增速，金融与经济市场增速匹配的调整指标为货币市场利率和融资利率下的综合利率。指标计算的核心逻辑在于，观测指标与调整指标之差的波动性（以下简称“匹配波动”）大小。假如“匹配波动”数值较大，说明政策显示出更强的逆周期调节；假如“匹配波动”数值较小，说明跨周期调节特征更加明显。 “匹配波动”构建步骤： （1）金融市场增速：社融同比和M2同比的平均值。其中，社融2019年之后使用新旧口径的平均值。 （2）经济增速：使用两种版本的经济增速平均。分别是名义GDP增速和PMI变化。其中，GDP季度转换为月度指标时使用线性插值，PMI按照经验调整，使其标准化处理后的波动率为名义GDP波动率的一半。 （3）匹配偏离度：经济指标反映的增速-金融市场综合指标增速。 （4）综合利率：考虑到我国在加入世贸后受到的海外影响，资金和贸易流动下美国对我国无风险利率影响呈现倒U性。我们构建两个版本的综合利率，其中第二个版本考虑到美国中性利率对国内的影响。（1）银行间存款类金融机构7天期质押式回购DR007和金融机构加权贷款利率的平均值，在2008年之间没有加权贷款利率报价时，使用1至3年中长期贷款利率，在拼接处两个贷款利率基本吻合。（2）在国内综合利率的基础上，减掉美国中性利率估计（使用里士满联储的估计版本，使用纽约联储或者其他版本的差异不大）。根据国内市场受海外影响估计，分别设定2018-2023年影响程度为20%，2012-2017年为30%，2005-2012年为40%，2005年之前为50%。 图6：匹配偏离程度与综合利率水平之间的关系（2003-2023年） Lubik-M atthes Natural Rate of Interest, Federal Reserve Bank of Richmond,