量化点评报告：贸易不确定性与全球恐慌交易程度的量化监测体系

量化点评报告 贸易不确定性与全球恐慌交易程度的量化监测体系 证券研究报告|金融工程 2025年04月07日 由于全球贸易环境变化的原因，近期全球市场各资产价格波动较大，因此 我们想从量化视角出发，探索并构建对贸易不确定性与全球恐慌交易程度的量化监测体系，在本文中我们主要想谈论并解决以下三个问题： 问题一：量化如何理解市场定价思路。 资产走势常领先于基本面的发展，蕴含市场参与者对当下的判断和未来的预期，我们基于历史宏观真实周期和各类资产收益率搭建逻辑回归预测模型。对于国内市场来说，模型预测结果表明市场从2024年9月底开始定 价信用扩张，但自11月逐渐衰减，货币扩张预期重占主导；今年年初信 用扩张预期逐步升温，截至4月3日，模型预测结果如下，资产隐含周期概率为货币扩张（44.0%）>信用扩张（15.2%），表明市场当前情绪转向悲观。 问题二：量化如何监控全球贸易不确定性？ 资产价格本身会体现对宏观与贸易环境的预期，那么我们如何基于量化的指标，对贸易不确定性进行监控与跟踪？基于文献与海外学者的研究，我们找到了从不同维度监控与跟踪贸易不确定性的三个指数：贸易不确定指数（TPUIndex）、地缘政治风险指数（GPRIndex）与美国经济政策不确定性指数（EPUIndex）。当前贸易不确定指数与美国经济政策不确定性指数均显著上行并处于高位，体现了当前贸易环境与经济政策的高度不确定性。 问题三：量化如何监控全球市场恐慌程度？ 系统性风险的发生往往伴随着市场恐慌情绪的加剧，投资者信心崩溃下可能纷纷抛售资产，引发价格雪崩式下跌，进一步放大市场波动，带来巨额损失。我们使用以下三个指数分别监控全球市场（OFRFSI）、美国市场（CitiRAI）、中国市场（中国主权CDS）的不确定性和恐慌情绪。当前风险厌恶指数在快速上行，意味着当前美国市场已有一定程度的恐慌情绪，整体风险偏好较低。 风险提示：以上结论均基于历史数据和统计模型的测算，如果未来市场环境发生明显改变，不排除模型失效的可能性。 作者 分析师林志朋 执业证书编号：S0680518100004邮箱：linzhipeng@gszq.com 分析师梁思涵 执业证书编号：S0680522070006邮箱：liangsihan@gszq.com 分析师刘富兵 执业证书编号：S0680518030007邮箱：liufubing@gszq.com 研究助理汪宜生 执业证书编号：S0680123070005邮箱：wangyisheng@gszq.com 相关研究 1、《量化周报：科创50、深证成指确认日线级别下跌 2025-04-06 2、《量化分析报告：择时雷达六面图：估值面与拥挤度好转》2025-04-05 3、《量化点评报告：部分周期行业进入强趋势-低拥挤区域——基本面量化系列研究之四十二》2025-04-04 请仔细阅读本报告末页声明 内容目录 问题一：量化如何理解市场定价思路3 问题二：量化如何监控全球贸易不确定性？3 问题三：量化如何监控全球市场恐慌程度？5 风险提示7 图表目录 图表1：资产价格定价周期变化3 图表2：资产价格隐含周期概率（2025年4月3日）3 图表3：贸易不确定指数（TPUIndex），1960年至2014年4 图表4：贸易不确定指数（TPUIndex），2015年至2025年4 图表5：地缘政治风险指数（GPRIndex）4 图表6：美国经济政策不确定性指数（EPUIndex）5 图表7：OFR金融压力指数（OFRFSIIndex）5 图表8：花旗风险厌恶指数（CitiRAIIndex）6 图表9：中国主权CDS利差6 由于全球贸易环境变化的原因，近期全球市场各资产价格波动较大，因此我们想从量化视角出发，探索并构建对贸易不确定性与全球恐慌交易程度的量化监测体系，在本文中我们主要想谈论并解决以下三个问题： 量化如何理解市场定价思路？ 如何量化与监控全球贸易不确定性？ 量化如何监控全球市场恐慌程度？ 问题一：量化如何理解市场定价思路 资产走势常领先于基本面的发展，蕴含市场参与者对当下的判断和未来的预期，在专题报告《中国经济六周期模型与多资产策略应用》中，我们基于历史宏观真实周期和各类资产收益率搭建逻辑回归预测模型。对于国内市场来说，模型预测结果表明市场从2024 年9月底开始定价信用扩张，但自11月逐渐衰减，货币扩张预期重占主导；今年年初信用扩张预期逐步升温，截至4月3日，模型预测结果如下，资产隐含周期概率为货币扩张（44.0%）>信用扩张（15.2%），表明市场当前情绪转向悲观。 图表1：资产价格定价周期变化图表2：资产价格隐含周期概率（2025年4月3日） 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 2024/92024/102024/112024/122025/12025/22025/32025/4 信用扩张经济复苏货币退潮信用退潮经济放缓货币扩张 50% 40% 30% 20% 10% 0% 货币信用增长 44.0% 15.2% 15.3% 11.9% 10.4% 3.3% 信用扩张经济复苏货币退潮信用退潮经济放缓货币扩张 资料来源：Wind，国盛证券研究所资料来源：Wind，国盛证券研究所 问题二：量化如何监控全球贸易不确定性？ 资产价格本身会体现对宏观与贸易环境的预期，那么我们如何基于量化的指标，对贸易不确定性进行监控与跟踪？基于文献与海外学者的研究，我们找到了从不同维度监控与跟踪贸易不确定性的三个指数：贸易不确定指数（TPUIndex）、地缘政治风险指数（GPRIndex）与美国经济政策不确定性指数。 �贸易不确定指数（TPUIndex）。该指数主要基于波士顿环球报、芝加哥论坛报、卫报等全球七家主流媒体报社的新闻报道，并使用文本搜索的方式计算讨论“贸易不确定”新闻的占比，并将占比生成贸易不确定性指数。该指数在2015年之前频率为月频，在 2015年之后为日频数据。由下图可见，当全球发生了可能会引起国际贸易环境发生巨大变化的事件时，该指数往往会快速上升。在近期美国发布对等关税政的前后时段，该指数快速上升并达到了历史新高。 图表3：贸易不确定指数（TPUIndex），1960年至2014年 贸易不确定指数（TPUIndex）月度数据 布林顿森林体 系崩溃（1971） 第二次石油危机 （1979-1980） 第一次石油危机引发的世 100 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 界经济危机（1973-1975） 19601965197019751980198519901995200020052010 资料来源：https://www.matteoiacoviello.com/tpu.htm，国盛证券研究所 图表4：贸易不确定指数（TPUIndex），2015年至2025年 800 700 600 500 贸易不确定指数（TPUIndex）MA30全球MSCI指数净值（右轴） 美国对等关税 政策（2025） 中美贸易战（2018） 美国退出《跨太平洋伙伴关 2.4 2.2 2 1.8 400 系协定（TPP）》（2017） 1.6 300 1.4 200 1.2 100 1 0 0.8 20152016201720182019202020212022202320242025 资料来源：https://www.matteoiacoviello.com/tpu.htm，Wind，国盛证券研究所 ②地缘政治风险指数（GPRIndex）。该指数主要基于芝加哥论坛报、金融时报、环球邮报等全球十家主流媒体报社的新闻报道，并使用文本搜索的方式计算讨论负面的地缘政治风险新闻的数量并生成地缘政治风险指数。当全球出现地缘政治风险事件时，该指 数便会显著上升。下图可见近期该指数上行，但尚未达到历史极高水平。 图表5：地缘政治风险指数（GPRIndex） 800 700 600 500 400 300 200 100 0 地缘政治风险指数（GPRIndex）MA30全球MSCI指数净值（右轴）10 9 8 7 6 5 4 3 2 1 0 1988199119941997200020032006200920122015201820212024 资料来源：https://www.matteoiacoviello.com/gpr.htm，Wind，国盛证券研究所 ③美国经济政策不确定性指数（EPUIndex）。该指数主要基于十家主流媒体报社的新闻，并寻找与“经济不确定性”相关的文章来进行构建。当美国出现难以预测结果的总统选举、战争、较为重要的货币政策等时，该指数倾向于快速升高。近期该指数的30日 均值快速上升且达到了历史上极高的水平，新闻媒体认为当前或未来的美国经济政策存在较大的不确定性。 图表6：美国经济政策不确定性指数（EPUIndex） 资料来源：https://fred.stlouisfed.org/series/USEPUINDXD，Wind，国盛证券研究所 问题三：量化如何监控全球市场恐慌程度？ 系统性风险的发生往往伴随着市场恐慌情绪的加剧，投资者信心崩溃下可能纷纷抛售资产，引发价格雪崩式下跌，进一步放大市场波动，带来巨额损失。我们使用以下三个指数分别监控全球市场（OFRFSI）、美国市场（CitiRAI）、中国市场（中国主权CDS）的不确定性和恐慌情绪。 �OFR金融压力指数（OFRFSIIndex）。该指数刻画了当前全球金融系统的稳定性，涵盖了美国、其他发达经济体与新兴市场，主要由5类指标组成：信用利差、股票估值、安全资产估值、融资成本、资产波动，其数值较高意味着全球金融系统的脆弱性增加。 图表7：OFR金融压力指数（OFRFSIIndex） 压力上升区间全球OFR金融压力指数MSCI全球指数净值（右轴） 304 253.5 203 152.5 102 51.5 01 -50.5 -10 200520062007 200820092010201120122013 2014 2015 2016201720182019 20202021 202220232024 0 2025 资料来源：Wind，国盛证券研究所 ②花旗风险厌恶指数（CitiRAIIndex）。该指数刻画投资者对美国市场不确定性的看法，由6类因子组成：VIX、新兴市场与美国国债利差、银行间借贷成本、企业债CDS利差、外汇期权隐波、美元利率掉期期权隐波，较为全面地反映了市场对于风险水平的感 知。今年2月14日以来，CitiRAI从低点持续攀升，4月3日跳升至92%的高位，上一次突破这一水平为2020年3月，近期变化意味着投资者风险厌恶情绪明显加剧。 图表8：花旗风险厌恶指数（CitiRAIIndex） 100% 90% 80% 70% 60% 50% 40% 30% 20% 10% 0% 极端风险厌恶（CitiRAI>70%）花旗风险厌恶指数标普500净值（右轴） 6 5 4 3 2 1 0 200520062007200820092010201120122013201420152016201720182019202020212022202320242025 资料来源：Wind，Bloomberg，国盛证券研究所 ③中国主权CDS利差。该指数刻画海外对中国经济基本面的看法，中国主权CDS利差是海外投资中国资产时的违约风险补偿，利差扩大可以表明海外对于中国经济不确定性的担忧加深。今年年初中国主权CDS利差快速下行，2月18日自底部回升，截至4月 4日迅速升至65.7，位于近一年83%的分位数水平，表明海外认为中国资产的投资风险同样增加。 图表9：中国主权CDS利差 CDS上行区间中国主权CDS利差中证800净值（右轴） 2507 6 200 5 1504 1003 2 50 1 0 2005 2006 200720082009201020