新格局下的全球资产配置动态策略研究

清华大学五道口金融学院财富管理研究中心2026年3月 课题组成员： 张晓燕清华大学五道口金融学院副院长、讲席教授、财富管理研究中心主任贝泽贺清华大学五道口金融学院财富管理研究中心博士后研究员王雪上海财经大学滴水湖高级金融学院助理教授岳安欣清华大学五道口金融学院财富管理研究中心中级研究员 致谢： 本课题特别感谢景顺集团及景顺长城基金公司提供的全力支持和赞助。同时感谢来自景顺集团及景顺长城基金公司专家的宝贵建议。 当前全球资本市场面临显著的不确定性挑战。地缘政治风险持续上升，俄乌战争、中美战略竞争加剧以及贸易保护主义抬头等事件，对全球金融市场造成了深远冲击。在此背景下，单一市场投资面临前所未有的风险，全球资产配置需求日益迫切。传统资产配置方法在新格局下面临严峻挑战，传统的静态配置方法无法应对现实中市场状态频繁切换。尽管美林投资时钟和全天候策略等虽引入周期划分，但它们依赖滞后的宏观数据和主观判断，难以及时捕捉市场转换风险。本研究引入马尔可夫市场状态转移模型，将市场状态的动态变化内生化，视为资产价格生成过程的内在组成部分，状态识别基于高频金融市场数据而非低频宏观数据，能在市场状态转换的早期阶段就捕捉信号并触发组合调整；且状态划分和转换完全由数据驱动，避免了人为判断的主观偏差。样本外回测进一步检验了基于市场状态转移模型的动态配置策略的收益风险表现：该策略在收益、风险调整后收益以及回撤控制等多个维度均系统性地优于传统策略。综合而言，本研究为投资者提供了科学的全球资产配置框架，推动了从静态配置向动态配置方法的升级。 目录 一研究背景和意义06 二基于状态转移模型的全球资产配置08 A.以美元计价的资产池11B.以人民币计价的资产池11 3.全样本分析结果12 A.预期收益率以及收益率的波动率13B.状态转移概率矩阵13C.相关系数矩阵16 4.基于市场状态转移模型的资产配置策略17 A.投资者效用函数17B.滚动样本(样本外)回测17 三进一步分析24 四总结与展望32 参考文献36 01 研究背景和意义 ꢀꢁꢂꢃꢄꢅꢆꢇꢈꢉꢊꢋꢌꢍꢎꢏꢐꢑꢒꢓꢔꢕꢖꢗꢘꢙꢚꢛꢜꢝꢞꢟꢠꢡꢂꢃꢄꢅꢆꢇꢏꢢꢌꢣꢤꢥꢦꢑꢧꢨꢩꢪꢫꢬꢭꢜꢮꢩꢪꢫꢬꢯꢰꢂꢃꢱꢤꢲꢳꢴꢵꢶꢊꢷꢸꢹ中ꢺꢩꢻꢼꢪꢌꢽꢾꢜꢮꢿꣀꣁꣂꣃ꣄ꣅ꣆꣇꣈꣉꣊꣋꣌ꢖꢗꢚꢛꢜ꣎꣏ꢂꢃꢿꣀꢲ꣐꣒꣓꣔ꢞ꣕꣖ꢹ꣗꣘ꢣ꣚꣛꣜ꢭ꣝ꢴꢌ꣏꣄꣞꣟ꢔ꣠꣡꣢꣣ꢽꢾ꣤ꢂꢃꣂꣃ꣒꣓ꢌꢍꢎꢏꢐꢜ꣥ꢬꢂꢃꢲꢆ꣦꣧ꢑ当前全球资本市场面临显著的不确定性。地缘政治风险持续上升，已成为影响全球资本市场定价的重要因素。俄乌战争爆发后，在战争爆发初期全球主要股指出现明显回调；中美战略竞争的加剧，在科技、贸易等领域导致“脱钩”风险上升，接对全球科技股估体系造成冲击；特朗重返白宫后提出的对等关税政策进一步加剧了全球贸易体系的不确定性，引发全球股市震荡。 ꢮ꣨ ꣪꣫ꢜ꣬꣢ꢆꢇꢄꢉꢁ꣮꣯꣰ꢌꢍꢎꢏꢐꢜꢂꢃꢄ꣱ꣲꣳꣴꣵꣶꣷ꣸꣹ꢑ꣺理ꣻꢚ꣼ꢜꢂꢃꢄ꣱ꣲꣳꣽꣾꣿꢆꢇꣁꣿꢄ꣱꤀꤁ꢌ꤂꤃꤄ꢄꢜ꤅꤆꣰꤇꤈꤉ꢍꢆꢇꢌꤌꤍ꣞ꢐꤎꤏꤐꤍ꣞ꢐꤑꤒꤌꤓꤔꢖꢗꢑꢮꤍꢀꤕꢌ꣢ꤖꤗꢰꤘꢜꤙꢄꢅꤚꤛ管ꤜꤝꣿꤞ꣭ꢄꤟꤜꢌꢠꢡꢜ中ꤠ꣭ꢄꤡꤢꢄꢌꢄ꣱꤀꤁ꢱꤣꤟꤤꤞꤘꢆꢇꢑꤥꤦꤢꢄꢄ꣱꤀꤁ꤍ꣏꣬꣢ꣁ꤂꤃꤄ꤧꤨꤍ꣏ꤩꤪꢌ꤫꤬꤭꤮ꢄꤡ꤯ꤰꣽꣾꣿꢆꢇꣁꣿꢄ꣱꤀꤁ꢌꣲꣳꤑ꤂꤃ꢖꢗꢑꤱꤲꤑꢜ中ꤠꤰꤳꤴꤵꢌꤶꤷꤸꤹꤺ꣏ꢍꢎꢏꢐꢜꤶꤷꤻꤼꤸꤹꢘꢙꤽ꤄ꢑꤾꤽꤿꣽꣁꥀꥁꣽ꣄ꥂꥃꥂꣽꥄꤜꤍꥅꥆꥇꢜꥈꥉꥊꥊ ꥋꥌꥍꥎ꤄ꢬꤹꢜꤔꥏꤞꥐꥄꥑꢄꤡꥒꥈ꥓ꥊꥊ꥔꥕꥖꥗꥘ꢘꢙꤒꤌꢜꢟꤞꤘꢄꤡ꣡꥙ꢂꢃꢄ꣱ꣲꣳ꣝꥚꣤ꣶꣷ꥛ꢌꤜꥌꣽ꥝ꢑ꥞꥟财富ꥡꥢꤝꢂꢃꢄꥣ꥝ꢌꢍꥤꥥ富ꢜꢂꢃꢄ꣱ꣲꣳ꣰ꥦꢞꢟ中ꤠ꣭ꢄꤡ꤂꤃ꢖꢗꣁꥧꥨꢂꢃꢆꢇꥄꥩꢌꢣꢤ在此景下，单一市场资临前所未有的不确定性，全球资产配置需求日益迫切。从理论上看，全球资产配置通过跨市场、跨资产类别的分散化资，能够有效利用不市场的低相关性甚至负相关性来降低组合风险。在相当长的一段时期内，受资本账户管制和跨境投资限制的影响，中国投资者可资的资产类别主局限于境内市场。这种可资资产类别相对单一、分散化工具相对匮乏的状况使得资者难以通过跨市场、跨资产类别的配置来分散风险。近年来，中国以高质量的金融开放应对不确定性，金融双向开放持续深化。沪深港通、债券通等互联互通机制相继建立，QDII额度常态化发放，合格境外机构资者（QFII）准入门槛持续降低，为境内资者进行全球资产配置提供了日益完的制度通道。伴随财富积累和全球资渠道的不断丰富，全球资产配置有望成为中国投资者分散风险、把握全球市场机遇的重要 ꥬꢮꥭꥏꤣ꣫ꢜꥮꥯꥰꥎꢄ꣱ꣲꣳꥱꥲ꤯ꤰꥳꥴꢂꢃꢄ꣱ꣲꣳꢌꣴꣵꢑꤰꥵꢿꥶꥷꥸ꣑ꥹꥱꥺꥻꥼꢟ꥽꥾ꢌꥰꥎꣲꣳꥱꥲ꥿ꦀꢄ꣱ꢌꦁꣷꦂꣁꦃꦄꦂꤝꤍ꣞ꢐꢮꤗꢚꦅꢘꤍ꣏ꦆꢏꢜꦇ꣨ꣵꦈꦉꦊꦋꢣꦌꤕꢰꢘ꣰ꢜꦍꦎꤥ꣢꥿ꦀꢮꢵꦏ中ꦐꦐ꤯ꤰꢞꥇꢑꦑꦒꦓꤝꦔꦕꦖꦗꦕꦘꦙꦚꥒꦛꦜꦜꦛꢜꦛꦜꦜꦝ꥔ꣁꦑꦒꦓꤝꦚꦞꦟꦠꦠꦕꦘꦠꦗꦒꦒꦚꥒꦛꦜꦡꦛ꥔ꢌ研究ꦢꦣ꣤꣢ꦤ꣞ꦥꦦꦏꦧꥮꥯ理ꣻꦨꢟ꣉ꤳꢖꢗꤳꦁꣷ꣌ꢜꥬꢵꦏ中ꤥ꣢ꦩꦪꥍꦫꦬꦭꢑꦛꦜꦜꦮꤲꤶꤷꦯꥄꢰꤋꢜꢲꢆꦃꦄꦂꦰꦱꦲꥭꤳꢜꥬ꣭ꢄꤡ꦳ꤙꢌꦴꦵꥋꦶꦷꦎꦸꦹꦺꤳꦁꣷꢑꤥꤦꦸꦻꢐꢌꢖꢗꥹ ꦁꣷ꣞꣓ꥮꥯꦻꢐꦼꦽꦾꥲꦿ꧀ꢌꢑꢟ꣤꧁꧂ꤥꤦ꧃꧄ꢜꢺ꧅ꢄꤗ꧆ꣁꢂ꧇꧈ꢌꢄ꣱ꣲꣳ꣠ꢻꣽꣾ꧉꤁꧊꧋꧌ꢰꢌꢍ꧍ꤖꤑꦄꥎꢸ꧎ꢄ꣱ꣲꣳꢜꤥ꤀ꥱꥲꦨ꧉ꧏꢆꢇ꤫ꥎ꧐꧑ꢌꢣꢐꦌ꧒꧓꧔ꦇ꧊꧋꧌ꢰꢌ꧕꧖ꢁ꧗ꢐꢒꢸ꧎ꤓꤔꦋꢣꢜ理ꣻꢚ꤅꤆ꢮ꧘ꢆ中꧙꧚ꢒꦹꦺꦁꣷꣁꢮ꧛ꢆ中꧙꧚ꢒ꧜ꤜꢖꢗꢑꥬꤥ꣢꤀ꥱꥲ꧝꧞ꢮ꣢ꢏꤣꤟꢜꢺ꧅꣭ꢄꤗ꧆ꤝꢂ꧇꧈ꢌꢄ꣱ꣲꣳ꣠ꢻ꣄ꥱꥲ꧟꣥꥖꧌ꢰꧠ꤂ꢜꥬ꧞ꢮꧡꧢ꧃꧄ꦧꧣ꣢ꢜꧤꧥꧦꦇꧧꧨꧩꢭꢜꧪ꧌ꢰꧠ꤂ꧫꧬꢱꧥꧭꥤꢹꧣꧮꢜꧤꧥ꧊꧋꧌ꢰꧯꤶꤷꢆꢇ꧌ꢰꦌꢍ꥛ꢂ ꣣ꢜ꧰꧱ꦛꦜꦛꦜꤲ꧲꧳ꢰꤋꦏ꣒꧊꧋ꤽꥌ꧴꧵ꢜꥬꢲꢆ꧶꧷꧸ ꦽ꧹ꧺꢑꧻꤽꧼꢌꧽꧾꢮꤤꤥ꧿ꥱꥲꨀ꣉ꧭꥤ꧌ꢰ꣌ꤝ꣉ꣲꣳꢄ꣱꣌ꨁꨂꢟꧡ꣣ꢜꨃꥺꧼꧼꥮꨄꢜ꤯ꤰꦿ꧀ꢆꢇ꤫ꥎ꧐꧑ꨅꤑꢌꢖꢗꢑ但在新格局下，传统静态资产配置方法难以满足全球资产配置的需求。以马科维茨均值-方差框架为代表的静态配置方法假设资产的收益率、波动率和相关性在时上保持相对稳定，据此求解最优权重并长期持有，然而这一假设在现实中往往难以成立。Ang和Bekaert（2002，2004）、Ang和Timmermann（2012）的研究揭示了一个关键事实：传统理论认为“高风险高收益”，但现实中这一规律常被打破。2008年金融危机期间，股市波动率创历史新高，但投资者承受的是巨额亏损而非获取高收益。这种非线性的风险-收益关系传统线性模型无法捕捉的。为了克服这种缺陷：美林资时钟、全天候的资产配置策略通过识别经济周期的不阶段来动态调整资产配置，这类方法认识到市场状态转换的重性并试图根据经济周期的演变前瞻性地调整组合权重，理论上能够在牛市中较好地获取收益、在熊市中较好地控制风险。但这一类方法仍存在一定局限，美林投资时钟和全天候的资产配置策略等方法虽引入周期划分，但存在两大缺陷：其一，宏观数据公布滞后，且周期划分依赖主观判断；其二，宏观经济周期与金融市场周期并不完全步，例如2020年疫情期间实体经济深度衰退，但股市快速V型反弹。更深层的问题在于这些方法将“判断周期”和“配置资产”割裂为两步，误差层层传递，难以捕捉市场状态转换带来的风险。 ꢟ꣤꧁꧂ꥮꥯꣲꣳꥱꥲꢌꤣꤟꣁꢿꨆꤺ꣏ꨇꨈꨉ꧖ꢌꨊꤞꢜꢅ研究꣥꥖ꥵꨋꤢꨌꢆꢇ꤫ꥎ꧐ꨍꦼꦽꥒꨎꦗꦘꦖꨏꨐꦚꨑꦕꦓꦟꦠꦕꥹꨒꨓꦟꦙꨔꨕꦟꦒꦓꦚꨎꨏꨖꦕꨗꨘꦚꨑꨒ꥔ꢜꨙ꧒ꦏꢵꦄꥎꢄ꣱ꣲꣳꢌꥱꥲꣻꨚ꣡ꢑꨛꦼꦽꨀꢆꢇ꤫ꥎꢌꦄꥎ꧖꤄ꤘꨜ꤄ꢜꨀꧣꨝꢟꢄ꣱ꢢꥏꨜꢞꣾꨞꢌꤘꢮꤓꢞꨟ꤂ꢑꨠꤤꢆꢇ꤫ꥎ꧐ꨍꦼꦽꢌꦄꥎ꣠ꢻꤨ꣰ꧡꥱꢊꢋꦊꨡꢑꨢꨣꨤꤗꢐꦊꨡꢜꨥꤤ꤫ꥎ꧉꤁꥛ꢂꤤꤳꨦꢌꤶꤷꢆꢇꧦꦇꦎꦸꤌꨦꢌꧤꧥ꧊꧋ꧦꦇꢜꦼꦽ꤅꤆ꢮꢆꢇ꤫ꥎꢬꨜ꧐꧑ꢌꨧꢰ꧍ꤖꨨꦿ꧀ꧏꨩꨪꦌꨫꢬꤓꤔꢸ꧎ꢜꨬꨭ꣄꣤ꨮꧤꧥꧦꦇꧧꧨ꣇꣈ꢌꨯ꣠ꧩꢭꢹꧣꨰ ꨱꧥꢐꦊꨡꢜ꤫ꥎꧠ꤂ꤝ꧐꧑꥛ꢂꨥꧦꦇꨲꦄꢜꨬꨭ꣤ꨳꢟꧭꥤ꧊꧋꧌ꢰꤗꢌꢱꧥꨴꥺꢑ为了克服传统配置方法的局限、科学应对复杂多变的环境，本研究引入马尔可夫市场状态转移模型（MarkovRegime-SwitchingModel，RS），尝试实现动态资产配置的方法论改进。该模型将市场状态的动态变化内生化，将其视为资产价格生成过程的内在组成部分。基于市场状态转移模型的动态策略具有两方显著优势。首先及时性优势，由于状态识别完全于高频的金融市场数据而非低频的宏观经济数据，模型能够在市场状态发生转换的早期阶段就捕捉到信号并触发组合调整，避免了等待宏观数据公布导致的决策滞后；其次客观性优势，状态划分和转换完全由数据驱动，避免了人为判断经济周期时的主观偏差。 ꢅ研究ꨵ꤉ꥵꨋꤢꨌꢆꢇ꤫ꥎ꧐ꨍꦼꦽꥑꥆꦄꥎꢄ꣱ꣲꣳꥻꥼꢜꧣꨶ心꨷꨸ꨀꢆꢇ꤫ꥎ꣺ꦾꥲꧥ꨹ꢌꥐꨜ꧖ꤵꢜ꧐꤄ꢟꤢꣽꣾꢄ꣱ꢢꥏ꥙ꢟꤘꨜ꧉꤁ꢌ꣓ꥯꢐꢖꢗꢥꢦꢑꣽꣾ꨺ꧢ꨻ꦍ꣐꨼ꢜꦼꦽ꣎꣺ꢄ꣱ꦁꣷꦂꣁꦃꦄꦂꣁꤍ꣞ꢐꢌꤗ꨽꨾中꧉꤁꨿ꩀꢌꢆꢇ꤫ꥎꢜ꤫ꥎ꧉꤁ꤙꧏꦱꦲꢢꥏꧦꦇꢌꩁꥏꩂꩃꢜꢎꦅꩄꩅ꤅ꦉꧢꨞꥌꦈꩆꢄ꣱ꦁꣷꥹꢖꢗꢌꥃꤔ꤂ꧨꢑꢆꢇ꤫ꥎ꧐ꨍꦼꦽꦏꢵ꤫꣤ꥎ꧉꤁ꧯꢄ꣱ꢏꢢꢌꥯ꣢ꦧ꤫ꥎ꧖ꤵ꣎ꨯꢏꢄ꣱ꢌꩇꢰꦁꣷꤝꩈꥱꥺꩉꩊꢑ꤫ꥎꩋꤋꢌ꧐꧑ꣽꣾꥵꨋꤢꨌ꧐ꨍꩌꦂꩉꩊꤑꨯꢏꢜ꧐ꨍꩌꦂꩉꩊꢍꩍ꩎꩏ꦱꦲꦩꦪꢜꧻ꤅꣏꣯ꤑ꤫ꥎ꣡꥙ꩌꦂꩇ꨹ꢜ꤭ꢄꤓꤔ꤅꤆ꢁ꧗ꢐꢸ꧎꩐ꢀ꧉꤁ꧏ꧛ꢆꩌꦂꢚꢛꤗ꩑ꦄ꩒ꣲꥀꥁ꣄ꨬꢗꢄ꣱ꢜꢀ꩓ꥍ꤫ꥎꩌꦂꢚꢛꤗꨤꤗ꣝ꢛꦋꣷ꩔꩕ꢑꦚ本研究采用马尔可夫市场状态转移模型构建动态资产配置框架，其核心思想将市场状态从无法观测的外生变量，转化为可通过资产价格行为内生识别的系统性风险因素。通过极大似然估计，模型接从资产收益率、波动率、相关性的时序列中识别隐含的市场状态，状态识别受到历史价格数据的严格约束，确保结果能最大程度解释资产收益-风险的联合分布。市场状态转移模型实现了状态识别与资产定价的统一：状态变量接决定资产的预期收益和协方差矩阵。状态之间的转换通过马尔可夫转移概率矩阵来决定，转移概率矩阵不仅刻画历史规律，更能对未来状态进行概率预测，使资组合能够前瞻性调整一一当识别到熊市概率上升时自动增配债券等避险资产，当正常状态概率上升时及时提升权益仓位。 ꢅ꩖꩗ꢌꤘ꩘꩙꩚꧱꣫ꢑ꩛ꧮꨟ꤂꩜꩝ꤤꥵꨋꤢꨌꢆꢇ꤫ꥎ꧐ꨍꦼꦽꢌꢂꢃꢄ꣱ꣲꣳꥻꥼꢜ꩞꩟ꢂꩠꢅ꤂ꩡꩄꩅꣁꥑꥆꦄꥎꣲꣳ꣠ꢻꦌ꣡꥙ꩠꢅꥐꢷ꨹ꢹ꩛ꩢꨟ꤂ꩣꩤ中ꤠꤶꤷꢆꢇ꣡꥙꣡꣢꣣꤂ꩡꢹ꩛ꩥꨟ꤂ꩦꩄ研究ꩄꣻꦌ꣝ꢴꢔ꣠ꥆꩧꢑ本报告的内容安排如下。第二部分介绍于马尔可夫市场状态转移模型的全球资产配置框架，包括全样本分析结果、构建动态配置策略并进行样本外回测；第三部分聚焦中国金融市场进行进一步分析；第四部分总结研究结论并提出政策建议。 02 第二章 基于状态转移模型的全球资产配置 1.模型设置1.模型设置 ꢟ꣤꥕ꢎ꩎꩏ꤶꤷꢄ꣱ꦁꣷꦌꩇ꨹ꧣꦄꥎ꧖꤄ꢜꣾꩨꩩꩪꤲꤶꤷꣅ꣆ꢌ研究ꤡ꣝ꢴ꣤ꧢꤵꦄꥎꣁꤗ꧖ꣁꦸꦻꢐꢌꦼꦽꧯꥱꥲꢜꧣ中꣢ꤦ꤮ꧏꩫꩬꤺ꤉ꢌꢟꥵꨋꤢꨌꥄꤜ꧐꧑ꦼꦽꢜꨛꥱꥲꦉꨧꨥꩭꦗꦠꦟꨗꦙꨏꦒꥒꦡꩮꦮꩮ꥔꣝ꢴꢜꦑꦒꦓꤝꦔꦕꦖꦗꦕꦘꦙꦚꥒꦛꦜꦜꦛꢜꦛꦜꦜꦝ꥔ꢮ꣨ꩯꢚꢜ꣡꣢꣣꣥꥖꣤ꢆꢇ꤫ꥎ꧖ꤵꢜꩰ꤂꩓ꥍꢆꢇ꤫ꥎꤝ꧛ꢆ꤫ꥎꢑꩱꩲꢌ研究ꢬꢵꢜꢮꢍꢆꢇ꤫ꥎ꣫ꢜꢄ꣱ꢌꩇꢰꦁꣷꣁꩳꩴꦃꦄꦂꤰꨤꢄ꣱ꩋꢌꤍ꣞ꢐꢍꢑꢮ꧛ꢆ꤫ꥎ中ꢜꢲ为了准确刻画金融资产收益并预测其动态变化，过去十几年金融领域的研究者提出了大量动态、时变、非线性的模型与方法，其中一种得到广泛应用的为马尔可夫机制转换模型，该方法最早由Hamilton（1989）提出，Ang和Bekaert（2002，2004）在此础上，进一步引入了市场状态变量，区分正常市场状态和熊市状态。他们的研究发现，在不市场状态下，资产的预期收益、条件波动率以及资产之的相关性不。在熊市状态中，股 ꦁꣷꢌꩶꥸ꧙ꤌꢜꦃꦄꦂ꧙ꤳꢜꢍꢄ꣱ꩋꢌꤍ꣞ꢐ꩷꧙ꤳꢜꧪꤥꤦꤍ꣞ꢐꢌ꣝ꤳꢮꢆꢇꢍꢎꢏꢐ꩒ꢽꤗ꩸ꢟꢶꢊꢑꤥ꣢研究ꤨ꣰ꢣꢌ理ꣻꧯꢵꦏ꩹ꩺꢜꦢꦣ꣤ꢆꢇ꤫ꥎꢌ꧖꤄ꢊꢋꢠꢡꢄ꣱ꢌꩇꢰꦁꣷꤝꢖꢗꩄꥑꢜ꣺ꦎ꣏ꢄ꣱ꣲ