过去二十年，股票收益和债券收益一直持续且稳定地负相关，但宏观环境的变化导致这一负相关性发生了改变。理解改变背后的原因和股票/债券收益相关性的驱动因素是非常重要的。此外，如何找到并正确应用新的分散风险工具也是值得探讨的问题。
　　股票/债券收益驱动因素：本文考虑了股票/债券收益的主要宏观经济驱动因素，发现关键在于增长不确定性、通胀不确定性和增长与通胀间的相关性。之后搭建了简单线性回归模型，使用实际数据对模型变量进行估计，通过模型估计10年SBC并通过与实际数据对比证明了模型的高解释力度，验证了三个因素对股票/债券收益的重要性。
　　分散投资工具推荐：本文对三个驱动因素进行了分析，预测通胀不确定性会进一步增加从而导致SBC有很大概率转正。之后推荐了分散投资工具，构建了假设组合并证明了其在通胀环境下的良好表现。
　　针对股票/债券负相关性减弱需要早做准备：本研究中显示的股票/债券负相关性减弱甚至有大概率转正的情形对投资者们，尤其是年轻投资者们有很强的警示作用。意识是成功的一半，投资者们不仅需要为这一改变尽早做准备，也需要意识到在复杂多变的宏观环境中任何“铁律”都有改变的可能，要密切关注市场动态，对投资组合做出相应改变。
　　

研究报告全文：金融工程金融工程TableMainInfoTableTitle金融工程团队20221215陈奥林分析师股债相关性驱动因素研究电话021-38674835邮箱chenaolingtjascom学学界纵横系列之四十六证书编号S0880516100001术陈奥林分析师徐忠亚分析师殷钦怡分析师前021-38674835021-38032692电话021-38675855chenaolingtjascomxuzhongyagtjascom邮箱yinqinyigtjascom沿证书编号S0880516100001S0880519090002模证书编号S0880519080013型本报告导读徐忠亚分析师在本报告中分析了股票和债券相关性的驱动因素并提出了股票和债券负相关性减电话021-38032692专邮箱xuzhongyagtjascom弱下的组合配置建议证书编号S0880519090002题摘要张烨垲研究助理报TableSummary过去二十年股票收益和债券收益一直持续且稳定地负相关但宏电话021-38038427告观环境的变化导致这一负相关性发生了改变理解改变背后的原因邮箱zhangyekaigtjascom和股票债券收益相关性的驱动因素是非常重要的此外如何找到证书编号S0880121070118并正确应用新的分散风险工具也是值得探讨的问题徐浩天研究助理股票债券收益驱动因素本文考虑了股票债券收益的主要宏观经电话021-38038430济驱动因素发现关键在于增长不确定性通胀不确定性和增长与邮箱xuhaotiangtjascom通胀间的相关性之后搭建了简单线性回归模型使用实际数据对证书编号S0880121070119模型变量进行估计通过模型估计10年SBC并通过与实际数据对卢开庆研究助理证比证明了模型的高解释力度验证了三个因素对股票债券收益的重电话021-38038674要性券邮箱lukaiqing026727gtjascom研分散投资工具推荐本文对三个驱动因素进行了分析预测通胀不证书编号S0880122080144究确定性会进一步增加从而导致SBC有很大概率转正之后推荐了分梁誉耀研究助理散投资工具构建了假设组合并证明了其在通胀环境下的良好表报电话021-38038665现邮箱liangyuyao026735gtjascom告针对股票债券负相关性减弱需要早做准备本研究中显示的股票债证书编号S0880122070051券负相关性减弱甚至有大概率转正的情形对投资者们尤其是年轻投资者们有很强的警示作用意识是成功的一半投资者们不仅需要为TableReport相关报告这一改变尽早做准备也需要意识到在复杂多变的宏观环境中任何新闻报道对股价跳跃的影响20221028铁律都有改变的可能要密切关注市场动态对投资组合做出相基于分布函数的两种非对称性测度20220721应改变量化建模需放下奥卡姆剃刀20220713市盈率商业周期和股市择时20220627危机经历与个人风险偏好20220517请务必阅读正文之后的免责条款部分学术前沿模型专题报告目录1引言32数据来源和数据处理33股票债券相关性的影响因素44模型局限性65分散投资风险工具推荐76原文文献结论97我们的思考9请务必阅读正文之后的免责条款部分2of11学术前沿模型专题报告1引言股票和债券收益间的关系是传统投资组合风险的基本决定因素过去约二十年间股票收益和债券收益的相关性后文称为SBC一直为负投资者普遍使用债券作为股票下跌的保护但如果再往前追溯一点我们会发现股票债券负相关是个例外而不是普遍规律目前通胀不确定性上升等宏观环境变化可能导致70-90年代的股票债券正相关性重现SBC升高的后果是什么最明显的是股票债券投资组合的风险会更大如果风险承受能力不变投资者则需要减少他们的股票配置这等同于降低投资组合的预期回报换句话说资产类别多样化不仅关乎风险也关乎回报什么因素会促使历史上的股票债券正相关性重新出现呢一些投资者认为处于创纪录低位的短期利率和债券收益率将威胁股票债券多元化其他投资者则认为影响因素是通货膨胀水平因为通货膨胀率在SBC为正期间通常较高但这些都非决定因素本文中我们探索了SBC的理论驱动因素并搭建了一个解释模型我们发现关键的驱动因素是通胀不确定性和增长不确定性以及这两者之间的关系我们认为投资者要为SBC上升的可能性做好准备并提供了一系列分散投资工具帮助投资者创建更有弹性的投资组合我们的研究按以下步骤进行第2节详细描述了我们数据的构造和来源在第3节中我们研究了SBC的驱动因素并搭建了解释模型然后我们指出了模型的局限性第4节并列举了分散投资风险的工具第5节2数据来源和数据处理该研究中使用了来自彭博社AQR和全球金融数据每月发布的近三月股票债券收益数据以标普500指数代表美国股市以名义十年期美国国债代表美国债券得到了近十年美国股市和美国债券的滚动相关性在搭建了股债相关性的线性回归模型后使用美国工业生产10年同比变化的滚动波动率美国消费者价格指数10年同比变化的滚动波动率以及工业生产12个月变化和美国消费者价格指数12个月变化之间的滚动10年相关性分别代表增长不确定性通胀不确定性以及增长和通胀之间的相关性输入模型对变量进行了估计在得到模型参数后通过输入美国及其他国家如德国日本法国等分别的12个月工业生产变化的滚动10年波动率12个月CPI变化的滚动10年波动率以及12个月工业生产变化和12个月CPI变化之间的10年滚动相关性得到拟合的股票债券相关性并与每个国家实际的股票债券相关性进行对比验证模型的解释效力请务必阅读正文之后的免责条款部分3of11学术前沿模型专题报告3股票债券相关性的影响因素作为分析的起点我们考虑了每个资产类别的主要宏观经济驱动因素首先是增长积极的经济增长消息提高了股票投资者对未来现金流的预期进而提高了股价它还提高了利率预期因此导致债券价格下跌换句话说股票和债券对经济增长消息的敏感度相反其次是通货膨胀通胀上升的消息降低了债券固定名义现金流的价值因此债券价格下跌理论上股票给了投资者享有实际现金流的权利但实际上不断上升的通胀通常导致了股价下跌图1使用IlmanenMaloney和Ross2014的框架说明了上述关系我们将50年的数据分为上行和下行的增长及通胀机制并计算每种机制下股票和债券的夏普比率该图表显示了在每个制度下每种资产类别的夏普比率与其整个时期平均值的差异直观地看股票强烈倾向于增长而债券则表现出相反的性质就通货膨胀而言两种资产类别都倾向于通货膨胀下降但债券的敏感性明显更强图1宏观经济环境夏普比率与长期夏普比率之差数据来源TheStockBondCorrelation国泰君安证券研究因此我们发现股票和债券对经济增长的敏感性相反但对通货膨胀的敏感性方向相同换句话说增长冲击将股票和债券的回报推向相反方向而通胀冲击将它们推向相同方向我们利用这种关系搭建了一个简单模型将回报率与通胀和增长消息联系起来假设股票回报率和债券回报率是由增长冲击和通胀冲击驱动的12根据这个模型股票和债券回报的协方差是222covrsrbbsgbbggbsbbbsgbbbsbbgg3当增长方差高时协方差趋于负当通胀不确定性高时协方差趋于正如果我们假设方差是对不确定性的衡量当增长消息占主导地位时股票和债券是较强的分散工具而当通胀消息占主导地位时股票和债券是较弱的分散工具请务必阅读正文之后的免责条款部分4of11学术前沿模型专题报告我们可以把这个逻辑从股票债券的协方差转化为相关性任何协方差的驱动因素都会对相关性产生相同的方向影响下列模型将SBC与增长波动率通胀波动率以及增长-通胀相关性联系起来04我们可以利用实际数据估计模型变量对于增长不确定性我们使用美国工业生产同比变化的10年滚动波动率对于通胀不确定性我们使用CPI同比变化的10年滚动波动率这两者都可以追溯到1936年第三个解释因素是增长和通胀之间的相关性我们用12个月工业生产变化和12个月CPI变化之间的滚动10年相关性来表示我们在图2中绘制了前两个解释变量在图3中绘制了二者的比率在过去几十年里增长不确定性的相对重要性一直在增加红色箭头根据我们的模型这与股票债券相关性的下降一致图2美国年度工业生产IP和消费者价格指数CPI十年滚动波动率数据来源TheStockBondCorrelation国泰君安证券研究图3工业生产波动率与CPI波动率之比数据来源TheStockBondCorrelation国泰君安证券研究我们现在可以使用这些数据来对方程4进行回归以滚动的10年美国SBC作为因变量结果如表1所示并证实了我们的假设即SBC与增长风险负相关与通胀风险正相关由于我们的变量已经是估计量而且我们很少有独立10年的观察结果统计显著性很难判断但其经济意义是重大的通胀风险贝塔值为12意味着通胀波动率从4下降到1与SBC下降312036相关在增长不确定性占主导地位的时期比如过去20年SBC很可能为负如果我们预计本世纪20年代通胀的不确定性会增加那么我们很可能看到SBC上升第三个变量增长通胀相关性的负beta值在统计上明显显著请务必阅读正文之后的免责条款部分5of11学术前沿模型专题报告表1股票债券相关性回归结果数据来源TheStockBondCorrelation国泰君安证券研究那么通货膨胀水平对SBC的影响呢如果我们把它作为回归的第四个变量会发现其不显著且模型2不变换句话说一旦控制了通胀的不确定性通胀水平就不是SBC的主要驱动因素我们使用来自表1的系数拟合SBC图4将其与已实现的滚动10年SBC进行比较拟合的SBC反映了三个变量的高解释力2为71图4已实现滚动10年美国股票债券相关性和宏观模型预测数据来源TheStockBondCorrelation国泰君安证券研究4模型局限性到目前为止我们关注的是美国数据在图5中我们针对德国日本法国英国和意大利绘制了与图4相同模型的结果我们使用了从1960年开始的当地股票和债券市场的回报率以及当地工业生产和CPI的衡量标准结果非常一致特别是针对德国该模型实现了87的2日本和英国的表现也很好分别实现了64和54的2这个模型对法国的解释力度较弱对意大利则更弱我们认为意大利的信贷风险可能是一个重要因素意大利债券比我们研究的其他债券有更多的信用风险这解释了较高的平均SBC也有更多信用风险的时间变化这解释了忽略信用风险的模型解释力较低请务必阅读正文之后的免责条款部分6of11学术前沿模型专题报告图5已实现滚动10年国际股票债券相关性和宏观模型预测数据来源TheStockBondCorrelation国泰君安证券研究这显示了模型有一定的局限性增长和通胀不确定性固然重要但它们并不是股票和债券收益仅有的驱动因素因此它们也不太可能是SBC仅有的驱动因素这里我们列出了一些其他因素首先货币政策冲击会通过贴现率使股票和债券向同一个方向移动这类冲击很难衡量因为它们通常与增长和通胀冲击同时发生但它们可能是SBC某些较高频率变化的原因其次前文我们提到了信用风险此外债券被视为安全资产往往会加剧负SBC例如2008年金融危机期间最后运气可能是另一个驱动因素负SBC时期的一个特点是货币政策沟通良好央行管理通胀风险的能力高度可信另一个特点是需求拉动型通货膨胀这使得中央银行的工作更加容易我们已经展示了滚动10年变量的结果并解释了SBC制度的长期变化如果我们在更短的期限内如5年或3年测试同一模型系数的符号保持不变但解释力减弱这可能是因为其他驱动因素在短期内变得更重要了也可能是因为短期内需要用其他指标来代理变量无论是哪种原因SBC的短期波动可能都更难用宏观经济基本面来解释或预测5分散投资风险工具推荐如何应对变化的SBC呢投资者应了解SBC的重要性和驱动因素跟请务必阅读正文之后的免责条款部分7of11学术前沿模型专题报告踪SBC以及通胀风险指标如期权隐含通胀波动率和经济学家预测离散度等执行资产配置场景分析制定应对多样化减少的计划如果股票和债券变得更加相关那么对两种传统资产类别进行分散投资的第三种配置可能能够弥补分散投资的不足下面我们列举了一些分散投资工具1非流动性另类投资如私募股权和私募信贷它们没有市场定价可以为短期波动提供缓冲但它们的多元化潜力有限因为它们与公开市场上的同类公司有相同的潜在经济风险2大宗商品其与股票和债券的平均关联度较低在通胀不确定时期实现了更强的多元化一篮子大宗商品比任何单个大宗商品类型都有更强大的通胀保护3多空策略和多资产替代风险溢价策略使用做空和杠杆等金融工具提供与股票和债券相关性较低的回报这些策略的表现在很大程度上与宏观环境无关这使它们成为很好的战略分散工具4动态策略如趋势跟踪和宏观动力这些策略可以在任何时间点给出方向性观点但与市场的长期关联度低这些策略往往在宏观经济波动中表现良好比如在上行和下行通胀冲击中都表现出色我们使用以上分散投资工具构建了一个假设的投资组合并检验其对股票和债券组合的分散效果首先我们构建了一种假设的趋势跟踪策略根据历史1个月3个月和12个月的价格趋势对全球宏观工具持有多头和空头头寸其次我们构建了一种假设的宏观动量策略根据12个月的经济变量趋势包括通货膨胀增长国际贸易货币政策和风险情绪对全球宏观工具持有多头和空头头寸最后我们以标准普尔500指数SP500index代表美国股票投资组合以10年期美国国债指数代表债券投资组合对两者分别配比60和40构建了传统6040组合我们给通胀盈亏平衡大宗商品趋势跟踪和宏观动力都分配了25的份额形成了假设的投资组合我们发现假设的投资组合具有很大的正通胀敏感性与我们的通胀指标的相关性接近07因此即使对这个假设投资组合进行适度的分配也可以将传统6040组合与通胀的负相关性降低到接近零比如20的分配可将相关性从-027变为-005从高度统计显著变为不显著在图6中我们看到通过分配假设的投资组合传统6040投资组合在通胀环境中表现不佳的趋势得到了显著改善请务必阅读正文之后的免责条款部分8of11学术前沿模型专题报告图6通货膨胀环境下的收益数据来源WhenStock-BondDiversificationFails国泰君安证券研究6原文文献结论近几十年来股票债券投资者不仅受益于收益率下降和估值上升而且受益于这两种主要投资组合之间的分散化我们已经习惯了股票和债券间的负相关性但这不是21世纪之前的历史常态20世纪平均SBC为正SBC上升将对投资组合风险资产配置和预期回报产生影响我们研究了SBC的理论驱动因素并提出了一个简单模型将其与增长不确定性通胀不确定性以及增长与通胀之间的相关性联系起来对该模型的实证检验证实当增长消息占主导地位时股票和债券是较强的分散工具而当通胀消息占主导地位时股票和债券是较弱的分散工具我们在国际范围内测试了这个模型在六个发达市场发现了类似的结果我们的实际建议包括教育投资者监控SBC及其宏观驱动因素以及重新考虑投资组合多元化我们列出了一系列可选分散投资工具它们不仅有助于管理风险和分散投资还有助于在高估值货币政策收紧和宏观经济风险加剧的挑战性环境中提高投资组合的回报7我们的思考近20年来股票和债券回报间的负相关性已经被投资者尤其是年轻投资者们视为理所应当的事情了市场上推出的股债轮动类产品也被部分投资者当成了稳定收益没有损失的投资对象该文献起到了很好的警示作用提出从更长的历史时期来看SBC为负并非常态需要持有SBC可能转正的心态并为此提前做准备此外该文献也分析了SBC的驱动因素并给出了可选分散投资工具该文献的结果展示了SBC的驱动因素和重要意义1宏观经济中的增长不确定性和通胀不确定性及两者相关关系共同组成了SBC的驱动因素正增长对股票收益率有积极影响对债券收益率有消极影响正通胀对两者都有消极影响对债券影响更大2投资者可选用另类投资品分散风险如大宗商品私募股权动态策请务必阅读正文之后的免责条款部分9of11学术前沿模型专题报告略多空组合策略等意识是成功的一半今年以来非同寻常的货币刺激和财政刺激再加上新冠疫情的复杂局面带来了通胀上行冲击持续的可能性为了避免在股债双杀的情势前不知所措在通胀上行的局面下无处投资就需要打破股票和债券组合一定能分散风险股票债券收益负相关性必然成立的定式思维我们应当意识到准备应对SBC转正的新投资策略的重要性监控SBC及其宏观驱动因素找到值得投资的另类投资品如何在复杂的经济形势中做好准备找到出路是我们值得进一步思考的问题请务必阅读正文之后的免责条款部分10of11学术前沿模型专题报告本公司具有中国证监会核准的证券投资咨询业务资格分析师声明作者具有中国证券业协会授予的证券投资咨询执业资格或相当的专业胜任能力保证报告所采用的数据均来自合规渠道分析逻辑基于作者的职业理解本报告清晰准确地反映了作者的研究观点力求独立客观和公正结论不受任何第三方的授意或影响特此声明免责声明本报告仅供国泰君安证券股份有限公司以下简称本公司的客户使用本公司不会因接收人收到本报告而视其为本公司的当然客户本报告仅在相关法律许可的情况下发放并仅为提供信息而发放概不构成任何广告本报告的信息来源于已公开的资料本公司对该等信息的准确性完整性或可靠性不作任何保证本报告所载的资料意见及推测仅反映本公司于发布本报告当日的判断本报告所指的证券或投资标的的价格价值及投资收入可升可跌过往表现不应作为日后的表现依据在不同时期本公司可发出与本报告所载资料意见及推测不一致的报告本公司不保证本报告所含信息保持在最新状态同时本公司对本报告所含信息可在不发出通知的情形下做出修改投资者应当自行关注相应的更新或修改本报告中所指的投资及服务可能不适合个别客户不构成客户私人咨询建议在任何情况下本报告中的信息或所表述的意见均不构成对任何人的投资建议在任何情况下本公司本公司员工或者关联机构不承诺投资者一定获利不与投资者分享投资收益也不对任何人因使用本报告中的任何内容所引致的任何损失负任何责任投资者务必注意其据此做出的任何投资决策与本公司本公司员工或者关联机构无关本公司利用信息隔离墙控制内部一个或多个领域部门或关联机构之间的信息流动因此投资者应注意在法律许可的情况下本公司及其所属关联机构可能会持有报告中提到的公司所发行的证券或期权并进行证券或期权交易也可能为这些公司提供或者争取提供投资银行财务顾问或者金融产品等相关服务在法律许可的情况下本公司的员工可能担任本报告所提到的公司的董事市场有风险投资需谨慎投资者不应将本报告作为作出投资决策的唯一参考因素亦不应认为本报告可以取代自己的判断在决定投资前如有需要投资者务必向专业人士咨询并谨慎决策本报告版权仅为本公司所有未经书面许可任何机构和个人不得以任何形式翻版复制发表或引用如征得本公司同意进行引用刊发的需在允许的范围内使用并注明出处为国泰君安证券研究且不得对本报告进行任何有悖原意的引用删节和修改若本公司以外的其他机构以下简称该机构发送本报告则由该机构独自为此发送行为负责通过此途径获得本报告的投资者应自行联系该机构以要求获悉更详细信息或进而交易本报告中提及的证券本报告不构成本公司向该机构之客户提供的投资建议本公司本公司员工或者关联机构亦不为该机构之客户因使用本报告或报告所载内容引起的任何损失承担任何责任评级说明评级说明1投资建议的比较标准增持相对沪深300指数涨幅15以上投资评级分为股票评级和行业评级以报告发布后的12个月内的市场表现谨慎增持相对沪深300指数涨幅介于515之间为比较标准报告发布日后的12个月股票投资评级内的公司股价或行业指数的涨跌幅中性相对沪深300指数涨幅介于-55相对同期的沪深300指数涨跌幅为基减持相对沪深300指数下跌5以上准2投资建议的评级标准增持明显强于沪深300指数报告发布日后的12个月内的公司股价或行业指数的涨跌幅相对同期的沪行业投资评级中性基本与沪深300指数持平深300指数的涨跌幅减持明显弱于沪深300指数国泰君安证券研究所上海深圳北京地址上海市静安区新闸路669号博华广深圳市福田区益田路6009号新世界北京市西城区金融大街甲9号金融场20层商务中心34层街中心南楼18层邮编200041518026100032电话0213867666607552397688801083939888E-mailgtjaresearchgtjascom请务必阅读正文之后的免责条款部分11of11