本报告导读：
　　本文构建了一个中国特色的货币政策跨周期指标。按照权益调仓比例5%限制估计，预计回报增强效果在年化0.3-0.5%，可主观或策略辅助构建股债组合和“固收+”产品。
　　摘要：
　　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

研究报告全文：大类资产大类资产配置研究TableMainInfo配TableTitleTableAuthor20230223报告作者置王大霁分析师优化股债性价比构建中国跨周期调节指标021-38032694wangdaji026000gtjascom专资产配置思考系列之九证书编号S0880522080007题本报告导读报本文构建了一个中国特色的货币政策跨周期指标按照权益调仓比例5限制估计刘扬研究助理告预计回报增强效果在年化03-05可主观或策略辅助构建股债组合和固收产021-38677826品liuyang023988gtjascom摘要证书编号S0880121030003TableSummary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TableDocReport相关报告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地产链回归风格再平衡求稳又求进度作为后续调整我国无风险利率十年期国债的辅助工具20230221债市牛熊背后的周期线索宏观友好度B经验证据2018-2019年以来我国货币政策思路调整信号明显逆20230213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风格轮动研究来自经济周期的线索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20230208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2022年挪威主权基金为何大幅亏损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20230203证内系统性风险2019年以来债市波动明显降低择木而栖A股和港股轮动规律研究20230202券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研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究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报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告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685卖出信号的年化相对回报为285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03-05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请务必阅读正文之后的免责条款部分TablePage大类资产配置专题报告目录1为何要构建中国的政策跨周期指标32国内政策周期调节思路的变化过程53政策跨周期指标的构建思路931方法一金融与经济增速的匹配波动932方法二货币政策目标下市场利率的平滑性144调整后的股权风险溢价在实战中的简单应用17请务必阅读正文之后的免责条款部分2of23TablePage大类资产配置专题报告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请务必阅读正文之后的免责条款部分3of23TablePage大类资产配置专题报告图1国内资产配置的核心要素与解决方法资料来源国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分4of23TablePage大类资产配置专题报告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0015下降到0012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请务必阅读正文之后的免责条款部分5of23TablePage大类资产配置专题报告表12017年以来货币政策执行报告关于逆周期跨周期调节的表述资料来源中国人民银行国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分6of23TablePage大类资产配置专题报告图22017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逆周期跨周期表述次数表述次数20181614121086420资料来源中国人民银行国泰君安证券研究图3A股和国债利率的波动率从2018年以来有所降低全A日回报波动率国债10Y利率bp变动波动率右轴003535003300252500220015150011000505002016201820202022资料来源Wind国泰君安证券研究注滚动波动率计算为过去252天回报或者利率变动的标准差请务必阅读正文之后的免责条款部分7of23TablePage大类资产配置专题报告图42015-2019年国债10Y日收益率变动bp图52020-2023年国债10Y日收益率变动bp数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分8of23TablePage大类资产配置专题报告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t2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31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请务必阅读正文之后的免责条款部分9of23TablePage大类资产配置专题报告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1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202012-2017年为302005-2012年为402005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年匹配偏离程度利率水平32102003200520072009201120132015201720192021-1-2-3资料来源Wind国泰君安证券研究注两个指标都经过标准化处理1Lubik-MatthesNaturalRateofInterestFederalReserveBankofRichmondlastupdatedNovember162022httpswwwrichmondfedorgresearchnationaleconomynaturalrateinterest请务必阅读正文之后的免责条款部分10of23TablePage大类资产配置专题报告图7过去50年估计的美国中性利率走势置信下沿Lubik-Matthes中性利率置信上沿543210-1-2196719721977198219871992199720022007201220172022数据来源RichmondFed国泰君安证券研究图8国内综合利率与剔除美国中性利率后的综合利率走势差异综合利率2综合利率13210-1-22003200520072009201120132015201720192021资料来源Wind国泰君安证券研究注两个指标都经过标准化处理综合利率1是只考虑国内流动性和信贷利率综合利率2剔除掉美国中性利率请务必阅读正文之后的免责条款部分11of23TablePage大类资产配置专题报告图9综合利率短端利率与权益之间的关系综合利率2短端利率全A逆序右轴807100062000530004400035000216000070001999200120032005200720092011201320152017201920212023资料来源Wind国泰君安证券研究可以看到国内版本的综合利率与考虑海外中性利率的综合利率之间的差异主要发生下2003-2008以及2015-2023两个阶段这两个阶段的综合利率指标相对来讲更低意味着美国中性利率在过去二十年呈现U型走势这在策略构建时对判断跨周期波动率的估计将产生差异2003-2023年匹配偏离程度和综合利率水平之间的关系显示当匹配向下偏离也就是说经济相对金融较弱时综合利率水平会相应调降整体上两者之间有明显的正相关关系从中短期关系来看我们发现从2017年以来增长与货币信用之间的关系更加稳定偏离度开始降低并且更重要的是从利率的反应来看比2017年之前更加稳定这说明从数据上我们确实能够验证主观判断5计算匹配偏离度的波动首先计算标准化的匹配偏离程度与利率水平之间的差距然后计算这个差距的两年滚动标准差最后将这个标准差反方向并标准化得到跨周期政策调节指标具体而言使用1-标准化处理后的滚动两年标准差作为波动率统计指标跨周期政策指标显示2019年以来我国货币政策跨周期力度平均而言高于过去10年但边际上正在走向偏逆周期从短期节奏来看跨周期政策强敌在2019年和2021年达到阶段性高峰但是随后面对经济下行和预期转弱压力实际的货币政策逐渐让位于逆周期思路但在2022年靴子落地之前货币政策大幅向跨周期偏离造成了一定的市场调整压力展望2023年我们认为货币政策将继续向逆周期思维转换通过偏离度变化的方法计算的跨周期衡量指标好处是月频估计较为及时并且指标本身变化适中即便不嵌入模型也能够辅助股债配置决策更进一步讲我们发现跨周期指标与波动率之间具备明显关系波动是最难判断也是配置最需要的维度之一从基本面-市场-资金-价格-波动链请务必阅读正文之后的免责条款部分12of23TablePage大类资产配置专题报告条的分析很难从跨周期来讲不全面但更直接也更符合逻辑例如当我们在2012年末2017年初或者2022年初观察到跨周期指标开始大幅上行时意味着货币政策本身可能在考虑到系统性风险或者更大目标的背景下调整变得更加谨慎因此债市波动会下降这条信息链本身就具有相当强的利率债配置意义进一步的10年期国债作为显性的无风险利率指标的作用变得弱化因此在股债配置时需要通过跨周期调节指标对权益风险溢价进行相应调整图10跨周期政策指标显示2019年以来我国货币政策跨周期水平高于过去10年但边际上偏逆周期政策跨周期指标政策跨周期指标中性利率109080706050403020102005200720092011201320152017201920212023资料来源Wind国泰君安证券研究注使用1-滚动两年偏离度的标准差作为跨周期指标的计算方式数据经过标准化调整图11跨周期政策指标与利率波动之间的负相关关系资料来源Wind国泰君安证券研究请务必阅读正文之后的免责条款部分13of23TablePage大类资产配置专题报告32方法二货币政策目标下市场利率的平滑性我们尝试使用一种更加直接的方法来验证匹配波动是否有效观察货币政策跨周期程度的另一种方法是观察短端货币市场利率的变动情况但我们不能直接只用DR007波动率作为直接估计因为还需要考虑剔除货币政策目标的变动根据央行目标我们构建通胀汇率PMI和失业率四维度的简单加总当这四个变量出现短期显著变动时将会引起央行政策调节从方向上来讲当通胀快速上升人民币汇率快速贬值PMI大幅上升或者失业率快速上升并且25-59岁失业率升至6以上时央行倾向于通过降准降息等政策释放流动性我们主要使用的是这些指标在过去一个季度和半年视角下的平均变动从下图中可以看到四维度加总指标能够较好的刻画央行目标的松紧进一步的假设央行观测-调节行为使用的是预警触发机制我们使用90分位数加总后的综合指标刻画尾部风险下的央行调节必要性也就是分别在四个维度使用0-1变量统计发生较快调整后的观测综合指标可以看到连续变量和综合指标走势基本相符但是在经济压力下行期假如出现结构性风险例如2020年那么央行的综合指标可能比连续指标更加谨慎图12跨周期政策指标与利率波动之间的负相关关系综合目标通胀汇率PMI失业率四维度加总右轴230201100020032005200720092011201320152017201920212023-10-20-1-30-2-40资料来源Wind国泰君安证券研究政策跨周期调节平滑性使用短端市场利率与综合目标之间的差距作为衡量核心思想与方法一类似重点观察的是DR007的波动变化与观测综合指标之间的波动变化匹配情况直观来看2015年之前政策对于综合目标的反馈更明显但是在2019年之后变得更加平稳一方面体现了我国经济体量上升和经济自身波动请务必阅读正文之后的免责条款部分14of23TablePage大类资产配置专题报告的下降另一方面也可以看到货币政策对于流动性的调节更加具备定力使用相同的跨周期计算方式我们对比金融市场和经济增速匹配流动性和风险约束匹配两方面衡量跨周期的程度我们发现跨周期的中期走向基本一致从基本没有先验经验出发这种毛估的计算形成的结果是非常有趣的图13跨周期政策指标与利率波动之间的负相关关系综合目标DR007右轴2651403200320052007200920112013201520172019202120232-11-20资料来源Wind国泰君安证券研究图14跨周期政策指标与利率波动之间的负相关关系跨周期流动性平滑度跨周期匹配度1512510750502502005200720092011201320152017201920212023资料来源Wind国泰君安证券研究案例分析巴III下的商业银行资本调整阶段性降低跨周期调节2月18日中国银保监会与中国人民银行就商业银行资本管理办法请务必阅读正文之后的免责条款部分15of23TablePage大类资产配置专题报告征求意见稿发布进一步优化银行风险加权资产的计量方式从股债配置角度来看这是一种基于规则的规则调整自身对于市场资金来源形成长远影响从政策调节方面而言有利于进一步增强银行资金的配置市场化反映了央行的政策逆周期调节有所加强新资本风险加权的改动体现在以下几个方面1利好利率债与高等级信用债其中境外AA-以上风险权重下调5至20地方一般债风险权重下调10至10企业债投资级品种风险权重下调25至75相对比上调银行次级债风险权重50至1502贷款业务向优质客户倾斜之前个人贷款均为50风险权重改动后按照贷款价值比LTV优质客户抵押贷款的风险权重不变或下调次级客户的风险权重有所上调3同业业务风险权重有不同程度上升非银同业业务向头部倾斜未来预计非银机构流动性有所分化总体而言在资本监管新架构下大中型优质银行的资本底线有所下调资本节约整体上有利于银行信贷释放从释放渠道来看相对约束同业业务约束有风险的贷款业务但是对于投资级资产和可穿透的标准化资产有所利好实质上反映出央行的逆周期调节有所加强请务必阅读正文之后的免责条款部分16of23TablePage大类资产配置专题报告4调整后的股权风险溢价在实战中的简单应用为什么海外的权益风险溢价指标在国内适用性较低前文我们阐述了在基于规则的规则和决定市场的引导和主导风格下对于英美和日德风格的参考具体在指标设置上说明在于国内的无风险利率刻画准确度不高国债10Y指向性与美债10Y相比仍具有差距这一方面是由于我国利率传导双轨制历史问题国债利率难以全面反映无风险利率宽货币与宽信用之间的相关程度低于海外另一方面还是由于制度存在差异图15国债相对于A股PE倒数波动率太低图16美债相对于标普PE倒数的波动率大致相等中债国债到期收益率10年美国国债收益率10年标普500市盈率倒数调整后的国债收益率PE-ttm倒数101088664422002005200720092011201320152017201920212023数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究因此经典股债性价比在我国需要调整一个重要的尝试是从货币政策跨周期调节程度来调整直观上看调整后的国内无风险利率能够更加有效的反映股债直接的差异避免股债性价比的变化主要来源于权益市场估值变化调整方法1定方向值得是确定跨周期指标下的无风险利率应该向上调整还是向下调整我们认为使用KST指标思路确定利率方向是一种较为稳健的方法2定空间使用跨周期指标对利率实际大小进行调整一种方法是ma80与KST之间的差值跨周期指标另外一种方法是使用过去60个交易日的标准差跨周期指标这两种方法的底层逻辑不同但实际效果非常类似第一种方法计算的是动量偏离度损不足而补有余当二阶导上升时考虑跨周期程度对其进行适当调整第二种方法是延续既有波动率节奏进行线性外推当波动程度大时给予无风险利率更大的调整下面我们使用简单案例展示应用的有效性在这里由于我们对无风请务必阅读正文之后的免责条款部分17of23TablePage大类资产配置专题报告险利率做调整我们实际观察的是ERP对权益配置建议的有效性与传统ERP之间的差别图17跨周期政策指标与利率波动之间的负相关关系标准ERP跨周期调整后的ERP864202005200720092011201320152017201920212023-2-4-6资料来源Wind国泰君安证券研究12015年之前跨周期政策调整后的ERP从幅度和百分位上看差异不算太大其中2007年上半年调整后的ERP降幅更大对于股市更偏谨慎另外2013年4季度的ERP降幅也更大在ERP处于高位时期对于股市的观点更偏谨慎但随后在2014年2季度调整为更加乐观从A股实际表现来看2007年的左侧信号相对于标准ERP而言更加具备实战效力适合配置型资金操作避免在出现资金踩踏时的调仓困难2013-2014年的信号则可以更加精准的避免ERP发出模糊信号其中在2013年4季度从超配权益向标配权益的建议能够避免一波5左右的回撤更重要的是从2014年年中开始的强力超配建议相对于标准ERP给出了更明确的加仓信号给出充分的时间和权重迎接2015年的水牛请务必阅读正文之后的免责条款部分18of23TablePage大类资产配置专题报告图182007年的发出更加明确的左侧信号图192013年标配和2014年超配观点更加明确万得全A万得全A40005000400030003000200020001000010002013-092013-122014-032014-062014-092014-12数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究22015年之后股债性价比指标的历史可比长度增加因此在指标建议程度上出现了几个差异12017年初调整后的ERP建议将权益资产调整为标配观点更偏谨慎22019年初和2020年4月对于权益资产更加乐观32020年4季度对于权益资产更偏谨慎另外一个比较小的波段是在2021年的三季度相对看多权益从A股的实际表现来看这几次对于股债性价比的判断都是较为精准的图202007年的发出更加明确的左侧信号图212018-2022年调整后ERP发出的信号万得全A万得全A500065006000450055004000500045003500400035003000300025002500数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究由于跨周期指标是月度调整而ERP指标可以日度监测权益风险溢价点位和百分位数因此本文后续有较大实际股债配置策略挖掘空间我们简单讨论策略构建方向在后续研究中进一步完善思路一使用标准ERP与调整后的ERP之间的差距作为股债战术配置请务必阅读正文之后的免责条款部分19of23TablePage大类资产配置专题报告倾斜的调整依据战术配置本身可以是主动判断或者是根据MVO风险预算下的股债配置而跨周期调节指标下的ERP则可以作为主动偏离的依据偏离程度可以根据历史回测的经验数据确定思路二固收增强在ERP的基础上我们可以进而定制化判断高等级信用债高收益信用债可转债以及高分红权益指数与无风险利率之间的关系形成系列的优化性价比指标作为传统配置思路上的收益增强下面展示思路一中一个方法的回测复盘结果首先我们使用60日均线和滚动两倍标准差构建标准ERP和调整后ERP的布林带可以看到从长维度来看两者之间没有明显的差别然后分别识别在标准ERP和调整后ERP的买入和卖出信号信号触发规则分别为60日均线出破布林带的上沿和下沿上沿代表权益风险溢价高下沿代表权益风险溢价低最后我们计算这两种方法之间的信号触发差异作为相对回报的计算基础由于信号触发设置为0-1变量1为触发买入或者卖出信号存在时间差异我们计算标准ERP和调整后ERP的信号之差以卖出信号为例当标准ERP和调整后ERP的卖出建议相同时指标为0当标准ERP发出卖出信号调整后ERP不发出信号指标为1相反当仅调整后ERP发出卖出信号指标为-1这里考虑到调仓的持续性我们设置信号触发后即便第二天信号不再触发也继续持仓两天图22标准ERP和60日布林带通道图23调整后ERP和60日布林带通道68564342210020052007200920112013201520172019202120232005200720092011201320152017201920212023-1-2-2-4-3-4-6数据来源Wind国泰君安证券研究数据来源Wind国泰君安证券研究注配合月度调仓频率布林带使用60日滚动两倍标准差注配合月度调仓频率布林带使用60日滚动两倍标准差请务必阅读正文之后的免责条款部分20of23