本篇是“学海拾珠”系列第一百五十八篇，主要介绍宏观经济状态对选股因子的影响。在进行多因子选股时，之前标准的配置方法并没有考虑经济周期的影响，因此无法分散宏观经济风险，投资组合可能产生巨大亏损。本文提出了一套识别和分散因子宏观经济风险的方法。
　　回到国内市场，宏观经济对选股的指导意义较多体现在因子择时或风格轮动上，缺乏一套完整的，体系式的框架来整合宏观对因子投资的影响，本文的研究方法值得借鉴。
　　筛选出7个对因子收益具有重要影响的宏观经济状态变量
　　本文根据状态变量必须能够及时捕捉非预期变化信息、与总体经济状况有关和与因子收益之间的关系已被现有文献验证这三个原则筛选出7个候选变量，即短期利率、期限利差、信用利差、总体股息率、系统性波动率、总体有效买卖价差和总体价格影响。
　　构建多个划分宏观经济形势的综合指标，来反映不同维度的宏观经济风险
　　基于之前筛选的7个宏观经济变量，构建出4个不同的宏观经济综合指标来划分宏观经济形势，分别是宏观经济预期指标、市场风险容忍度指标、宏观稳定性指标和冒险环境指标，从不同层面上反映宏观经济风险，降低模型选择偏差风险。在美国市场的实证发现，因子间对宏观经济敏感性可能相似，也可能存在巨大差异，为分散投资组合宏观经济风险提供可能性。
　　提出分散宏观经济风险的因子配置方法
　　本文提构建MRD的因子配置方法并在美国股票市场进行了实证，结果表明MRD组合能够有效降低宏观经济形势对因子组合收益的影响，进而分散了组合的宏观经济风险。
　　风险提示
　　文献结论基于历史数据与海外文献进行总结；不构成任何投资建议。
　　

研究报告全文：TableStockNameRptType金融工程专题报告因子投资中所蕴含的宏观经济风险学海拾珠系列之一百五十八报告日期2023-09-13主要观点TableRptDateTableSummary本篇是学海拾珠系列第一百五十八篇主要介绍宏观经济状态对分析师严佳炜TableAuthor执业证书号S0010520070001选股因子的影响在进行多因子选股时之前标准的配置方法并没有考虑邮箱yanjwhazqcom经济周期的影响因此无法分散宏观经济风险投资组合可能产生巨大亏损本文提出了一套识别和分散因子宏观经济风险的方法分析师吴正宇回到国内市场宏观经济对选股的指导意义较多体现在因子择时或风执业证书号S0010522090001格轮动上缺乏一套完整的体系式的框架来整合宏观对因子投资的影响邮箱wuzyhazqcom本文的研究方法值得借鉴筛选出7个对因子收益具有重要影响的宏观经济状态变量本文根据状态变量必须能够及时捕捉非预期变化信息与总体经济状况有关和与因子收益之间的关系已被现有文献验证这三个原则筛选出7个候选变量即短期利率期限利差信用利差总体股息率系统性波动率总体有效买卖价差和总体价格影响相关报告构建多个划分宏观经济形势的综合指标来反映不同维度的宏观经1人工智能可以读懂企业高管的济风险想法吗学海拾珠系列之一基于之前筛选的7个宏观经济变量构建出4个不同的宏观经济综百五十二合指标来划分宏观经济形势分别是宏观经济预期指标市场风险容忍度2Alpha与风格因子的综合风险评指标宏观稳定性指标和冒险环境指标从不同层面上反映宏观经济风险价策略学海拾珠系列之一百五降低模型选择偏差风险在美国市场的实证发现因子间对宏观经济敏感十三性可能相似也可能存在巨大差异为分散投资组合宏观经济风险提供可3信息不确定性投资者情绪与分能性析师报告学海拾珠系列之一百五十四提出分散宏观经济风险的因子配置方法4通胀是否会影响会计信息-股票价本文提构建MRD的因子配置方法并在美国股票市场进行了实证结格间的相关性学海拾珠系列果表明MRD组合能够有效降低宏观经济形势对因子组合收益的影响进之一百五十五而分散了组合的宏观经济风险5使用机器学习识别基金经理投资能力学海拾珠系列之一百五十风险提示六文献结论基于历史数据与海外文献进行总结不构成任何投资建议6基于隐含波动率和实际波动率的系统风险指标学海拾珠系列之一百五十七敬请参阅末页重要声明及评级说明证券研究报告TableCommonRptType金融工程正文目录1引言42选择宏观经济变量的要求521超投资者预期变化信息比已实现的经济基本面信息更重要622变量须与经济状态相关723与因子溢价的关系被现有文献已证实83评估选股因子对宏观经济状态变量的敏感性931宏观经济状态的非预期信息对因子收益的影响932因子对宏观经济状态变量敏感性对投资者有何影响104合成经济信号来定义经济形势125管理宏观经济风险156结论20风险提示20敬请参阅末页重要声明及评级说明221证券研究报告TableCommonRptType金融工程图表目录图表1不同宏观经济环境下因子收益相关性矩阵4图表2风险容忍度和宏观经济状况的经济预期8图表3因子收益对宏观经济状态变量非预期变化的敏感性10图表4了解经济周期性对债券投资者至关重要11图表5宏观综合指标概述13图表6因子超额收益对宏观综合指标的敏感性14图表7去相关性不能有效地分散宏观经济风险15图表8宏观经济风险管理样例17图表9基于牛熊市状态指标的MRD组合在不同宏观经济形势划分标准下的表现19敬请参阅末页重要声明及评级说明321证券研究报告TableCommonRptType金融工程1引言众所周知选股因子如规模价值动量盈利等会为投资者带来长期的超额收益然而仍有大量证据表明因子溢价会随时间推移而变化甚至可能在相当长的时间内保持负收益Harvey1989Asness1992投资者认识到不同因子之间并不完全相关因此更倾向于选择多个因子来分散潜在损失和平滑收益然而尽管投资者一致认为因子收益具有周期性但是在流行的因子投资中往往忽略了宏观经济对因子收益的影响鉴于对风险溢价的潜在驱动因素的理解有限投资者通常采用等权分配因子权重或者风险贡献的方法来寻求因子分散化配置但是这种标准做法忽略了两个不同的因子可能依赖于相似的宏观经济驱动因素当经济形势恶化时不同因子对宏观经济有相似的风险暴露即使在因子之间进行了平衡配置投资组合可能仍然不够分散化此外基于风险的配置机制通常使用平均相关信息而没有去考虑宏观经济对相关性的影响分散化的标准理念来源于去相关性的概念即两个不完全相关资产的组合将导致风险波动的降低但是不同回报之间的不完全相关性并不一定会导致不同宏观经济状态下的均衡表现图表1不同宏观经济环境下因子收益相关性矩阵资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所图表1强调了宏观经济的重要性矩阵的上三角显示各选股因子对的相关性普遍较低甚至为负但是如图表1矩阵的下三角所示不同宏观经济环境下相关系数差异巨大最高可达052这说明全样本下的相关性无法反映特定的宏观经济环境中的因子表现特别是在宏观经济不景气的时候原本无条件相关性较低的因子的相关性会增强因此预期的投资组合分散化效果在人们最需要它的时候反而减弱了因此投资者需要考虑宏观经济形势对因子收益相关性的影响而不是仅仅依赖于无条件因子收益相关性来评估因子组合的分散化潜力更一般地说由于组合分散化需要在给定状态空间下具有不同回报的资产理解宏观经济环境如何影响因子对设计具有充分分散化的因子配置策略至关重要基于此本文作者提出一套更好理解选股因子的宏观经济风险的方法同时给出一系列标准选股因子依赖于宏观经济的证据除了分析单个因子外本文作者还对不同宏观经济环境中的多因子配置进行了分析因此本文作者希望更好地理解宏观经济风险这是投资者在选择和组合因子时做出正确选择的前提条件有人可能会问是否有必要分析宏观经济形势来理解周期性除了使用经济周期条件外另一种方式是依赖股市条件分析因子在牛市和熊市的表现分析经济周期条件而不是纯粹依赖股市条件牛市和熊市符合投资者的目标Fama1981敬请参阅末页重要声明及评级说明421证券研究报告TableCommonRptType金融工程以及Stock和Watson1999认为已实现的市场回报是衡量经济状况的不可靠指标因为代表性投资者的总财富才是最终的研究变量Roll1977而且这受到更广泛的经济环境的影响股市回报并不能完全反映投资者最关心的问题这就是为什么投资者应该根据不同的经济形势而不仅仅是股市环境来考虑因子是否具有风险此外牛市和熊市可以用不同的方式定义这使得分析对定义很敏感此外本文作者在最后一节进一步探讨了牛市熊市环境和自定义的宏观经济环境之间的区别不出所料本研究并不是第一次分析宏观经济环境中选股因子的周期性很多研究都考虑过这个问题然而这些研究提供的见解是有限的因为他们依赖于对经济环境的特定分类并且在因子如何对宏观经济条件做出反应的问题上存在分析本文从三个方面更好地阐述了因子周期性第一本文作者提供一个用于识别相关宏观经济状态变量的标准以定义宏观经济条件第二证明宏观经济条件对选股因子表现的影响第三提供一个基于宏观经济风险对多因子配置决策和最终投资结果的影响评估的投资组合视角有必要澄清一下本文的目标不是阐明时机的选择相反本文作者希望分析因子在不同宏观经济环境中的表现以及这些风险如何影响投资结果本文更关注因子收益和经济周期的同期关系不允许进行择时事实上如果宏观经济状态变量的冲击和因子收益同期相关则需要通过预测宏观经济冲击来推测出因子预期收益从而增加了额外一层的不确定性宏观经济环境和因子收益之间不可能存在预测性联系因为资产价格通常会迅速吸收信息如果有的话作者会认为因子收益可能会预测经济基本面而不是相关Liew和Vassalou2000的一项研究表明规模和价值等选股因子可以预测GDP的增长本文作者对因子与宏观经济条件之间的关系分析揭示了几个重要的观点作者发现选股因子对宏观经济变量具有很大的风险敞口如果忽视这类风险可能会给投资者带来严重的损失例如选股因子对利率的敏感性可能会给已有的债券风险敞口的投资者带来损失风险此外作者还发现宏观经济状态变量对不同因子的依赖程度不同有些因子对宏观经济风险的某些维度的依赖程度并不显著这种不同因子之间的差异性对希望通过因子进行分散化投资的投资者来说是至关重要的作者还表明忽略宏观经济依赖性的标准分配方法无法利用这种因子间的差异文章的剩余部分安排如下首先作者建立一个选择相关宏观经济变量的标准并讨论选择的候选变量如何符合这个标准其次记录标准的选股因子如何依赖于这些宏观经济变量然后汇总这些宏观经济变量来定义划分经济形势好坏的宏观指标最后讨论宏观经济风险在多因子配置中对投资组合的影响2选择宏观经济变量的要求对于宏观经济风险的分析依赖于对宏观经济变量的选择因此有必要仔细说明宏观经济状态变量选取方法为避免数据挖掘风险本文建立了一系列入选要求清单是非常重要的因为在不提任何要求的情况下盲目选择大量候选变量进行测试会导致过拟合等问题即使是固定的状态变量如CPI也可以通过对变量进行任意的变换来进行大量的测试事实上分析在经济条件变化下的因子收益的研究往往在没有明确变量选择的标准的情况下转换变量本文作者对宏观经济变量的选取要求参考了资产定价实证Petkova2006和Boons2016和经济领先指标经济领先指标Marcellino2006相关文献中的成熟标准要求本文中候选变量满足如下三个条件第一宏观经济变量必须能够及时捕捉投资者的预期变化这是在资产定价研究中挑选宏观经济变量的标准并且基敬请参阅末页重要声明及评级说明521证券研究报告TableCommonRptType金融工程于这一标准排除了那些经常进行事后修正的宏观基本面数据Franz2018第二只保留与总体经济相关的变量投资者感兴趣的是影响他们总财富的相关的宏观经济风险这些风险不仅涉及股票和债券还包括房产和工资收入Cochrane2005因此选取的宏观经济变量应该与总财富的各组成部分相关第三宏观经济变量与选股因子收益之间的联系需要在现有的文献中得到确认要求宏观经济状态变量与因子收益之间的联系有之前的实证证据和理论依据可以降低事后数据挖掘的风险因为它允许作者限制搜索变量的范围Lo1994特别是宏观经济状态变量对选股因子收益影响的可信的理论依据有助于排除基于特定样本数据得出的错误结论HarveyLiu和Zhu2017Harvey2017在进一步说明每项标准的理由之前文本作者先简要列出本文的候选变量在列出候选变量后本节的剩余部分将详细说明这些变量如何满足上述三个条件本文选取了如下7个宏观经济状态变量后续考虑每个变量的超预期信息而不是本身的取值水平短期利率反映利率期限结构的水平期限利差反映利率期限结构的斜率信用利差反映公司债券市场的风险补偿总体股息率反映股票市场的风险补偿系统性波动率反映股票市场的风险水平总体有效买卖价差根据证券买卖双方报价的差异反映股票市场总体流动性不足的情况总体价格影响根据证券交易引起的价格变化反映股票市场总体流动性不足的情况21投资者预期变化信息比已实现的经济基本面信息更重要第一个选取要求是宏观经济状态变量必须快速变化以便捕捉到与因子收益同期发生的经济预期变化使用像GDP和通货膨胀等已实现的经济基本面数据并不合适因为它们的变化非常缓慢而资产价格对信息的反应非常迅速因此选股因子收益不太可能对这类变化缓慢的经济基本面指标做出反应事实上Fama1981发现资产价格的变动领先于未来的经济活动此外宏观经济基本面数据的公布具有滞后性且存在事后修正的情况因此无法反映实时的经济预期Runkle1998然而有一些反应灵敏的变量能够更可靠地捕捉到宏观经济预期的变化例如Geske和Roll1983发现股票价格和利率能够迅速反应债券和股票投资者对财政和货币政策的预期变化除了实证研究结果外经济理论也表明股息率短期利率信用利差和期限利差等反应灵敏的变量能够反应对经济基本面的预期例如Gordon1962的基本的DDM模型表明总体股息率反映了预期的股票溢价和未来的股息增长同样地货币政策模型表明短期利率将反映通胀预期产出缺口和宏观经济政策冲击Ang2014本文使用反应灵敏的变量来捕捉预期变化本文不使用此类变量的本身的取值水平而是将重点放在变量的非预期变化unexpectedchangessurprisesinnovationsshocks上这些变量的本身取值较为稳定因而难以对资产价格产生影响如果预期总保持不变市场就不会做出反应从理论上讲如果一个状态变量与未来的投资机会有关那么该变量的非预期变化就是投资者的风险来源Merton1973本文作者采用Campbell1996Petkova2006和Boons2016的标准方法来提取状态变量中的非预期变化考虑到所有状态变量的滞后信息本文使用一阶自回归VAR过程形成经济预期即模型的残差项就是状态变量的非预期信敬请参阅末页重要声明及评级说明621证券研究报告TableCommonRptType金融工程息该模型表示如下1其中是包含状态变量的列向量矩阵模型的残差项代表时刻的状态变量的非预期信息此外值得注意的是使用一阶差分后的简化模型仍然可以得到相似的结果和残差项与市场超额收益是正交的这一点是至关重要的因为作者想要解释宏观经济对超出市场风险敞口的选股因子收益的影响综上所述本文的宏观经济变量是与市场风险不相关的各状态变量的非预期变化22变量须与经济状态相关第二个变量选取标准是要求状态变量需要包含未来经济状况的信息Merton1973的跨期CAPM模型表明预测未来总体财富的变量的风险敞口与投资者的风险因子相关更具体地说如果一个状态变量与未来宏观经济活动呈正相关那么与该变量非预期变化呈正相关的股票对投资者而言是有风险的在经济衰退时该类股票往往表现不佳本文分析的状态变量应该与未来宏观经济活动如工业产值等相关有点类似于经济学家使用的领先指标此外风险溢价的逆周期现象已得到充分证明Constantinides和Duffie1996Campbell和Cochrane1999在不利的经济环境中投资者会变得更加风险厌恶从而推高了预期收益因此如果一个状态变量能够很好地反应经济状态那么该变量也应该与股票市场溢价股票市场超额收益有关与经济活动相比股票市场溢价与状态变量之间的相关性已被证实相对较弱尤其是在短期内Fama和French1988Cochrane2008本文选取的七个状态变量是公认的反应经济周期的变量大量的实证检验和理论论证表明本文选取的变量能够反应未来经济状况短期利率与经济状况正相关它反应了对通胀的预期并且与经济周期相关Fama和Schwert1977Fama和Gibbons1984在经济不景气时货币政策和安全投资转移都会导致利率的下降Longstaff2004期限利差反映了对货币政策和长期证券贴现率的风险补偿的预期Fama和French1989这就是为什么期限利差不仅与未来经济活动有关而且与各类资产的未来收益相关如债券和股票Fama和French1989人力资本Campbell1996商品Hong和Yogo2012和房地产AngNabar和Wald2013等期限利差与经济状况有很强的相关性因此有时候仅靠期限利差就能估算出经济衰退的可能性Estrella和Trubin2006在经济条件不利时股票和债券投资者要求更高的风险补偿而信用利差和股息率都能够反应更高的风险厌恶程度Fama和French19881989和Keim和Stambaugh1986都提供对这一关系的实证检验此外经济活动也被证明与市场流动性不足有关因为流动性与波动性存在很强的相关性ChenEaton和Paye2018回溯了流动性不足与波动性无关的部分他们的研究表明流动性不足包含了对经济活动和股票溢价具有在统计和经济意义上的信息最后系统性波动率也已被证明与未来经济活动存在统计和经济意义上的显著敬请参阅末页重要声明及评级说明721证券研究报告TableCommonRptType金融工程关系股市波动性的加剧与未来经济增长放缓有关因为资产价格的不确定性可能会抑制投资和消费这一关系得到了Schwert1989Campbelletal2001和Bansaletal2014的验证综上所述学术证据表明本文的状态变量对反映宏观经济状况预期或者风险容忍度水平具有参考价值与总体市场溢价正相关的关系可以被解释为与风险容忍度的负相关关系因为高预期溢价反映了低风险容忍度Petkova和Zhang2005图表2展示了基于这些结果的经济预期图表2风险容忍度和宏观经济状况的经济预期资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所23与因子溢价的关系被现有文献已证实最后一条变量选取标准要求状态变量与因子收益的相关性已被现有文献证实当然选择与因子收益没有关联的状态变量对于因子投资者来说是毫无意义的要求文献中已证实两者关系可以避免盲目地纳入大量的候选变量这将会导致数据挖掘风险文献中有相当多的证据表明无论是从时间序列还是横截面角度来看本文选择的状态变量都是与因子溢价有关的例如Hahn和Lee2016将规模因子和价值因子与期限利差和信用利差联系起来Petkova2006Petkova和Zhang2005和Kangetal2011认为规模因子和价值因子受到期限利差信用利差短期利率和总收益率的影响Baker和Wurgler2012表明低风险因子与利率有关但是Cederburg和Doherty2016发现低风险因子依赖于期限利差股息率信用利差和短期利率此外也有一些证据表明宏观经济的超预期变化和动量因子之间存在联系Liu和Zhang2008的研究表明过去的赢家比输家有更高的预期增长尤其是预期经济活动收益较高时Boons2016表明与未来经济活动相关的宏观经济状态变量会在股票收益的横截面中被定价本文基于这些实证检验结果来选择候选的宏观经济变量并评估对六个选股因子对宏观经济状态的敏感性本文根据上述三个要求即及时捕捉非预期变化包含总体经济状况信息以及与因子收益关系有据可查选择出候选变量现在本文作者使用六个被学术界界和敬请参阅末页重要声明及评级说明821证券研究报告TableCommonRptType金融工程业界广泛使用的选股因子来评估对宏观经济状态变量的敏感性3评估选股因子对宏观经济状态变量的敏感性倾向于选股因子投资的投资者可能会关注特定宏观经济状态变量对因子收益的影响例如信用利差的超预期变化对于依赖具有信用风险敞口公司的养老金可能会是个坏消息更一般地说投资者的负债或者收入可能与某个特定的宏观经济状态变量有关此外股票之外的投资可能也会受到状态变量的非预期变化的负面影响例如债券投资者会关注利率的非预期上升对于这类投资者来说考虑宏观经济变量对选股因子收益的影响是十分重要的本文作者将评估6个标准选股因子的宏观经济风险选取的6个选股因子分别是规模因子价值因子Fama和French1993高盈利因子低投资因子Fama和French2016低风险因子Frazzini和Pedersen2014和动量因子Carhart1997本文分析是基于美国1963年07月至2017年12月的因子月度收益率数据在评估完对宏观经济变量的依赖关系后本文将转而说明这种依赖对投资者的影响本文作者将特别展示忽视这种依赖关系后可能会导致的不恰当的因子选择和显著的亏损31宏观经济状态的非预期信息对因子收益的影响为考察宏观经济环境对选股因子收益的影响本文因子收益针对候选的7个宏观经济状态变量的敏感性图表3显示了在给定宏观经济状态变量条件下出现正向的非预期信息与负向的非预期信息的因子收益率差异具体来说将各个宏观经济状态变量的非预期程度从高到低分成四组然后将非预期程度最高和最低的这两组因子收益之差定义为宏观价差macrospread例如对于短期利率的宏观价差表明短期利率超预期上升时相比于短期利率意外下降时会给因子带来增量收益图表3的结果表明因子收益确实存在显著的宏观经济风险根据本文对宏观经济非预期变化指标的定义不同宏观经济状态变量的因子收益差异巨大事实上没有一个因子对所有宏观经济状态是中性的宏观利差不仅在统计上显著而且具有重要的经济意义例如低投资因子和价值因子在短期利率和期限利差下的年化宏观利差绝对值超过7该值是无条件年化收益的近两倍分别是32和37因此仅关注无条件因子溢价的投资者可能遭受重大的预期偏离很显然宏观经济风险对因子投资者至关重要不同因子的宏观经济敏感性与背后的经济运行机制相一致例如价值因子对期限利差十分敏感在5的显著性水平下宏观利差可达92说明期限利差的正向非预期程度越高价值因子的超额收益越高这个结果可以根据价值型公司和成长型公司之间的现金流模式上的差异来解释价值型公司的预期现金流回收早于成长型公司这使得价值型股票相对于成长型股票的收益率曲线的长端相对不敏感Petkova2006和Lettau和Wachter2007得出了类似的结论同样DechowSloan和Soliman2004指出价值型公司的存续期低于成长型公司因此本文的研究结果与价值型公司和成长型公司的基本面差异是一致的敬请参阅末页重要声明及评级说明921证券研究报告TableCommonRptType金融工程图表3因子收益对宏观经济状态变量非预期变化的敏感性资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所同样的结论也适用于投资因子该因子与期限利差呈正相关低投资因子在期限利差下的年化宏观利差超过78这个结论与Cooper和Priestley2011的结果一致对该结论的一种解释是与主动投资的公司相比保守投资的公司的预期现金流更接近未来低风险因子对短期利率表现出负敏感性这与类似债券的低风险股票特征相符Baker和Wurgler2012因此相比于高风险股票低风险股票在短期利率超预期上升时表现相对较差而在短期利率超预期下降时表现相对较好除了对利率的非预期变化低风险因子同时对波动率和总体股息率表现出很强的负敏感性这意味着当波动率或者股息率意外增加时低风险因子的表现将会下降因为股息率或者系统性波动率的上升是经济状态恶化的信号因此说明该因子对投资者是有风险的另一个有趣的发现是来自非流动性状态变量事实上除规模因子对有效价差外代表总体市场非流动性的有效买卖价差和价格影响对因子溢价没有显著的影响这个结论表明选股因子溢价无法通过流动性风险来解释但是这与SmartBeta策略回报主要来自于流动性风险的说法相矛盾Siu2015此外图表3表明不同因子会对相同的宏观经济状态变量表现出相反的敏感性例如价值因子和低投资因子对期限利差具有正敏感性而动量因子和高盈利因子则对其表现出负敏感性任何因子对股息率和系统性波动率都不具有正向的敏感性这表明投资者不能够使用任何因子来有效对冲这两类宏观经济状态的非预期变动然而部分因子对某些宏观经济状态变量的敏感性较低或者不敏感例如规模因子对股息率不敏感而高盈利因子对系统性波动率的敏感性接近于0因此一个问题是是否可以通过在投资组合中组合不同的选股因子来分散或至少减少宏观经济风险基于因子收益对宏观经济状态变量的敏感性投资者可以分析不同因子组合对整体宏观经济的敏感性一些合适的因子组合能在满足预期收益的条件下充分分散因子间甚至是不同宏观经济形势之间的风险32因子对宏观经济状态变量敏感性对投资者有何影响尽管选股因子对不同宏观经济状态变量的敏感性存在差异但是不同因子组合敬请参阅末页重要声明及评级说明1021证券研究报告TableCommonRptType金融工程并不一定能完全分散对宏观经济状态的依赖当经济状况恶化时多因子策略中的宏观经济策略可能会面临巨额损失本节将使用利率来说明这一点投资者同时持有多因子股票组合和债券在面临利率的非预期变化时可能会蒙受重大损失如果投资者持有一个长期债券组合10年期国债并且股票组合和债券组合对利率具有同向的敏感性那么投资者在债券组合中加入股票组合并不能降低损失当利率非预期变动时图表4展示了债券组合以及与同时配置债券和不同多因子股票组合的业绩表现作为参考本文使用等权和风险等权的方式来配置6个标准选股因子这两种方法没有考虑因子间宏观经济状态敏感性的差异此外本文根据图表3选择对利率最不敏感或者最敏感的选股因子即等权分配了价值因子低风险因子和低投资因子本文将此分配组合称为利率敏感因子组合同时等权分配其余的3个因子即规模因子动量因子和高盈利因子称为利率中性组合利率敏感因子组合和利率中性组合的业绩表现也将会被评估图表4了解经济周期性对债券投资者至关重要资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所图表4展示了债券组合和同时配置债券和股票组合在不同利率环境下的业绩表现具体来说展示了利率非预期程度最高组和最低组的平均收益率和宏观价差此外还报告了宏观偏差本文定义为不同非预期程度下因子收益率的RMSE用来衡量不同利率条件下因子收益相对于无条件下的因子收益的偏离程度结果表明不同的因子配置组合对整体投资组合的宏观经济敏感性具有显著的影响不出所料在债券组合中加入利率敏感因子组合会使得宏观价差高达-312使用等权配置的基准组合的宏观价差约为-25而在债券组合中加入利率中性因子组合的宏观价差仅有-19宏观偏差也能得出相似的结论利率敏感因子组合的宏观偏差最高可达113相反利率中性因子组合的宏观偏差仅为73这种利率中性组合能够提升债券投资者在最不利情况下即短期利率意外地大幅上升的收益利率中性因子组合能够有效降低60以上的损失收益率由-77上升至-3当利率上升时利率敏感因子组合的损失仍为-75因此在债券组合中加入利率敏感因子组合并不能期待分散风险的作用此外不同的多因子配置组敬请参阅末页重要声明及评级说明1121证券研究报告TableCommonRptType金融工程合对极端损失的降低也存在巨大差异利率敏感因子组合的最大回撤率达到43而利率中性因子组合的最大回撤率降至24这表明从风险角度来看管理宏观经济风险是有意义的4合成经济信号来定义经济形势在本节中作者将上一节讨论的宏观经济状态变量结合起来形成划分经济形势好坏的综合指标引入综合指标的目的是提高统计的鲁棒性和经济的相关性此外本文将使用多个不同的综合指标来避免对单一综合指标的过度依赖由于我们无法得知哪种状态变量组合能够完美捕捉宏观经济风险因此一个合理的方法是考虑多个综合指标来分散模型风险从模型鲁棒性角度来看综合指标可以有效避免数据挖掘风险为了说明综合指标可以提高分析的鲁棒性考虑从之前7个候选变量中选择与宏观经济最相关的变量鉴于所有变量都符合称为有用的宏观经济状态变量的基本要求只能通过后验地分析测试结果才能选择最佳变量这会导致数据窥探变差更确切地说是选择偏差Lo和MacKinley1990尽管受到经济原理的限制但是选择单一变量来定义经济形势可能导致分析缺乏鲁棒性相反当只使用一个变量来表明经济形势不好时使用多变量来划分经济状态能够避免假阳性结果Gormsen和Greenwood2017通过对状态变量来划分宏观经济形势不仅可以提供更广阔的视角而且提高不同单一变量结论不一致时划分的准确率从经济相关性角度来看综合指标比特定的状态变量更好地捕捉宏观经济风险不同的状态变量的非预期信息都能在一定程度上解释因子溢价的周期性但是不同的投资者具有不同的风险偏好和资产组合配置导致会关注不同的状态变量尽管不同的投资者可能会关心不同的宏观经济变量但是由多个状态变量合成的合适的综合指标可以得到具有普适性的经济形势划分标准这种分类标准可以在广义上评估选股因子的宏观经济风险此外Marcellino2006认为使用单一变量是危险的因为经济衰退有不同的原因和特征每个综合指标通过包含多种宏观经济状态变量来捕捉多个宏观经济风险来源与选择单一变量相关使用综合指标能捕捉到更多的信息但是综合指标是状态变量如何合成宏观经济状态条件的选择因此特定的综合指标可能导致错误的总体经济状况描述仅依靠单一的综合指标会带来模型选择风险众所周知使用不同建模技术来定义的经济周期之间可能在形状上和周期波动幅度上存在明显的差异使用多个不同的模型并对其平均可以进一步降低模型选择风险Morley和Piger2012Faustetal2013本文使用多种方法从候选的宏观经济状态变量合成不同的综合指标来划分经济形势图表5概述了本文所使用的综合指标后文将会详细地说明每个综合指标判断经济形势的有效性和每个综合指标的差异性敬请参阅末页重要声明及评级说明1221证券研究报告TableCommonRptType金融工程图表5宏观综合指标概述资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所如前所述本文选取的宏观经济状态变量包含了宏观经济预期和市场风险容忍度信息如图表2所示本文将各宏观经济状态变量合成综合指标来反映宏观经济预期和市场风险容忍度宏观经济预期尤其适用于依赖于经济增长所带来劳动收入的投资者市场风险容忍度有投资者有关在风险容忍度低时需要较高的风险补偿因子收益对这些综合指标的正向依赖意味着当市场风险容忍度降低或宏观经济预期恶化时投资者将会蒙受损失记录这些敏感性对因子投资者非常重要这两个指标可以捕捉到当经济形势变化时因子收益的表现例如评估宏观经济状况的下滑是否导致低收益从而使得因子策略蒙受更高的损失或者宏观经济状况的下滑是否导致更高的因子收益从而使得因子策略可以成为对冲宏观经济风险的工具除了宏观经济预期和市场风险容忍度外研究宏观经济形势变化的不确定性也非常重要不确定性越高可预测性就越低经济的不确定性被定义为无法预测的扰动的条件波动JuradoLudvigson和Ng2015利用GARCH模型从7个宏观经济状态变量的条件波动率构建出另一个综合指标对投资者而言不确定性时宏观经济风险的一个相关指标2007-2009年经济危机使得人们越来越关注经济的不确定性研究表明经济的高度不确定性影响公司的招聘和投资决策Bloom2009Chen2010特别是公司面临固定成本和金融摩擦不确定性还可能抑制消费投资者更倾向于已知分布而不是未知分布Ellsberg1961使得他们对宏观经济的不确定性产生反感使用不确定性指标是对基于宏观经济预期和市场风险容忍度的指标的有效补充尽管宏观经济状态的改变会导致投资机会如资产回报分布的变化但是不确定性意味着投资者不确定投资机会是什么对于每一个综合指标本文将样本中的月度观测值分为四种形势即高中高低中低例如风险容忍度高意味着经济形势好风险容忍度低则意味着经济形势差同样地宏观经济预期高和宏观经济稳定代表经济形势好以上的三个综合指标都与宏观经济风险有关但是他们同时都涉及到模型选择和参数估计本文作者希望构建一个简单的无模型的宏观经济综合指标为了合成这一指标仅选取两个在内容方面易于解释的状态变量股息率和系统性波动率的变化清楚地表明经济状况的恶化当股息率和系统性波动率较低时投资者更倾敬请参阅末页重要声明及评级说明1321证券研究报告TableCommonRptType金融工程向于选择更高风险的资产来提高收益本文称之为冒险环境在冒险环境中当股息率和波动率超预期下跌时表明经济形势向好在避险环境中当股息率和波动率超预期提高时说明经济形势恶化由于单一指标可能产生偏差本文将考虑4个不同的综合指标此外合成的不同的宏观经济指标是有用的因为他们捕捉到宏观经济风险的不同层面为了更好了解因子投资者可能面临的宏观经济风险本文作者分析不同宏观经济形势分类方法下选股因子收益如何依赖于宏观经济指标的图表6清楚地表明了不同经济形势下的因子收益存在巨大差异还值得注意的是对宏观经济形势的依赖都是正向的整体经济状况不确定或者恶化时因子投资通常表现不佳因子在经济形势好时相比于经济恶化时更能获得超额收益值得注意的是每个选股因子至少在一个综合指标下显著的形势价差图表6因子超额收益对宏观综合指标的敏感性资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所图表6显示了因子收益对综合指标敏感性的一些有趣结果例如低风险因子在三种宏观经济综合指标下具有显著性的形势价差这表明该因子具有大量的宏观经济风险尽管人们通常认为低波动或低Beta策略的风险溢价是反常的但是投资者应该记住这类策略可能会面临其他风险敞口特别是低风险策略很有可能具有宏观经济风险敞口而这些风险没有被正确地分析和记录而被投资者忽视规模因子的研究结果表明该因子对宏观经济形势最不敏感事实上规模因子是唯一一个在5的显著性水平下四个宏观经济综合指标的形势价差都不显著的因子这说明在多因子组合中规模因子在分散宏观经济风险上具有重要作用从多因子投资角度来看有必要关注各因子对宏观经济综合指标敏感性的异同动量因子和高盈利因子对市场风险容忍度具有很高的正向敏感性投资者利用这两个因子将无法有效地分散宏观经济风险相反地规模因子价值因子低投资因子和低风险因子对市场风险容忍度不敏感因此将他们与动量因子和盈利因子结合可能可以有效地分散宏观经济风险因子间对宏观经济综合指标的敏感性与因子间收益的相关性并不一致事实上在使用多因子进行风险分散时典型方法是寻找低相关性的因子组合然而本文的研究表明低相关性的因子可能具有对宏观经济形势相似的敏感性这是因为因子收敬请参阅末页重要声明及评级说明1421证券研究报告TableCommonRptType金融工程益的相关性是基于全样本估算的而忽略了不同时期宏观经济形势的差异当考虑宏观经济综合指标时可能会出现即使两个因子相关性较低但在经济不景气时同时产生亏损的情况本文以高盈利因子为例来验证这一结论高盈利因子与动量因子之间相关性较低仅为011但是他们对宏观经济形势的敏感性十分相似即对市场风险容忍度的敏感性都显著为正但对其他三个综合指标不敏感同时与价值因子的相关性也很低仅07然而这两个因子对宏观经济形势的敏感性正好相反使用这些例子来分析因子组合的影响是很有启发性的从市场风险容忍度指标来看这一点会更加明显图表7显示了高盈利因子和动量因子组合使波动率下降23而高盈利因子和价值因子组合使得波动率下降27因子组合的波动率下降是根据各因子平均波动率来衡量的类似地计算出宏观偏差的下降率盈利-动量组合和盈利-价值组合的宏观偏差下降效果存在显著差异高盈利因子和动量因子相对于市场风险容忍度指标的暴露相似这使得两者的组合无法显著降低宏观经济风险所有盈利-动量因子的宏观偏差仅下降了39相反高盈利因子和价值因子对宏观经济形势的敏感性恰好相反所以盈利-价值组合的宏观偏差大幅下降了43因此评估因子对宏观经济形势的敏感性为因子投资的分散化提供了一个全新的视角下一节本文作者将进一步探讨宏观经济风险对投资者的潜在影响图表7去相关性不能有效地分散宏观经济风险资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所5管理宏观经济风险本文的研究结果表明因子投资面临着巨大的宏观经济风险股票因子显示了对宏观经济状态变量如利率总体收益率和波动性等冲击的反应这种对宏观经济的依赖对投资者很重要因为他们的投资组合的某些部分或者收入和负债流面临着宏观经济风险敞口例如本文已经证明债券组合中加入类似债券而不是对利率不敏感的股票组合时投资者将会面临巨额损失此外选股因子对宏观经济形势具有依赖性在经济形势较差时因子收益往往较低说明这些因子对投资者来说是有风险的然而不同因子对宏观经济形势的敏感性不同并且有些因子对特定的宏观经济形势划分标准不敏感说明可以通过多因子组合来分散风险重要的是低相关性的因子并不一定在对宏观经济形势敏感性上存在差异因此在不同宏观经济形势下去相关性不能够有效地分散投资组合为了强调宏观经济风险对投资组合的影响本文考虑最小化宏观敏感性MRD的因子投资组合具体来说因子组合在某种宏观经济形势下的条件收益与无条件平均收益的偏差程度最小的因子权重敬请参阅末页重要声明及评级说明1521证券研究报告TableCommonRptType金融工程本文对1963年至2017年进行分析推出具有最小敏感性的最优因子配置组合本文展示了基于利率敏感性的MRD组合是对上一节利率敏感性分析的补充此外提供了基于宏观经济预期的MRD组合和基于所有宏观经济综合指标构建的MRD组合相反本文的分析旨在更好地理解前面所讨论的宏观经济敏感性的潜在影响本文分析了这些投资组合对宏观经济的敏感性为了衡量最优因子配置对经济形势的敏感性本文作者采用了两种敏感性的衡量方法第一记录经济形势好坏之间的收益价差风险意味着在经济形势好投资者资产较多时投资组合表现良好而当经济形势不好投资者财富较少时投资组合的表现不佳因此这个衡量捕捉到了投资组合的风险规模第二在四种经济环境相关经济指标的四分位数下条件平均回报率的偏差这种衡量不仅考虑了不同经济形势好坏下的表现还考虑了中间状态的表现因此宏观偏差提供了更多关于不同经济形势下投资组合整体波动的信息这些不同经济形势的划分代表投资者面临的不同的风险敞口宏观偏差不同于波动率等标准的风险度量因为它允许将投资者相关的经济状态考虑在内此外偏差度量与优化目标相一致因为偏差代表事后可能的最低值为了比较方便在分析中不仅包括MRD组合还包括等权和风险等权这两个基准组合尽管风险等权组合相比于等权组合在一定程度上降低了对宏观经济形势的依赖但是图表8的结果表明这些基准方法依然具有巨大的宏观经济风险敞口接下来本文们和不同的MRD组合进行比较对于基于利率的MRD组合宏观价差和宏观变差均为0说明理论上最优的因子组合能够对利率的非预期变动完全不敏感相比于两个基准方法基于宏观经济预期的MRD组合的敏感性显著降低相较于等权分配宏观价差下降了近70而宏观偏差从21降至09即下降了58这个下降幅度显著大于风险等权方法基于所有宏观经济综合指标构建的MRD组合的宏观价差相较于等权分配法从59降至44即下降了25而宏观便冲从23下降至19即下降了约为20是效果是风险等权法的双倍敬请参阅末页重要声明及评级说明1621证券研究报告TableCommonRptType金融工程图表8宏观经济风险管理样例资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所这些结果表明就宏观敏感性而言不同的因子组合显然会产生不同的结果MRD投资组合个因子权重显著不同于等权或者风险等权的投资组合中的权重对于多因子投资者来说考虑到相同因子集的不同因子配置也可能导致宏观经济敏感性存在显著差异是很重要的划分宏观经济形势好坏的另一方法是依据股票市场收益基金经理会更加股票市场表现来定义经济形势的好坏关于股票组合的研究有时直接根据股票收益率定义为牛市或者熊市Ung和Luk2016Gormsen和Greenwood2017但是如前文所述投资者最终关心的是总财富大部分投资者的财富不可能完全是由股票指数所构成此外事后的利好形势股票市场已实现的高收益可能反映了事前的利空形势好的预期收益因此已实现的股票收益不能对宏观经济形势进行准确的划分一个相关的问题是本文制定的宏观经济综合指标和仅通过牛市和熊市定义的经济形势的差异在哪即要评估牛熊市指标是否能分散宏观经济风险本文作者通过最小化对牛熊市状态敏感性来构建因子投资组合根据市场回报率的正负来定义牛熊市状态本文使用美国股票市场市值加权指数作为条件变量敬请参阅末页重要声明及评级说明1721证券研究报告TableCommonRptType金融工程本文评估纯粹基于股票市场构建程度因子组合是否削弱经济周期性的影响图表9比较了等权法风险等权法和最小化牛熊市收益价差的资产组合的业界表现尽管最初设计牛熊市状态指标是为了分散对股市状态的依赖但是这里需要解决的问题是基于宏观经济状态变量合成的综合指标是否能准确划分经济形势使得策略能有效降低对宏观经济周期的依赖性PanelA表示基于牛熊市状态指标的MRD组合的牛市和熊市之间的收益价差差确实为0而等权法和风险等权法的投资组合的牛熊市价差分别为-36和-35但是PanelB至E表明基于牛熊市状态指标的MRD组合在其他宏观经济维度上的具有明显的风险敞口甚至分析效果不如两个基准方法因此根据投资者对这些不同宏观经济形势划分下的总体风险暴露基于牛熊市状态指标的MRD组合被认为低估风险图表9的结果证明了考虑除市场回报外其他层面的宏观经济风险的重要性因此仅通过将宏观经济划分为牛市和熊市并不能减少因子收益对宏观经济周期的依赖性例如根据宏观经济形势划分标准作者发现牛市对应于经济形势好或坏的频率几乎相同因此股市周期并不能完全捕捉经济周期的信息此外作者还发现牛熊市状态指标提高了对总体组合的利率非预期变动的敏感性因此无法有效地分散组合的宏观经济风险敬请参阅末页重要声明及评级说明1821证券研究报告TableCommonRptType金融工程图表9基于牛熊市状态指标的MRD组合在不同宏观经济形势划分标准下的表现资料来源MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting华安证券研究所敬请参阅末页重要声明及评级说明1921证券研究报告TableCommonRptType金融工程6结论尽管因子收益具有周期性已被证实但本文对该周期性的驱动提出了见解特别是本文作者借鉴了资产定价文献来选择有意义的宏观经济状态变量文中的宏观经济状态变量包含了宏观经济形势和非预期信息这将影响因子收益对于已持有组合或者收入的特定投资者来说风险可能仅依赖某个特定变量如利率的非预期变动而对于一般投资者来说关注宏观经济的总体风险敞口可能更为重要基于本文选择的宏观经济状态变量构建了多个不同的宏观经济综合指标每个综合指标反映不同维度的宏观经济风险例如宏观经济预期市场风险容忍度和宏观经济不确定性等本文的分析结果表明流行的选股因子对宏观经济状态变量和宏观经济综合指标的敏感性较高但是标准的多因子配置方法等权法和风险等权法并不能有效地分散经济周期风险这也许并不奇怪因为这些方法在设计时并没有考虑宏观经济风险尽管投资者对宏观经济依赖性的强度可能有不同的偏好但是因子产品的设计者和投资者应该明确和量化这类风险暴露程度本文中所使用衡量宏观经济风险的方法在已有文献中已被证实如果基于选股因子的投资者想要了解他们目前面临的风险水平必须密切地考虑这些因子对宏观经形势的敏感性文献来源核心内容摘选自NolAmencMikheilEsakiaFelixGoltz和BenLuyten在TheJournalofPortfolioManagement上的文章MacroeconomicRisksinEquityFactorInvesting风险提示文献结论基于历史数据与海外文献进行总结不构成任何投资建议敬请参阅末页重要声明及评级说明2021证券研究报告