2020年以來，疫情、地緣沖突等超預(yù)期事件頻發(fā)，風(fēng)險偏好波動明顯加大，導(dǎo)致資金在風(fēng)險資產(chǎn)與避險資產(chǎn)之間反復(fù)切換。雖然風(fēng)險偏好難以直接觀測，但可使用市場定價間接推導(dǎo)，風(fēng)險溢價是一個良好的代理指標。風(fēng)險溢價定義為風(fēng)險資產(chǎn)相對無風(fēng)險資產(chǎn)的超額回報率。結(jié)合指標可觀測性與中國市場收益特征，我們使用股票市盈率倒數(shù)與十年期國債利率的差值衡量風(fēng)險溢價。風(fēng)險溢價越高，表明股票相對債券估值優(yōu)勢越明顯。風(fēng)險溢價長期受儲蓄傾向和人口年齡結(jié)構(gòu)影響，短期與經(jīng)濟周期和流動性周期密切相關(guān)。

摘要

? 風(fēng)險溢價對股債表現(xiàn)具有良好預(yù)測效果：

由于我國資產(chǎn)存在較強均值回歸特征，風(fēng)險溢價對未來6個月到10年內(nèi)股市相對債市的超額收益具有較好預(yù)測能力。

圖表：滬深300風(fēng)險溢價對于未來不同持有期長度的股債超額收益均有一定預(yù)測效果

資料來源：Wind，中金公司研究部

隨持有期延長，風(fēng)險溢價對超額收益的預(yù)測準確度相應(yīng)提高。從結(jié)構(gòu)上看，風(fēng)險溢價對大市值、周期性強的板塊預(yù)測效果更佳。風(fēng)險溢價對資產(chǎn)價格的預(yù)測效果，反映股債估值具有較強的周期性和均值回歸特征。一方面，股債相對估值跟隨宏觀經(jīng)濟運行周期變化。另一方面，當(dāng)股債相對估值偏離長期水平時，均值回歸特性明顯。

? 基于風(fēng)險溢價的股債輪動模型可以明顯提升投資組合收益：

我們使用風(fēng)險溢價變動趨勢作為擇時信號，構(gòu)建了一個包含股債兩種資產(chǎn)的資產(chǎn)配置模型。模型回測結(jié)果顯示，風(fēng)險溢價擇時組合相對15/85基準組合的年化收益率提升了80%左右。與此同時，組合風(fēng)險收益特征明顯改善，擇時組合的夏普比率達到1.5以上。從回測結(jié)果看，風(fēng)險溢價對中小盤的收益增強效果更明顯。

圖表：不同指數(shù)標的風(fēng)險溢價回測結(jié)果與基準的比較

資料來源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

? 風(fēng)險溢價提示國內(nèi)股票估值優(yōu)勢：

目前我國股市面臨內(nèi)外壓力，地產(chǎn)風(fēng)險、疫情不確定性與海外衰退預(yù)期因素交織，明顯壓制風(fēng)險情緒。雖然流動性保持寬裕，但更多淤積在貨幣層面，并未有效轉(zhuǎn)換為信用擴張與增長上行（《流動性淤積下的配置方向》）。在此背景下，債券與黃金等受益于流動性擴張的避險資產(chǎn)配置價值上升。股票資產(chǎn)雖然面對多重挑戰(zhàn)，但我們認為也不必過度悲觀，核心原因之一在于國內(nèi)股票的估值優(yōu)勢。目前滬深300指數(shù)對應(yīng)風(fēng)險溢價在3.2%，從估值角度看未來一年股市相對債市可能取得10%以上的超額回報，股票市場的中長期表現(xiàn)仍然可期。

雖然風(fēng)險溢價從估值維度為大類資產(chǎn)輪動提供重要信息，但資產(chǎn)輪動還受到增長周期、流動性周期與政策周期影響。綜合多方面信息，我們建議標配國內(nèi)股票，輕指數(shù)、重結(jié)構(gòu)，超配國內(nèi)債券與黃金，低配商品與海外資產(chǎn)。

正文

如何定義風(fēng)險溢價？

風(fēng)險溢價（Risk premium）為投資者在一段時間內(nèi)持有風(fēng)險資產(chǎn)的預(yù)期回報率相對無風(fēng)險資產(chǎn)取得的超額回報率。由于投資者往往是風(fēng)險厭惡的，一方面體現(xiàn)為投資者對于高波動風(fēng)險資產(chǎn)往往會要求額外收益作為補償，另一方面，公司股東在資產(chǎn)償付優(yōu)先級上要低于債權(quán)人，因此股票等風(fēng)險資產(chǎn)的收益定價往往高于債券，這部分額外收益即“風(fēng)險溢價”。風(fēng)險溢價的定義中隱含了風(fēng)險資產(chǎn)定價以無風(fēng)險利率為錨，預(yù)期收益與風(fēng)險呈正相關(guān)：

理論基礎(chǔ)

基于C-CAPM模型假設(shè)， 風(fēng)險溢價可近似簡化為：

其中，，為投資者風(fēng)險厭惡系數(shù)，為消費增長率。在C-CAPM模型設(shè)定下，由于股票等高風(fēng)險資產(chǎn)收益率相對債券等安全資產(chǎn)與消費的協(xié)方差更大，因此投資者對于股票往往要求相對更高的回報作為補償。

進一步，若將C-CAPM轉(zhuǎn)化為靜態(tài)模型，并假設(shè)投資者的消費全部投資于市場組合，那么均衡情況下，消費增長率即為市場組合的預(yù)期收益率，可簡化為我們常見的CAPM模型的形式：

CAPM模型從橫截面靜態(tài)的角度為我們提供了“風(fēng)險-收益”的線性相關(guān)關(guān)系：任意風(fēng)險資產(chǎn)的預(yù)期回報應(yīng)等于其對市場收益的敏感度和市場風(fēng)險溢價的乘積。

但事實上，根據(jù)實際歷史數(shù)據(jù)測算的股權(quán)風(fēng)險溢價遠高于C-CAPM模型隱含的理論水平，即學(xué)界常提到的“風(fēng)險溢價之謎”（Equity premium puzzle）。股權(quán)溢價之謎本質(zhì)上是因為實際投資中存在許多宏觀因素和理論模型未納入考慮的變量和假設(shè)，同時投資者的心理也是復(fù)雜多變的，難以用傳統(tǒng)的預(yù)期效應(yīng)理論進行模擬，因此表現(xiàn)為跨資產(chǎn)橫截面定價的異常。

部分學(xué)者試圖從行為金融的角度對風(fēng)險溢價之謎提供解答。Nicholas Barberies將投資者的財富變化引入預(yù)期效應(yīng)函數(shù)，發(fā)現(xiàn)若考慮到投資者的風(fēng)險厭惡程度受其前期的投資表現(xiàn)影響，投資者在持續(xù)低迷的市場環(huán)境中容易產(chǎn)生虧損、風(fēng)險厭惡程度更高（“house money effect”），這一假設(shè)的引入可以為高股權(quán)風(fēng)險溢價提供合理解釋。此外，Benartzi和Thaler（1993）[1]提出投資者對投資虧損比盈利更敏感，盡管投資者的投資目標是長期的，但仍無法避免其審視投資組合的表現(xiàn)時具有短視性。這兩項行為特征導(dǎo)致投資者傾向于對短期的投資損失過度反應(yīng)（“myopic loss aversion”）。伴隨投資者評估投資組合的周期延長，要求的風(fēng)險溢價水平也會隨之降低。當(dāng)投資者評估投資組合的周期為1年時，正好對應(yīng)風(fēng)險溢價在6.5%左右。

度量方法

? 歷史風(fēng)險溢價（realized ERP)

根據(jù)歷史上已實現(xiàn)的股債收益，我們可以計算長周期內(nèi)股市和債市的平均回報，其差值即為歷史風(fēng)險溢價。但這種方法對于樣本選取較敏感、采用不同的資產(chǎn)收益率均值計算方式也會對風(fēng)險溢價產(chǎn)生影響，且超預(yù)期的市場變化可能扭曲歷史數(shù)據(jù)的定價規(guī)律，因此使用歷史風(fēng)險溢價作為對未來的先驗預(yù)期容易造成失真。

? 預(yù)期（Exante）風(fēng)險溢價

不同于歷史風(fēng)險溢價的可觀測性，預(yù)期風(fēng)險溢價是投資者對于未來需承擔(dān)的風(fēng)險的預(yù)期補償，因此需要建立模型進行估計。預(yù)期風(fēng)險溢價對于指導(dǎo)投資決策和資產(chǎn)配置十分重要。投資決策的本質(zhì)是判斷各類資產(chǎn)的預(yù)期收益，等同于判斷各類資產(chǎn)的風(fēng)險溢價。本文中我們統(tǒng)一使用滬深300指數(shù)市盈率倒數(shù)與十年期國債收益率之差來度量風(fēng)險溢價。

風(fēng)險溢價的影響因素

長期變量：儲蓄率、人口年齡結(jié)構(gòu)

? 儲蓄率提升，壓制風(fēng)險溢價中樞

根據(jù)C-CAPM，均衡水平下的風(fēng)險溢價為投資者風(fēng)險厭惡系數(shù)與資產(chǎn)收益率和消費增長率的協(xié)方差的乘積。當(dāng)消費對資產(chǎn)收益的變化較為敏感時，投資者所要求的風(fēng)險補償相應(yīng)越高。一般而言，當(dāng)儲蓄率降低時，消費對資產(chǎn)收益的變化越敏感，風(fēng)險溢價越高。對應(yīng)我國，1991年以來，我國儲蓄率增速與上證綜指風(fēng)險溢價長期反向變動。

圖表：股市風(fēng)險溢價與儲蓄率增速長期反向變動

資料來源：Wind，中金公司研究部

? 老齡化程度加深對于風(fēng)險溢價具有一定推升作用

根據(jù)海外國家發(fā)展經(jīng)驗，老齡化程度越高的國家，投資風(fēng)險偏好往往更低，風(fēng)險溢價更高。Andrew (2003)[2]使用15個國家的數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)老齡退休人口增速與風(fēng)險溢價顯著負相關(guān)，且在這一關(guān)系在同時具有發(fā)達社保系統(tǒng)（well-developed social security systems）和欠發(fā)展的金融市場（less-developed financial markets）的國家更顯著。從我國歷史情況來看，2003年以來伴隨人口老齡化進程加快，勞動年齡人口增速下滑，同期上證綜指風(fēng)險溢價總體上行。

圖表：股市風(fēng)險溢價與我國勞動年齡人口增速長期反向變動

資料來源：Wind，中金公司研究部

中期變量：經(jīng)濟周期、流動性

? 風(fēng)險溢價與宏觀經(jīng)濟環(huán)境存在負向的相互作用

從宏觀角度，當(dāng)經(jīng)濟處于擴張期，經(jīng)濟預(yù)期等軟性經(jīng)濟指標向好，投資者預(yù)期企業(yè)盈利和市場景氣度上行，此時要求的風(fēng)險補償往往降低，對應(yīng)股市估值抬升。

圖表：風(fēng)險溢價具有逆周期性

資料來源：Wind，中金公司研究部

反過來看，從微觀角度，風(fēng)險溢價也可能通過影響企業(yè)的投資決策進而影響整體經(jīng)濟狀態(tài)。企業(yè)在做出投資決策時需要考慮新增投資的預(yù)期收益回報是否能覆蓋融資成本。當(dāng)風(fēng)險溢價上行時，融資成本隨之上行，遏制社會融資需求擴張，進而對經(jīng)濟增長形成負面影響。

? 風(fēng)險溢價與流動性周期同期同向變動

風(fēng)險溢價與信貸脈沖同期同向變動，與領(lǐng)先6個月的信貸脈沖反向變動：各類資產(chǎn)對流動性擴張的反應(yīng)時點不同，利率市場通常對流動性變動更敏感，表現(xiàn)為十年期國債利率領(lǐng)先信貸脈沖2個月左右，呈反向變動。

圖表：信貸脈沖與十年期國債利率同期反向

資料來源：Wind，中金公司研究部

流動性環(huán)境邊際轉(zhuǎn)松、無風(fēng)險利率下降，帶動風(fēng)險溢價上行，因此風(fēng)險溢價與信貸脈沖幾乎同步變動。

圖表：信貸脈沖與風(fēng)險溢價同期同向變動

資料來源：Wind，Bloomberg, 中金公司研究部

而經(jīng)濟和股市估值對流動性變化反應(yīng)相對滯后，呈同向變動。

圖表：信貸脈沖領(lǐng)先中國PMI 6個月左右

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：信貸脈沖領(lǐng)先滬深300指數(shù)6個月左右

資料來源：Wind，Bloomberg, 中金公司研究部

由于信貸脈沖為二階變量，由信貸脈沖上行拐點傳導(dǎo)到股債相對吸引力提升的上行拐點、風(fēng)險溢價的下行拐點平均需要半年左右時間，表現(xiàn)為信貸脈沖與滯后6個月左右的風(fēng)險溢價反向變動，但相關(guān)性相對較弱。

圖表：信貸脈沖與滯后6個月的風(fēng)險溢價反向變動

資料來源：Wind，Bloomberg, 中金公司研究部

從另一個角度理解，風(fēng)險定價應(yīng)反映無風(fēng)險資產(chǎn)與風(fēng)險資產(chǎn)的相對供給。流動性擴張意味著市場中無風(fēng)險資產(chǎn)的供給增加，此時風(fēng)險資產(chǎn)價格面臨上行動力，風(fēng)險溢價相應(yīng)抬升，即流動性擴張同期推升風(fēng)險溢價走高。

風(fēng)險溢價——預(yù)測中國股債超額收益的領(lǐng)先指標

風(fēng)險溢價對于股債超額收益具有領(lǐng)先預(yù)測效果

我們發(fā)現(xiàn)風(fēng)險溢價指標對于未來6個月到10年區(qū)間內(nèi)股市相對債市的超額收益具有領(lǐng)先預(yù)測效果。在風(fēng)險溢價提升（股市估值下移/無風(fēng)險利率下行）的時期買入國內(nèi)股票并持有，往往能獲得較好的超額回報。

圖表：滬深300風(fēng)險溢價對于未來不同持有期長度的股債超額收益均有一定預(yù)測效果

資料來源：Wind，中金公司研究部

? 風(fēng)險溢價長期對股債收益輪動的擬合優(yōu)度強于短期

我們使用股指風(fēng)險溢價對于未來不同持有期間累計超額收益進行線性擬合，以擬合優(yōu)度評估風(fēng)險溢價對于不同持有期超額收益的預(yù)測效果。我們發(fā)現(xiàn)隨著持有期的延長，風(fēng)險溢價與持有期間收益的關(guān)聯(lián)性越強。

以滬深300指數(shù)為例，我們將滬深300指數(shù)隱含風(fēng)險溢價對各個時間截面上未來3個月-10年滬深300指數(shù)與中債全指累計收益之差進行擬合，結(jié)果顯示擬合效果隨持有期延長相應(yīng)提升，表明我國市場股債收益輪動的均值回歸效應(yīng)在長期內(nèi)表現(xiàn)得更明顯，而在短期（<1年）這種效應(yīng)可能受其他因素干擾而偏離均值。

圖表：滬深300風(fēng)險溢價對于較長持有期收益的預(yù)測準確度更高

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：滬深300風(fēng)險溢價與未來3個月-10年間滬深300指數(shù)超額收益（相對中債全指）的擬合優(yōu)度

資料來源：Wind，中金公司研究部

? 大市值股票風(fēng)險溢價對于自身未來超額收益的擬合效果相對更好

投資者對不同市值范圍的股票的風(fēng)險定價機制可能不同。我們比較了不同寬基指數(shù)風(fēng)險溢價與其未來區(qū)間收益的擬合優(yōu)度，總體而言，隨持有期延長，各指數(shù)風(fēng)險溢價對于各自未來超額的擬合作用提升；對于同一持有期，以中證50代表的大市值股票相對中證1000代表的中小市值股票估值均值回歸的效應(yīng)更強。

圖表：不同指數(shù)隱含風(fēng)險溢價與各自未來不同持有期間股債相對收益的擬合優(yōu)度

資料來源：Wind，中金公司研究部

? 周期板塊的均值回歸效應(yīng)相對更強

類似地，我們根據(jù)各行業(yè)指數(shù)市盈率推算出行業(yè)風(fēng)險溢價，對于行業(yè)自身未來1年的股債超額收益進行回歸，比較不同行業(yè)的擬合優(yōu)度，發(fā)現(xiàn)擬合優(yōu)度較高的行業(yè)集中于有色金屬、軍工、公用事業(yè)、機械等周板塊，這些行業(yè)與宏觀周期聯(lián)動性較強，均值回歸效應(yīng)更穩(wěn)定；而家電、紡服、汽車等行業(yè)受產(chǎn)業(yè)政策等影響，均值回歸效應(yīng)相對較弱。

圖表：各行業(yè)風(fēng)險溢價對各自未來超額收益的樣本內(nèi)擬合優(yōu)度

資料來源：Wind，中金公司研究部

? 市場風(fēng)險溢價對于成長/價值輪動具有一定領(lǐng)先預(yù)測效果

市場風(fēng)險情緒的變化也可能影響A股成長/價值風(fēng)格輪動。為了剔除市值對風(fēng)格的交叉影響，我們選取上證全指隱含風(fēng)險溢價作為A股全市場風(fēng)險情緒的代表，選取未來1年上證成長全收益指數(shù)與價值全收益指數(shù)的差值代表風(fēng)格輪動，發(fā)現(xiàn)上證綜指隱含風(fēng)險溢價對于未來1年上證成長指數(shù)相對價值的超額收益具有領(lǐng)先預(yù)測效果，但相關(guān)性在2017年前后出現(xiàn)了明顯反轉(zhuǎn)。2017年前，市場風(fēng)險溢價與未來1年的成長相對價值超額收益同向變動，即當(dāng)市場情緒轉(zhuǎn)向積極、風(fēng)險溢價降低時，價值指數(shù)在接下來一段時間內(nèi)相對占優(yōu)，而在2017年之后，積極的市場情緒往往預(yù)示未來成長有望跑贏價值。

圖表：2017年前風(fēng)險溢價與未來1年成長/價值相對收益同向變動…

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：…2017年后風(fēng)險溢價與未來1年成長/價值相對收益反向

資料來源：Wind，中金公司研究部

在《周期錯位下的成長配置機會》中，我們發(fā)現(xiàn)流動性周期與股市風(fēng)格的關(guān)系在2015年前后同樣發(fā)生了逆轉(zhuǎn)。風(fēng)險溢價與成長/價值風(fēng)格的輪動關(guān)系的前后逆轉(zhuǎn)可能也受此影響：2017年之前，上游資源等周期屬性行業(yè)是彼時經(jīng)濟發(fā)展的主要動力，當(dāng)市場情緒轉(zhuǎn)向積極時，往往同期經(jīng)濟基本面較差、流動性邊際轉(zhuǎn)松，此時投資者更傾向于買入增長確定性較強的價值風(fēng)格，而2017年之后，消費、科技等行業(yè)作為新的成長風(fēng)格的代表逐漸在市場中形成共識，風(fēng)險情緒轉(zhuǎn)向積極往往更加利好其在接下來一段時間內(nèi)的相對表現(xiàn)。

風(fēng)險溢價與股債輪動的聯(lián)動機制

? 風(fēng)險溢價與宏觀周期息息相關(guān)

從宏觀角度，當(dāng)經(jīng)濟下行壓力加大時，流動性政策往往進行逆周期調(diào)節(jié)，信貸脈沖上行、流動性寬松率先驅(qū)動對流動性更敏感的利率下行，股債相對吸引力提升、風(fēng)險溢價提升。經(jīng)過2個季度左右，流動性寬松逐漸轉(zhuǎn)導(dǎo)到經(jīng)濟預(yù)期回暖，此時PMI出現(xiàn)反彈，盈利預(yù)期轉(zhuǎn)好帶動投資者風(fēng)險偏好提升、股市估值擴張，同時信用擴張后期利率可能轉(zhuǎn)而上行，壓制風(fēng)險溢價。流動性周期帶動經(jīng)濟周期的起伏決定了風(fēng)險偏好的周期變化，從而影響股債資產(chǎn)的相對表現(xiàn)。

? 風(fēng)險溢價反映股債相對估值

從定義出發(fā)，風(fēng)險溢價反映了股債的相對估值。當(dāng)前的風(fēng)險溢價越高，股市相對債市的估值越低，對應(yīng)未來一段時間內(nèi)股市相對債市的超額收益在反轉(zhuǎn)效應(yīng)的驅(qū)動下可能走高。估值指標的預(yù)測效果與觀察期限密切相關(guān)，短期（幾周-幾個月）預(yù)測能力可能并不突出，此時驅(qū)動資產(chǎn)價格變化的背后因素可能仍在發(fā)揮作用，投資者情緒與動量策略也可能使資產(chǎn)價格延續(xù)過去走勢。從中長期看（6個月以上），資產(chǎn)價格常常呈現(xiàn)均值回歸的特點，此時風(fēng)險溢價可以較好地預(yù)測未來股債絕對收益和相對收益。

圖表：股債相對收益最短以1年為周期發(fā)生收益逆轉(zhuǎn)

資料來源：Bloomberg，中金公司研究部

基于風(fēng)險溢價的中國股債輪動模型

基于風(fēng)險溢價對于股債超額收益的領(lǐng)先預(yù)測作用，我們構(gòu)建了中國股債輪動的戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置模型。基準組合中包含股票（分別選取滬深300/上證50/中證500指數(shù)）、債券（中債全指）兩種資產(chǎn)，占比分別為15%和85%?；販y發(fā)現(xiàn)風(fēng)險溢價走勢相比其絕對水平對于未來一年的資產(chǎn)相對走勢具有更好的預(yù)測效果。因此，我們提取風(fēng)險溢價的月度變化，根據(jù)其分布密度，將其均勻映射至[-2，2]的整數(shù)區(qū)間作為風(fēng)險溢價上行/下行的強度信號。為了降低組合波動，我們對風(fēng)險溢價強度以3個月為窗口進行滾動加總，避免在其寬幅震蕩區(qū)間過度調(diào)倉。

將回測結(jié)果與基準組合進行比較，發(fā)現(xiàn)使用風(fēng)險溢價對于滬深300/上證50/中證500指數(shù)和中債指數(shù)的組合均有一定收益加強的效果，可以相對基準組合收益提升73%-80%不等，同時明顯改善投資組合的風(fēng)險收益特征。無論是從絕對收益還是相對基準組合的相對收益來看，風(fēng)險溢價對中證500指數(shù)組合的收益提升效果最明顯。（具體回測結(jié)果見附錄）

圖表：不同指數(shù)標的風(fēng)險溢價回測結(jié)果與基準的比較

資料來源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

風(fēng)險溢價對于未來中國股債輪動的啟示

中國股市自4月底以來估值明顯抬升，風(fēng)險溢價從4.18%下降至3.16%。進入7月，股市指數(shù)層面出現(xiàn)回調(diào)，風(fēng)險溢價再次抬升至3.2%，反映股市估值優(yōu)勢正在相對提升。當(dāng)前風(fēng)險溢價模型預(yù)測未來一年中國股市相對債市有望取得10%以上的超額收益。但從節(jié)奏上看，今年下半年整體可能呈震蕩格局，股債相對收益缺乏趨勢，四季度左右股市相對債市回報可能開始提升。結(jié)構(gòu)上中小盤相對優(yōu)于大盤，成長風(fēng)格當(dāng)前估值相對較高，相對優(yōu)勢在四季度可能逐步顯現(xiàn)。

雖然風(fēng)險溢價指標預(yù)測效果較好，但依靠單一指標預(yù)測市場走勢風(fēng)險較高，需要結(jié)合其他維度信息互為驗證。在《流動性淤積下的配置方向》中，我們判斷國內(nèi)流動性雖然仍然保持寬松，但更多淤積在貨幣層面，并未有效轉(zhuǎn)換為信用擴張與增長上行。我們預(yù)期流動性周期上行終會帶動增長周期由下行轉(zhuǎn)為上行，但拐點取決于房地產(chǎn)信用風(fēng)險的化解進度和國內(nèi)疫情管控效果。

在靜待政策發(fā)力與增長周期底部拐點的過程中，我們判斷：

? 標配國內(nèi)股市，輕指數(shù)、重結(jié)構(gòu)

一方面，短期來看，國內(nèi)股票所處的宏觀環(huán)境面臨諸多挑戰(zhàn)。根據(jù)歷史經(jīng)驗，地產(chǎn)問題的妥善化解需要時間；國內(nèi)疫情局勢仍然嚴峻，要求防控政策從嚴從實從細；海外主要經(jīng)濟體增長下行，衰退風(fēng)險明顯上升，可能拖累我國出口與經(jīng)濟增長。與此同時，也有一些積極因素可能對股票表現(xiàn)形成支撐，我們認為中期無需過度悲觀：國內(nèi)流動性周期上行，信貸脈沖持續(xù)上升，有利于股票表現(xiàn)。隨著流動性周期持續(xù)擴張，增長周期最終會轉(zhuǎn)為上行?；仡欉^去 5次流動性周期上行帶動增長周期轉(zhuǎn)向的時期，股票同時受益于增長和流動性，周期“順位”后呈現(xiàn)明顯上行趨勢。綜合考慮多空因素，我們對國內(nèi)股票指數(shù)層面偏中性，建議更多尋找結(jié)構(gòu)性機會，配置上偏向于低估值的政策支持領(lǐng)域板塊標的。此外，由于上游價格近期出現(xiàn)明顯回落，對下游行業(yè)利潤空間的壓制可能減弱，建議逐步關(guān)注中下游產(chǎn)業(yè)的修復(fù)機會。成長板塊前期反彈幅度已經(jīng)較大，在海外流動性緊縮背景下可能波動加大。

圖表：7月社融大幅低于預(yù)期

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：7月經(jīng)濟預(yù)期再度轉(zhuǎn)弱

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：過去一年全球經(jīng)濟周期保持錯位運行，但運行方向出現(xiàn)逆轉(zhuǎn)，從“中國下+海外上”變?yōu)椤爸袊?海外下”

資料來源：Haver，Bloomberg, 中金公司研究部

? 流動性寬松背景下，建議超配國內(nèi)債券

在國內(nèi)地產(chǎn)流動性風(fēng)險邊際改善、增長拐點出現(xiàn)之前，債券作為避險資產(chǎn)的配置價值可能相對提升。一方面，近期央行下調(diào)MLF、公開市場操作利率確認了貨幣寬松基調(diào)，為利率打開下行空間，另一方面，在增長下行背景下，避險情緒的持續(xù)升溫可能增加市場對于債券的配置需求。對債券來講，“M2-社融”同比增速差值仍在擴張，可能推動十年期國債利率繼續(xù)下行。今年以來，貨幣政策持續(xù)寬松，政策利率已經(jīng)處在較低位置，但是長端利率橫盤震蕩，利率曲線斜率已經(jīng)較為陡峭，短端流動性淤積可能引導(dǎo)長端利率下行。在經(jīng)濟結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)型背景下，如果增長中樞下臺階，也可能為國債利率打開新的下行空間。

圖表：當(dāng)前海外經(jīng)濟流動性快速緊縮，而中國仍有放松空間

資料來源：Haver，Bloomberg, 中金公司研究部

圖表：7月信貸脈沖小幅上行

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：信貸脈沖領(lǐng)先中國股市6個月左右

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表：M2-社融增速差隱含長端利率仍有下行空間

資料來源：Wind，中金公司研究部

? 海外衰退風(fēng)險上升，建議超配黃金

黃金與債券同為避險資產(chǎn)，但黃金受海外宏觀形勢影響更大。歐美等主要經(jīng)濟體可能正在或即將陷入衰退。在海外經(jīng)濟周期由滯脹向衰退階段的切換過程中，占優(yōu)資產(chǎn)一般會由現(xiàn)金逐漸轉(zhuǎn)向黃金，再轉(zhuǎn)向成長風(fēng)格股票。我們認為當(dāng)前可能處于占優(yōu)資產(chǎn)由美元向黃金切換的階段。

圖表：黃金與美債實際利率負相關(guān)

資料來源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

圖表：黃金與美國衰退預(yù)期走勢一致

資料來源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

圖表：歷史上衰退前后大類資產(chǎn)月內(nèi)收益排序中位數(shù)

資料來源：Wind，中金公司研究部 *所選衰退時點分別為1981年10月、1990年10月、2001年4月和2008年8月

? 低配海外風(fēng)險資產(chǎn)與商品

雖然美國CPI通脹7月同比開始回落，但仍處于歷史較高水平，同時歐洲通脹正在再創(chuàng)新高。在地緣因素、極端天氣擾動下，歐洲經(jīng)濟下滑、能源短缺風(fēng)險可能進一步加劇。若歐美通脹回落速度偏慢甚至出現(xiàn)反復(fù)，可能導(dǎo)致海外央行轉(zhuǎn)向?qū)捤傻墓?jié)奏慢于市場預(yù)期，繼續(xù)壓制商品與海外股市表現(xiàn)。

附錄：風(fēng)險溢價模型回測結(jié)果

圖表：風(fēng)險溢價模型股債權(quán)重變化與回測指標匯總

資料來源：Wind，Bloomberg，中金公司研究部

中金大類資產(chǎn)深度專題研究系列：

《2022年下半年展望：“滯脹交易”的下一站》

報告簡介：“滯脹交易”是2022年的市場主線，全球政策制定者對通脹壓力的應(yīng)對抉擇，將決定“滯脹交易”的下一站。

（1）美歐決定通脹壓力如何化解：當(dāng)前收緊貨幣政策、抑制需求過熱成為主要經(jīng)濟體化解通脹壓力的被迫選擇，下半年到明年的市場關(guān)注點可能由“通脹”轉(zhuǎn)向“增長“，可能導(dǎo)致商品回調(diào)風(fēng)險增加，股票資產(chǎn)整體逆風(fēng)，資產(chǎn)波動性上升。

（2）中國決定通脹成本如何分配：最近一年來，中國經(jīng)濟放緩，人民幣貶值，客觀上起到了緩解全球通脹壓力的作用。隨著中國“穩(wěn)增長”發(fā)力，緩解全球通脹可能需要美歐等通脹壓力較大的經(jīng)濟體進一步壓縮需求，衰退風(fēng)險相應(yīng)上升，相當(dāng)于美歐承擔(dān)更多通脹成本。全球通脹成本再分配，可能使中國需求驅(qū)動的資產(chǎn)相對占優(yōu)，海外避險資產(chǎn)配置價值上升。

《縮表加速，美債利率會破3嗎？》

報告簡介：我們發(fā)現(xiàn)“縮表”加速不會明顯推升美債利率，加息預(yù)期是推高美債利率的決定因素。十年期美債利率可能已經(jīng)對加息路徑過度定價，未來可能從趨勢沖高轉(zhuǎn)為雙向波動。

《油價沖擊與衰退下的大類資產(chǎn)選擇》（2022.3.28）

報告簡介：在油價大漲背景下，聯(lián)儲加息一直是“硬著陸”。歷史經(jīng)驗表明，油價大漲可能改變經(jīng)濟前景，影響交易主線。由于每次經(jīng)濟衰退的宏觀環(huán)境差別較大，簡單歷史復(fù)盤無法得出油價沖擊的確切影響，我們使用統(tǒng)計模型分析油價上漲與衰退風(fēng)險的關(guān)系。

《2022年美債利率展望：“非典型”加息與高波動市場》（2021.12.18）

報告簡介：12月美聯(lián)儲FOMC會議偏鷹但長端利率不漲，原因在于本次會議的關(guān)鍵信息不是加息周期如何開始，而是加息周期如何結(jié)束。我們也許正在進入一個“非典型”加息周期，市場走勢與歷史經(jīng)驗有所不同。我們預(yù)期十年期美債利率2022年震蕩上行，年底升至2.1%。

《2022年大類資產(chǎn)配置展望：穩(wěn)中求進》（2021.11.8）

報告簡介：未來3-6個月，我們建議適度超配中國利率債和股票，標配信用債、黃金與海外資產(chǎn)，逐漸降低商品配置；2022年下半年以后，建議降低收益預(yù)期，資產(chǎn)配置更加均衡。

《主題策略：美債利率還能漲多少？》（2021.10.11）

報告簡介：我們使用“利率預(yù)期+期限溢價”分析框架，發(fā)現(xiàn)美債市場的主要矛盾已經(jīng)發(fā)生變化：美聯(lián)儲Taper政策可能已被市場充分定價，未來推高美債利率的決定因素轉(zhuǎn)變?yōu)榧酉㈩A(yù)期、通脹風(fēng)險以及其他海外央行的政策收緊。我們計算出10年期美債利率的均衡價格在1.9%以上。

《主題策略：美債利率如何影響中國市場？》（2021.8.18）

報告簡介：我們系統(tǒng)分析了美債利率影響中國市場的宏觀渠道、資金渠道、情緒渠道。對于每條傳導(dǎo)渠道，我們都推導(dǎo)其作用機制、影響方向和傳導(dǎo)強度。加總各渠道影響，我們發(fā)現(xiàn)在中國海外周期錯位的背景下，即使美債利率上行，中國利率也有望保持下行趨勢，中國股市雖有擾動，但影響可能有限。

《2021年中大類資產(chǎn)配置展望：復(fù)蘇錯位，輪動異步》（2021.6.15）

報告簡介：我們認為下半年的大類資產(chǎn)走勢主要由經(jīng)濟增長、通貨膨脹、流動性三方面因素決定：

- 經(jīng)濟增長：“經(jīng)濟錯位復(fù)蘇”或?qū)е隆百Y產(chǎn)錯位輪動”

- 通貨膨脹：投資時鐘理論可能再次失靈，需要使用流動性進行校正

- 流動性：信貸脈沖為國內(nèi)流動性提供關(guān)鍵線索，美國QE縮量影響或引起美股波動

《主題策略：捕捉資產(chǎn)輪動的高階信號》（2021.5.9）

報告簡介：我們發(fā)現(xiàn)“信貸脈沖”指標對中國各大類資產(chǎn)走勢與短周期增長的預(yù)測能力遠超過其他常見宏觀預(yù)測指標。根據(jù)信貸脈沖分析框架。我們預(yù)測利率將繼續(xù)下行，股票指數(shù)層面缺乏機會。

[1]Benartzi, Shlomo, and Richard H. Thaler. “Myopic Loss Aversion and the Equity Premium Puzzle.”

The Quarterly Journal of Economics,vol.110,no.1,1995,pp.73–92.JSTOR,

https://doi.org/10.2307/2118511. Accessed 27 Aug. 2022.

[2]Andrew Ang & Angela Maddaloni, 2005. "Do Demographic Changes Affect Risk Premiums? Evidence from International Data," Journal of Business, University of Chicago Press, vol. 78(1), pages 341-380, January.

文章來源

本文摘自：2022年8月27日已經(jīng)發(fā)布的《揭秘股債輪動：風(fēng)險溢價的擇時信號》

楊曉卿 SAC 執(zhí)業(yè)證書編號：S0080121050251 SFC CE Ref：BRY559

李 昭 SAC 執(zhí)業(yè)證書編號：S0080121060067

齊 偉 SAC 執(zhí)業(yè)證書編號：S0080121120145

王漢鋒 SAC 執(zhí)業(yè)證書編號：S0080513080002 SFC CE Ref：AND454

法律聲明

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