大类资产配置模型在固收+投资中的应用|资产

Á　　债券Τ杂志>

　　近年来固收+产品以其收益较为稳健、净值回撤较小的特点愈发受到市场青睐。本文从大类资产配置模型出发，以赔Š率及胜率为⇑观测点，对固收+投资进行应ਖ਼用分析，并结合较复杂的宏观环境，提出贴近实际的投资思路。

关键š词&

⋅　　大类资¶产配置　固收+投资　赔率指标　胜率指标

　　固☎收+产品的Ç发’展情况

　　近年来，随着银行理财产品的净值化转型以及高收益类非标产品Ε资产收益↵率的下行，固收+产品以其收益较为稳健、净值回撤较小的特点愈发受到市场机构投资者及散户的ਨ青睐。

　　简单来说，固收+产品其实是在固收底੝仓上加入其他大类资产。目前大部分固收+产品的⇒管理模式是以固定收益类资产为底仓，运用权益、可转债、衍生品等工具，在底仓基础上做加法，在适当容忍净值波动的基础上，以部分弹性品种增厚组合的预期收益。从仓位角度来看，固收+产品的绝大部分仓位是固定ਮ收益类资产，其通常占组合资产的70%以上。而从收益的角度来看，固收资产提供的票息收益是产品的基础收益，产品本身风格是以稳健为主要目标，在安全垫的基础上努力通过权益及其他工具创造超额收益。

　　同时，市场上存在不少收益率波动较大的固收+基金，其核心仓位是“收益率高੕波动的资½产，操作特点更像是“+固收”，这类产品在某种程度上需要投资者对风险和波动有更高的容忍度。

　　下文所指的固收+产品涵盖二级债基（权益仓位0至20%）、混合偏债型基金（权—益仓位20%至40%）、其他权益仓位在40%以下的基ⓣ金类产品。2019—2021年，权益市场的弹性收益日益明显，固收+产品的收益回报率远超中长期纯债类产品，根据万得（Wind）数据，固收+产品总规模近年来显著扩大，成为各机构争夺规模和收益的蓝海。图1为固收+产品中各类型基金只数，其中以二级ι债基和混合偏债型基金的数量为多。

　　基&#25a0;于赔率、胜率指标κ的固收+产品模χ型

　　国内常用的大类∋资产配置模型一般为战略资产配置模型（SAA）与战术资产配置模型（TAA），SAA的使用范围更加广泛。本文拟在SAA的基础上，从赔率、胜&#260f;率两个角度对资产进行定位及比例调配。⇑

　　（一）赔率指标

　　赔率指标用来判断未来一段时间资产的投资盈亏比。研究赔率指标，旨在找到资产相对估值中枢，判断当前的价格位置与估值中枢偏离程度。À偏离越远，资产往中枢位置移动的概率越大。赔率指标在偏长期的维度作用更加明显，因为即使偏离度较高，短期内可能也不会立刻均值回ⓥ归，这是使用赔率指标时应当注意的问题。根据大类资产的类别，拟分别选取不同的赔率ρ指标。

&#266b;　　1．¬权益Ξ

　　对于权益类资产，市场上常用的赔率指标主要为两类资产的利息之差，即股息率与国债收益率之差。当差值偏小时，则国债收益率相对偏高，后续配置债的性价比高于股ⓤ；当差值偏大·时，则股息率相对偏高，è后续配置股的性价比高于债。

　　若用A表示上证指数股Γ息率与国债收益率之差，建议投资策略如下： 一是当A高于25%分位数，意味着股相对于债的性价比处于最高区域，建议股票仓位为100%，债券仓位为0% ；二૧是当A介于25%与50%分位数之间，建议股票仓位约为67%，债券仓位约为33%。按照此轮动策略对2010年初至2022年7月末的市场数据进行回溯，得到该策略实现的年化收益率约为9.79%。同期上证综指年化收益率约为3.6%，中债国债总全价指数年化增长约¢为4.8%。若将上证综指换成沪深300指数，则可得到更高的收益率。

૪

　　2．利率债¶

　　利率债的赔率指标用来衡量不同期限品种之间的估值↵偏离度，有两种方法。第一种关注期限利差，只需跟踪不同期限品种之间的收益率之差，如10年期国债与1年期国债，并与过去10年中œ位数进行对比，找到估值偏离最大的期限品种。例如，截至2022年3月24日，国债各个期限利差中偏离最大的为7年期国债与5年期国债利差，偏Ë离中位数71.9%，即7年期国债品种收益率相对偏高，可适当买入7年期国债品种。

　　第二种方法为久期择时。与第一种相比，该方法对于久期选择的建议更加明确。该方法需要对未来一段时间各期限的债券收益率变化进行预测，即找到未来一段时间持有期收益率最高的久期品种。以月度为单位τ调仓，给予预期持有期收益率最高的品种最高的持仓权重。可使用利率量化模型（DNS）对未来1个月的国债收益率点位进行预测，再结合票息收入，找到未来1个月国债持有期收益率最高的久ο期品∇种。

　　3．◈可转债¾&

　　可转债兼具股性与债性，其中可转债的股性更适合用来拟合指标，最直接的赔率指标是转股溢价率。转股溢价率=转债面值/转股价值-1。当转股溢价率偏低时，转股价值ⓢ高；转股溢价率偏高时，转债面值高。计算转股溢价率的历史中位数，当高于中੦位数时，选择配正股，否则配转债。但通过这种૝方式得到的策略收益率偏低，并不能跑赢正股或转债。可能的原因是转债价格与转股价格具有较强共线性。

　　从期权的角度出发，若将可‹转债看作债券与期权的组合，则可用隐含波动率来代替比较期权价格，即比较可转债的隐含波动率与正股的真实波动率。从期权定઴价角度来看，波动率越高，期权估值&#260e;越高。因此，比较相对估值，当可转债隐含波动率更低时，配置转债；可转债隐含波动率更高时，配置正股。

　　关键的à步骤为计算转债平均♫隐含波动率，以及正股的实际波动率ਗ਼。计算方法为，分别计算每只转债的隐含波动率，用BS公式（Black-Scholes期权定价模型）反推得到单只券波动率。如有到期赎回新上市债券，需手动调整。再计算每只债正股对应的过去3个月实际波动率，最后计算实际波动率的算数平均值。

૩　　4．赔率ੇ动态策略&#256f;

　　结合上述各类资产的赔率指标，可以综合考虑一个投向A股、利率债及可转债的组合策略。步骤为：第一，确定股（即股票加转债之和）与利率债的比例；第二，比较股票和转债的隐含波动率，确定转债仓位；第三，用利率债赔率指标确定利率债久期。用A表示上证指数股息率与国债收益率之差，建议投资策略如下：一是当A高于25%分☻位数，意味着股相对于债的性价比处于较高区域，建议股票及转债仓位为100≠%，债券仓位为0∋；当股票波动率高时，建议转债仓位为100%。二是当A介于25%与50%分位数之间，建议股票及转债仓位约为67%，债券仓位约为33%；当股票波动率高时，转债仓位约为67%。

　　按照上述策略对2010年至今的沪深300◯指数与国债指数੖进行回溯，该策略得到的年化收益率约为12%，年化波动率约¼为4%，夏普比率为3%；与之对比沪深300指数年化收益率约为6%，年化波动率为3.3%，夏普比率为1.82%。

　　（二⊗）胜率੧指标

　　胜率指标在国内外都有较多应用。如果因子与ã资产价格有较强的相关性及逻辑关系，那么因子则可用于判断资产&#ffe0　;走势的胜率指标，Û为资产价格变化的背后驱动因素。本文胜率指标拟选用增长因子、通胀因子、信用因子及流动性因子。

　　1．增长因§子࠽

　　首先需要在众多宏观经济数∧据中筛选出对于»资产价格起到较强驱动作用的指标，经济数据需要进行滞后期、插值及季节性调整，资产价格进行对数化处理。为了避免某一特定时期的噪声影响，进行回归分析时拟采用多次有放回的抽样，并用中位数作为回归结果。经济指标选择上，对于月度公布的“三驾马车”（投资、消费、出口）进行滞后一期、差值以及季调处理，对采购经理指数（PMI）进行滞后一期、季调以及同比差分处理，最终选出制造业PMI、工业企业利润以及基建投资三项指标。对各因子进行波动率倒数权重拟合，得到增长因子。通过结果选定PMI、基建投资增速以及工业企业利润，用波动率（i）/波动率（1）+…+波动率（i）作为权重，合成增长因子。单从图2增长因子的走势看，展现了以2011—2012年的L形走势，2੕012—2013年及2016—2017年的两轮上升周期，以及2020—2022年的冲高回落走势。

　　<2．通胀因子∼≈

　　由于居民消费价格指数（CPI）与工业生产者出厂价格指数（PPI）有较强共线性，对两项指标的合❄成一定程度影响检验结果，而单独选用其中一项解释度都会下降。因此，可直接选用基础商品物价进行通胀因子的合成，与合成增长因子的过程相似。本文选择了原油、猪肉、螺纹钢、铁矿石、铜、煤等商品进行á对数化处理，并与资产价格进行多次回归分析与t检验，最终选出原油、猪肉与螺纹钢三项商品，用波动率倒数加权法进行合成，得到›本文的通胀因子（见图3）。通胀因子与原油、螺纹钢等商品价格均有较为吻合的走势。

Λ

　　3．信用♥因子

　　方法与પ前文一致。选择不同等级、不同期限的信用利差，经相关性检验，等级方面，AAA级信用利差对沪深300与国债•指数的解释程度强于AA级；期限方面，5年期░解释度最高。所以采用5年期AAA级信用利差作为因子，并采取对数增长、标准化处理，得到信用因子。

ਖ਼

　　4‎．流动性因子

　　流动性因子较为简单，直接选取上海银行间同业∩拆放利率（Shibor）»隔夜均值，做同比标准化处理，得到流动性因子。੐

ⓑ　　∧5．因子对资产价格影੎响实证及应用

　　得到增长、通ੑ胀、信用及流动性的合成因子后，分ૠ别对股债进行回归。对股债价格进行对数化处理，以保证与因子口径一致。同样采用多次有放回抽样回归，以减弱某一区间的噪声影响。最后对残差进行newey-west检验，得到更加可靠的T值。从结果来看，合成的增长因子对债券解释程度更高更显著，因子与资产价格的相关性符合实际逻辑关系。对于债券指数，增长因子、通胀因子、利率及≥信用因子对其影响都是显著负向驱动。

　　固收î+产品大Ø类资产∏配置策略

　　与传统权益产品相比，固收+产品在策略੍制定上有一个最为重要Î的特征，就是其具有灵活性和主动性，即可根据宏观行情去灵活调整权益与固收的仓位比，在ࢵ有限的时间内完成风险收益目标。

　　固收+产品的投资与主动权益投资存在着天然的区别。为了尽量实现每年正绝对收益和对回撤的控制，固收+产品的投资经理很难像主动权益经 理那样去坚持持有较大幅度下跌或者长时间下跌股৻票，面对市场√的系统性下跌或者优质股票短期估值的回落，都要求固收+投资经理在操作上更加灵活和有效。

　　为了探索不同底层策略分别适合应对的配置比例，我们随机抽选部分基金作为ò不同策略的代表，以构建模拟组合进行不同配置比例的测算。本文从2015年以来累计权益收益前20%的偏股基金中随机选5只作为注重权益策略的代表，从2015年以来累计债券&#263e;收益前20%的中长期纯债基金中随机选5只作为注重固收策 略的代表。

　　分析可得，优选权益+优选债券的组合可达到最高的年化收益且投资者体验最佳¨。也就是说，当固收+产品具备优秀的权益和固收管理能力时，产品能通过稳定的配置比例获得最佳的投资回报，但这也对团队提出了较高的要求。第一，当管理人具备出色的固收管理能力时，优秀的固收底仓为权益资产腾出了更多的空间，管理人可以适当放大权益资产的敞口以增厚收益。第二，当管理人具备出色的权益管理能力时，权益的敞Υ口仍然一定程度上与固收管理能力有关，虽然优秀的权益资产能大幅提升组合层面收益，但由于权益资产波动大、回撤大，对风险敏感的固收+产品来说，能将权益资产敞口放到什么程度更多取决于债券端的策略以及在净值增长中能够提供多少安全垫保护。第三，当管理人在股债上使用相对特殊的收益增厚策略，如权益打新及可转债策略时，底层Ö策略的风险收益特征会发生较大的变化，需要在权益敞口中将类权益资产计入其中。

　　从测试è结果来看，提升权益资产的比例可以有效提升组合的收益率水平，同时组合的波动提升更快૊，夏普♫率会有所下降。在权益市场整体偏震荡（或偏熊）的情况下，股债比例10/90的组合卡玛比率1最高。

π

　　&#25b3;结论

　　本૊文运用大类资产配置模型，从赔率和胜率角度出发，得到动态的大类资产配置策略，以优化固收+组合。总的来说⊂，估值水平决定赔率á，宏观因子决定胜率。

　　固收+产品在策略上具有灵活性和主动性，可以根据不同的宏观行情去调整权益与固收的仓位比，在有限的时间内完成风险收益目标。当前经济稳增长增强，政策组合为£宽货币+ⓥ财政明显发力+宽信用。建议固收+产品采用偏防御的股债配比，即10/90。同Υ时，从组合的具体操作层面，优选权益+优选债券的组合可达到最高的年化收益，且投资者体验最佳。也就是说，当固收+产品具备优秀的权益和固收管理能力时，产品能通过稳定的配置比例获得最佳的投资回报和最小的回撤，这也对团队提出了较高的要求。（本文获《债券》创刊10周年征文活动优秀奖）

ι

　૩　注ણ：

　　1ϒ☞．卡玛比率=ⓓ区间年化收益/区间最大回撤。

　　参੏考文¥献

　　[1]邓¸虎．量化手段打造固收+产品λ全ⓗ攻略[R]．2022．

　∈　[2]林志鹏，刘ο富兵等♬．资产配置的研究路线思考：从量化走向系统化[R]．2022．

Á

∉　　[3]王前锋．量化大类资产配置[M]．北京：电子工业出版社，Ρ2007：46-56．

 ◇ 本文原载《"债券》2022年੘1Î1月刊

 ◇ 作≅者Ø：泰达宏利基金固定收益部　李宇璐　李隽

 ◇ⓡ 编辑：张淼　鹿宁宁　廖雯雯 

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