大类资产驱动因子2019年度回顾：经济驱动大盘，小盘股对流动性更敏感-20200107-光大证券-12页_1mb

2019年大类资产驱动因子分析总结

核心内容概述

本报告回顾了2019年大类资产驱动因子模型的表现，分析了上证50、沪深300、中证500、标普500、黄金和债券等主要资产类别在该年度的驱动因素及市场表现，旨在为后续资产配置提供参考。

主要观点

1. 大类资产驱动因子模型

• 本报告基于光大证券研究所构建的大类资产驱动因子跟踪观察模型，通过逐步回归分析，识别各资产的驱动因素。
• 模型使用周度数据，对价量、估值、利率、通胀、经济等指标进行筛选和分析。
• 模型解释力有限，但有助于理解市场行情，为资产配置提供参考。

2. 上证50、沪深300：始于估值修复，全年经济数据影响较大

• 上证50、沪深300在2019年一季度的行情始于2018年第四季度的估值修复，但到2019年第一季度已基本结束。
• 之后，估值对指数的影响减弱，指数呈现区间震荡。
• 从3月起，经济数据波动对指数的周度波动影响增强，尤其是工业增加值等指标，其正向影响持续。
• 经济数据的波动反映了市场对企业盈利预期和投资者情绪的变化。
• 2020年初，工业增加值和PMI的改善增强了市场对经济企稳的预期。

3. 中证500：流动性对中小盘股影响明显

• 中证500受通胀和流动性指标影响显著，尤其是CPI和利率。
• 通胀上升对中证500有较大负面影响，但随着结构性通胀的减弱，其影响逐步降低。
• 2019年第四季度，CPI继续上升，但对中证500的负面影响已不明显。
• 成交额作为流动性指标，对中证500的影响在四季度尤为显著。
• 中小盘股对流动性更为敏感，资金面状况直接影响其表现。

4. 标普500：对经济的担忧逐渐提升

• 标普500全年上涨28.88%，但市场对估值过高的担忧逐渐显现。
• 股息率下降表明市场对高估值的担忧，尤其是第三、四季度。
• 非农就业数据波动对指数产生影响，尤其是年中非农数据下滑对指数带来不利影响。
• 尽管美联储多次降息，流动性宽松，但市场仍对美股估值过高和经济下行风险有所担忧。

5. 黄金：模型连续性较差，事件因素多

• 黄金在2019年表现突出，尤其是6-8月涨幅超过20%，8月单月涨幅达10.93%。
• 驱动因子模型解释力较弱，且不具备明显连续性，尤其在8-10月表现不佳。
• 黄金具有趋势性和避险属性，且在2019年这些特征显著。
• 2019年末至2020年初，黄金上涨主要与美伊冲突引发的避险情绪上升有关。

6. 债券：经济下行整体利好债券

• 2019年我国经济下行，货币政策宽松，债券整体表现较好。
• 工业增加值对国债、企业债的反向影响显著，经济数据改善通常带来债券价格下跌。
• 动量因子对债券有一定驱动，但呈现“短期趋势，长期反转”的特征，即短期延续趋势，长期趋于均值回归。

关键信息

风险提示

• 所有分析基于历史数据，模型表现不代表未来。
• 估值方法和模型存在局限性，不保证所涉及证券的交易价格。
• 报告内容不构成投资建议，投资者应自行判断并承担风险。

数据来源与联系方式

• 数据来源：Wind，光大证券研究所
• 分析师：邓虎（执业证书编号：S0930519030002）
• 联系方式：021-52523796 / denghu@ebscn.com
• 联系人：沈思逸 / 021-52523659 / shensiyi@ebscn.com
• 相关研报：《寻根溯源：大类资产表现驱动因子体系初探》（2019-03-21）