20230305-国金证券-基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略（3月期）_股票资产性价比继续提升_超跌反转效应再次减弱_12页_1mb

基于宏观因子风险预算的股债基金投资策略报告总结

核心内容

本报告提出了一种基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略，旨在通过分析宏观经济驱动因素，实现更稳定的资产配置与更高的收益风险比。报告从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发，构建了三种宏观因子配置策略：风险预算模型、自适应模型方法一和自适应模型方法二。

主要观点

• 大类资产表现：2023年2月，权益市场震荡，债市收益率小幅上行，大宗商品涨跌互现。上证综指上涨0.74%，沪深300下跌2.10%，中证500上涨1.09%，创业板指下跌5.88%；10年期国开债活跃券收益率上行4bps，南华综合指数下跌0.83%。
• 配置策略：三种模型分别从风险控制、收益率考量和夏普比率优化角度出发，具有不同的配置特点与适用对象。
• 模型特点：
  • 风险预算模型：基于宏观风险角度，配置比例稳定，适合稳健型投资者。股票与利率债仓位上升，信用债仓位下降。
  • 自适应模型方法一：考虑宏观因子收益率，具有最大的业绩弹性与较高的股票配置比例，但近期股票超跌反转效应减弱，股票仓位降至0%，债券全部配置于信用债。
  • 自适应模型方法二：以单位风险提供的预期收益率衡量性价比，夏普比率最高，股票配置比例最低，适合追求高收益风险比的投资者。

关键信息

宏观因子体系

报告通过主成分分析构建了5个宏观因子，分别是：

• 利率因子
• 经济增长因子
• 信用因子
• 期限利差因子
• 规模风格因子

这些因子分别代表了不同资产价格变化的共同驱动力，并具有明确的经济学含义。其中，利率因子解释度最高（约50%），其次是经济增长因子（约40%），信用因子解释度排名第3，期限利差因子与规模风格因子解释度较低。

风险预算模型原理

• 模型通过设定宏观因子的风险贡献比例，以跟踪误差最小化为优化目标，计算出资产配置权重。
• 与风险平价模型不同，风险预算模型允许不同宏观因子承担不同风险水平，更符合投资者的特定需求。
• 模型通过将大类资产的协方差矩阵转换为宏观因子的协方差矩阵，实现对资产配置的优化。

自适应模型

• 方法一：以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重，股票仓位因超跌反转效应减弱而降至0%，债券配置于信用债。
• 方法二：以单位风险提供的预期收益率（夏普比）作为权重，股票配置比例较低，但因经济增长因子性价比提升，股票仓位边际增加，债券仓位小幅下降。

风险提示

• 历史数据不被重复验证可能导致模型失效。
• 大类资产与宏观因子之间的相关性可能失去稳定性。
• 国际政治摩擦升级可能引发资产同向大幅波动。

附录信息

• 联系人：于子洋（yuziyang@gjzq.com.cn）
• 分析师：张剑辉（zhangjh@gjzq.com.cn）
• 报告来源：国金证券股份有限公司
• 免责声明：本报告仅作参考，不构成投资建议，投资者需自行判断并咨询专业人士。