20210401-国金证券-大类资产配置月报_股债框架下的宏观风险配置策略（2021年4月期）_12页_1mb

金融产品研究中心大类资产配置月报总结（2021年4月期）

核心内容概述

本报告由金融产品研究中心发布，聚焦于股债框架下的宏观风险配置策略，旨在通过将传统的大类资产配置转化为对宏观风险因子的配置，实现更科学、稳定的风险收益比。报告主要分析了当前资产配置建议、宏观风险配置模型的改进效果及其背后的理论基础。

主要观点

• 资产配置策略：采用宏观风险因子配置方法，而非简单的资产收益均衡，更关注宏观风险的动态变化。
• 策略改进：相比传统的风险平价模型，宏观因子风险配置策略在风险分散方面更具优势，显著提高了组合的风险收益特征。
• 配置建议：在2021年4月，建议小幅减股增债，股票配置仍以中证500为主，债券配置则偏向长端国债和信用债。
• 杠杆控制：整体杠杆维持在1.4倍，未对宏观风险进行主观预测，确保策略的完全量化。

关键配置比例

宏观因子体系

本模型构建了基于股债的宏观因子体系，主要包括以下五个因子：

1. 经济增长风险：主要暴露于股票资产，与经济增长水平高度相关。
2. 利率风险：主要暴露于债券资产，特别是长端国债。
3. 信用风险：反映债券资产中信用债与利率债之间的差异。
4. 期限利差风险：体现不同期限债券之间的风险分歧。
5. 大小盘轮动风险：反映沪深300与中证500之间的相对表现。

模型优势

• 风险分散：通过主成分分析（PCA）实现资产价格背后的宏观因子提取，提高模型的稳定性与解释力。
• 低相关性因子：宏观因子之间具有低相关性，有助于降低组合的尾部风险。
• 策略表现：宏观因子风险配置策略在回测中表现优于传统风险平价模型，年化收益为7.98%，夏普比率3.94，最大回撤5.22%。
• 杠杆影响：在不同杠杆水平下，策略表现稳定，且夏普比率未显著下降。

风险提示

• 宏观不确定性：需关注中美贸易摩擦、地缘政治冲突、货币政策变化等宏观风险。
• 模型局限性：模型基于历史数据，对未来的预测可能存在偏差，需结合市场实际情况进行调整。

回测表现对比

模型原理

• 主成分分析（PCA）：用于降维，提取大类资产价格背后的宏观因子，这些因子具有正交性，便于风险控制。
• 宏观因子映射：通过PCA方法将资产收益率转化为宏观因子暴露，实现从资产到宏观风险的穿透。
• 风险归因：风险平价模型在利率风险上暴露过多，而宏观因子配置模型通过风险因子的均衡配置，有效分散了风险。

分析师信息

• 熊颖瑜：联系人，电话（8621）60753902，邮箱Xiongyingyu@gjzq.com.cn
• 张剑辉：分析师，执业编号S1130519100003，电话（8610）66211648，邮箱zhangjh@gjzq.com.cn

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