20230205-国金证券-基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略（2月期）_股票资产性价比提升_超跌反转效应有所减弱_10页_1019kb

国金金融产品研究总结

核心内容

本报告分析了2023年1月国内大类资产的市场表现，并基于宏观因子构建了三种不同的资产配置策略，分别为风险预算模型、自适应模型方法一与自适应模型方法二。报告旨在通过宏观因子视角优化资产配置，以实现绝对收益目标，同时控制组合风险。

月度行情回顾

• 权益市场：整体上行，中小盘股涨幅更大。
  • 上证综指上涨 5.39%
  • 沪深300上涨 7.37%
  • 创业板指上涨 9.97%
• 债市：收益率走势平稳，10年期国开债活跃券上行5bps，1月31日收于3.05%。
• 大宗商品：涨跌互现。
  • 原油价格下跌4.18%
  • 黄金价格上涨2.02%
  • 南华综合指数整体上涨1.01%

最新配置建议

• 风险预算模型：
  • 股票整体仓位边际上升，利率债仓位边际下降，信用债仓位基本不变。
  • 2023年1月收益率为0.14%，年化收益率为2.16%，年化波动率为1.13%，年化夏普比率为1.91。
• 自适应模型方法一：
  • 股票仓位有所下降，债券全部配置于信用债。
  • 2023年1月收益率为0.49%，年化收益率为7.69%，年化波动率为0.96%，年化夏普比率为7.97。
• 自适应模型方法二：
  • 股票仓位边际增加，债券仓位小幅下降。
  • 2023年1月收益率为0.07%，年化收益率为1.15%，年化波动率为1.11%，年化夏普比率为1.04。

宏观因子配置策略

报告从马科维茨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，以减少大类资产动态相关性对模型尾部风险的影响：

1. 风险预算模型：
   • 以宏观风险角度出发，控制宏观因子的风险贡献比例。
   • 适合稳健型投资者，配置比例较为稳定。
2. 自适应模型方法一：
   • 加入宏观因子收益率考量，给予高动量因子更高的风险预算。
   • 适合风格更积极的投资者，具有最大的业绩弹性。
3. 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，给予高性价比因子更高的风险预算。
   • 适合追求高收益风险比的投资者，具有最高的夏普比率。

宏观因子构造方法

• 使用主成分分析（PCA）方法，将大类资产收益率拆解为宏观因子。
• 通过标准化处理和相关系数矩阵计算，提取出5个宏观因子：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。
• 宏观因子具有同步性、高频性，便于短期情绪把握。

宏观因子经济学含义

• 利率因子：第一主成分，对债券类资产暴露为正，股票类资产暴露为负，解释度约50%。
• 经济增长因子：第二主成分，对权益和信用债有正向暴露，解释度约40%。
• 信用因子：第三主成分，对信用债暴露为正，利率债为负。
• 期限利差因子：第四主成分，体现长久期与短久期利率债的差异。
• 规模风格因子：第五主成分，体现沪深300与中证500之间的规模风格差异。

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的相关关系可能失去稳定性。
• 国际政治摩擦升级可能引发资产同向大幅波动。

特别声明

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