基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略（5月期）：模型继续看好股票资产，关注大幅降利率加信用

月度行情回顾（2023年4月） 2023年4月大类资产中，权益市场出现分化，债市收益率明显下行，大宗商品中黄金涨幅明显。权益市场整体出现震 荡，不同宽基指数出现分化，全月来看，上证综指2023年4月上涨1.54%，沪深300下跌0.54%，中证500下跌1.55%，创业板指下跌3.12%；债券市场上，债券收益率明显下行，10年期国开债活跃券4月收益率下行8bps，4月30日收2.94%；大宗商品中黄金价格小幅上涨0.83%，原油价格小幅上涨0.56%，南华综合指数整体下跌4.11%。 最新配置建议 风险预算模型配置结论基本保持稳定，由于经济增长因子方差继续边际下降，股票整体仓位边际上升，信用债仓位边 际下降；自适应方法一中股票动量效应继续扩大，股票仓位边际回升，债券保持均衡配置；自适应方法二延续了经济增长因子性价比的提升，但近期债券收益率明显下行，信用因子性价比同样出现显著提升，故而在最新一期资产配置结果上，模型在债券资产上显著转向信用债。 宏观因子配置策略 本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发，为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险，报告将传统的大类资产层面配置转为宏观因子的配置。模型从战略资产配置的角度出发，在绝对收益的目标下，对各大类资产间进行长期的、整体性的规划，寻找不同资产价格变化的共同驱动力，从而实现更加稳定的资产配置。模型考虑国内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配置需求，我们努力探求股票和债券两大类资产间的配置关系，并适当探求细分资产或风格轮动，最终构建了追求绝对收益的3种宏观因子配置策略。 我们通过主成分分析的方法，构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验，宏观因子具有较明确的经济学含义，构造出的5个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。 配置策略的构建上，报告首先从宏观风险的角度，构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收 益率的考量，构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率，第一种方法我们直接以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重，第二种方法，我们用单位风险上提供的预期收益率（夏普比）作为宏观因子风险预算的权重。 本文构建的3种模型，在配置比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长，投资者可以根据自身特定的投资风格与投资约束，选择符合自身投资目标的模型进行参考。 （1）风险预算模型：由宏观风险角度出发，对宏观因子风险进行约束，拥有较稳定的资产配置比例，适合配置需求 的稳健投资者。 （2）自适应模型方法一：加入宏观因子收益率考量，拥有最大的业绩弹性和较高的股票配置比例，适合风格更积极的投资者； （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，拥有最高的夏普比例，股票配置比例最低，适合追求高收益风险比的投资者。 风险提示 历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去稳定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。 内容目录 一、大类资产行情回顾4 二、策略近期表现及最新配置建议4 （一）风险预算模型4 （二）自适应模型方法一5 （三）自适应模型方法二6 三、策略原理简介7 （一）以宏观因子为框架的大类资产配置7 （二）宏观因子构造方法8 （三）宏观因子经济学含义9 （四）风险预算模型10 风险提示11 图表目录 图表1：国内大类资产2023年4月表现4 图表2：国内大类资产2023年4月表现图4 图表3：风险预算模型2022年以来净值表现5 图表4：风险预算模型配置比例5 图表5：自适应模型方法一2022年以来净值表现6 图表6：自适应模型方法一配置比例6 图表7：自适应模型方法二2022年以来净值表现7 图表8：自适应模型方法二配置比例7 图表9：宏观因子体系8 图表10：第一主成分：利率因子9 图表11：第二主成分：经济增长因子9 图表12：第三主成分：信用因子9 图表13：第四主成分：期限利差因子9 图表14：第五主成分：规模风格因子10 图表15：主成分解释度10 一、大类资产行情回顾 2023年4月大类资产中，权益市场出现分化，债市收益率明显下行，大宗商品中黄金涨幅明显。权益市场整体出现震 荡，不同宽基指数出现分化，全月来看，上证综指2023年4月上涨1.54%，沪深300下跌0.54%，中证500下跌1.55%，创业板指下跌3.12%；债券市场上，债券收益率明显下行，10年期国开债活跃券4月收益率下行8bps，4月30日收2.94%；大宗商品中黄金价格小幅上涨0.83%，原油价格小幅上涨0.56%，南华综合指数整体下跌4.11%。 图表1：国内大类资产2023年4月表现 资产代码 大类资产 2023年4月 2023年 000001.SH 上证综指 1.54% 7.58% 000016.SH 上证50 0.59% 1.61% 000300.SH 沪深300 -0.54% 4.07% 000905.SH 中证500 -1.55% 6.42% 399006.SZ 创业板指 -3.12% -0.94% CBA00101.CS 中债新综合财富 0.59% 1.55% CBA02701.CS 中债信用债财富 0.44% 1.93% SCFI.WI 上期所原油 0.56% -6.18% AUFI.WI 上期所黄金 0.83% 8.25% NH0100.NHF 南华综合指数 -4.11% -5.46% CNYX-BIS 人民币汇率指数 -0.51% 0.21% USDCNY 美元兑人民币 0.76% -0.58% 来源：wind，国金证券研究所 图表2：国内大类资产2023年4月表现图 来源：wind，国金证券研究所 二、策略近期表现及最新配置建议 风险预算模型配置结论基本保持稳定，由于经济增长因子方差继续边际下降，股票整体仓位边际上升，信用债仓位边际下降；自适应方法一中股票动量效应继续扩大，股票仓位边际回升，债券保持均衡配置；自适应方法二延续了经济增长因子性价比的提升，但近期利率明显下行，利率因子、信用因子性价比同样出现显著提升，故而在最新一期资产配置结果上，模型边际减少了股票的配置，债券则主要配置于信用债。 （一）风险预算模型 最新配置建议：配置结论基本保持稳定，股票整体仓位边际上升，信用债仓位边际下降。 2023年4月，宏观风险配置策略收益率为0.69%，全年已实现收益率1.85%，年化收益率5.92%,年化波动率为0.74%，年化夏普比率8.04。 图表3：风险预算模型2022年以来净值表现 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年4月末 风险预算模型从风险角度出发，对宏观因子风险进行约束，通过将宏观因子的风险贡献控制在设定的固定比例，以达到控制风险均衡配置的目的。由于风险贡献固定，模型得出的配置结果主要由宏观因子的协方差矩阵的变化决定。截至2023年4月末，经济增长因子、利率因子的方差均边际下降，幅度上经济增长因子较大，利率因子较小，因此模型倾向于增加经济增长因子的配置。故而在最新一期资产配置结果上，模型边际增加了股票的配置，边际减少了信用债的配置。 截至2023年4月末，宏观因子风险预算模型（完全量化）配置建议如下：沪深300配置比例0%，中证500比例2.03%，中债10年期国债比例58.00%，中债3-5年期国债比例43.51%，中债信用债比例36.39%。 图表4：风险预算模型配置比例 沪深300 中证500 中债10年期国债总财富 中债3-5年国债总财富 中债信用债 2023/2/28 0.00% 1.42% 58.11% 43.69% 36.78% 2023/3/31 0.00% 1.96% 58.00% 43.55% 36.49% 2023/4/28 0.07% 2.03% 58.00% 43.51% 36.39% 2013年以来平均 1.95% 4.05% 55.41% 42.27% 36.32% 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年4月末 （二）自适应模型方法一 最新配置建议：边际继续增加股票仓位，债券配置维持均衡。 2023年4月，宏观风险配置策略收益率为0.69%，全年已实现收益率2.60%，年化收益率8.29%,年化波动率为0.62%，年化夏普比率13.32。 图表5：自适应模型方法一2022年以来净值表现 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年4月末 自适应模型方法一加入宏观因子收益率考量，它的核心逻辑是在过去表现好的宏观因子上承担更多的风险，即给予高动量的宏观因子更高的风险预算，通过调整风险预算达到优化资产配置的目的。同时由于宏观因子的暴露和风险预算均可能为负，模型存在着超跌反转的考量。截至2023年4月末，由于2022年股票市场的快速下跌主要发生在3月与 4月，近期市场点位已超过去年同期点位，过于一年股票资产的动量效应由负转正，因此模型边际提升了股票仓位。对于债券资产，模型最新一期配置结果上债券配置较为均衡。 截至2023年4月末，宏观因子风险预算模型（完全量化）配置建议如下：沪深300配置比例0%，中证500比例2.26%，中债10年期国债比例53.45%，中债3-5年期国债比例42.14%，中债信用债比例42.15%。 图表6：自适应模型方法一配置比例 沪深300 中证500 中债10年期国债总财富 中债3-5年国债总财富 中债信用债 2023/2/28 0.00% 0.00% 0.00% 0.00% 140.00% 2023/3/31 0.00% 1.86% 53.66% 42.32% 42.16% 2023/4/28 0.00% 2.26% 53.45% 42.14% 42.15% 2013年以来平均 2.93% 2.77% 20.56% 35.33% 78.42% 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年4月末 （三）自适应模型方法二 最新配置建议：股票仓位边际下降，债券主要配置于信用债。 2023年4月，宏观风险配置策略收益率为0.70%，全年已实现收益率1.81%，年化收益率5.78%,年化波动率为0.72%，年化夏普比率8.00。 图表7：自适应模型方法二2022年以来净值表现 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年4月末 自适应模型方法二同样加入宏观因子收益率考量，以单位风险提供的预期收益率衡量性价比，给予高性价比的宏观因子更高的风险预算，通过调整风险预算达到优化资产配置的目的。截至2023年4月末，经济增长因子性价比再次提升，但近期债券收益率明显下行，信用因子性价比同样出现显著提升，故而在最新一期资产配置结果上，模型在债券资产上显著转向信用债。 截至2023年4月末，宏观因子风险预算模型（完全量化）配置建议如下：沪深300配置比例0.40%，中证500比例0%，中债10年期国债比例0%，中债3-5年期国债比例4.34%，中债信用债比例135.26%。 图表8：自适应模型方法二配置比例 沪深300 中证500 中债10年期国债总财富 中债3-5年国债总财富 中债信用债 2023/2/28 0.00% 0.75% 54.01% 42.76% 42.48% 2023/3/31 0.74% 0.76% 53.63% 42.47% 42.41% 2023/4/28 0.40% 0.00% 0.00% 4.34% 135.26% 2013年以来平均 0.66% 0.47% 11.90% 34.32% 92.65% 来源：wind，国金证券研究所；截至2023年4月末 三、策略原理简介 （一）以宏观因子为框架的大类资产配置 近现代风险均衡策略和Barra风险模型均意识到资产预期收益来自于承担宏观或者风格的风险，因此配置理念从资产配置转变为风险配置。风险配置模型往往面临两方面比较大的挑战：第一是需要把握宏观经济的波动性特征，特别是周期