【宏观专题】海外论文双周志第18期：资产相关性，驱动因素和频域方法

宏观研究 证券研究报告 宏观专题2023年06月01日 【宏观专题】 资产相关性：驱动因素和频域方法 ——海外论文双周志第18期 华创证券研究所 证券分析师：张瑜 电话：010-66500887 邮箱：zhangyu3@hcyjs.com执业编号：S0360518090001 联系人：李星宇 邮箱：lixingyu@hcyjs.com 相关研究报告 《【华创宏观】降息概率的摸索——年内降息概率定量分析》 2023-05-31 《【华创宏观】一个主线与三个变化——大兴调查研究之风跟踪系列二》 2023-05-29 《【华创宏观】寻找产业现代化“排头兵”——高质量投资框架“BBT”之二》 2023-05-24 《【华创宏观】BBT：高质量时代的新投资框架·系列一》 2023-05-24 《【华创宏观】出口十大高频跟踪框架——出口再审视系列一》 2023-05-22 前言 第十八期海外论文双周志聚焦资产相关性，包括资产相关性的驱动因素以及时域和频域方法。第一篇论文梳理了股债相关性的影响、驱动因素，并介绍了股债相关性的简化模型，最终针对不断变化的股债相关性提出应对方法；第二 篇论文介绍了多资产动态相关性的频域分析方法小波分析，说明小波分析不仅反映资产相关性的时变特征，还可揭示资产相关性与投资期限间的关系。 不断变化的股债相关性：驱动因素和影响 （一）股债相关性变化的影响。股债相关性升高有两个影响：一方面，股债相关性的升高意味着股债投资组合的风险更大，如果股债相关性从-0.5上升到 +0.5，那么“60/40”投资组合的波动率将增加。风险厌恶水平不变，为保持 投资组合的风险水平稳定，需要卖出股票而降低投资组合的预期回报。另一方面，股债相关性的上升将通过减少债券的多元化价值而推高债券的收益率。 （二）股债相关性的驱动因素。股债回报的宏观经济驱动因素是增长和通胀积极的增长消息提高了股票投资者对未来现金流的预期，因此股票价格上涨；它还通过对美联储的影响而提高短期利率的预期均衡实际利率，因此债券价格 下跌。至于通货膨胀，积极的通胀消息降低了债券的名义现金流的价值，提高了短期利率预期，导致价格下跌；对于股票，通胀上升通常与股价下跌有关。 （三）理解股债相关性的模型 1、简化模型。该文创建一个简化模型，将超预期的回报与通胀和增长消息联 系起来，假设股票回报（𝑟𝑠）和债券收益（𝑟𝑏）是由增长冲击（𝑒𝑔）等和通胀 ��� � 冲击（𝑒�）等驱动的。理论上看，影响股债相关性有三个关键变量：增长风险、通胀风险以及增长与通胀的相关性。从方差分解看，通胀风险比增长风险更能解释股债相关性的变化，增长与通胀的相关性也非常重要。 2、国际经验。该文使用简化模型对德国、日本、法国、英国和意大利的数据进行回归，发现德国、日本和英国的回归模型的解释效果同样不错，但是法国和意大利的回归模型的解释效果却不好。意大利的回归模型解释效果偏弱的一个重要原因是意大利国债的信用风险在2010s上升。 3、模型限制。尽管增长和通胀很重要，但它们不太可能是股债相关性的唯一驱动因素。模型没有纳入的因素包括货币政策冲击、避险情绪等，此外模型也无法解释股债相关性的短期变化。另外，如果思考增长和通胀因素背后的经济 原理，可以将过去20年间负的股债相关性归因于良好的宏观经济冲击或是良好的货币政策，目前更多的论文倾向于是良好的宏观经济冲击。 （四）应对变化的股债相关性。另类资产是应对不断变化的股债相关性的重要工具。如果股票和债券配置的表现变得更加相关，“第三类配置”可能能够弥补多元化的缺失。推荐的另类资产包括无流动性的另类资产（私人股权、私 人信贷）、大宗商品、多空股票和多资产另类风险溢价策略以及动态策略。 黄金、石油和股票：动态相关性 （一）理论框架。研究多资产动态相关性的方法有历史滚动相关系数、DCCGARCH方法等，学术论文中通常采用DCCGARCH方法。该文重点介绍了一种新的描述多资产动态相关性的方法——小波分析，该方法不仅可以体现资 产相关性的时域特征，也可以体现资产相关性的频域特征，即不同投资期限的资产相关性。此外，在处理非平稳时间序列时，小波分析的效果也更好。 （二）数据描述。该文使用了黄金、石油的价格和标普500指数。数据集包括 在芝加哥商品交易所交易的黄金、石油和标普500指数期货的价格。采样周期 从1987年1月2日持续到2012年12月31日。该文取消了在周六和周日、美 国联邦假日、12月24日至26日和12月31日至1月2日执行的交易，因为这些天的活动度较低，从而避免估计偏差。 （三）实证分析 1、时变相关性。从趋势来看，资产对之间的相关性表现出稳定和相似的模式具体来看，黄金和原油之间相关性直到2005年前都很低，黄金和股票之间的 相关性直到2001年前都很低，石油和股票之间的相关性直到2004年前都很低。之后，资产之间的相关性模式发生了根本性的变化。 2、相关性的异质性与同质性。三对资产的风险分散化在1991年之前都很成功。 后来出现了分歧：1）黄金和股票的风险分散化潜力继续存在，直到2007年金 融危机爆发；2）从1991年到金融危机，黄金和石油以及石油和股票的风险分散化是有限的，因为相关性基本上是同质的；3）金融危机后，随着相关性变得同质，没有一对资产实现了风险分散化。 风险提示： 论文理解和翻译偏差。 投资主题 报告亮点 华创宏观团队定期发布海外论文双周志，针对全球热点事件，选取各国央行以及国际组织的研究报告，从而归纳出官方机构的观点以及研究视角。本期海外论文双周志将聚焦资产相关性。 投资逻辑 本期海外论文双周志聚焦资产相关性。第一篇论文梳理了股债相关性的影响、驱动因素，并介绍了股债相关性的简化模型，最终针对不断变化的股债相关性提出应对方法；第二篇论文介绍了多资产动态相关性的时频域分析方法— —小波分析，说明小波分析不仅可以反映资产相关性随时间的变化，还可以揭示资产相关性与投资期限间的关系。 目录 一、不断变化的股债相关性：驱动因素和影响6 （一）股债相关性变化的影响6 （二）股债相关性的驱动因素7 （三）理解股债相关性的模型8 1、简化模型8 2、国际经验12 3、模型限制12 （四）应对变化的股债相关性15 二、黄金、石油和股票：动态相关性16 （一）引言16 （二）理论框架16 1、时变相关性：DCCGARCH方法17 2、相关性的时频动态变化：小波分析17 （三）数据17 （四）黄金、石油和股票关系的实证分析18 1、时变相关性18 2、相关性的同质性与异质性21 图表目录 图表1美国股票与美国国债回报的滚动相关性，1960.01.01-2022.09.306 图表2不断变化的股债相关性对60/40组合的影响7 图表3不同宏观经济环境下的夏普比率变化，1972.01.01-2022.06.308 图表4简化模型中的数据输入9 图表5股债相关性的回归结果，1936.12.01-2022.09.3010 图表6股债相关性的方差分解，1936.12.01-2022.09.3010 图表7美国股票和债券的10年滚动相关性，1936.12.01-2022.09.30：回归模型检验11 图表8增长-通胀的10年滚动相关性，1936.12.01-2022.09.3011 图表9美国股票与美国国债回报的滚动相关性，1960.01.01-2022.09.3012 图表10美国行业股票与美国国债回报的10年滚动相关性，1974.03.01-2022.09.3014 图表11为投资组合增加多样化工具16 图表12黄金、石油以及股票的标准化价格18 图表13黄金和原油的动态相关性19 图表14黄金和股票的动态相关性20 图表15原油和股票的动态相关性21 图表16黄金和原油的时频相关系数估计22 图表17黄金和股票的时频相关系数估计23 图表18原油和股票的时频相关系数估计24 一、不断变化的股债相关性：驱动因素和影响1 在过去100年的大部分时间里，股票一直是许多投资组合的主要回报来源，而债券是主 要的风险分散化渠道。然而，在过去20年里，这两种资产类别之间的关系与早期的历史 有很大的不同。债券不仅稀释了股票风险——就像它们在20世纪的大部分时间里那样— —而且在股市遭受损失时，债券往往会带来正的回报。对于年轻投资者来说，这种令人放心的对冲行为是他们唯一的经历。但再往前一点，历史告诉我们另一种情况是，股债相关性（Stock-BondCorrelation，以下简称“SBC”）为负是一个例外，而不是必然规律。 图表1美国股票与美国国债回报的滚动相关性，1960.01.01-2022.09.30 资料来源：Brixton,Alfie,JordanBrooks,PeteHecht,AnttiIlmanen,ThomasMaloney,andNicholasMcQuinn."AChangingStock–BondCorrelation:DriversandImplications."TheJournalofPortfolioManagement49,no.4(2023):64-80. （一）股债相关性变化的影响 最明显的是，SBC的升高意味着股债投资组合的风险更大。图表2的面板A显示，如果SBC从-0.5上升到+0.5，那么60/40投资组合的波动率将增加约20%。红线显示了对两种下行风险的影响——12月在险价值（VaR）和基于模拟数据的最大回撤。两者从左到右都增加了约30%。 这样的风险配置的变化可能需要有意义的分配变化，该文在面板B说明如果风险容忍度保持不变，投资者需要减少他们的股票配置以保持恒定的投资组合风险，这相当于降低预期回报。换句话说，资产类别多元化不仅仅与风险有关，也与回报有关。 较高的SBC可能会有另一个间接的后果。经济分析表明，债券自2000年以来的股票贝塔值为负是其高估值的原因，因为投资者资产多元化的需要，投资者愿意以较低的预期回报持有债券。如果这是真的，正的SBC的重新出现，将通过减少债券的多元化价值，可能也会提高它们的收益率。 1Brixton,Alfie,JordanBrooks,PeteHecht,AnttiIlmanen,ThomasMaloney,andNicholasMcQuinn."AChangingStock–BondCorrelation:DriversandImplications."TheJournalofPortfolioManagement49,no.4(2023):64-80. 图表2不断变化的股债相关性对60/40组合的影响 资料来源：Brixton,Alfie,JordanBrooks,PeteHecht,AnttiIlmanen,ThomasMaloney,andNicholasMcQuinn."AChangingStock–BondCorrelation:DriversandImplications."TheJournalofPortfolioManagement49,no.4(2023):64-80. （二）股债相关性的驱动因素 股票和债券回报的基本宏观经济驱动因素是增长和通胀。积极的增长消息提高了股票投资者对未来现金流的预期，因此股票价格上涨。它还通过央行的系统性反应和对美联储的影响，提高了对短期利率的预期均衡实际利率，因此债券价格下跌。因此，股票和债券对增长有相反的敏感性。至于通货膨胀，积极的通胀消息直接降低了债券的固定名义现金流的价值，并提高了短期利率预期，从而导致价格下跌。对于股票，不断上升的通胀通常与股价下跌有关。因此，股票和债券对通胀具有同样的敏感性。 图表3使用Ilmanen,Maloney,andRoss(2014)的二元框架说明了这种同期关系。因此，根据经验，发现股票和债券对经济增长有相反的敏感性，但对通货膨胀的方向性敏感性相似。换句话说，经济增长冲击推动股票和债券回报的方向相反，而