行业比较周报：国债期货波动下，A股红利是否仍占优

核心结论：国债期货下跌不能推出股市红利风格走弱，红利可能继续占优； 即使红利风格因国债回调走弱，红利内部的垄断资源类红利可能依然具备超额。股债上涨的因素既有共同因素（如货币宽松），又有互斥因素（如风险偏好）。分子端看，有色、煤炭和石油石化等资源红利类板块产能利用率相对位置较高，供需格局佳，经济预期修复下的涨价弹性较大，或有更大的利润弹性；分母端看，若政策引导下债市收益率曲线陡峭化，映射至股市风偏提升，那么红利中的垄断资源类也是弹性品种。按照未来经济预期是否改善（分子端）+剩余流动性分配比例是否下降（分母端）进行四类情形推演，我们认为具备垄断性、稀缺性的资源类红利可能是“占优策略”。 国债期货持续上涨或反映货币不紧张，但风险偏好较低导致高比例的剩余流动性，央行借入国债则或引导剩余流动性减缓流入国债期货 从逻辑上来说，央行借入国债操作或增加债市卖空力量，引导剩余流动性减小，资金可能流入股市，但对红利股影响不明确：1）红利股首先是权益资产，流入股市的流动性增加本身构成潜在购买力量；2）而红利股又是权益资产中相对低风偏的品种，政策操作引导收益率曲线陡峭化的行为是对债市风险偏好的引导，在权益市场可能会发生类似的风险偏好映射；3）红利股中亦存在弹性较大的标的，并不一定都是“防御”属性，即使股市风险偏好提升、追求弹性，红利未必跑输。 实证经验看，国债和红利风格未必同向，国债期货下跌不能推出股市红利风格边际走弱 23年 H2 ，红利/全A与国债常负相关；2024年2月-3月股市快速反弹过程中，虽国债走高，红利/全A下降，红利跑输，但垄断资源类红利未跑输； 24年4月，债市回调过程中，垄断红利则继续对全A超额明显。从绝对涨跌幅角度，国债期货与股指相关性大部分时候为负，部分区间与部分股指或有正相关。2017年来的三次分别是2016H2-2017H1、2020年底至2021年初的创业板以及2023年 H2 后的红利指数，但相关性均较低，正相关性基本在0.3以内。从滞后期分析看，国债期货下跌未必跟随股指的涨跌变动。 股债上涨的因素既有共同因素，又有互斥因素，在货币总量不变情况下，风险偏好会影响股/债的资金分配比例，是互斥因素；而在风险偏好给定时，增加货币供给可能对股、债都有支撑。从股市内部的红利/成长风格看，红利股首先是权益资产，如风偏下降，资金从股市向债市流动，红利股或受虹吸； 但红利股又是权益资产中相对低风偏的品种，风险偏好降低又可能使得部分股市内原来投资成长股的资金调仓至红利股，两因素存在对冲。 情形推演下，供需格局偏紧的垄断资源类红利或为占优策略 我们将未来影响成长/红利风格的变量主要抽象为两类：一是经济基本面预期是否提升，其背后影响因素包括经济数据改善、房地产市场改善、更多内需政策出台等；二是剩余流动性比例是否下降，其背后影响因素包括风险偏好、政策引导或释放信号（例如此次央行借入国债）等。由于红利中分顺周期资源类成分+稳定类低波动成分，红利在四类情形中可能都不会成为弱势风格，而其中的垄断资源类红利则更是一种占优策略（四类情形下都可能跑赢）。 行业比较投资策略：深挖红利，耐心制胜 继续看好“耐心资产”等高股息方向，新质生产力或有表现机会。看好后续高股息风格继续演绎，红利板块内部新一轮扩散。新“国九条”中提到“市值管理”、“提高二级市场投资回报率”，政策逻辑和市场逻辑共振之下，具备垄断性、稀缺性的高股息资产有望获得价值重估。 风险提示：1）过去历史经验仅供参考；2）影响股债联动的因素较多，文中分析仅为一类抽象模型；3）行业的产能数据口径或有区别。 核心结论：国债期货下跌不能推出股市红利风格走弱，红利可能继续占优；即使红利风格因国债回调走弱，红利内部的垄断资源类红利可能依然具备超额。股债上涨的因素既有共同因素（如货币宽松），又有互斥因素（如风险偏好），需看当下演绎的主要矛盾。分子端看，有色、煤炭和石油石化等资源红利类板块产能利用率相对位置较高，供需格局佳，经济预期修复下的涨价弹性较大，或有更大的利润弹性；分母端看，若政策引导下债市收益率曲线陡峭化，映射至股市风偏提升，那么红利中的垄断资源类也是弹性品种。我们按照未来经济预期是否改善（分子端）+剩余流动性分配比例是否下降（分母端）进行四类情形推演，我们认为具备垄断性、稀缺性的资源类红利可能是“占优策略”。 1.A股红利或仍占优，垄断资源类红利或为占优策略 1.1.国债期货波动是否影响A股红利风格：框架思考 2024年7月1日13：10，人民银行发布公告，决定于近期面向部分公开市场业务一级交易商开展国债借入操作；公告发布后各年期国债期货均有调整，30年期国债期货调整较大，30年国债主力期货（TL2409）收盘跌幅为1.06%。部分投资者对国债期货波动下股市的红利/成长风格结构较为关注，我们思考如下： 国债期货持续上涨或反映货币不紧张，但风险偏好较低导致高比例的剩余流动性，央行借入国债则或引导剩余流动性减缓流入国债期货。我们采用图1的视角尝试理解货币传导至国债期货与股市的机制：我们将流入利率债和国债期货市场的资金视作剩余流动性（即在逐级高风偏投资后的“余钱”，流入固定收益的无风险资产），在货币宽松下，若风偏较低，则资金倾向于从路径1流入债市和国债期货，如风偏提升（原因可能为经济预期提升、政策引导等）那么剩余流动性分配比例或下降，更多资金流入股市。而红利股的定位或偏向于权益资产中“风险偏好光谱”更靠近国债期货的一侧，而红利中又可以分垄断资源类红利和稳定类红利，稳定类红利由于较低的弹性，又在红利中更靠近国债期货一侧。 从逻辑上来说，央行借入国债操作或增加债市卖空力量，引导图1中剩余流动性X减小，资金可能流入股市，但对红利股影响不明确：1）红利股首先是权益资产，流入股市的流动性增加本身构成潜在购买力量；2）而红利股又是权益资产中相对低风偏的品种，政策操作引导收益率曲线陡峭化的行为是对债市风险偏好的引导，在权益市场可能会发生类似的风险偏好映射；3）红利股中亦存在弹性较大的标的，并不一定都是“防御”属性，即使股市风险偏好提升、追求弹性，红利未必跑输。 图1：货币宽松→国债期货/股市的一种理解视角：风险偏好决定了剩余流动性分配比例，央行借入国债则或引导X减小 1.2.数据实证：国债期货下跌不能推出股市红利风格边际走弱 实证经验看，国债和红利风格未必同向，国债期货下跌不能推出股市红利风格边际走弱。 23年 H2 ，红利/全A与国债常负相关；2024年2月-3月股市快速反弹过程中，虽国债走高，红利/全A下降，红利跑输，但垄断资源类红利未跑输；24年4月，债市回调过程中，垄断红利则继续对全A超额明显（如图2）。 从绝对涨跌幅角度，国债期货与股指相关性大部分时候为负，部分区间与部分股指或有正相关。2017年来的三次分别是2016H2-2017H1、2020年底至2021年初的创业板以及2023年 H2 后的红利指数，但相关性均较低，正相关性基本在0.3以内（如图3）。 从滞后期分析看，国债期货下跌未必跟随股指的涨跌变动。我们测算了国债期货周度下跌后，万得全A与中证红利指数下一周的涨跌幅增量和下跌概率变化（以涨跌幅为例：涨跌幅增量=国债期货下跌后一期股指周涨跌幅的均值-当年股指周涨跌幅的均值，概率同理； 如图4）；我们发现两点结论：1）国债期货下跌后，下跌概率增加还是减少、涨跌幅变化是否为负均各有分布，平均来看，国债期货下跌后跟随的周度涨跌幅净变化在±0.6%以内。 2）全A与红利的分布特征也并无显著特征，在二、四象限均有分布。 我们认为以上背后逻辑或为：1）从图1框架可知，股债上涨的因素既有共同因素（如货币宽松），又有互斥因素（如风险偏好），在货币总量不变情况下，风险偏好会影响股/债的资金分配比例，是互斥因素；而在风险偏好给定时，增加货币供给可能对股、债都有支撑。2）从股市内部的红利/成长风格看，红利股首先是权益资产，如风偏下降，资金从股市向债市流动，红利股或受虹吸；但红利股又是权益资产中相对低风偏的品种，风险偏好降低又可能使得部分股市内原来投资成长股的资金调仓至红利股，两因素存在对冲。 图2：红利/全A未必与国债正相关，且垄断资源类红利在24年2月-3月的大盘反弹中依然有弹性，在24年4月债市回调时依然对全A有超额 图3：各类股指与国债期货的同步相关性：国债期货与股指相关性大部分时候为负，部分区间与部分股指或有正相关 国债期货代替；2）相关性算法为周收益率滚动过去52周的相关性，故若2017年12月31日读数高则表示2017年1月1日至2017年12月31日 （过去一年）相关性强 图4：国债期货下跌后，下一期涨跌幅变动（下跌组较全部样本）较小，周度涨跌幅变化在±0.6%以内 1.3.各红利指数里的资源类/稳定类分布如何 我们在《为何红利天然适配低波动》（外发日期：2024年6月28日）中，对各红利细分指数进行了编制方法的梳理，我们认为对于红利各类指数有以下值得关注的信息： 1）从较常使用的中证红利指数来说，银行（最新权重，下同：19%）、煤炭（18%）和交运（12%）位列前三，且这三大行业占比2019年以来总体增多，与此对比，红利增长和红利质量指数均有较多的核心资产行业板块成分，与传统认知中的红利板块（煤炭、银行、公用事业类等）有较大区别，例如红利质量指数权重前三为医药（25%）、基础化工（10%）和电子（9%），红利增长前三为食品饮料（18%）、有色金属（16%）、银行（14%）。 2）红利低波和红利成长低波则权重大多为传统红利板块，其中值得注意的是，红利成长低波板块银行占比高达56%，高于红利低波和中证红利，说明银行板块近期在指数筛选方法中更符合“成长”定义。 图5：中证红利指数行业权重（%）分布变化：银行、煤炭和交运位列前三，且这三大行业占比2019年以来逐步增多 图6：红利增长指数行业权重（%）分布变化：24H1最新权重中食品饮料仍占首位，有色金属新进显著增加 图7：红利质量指数行业权重（%）分布变化：24H1最新权重中医药仍占首位，电子、食品饮料等行业占比仍前列，选股风格偏核心资产类型 图8：红利低波指数行业权重（%）分布变化：银行（35%）、煤炭（17%）和交运（12%）位列前三，与中证红利的前三大行业一致，中证红利指数银行权重（19%）少于红利低波 图9：红利成长低波指数行业权重（%）分布变化：24H1最新权重中银行占比超50%，比红利低波更多，说明银行板块近期在指数筛选方法中更符合“成长”定义 1.4.情形推演下，垄断资源类红利或为占优策略 1.4.1.资源类红利板块供需格局较好 有色、煤炭和石油石化等资源板块产能利用率相对位置较高，供需格局佳。我们按照统计局口径的产能利用率数据大致匹配至申万行业，且统计各行业的产能利用率较17-19年的边际变化，发现有色金属、煤炭和石油石化等资源类红利板块产能利用率较高（图10），且其产能利用率的绝对水平（圆圈大小）亦较高；另一方面，从我国各上游资源类&中游制造类产能占世界比重也能看出，我国上游资源类产能占世界产能比重相对较低（图11），说明资源类红利板块有较好的供需格局，可能在经济基本面预期好转时拥有较好的价格弹性。 图10：有色、煤炭和石油石化等资源板块产能利用率相对位置较高，供需格局佳，今年涨跌幅表现亦前列 图11：我国各上游加工&中游制造行业产能占世界产能比重（%，产能代表全部的生产能力，非产量概念）：上游资源类产能占世界产能比重相对较低 1.4.2.资源类红利并不缺乏弹性，红利也不仅用于防御 在股市风险偏好提升时投资成长股背后隐含的假设是：成长股的弹性大于红利股，在向上波动性的概率大于向下波动时，应选择弹性更大的成长板块。但我们通过资源类红利板块的历史行情复盘来看（图12），资源类红利的弹性并不小。另外，我们发现，2021年后，除2022年初外，中证红利、红利低波在大盘上涨、下跌时均能表现出对红利增长、红利质量指数的超额（图13），已是成为市场认