大类资产专题研究之一：大类资产收益波动比较

请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 经济研究 Page 1 d 证券研究报告—深度报告 宏观固收 大类资产专题研究之一 2015年02月12日 CPI与工业增加值月度同比增速 0.30.50.70.91.1F-13J-13O-13F-14J-14O-14CPI月度同比工业增加值月度同比 宏观数据 固定资产投资累计同比 15.70 社零总额当月同比 11.90 出口当月同比 -3.3 M2 12.20 相关研究报告： 证券分析师：董德志 电话： 021-60933158 E-MAIL： dongdz@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980513100001 证券分析师：林虎 电话： 010-88005302 E-MAIL： linhu@guosen.com.cn 证券投资咨询执业资格证书编码：S0980514070005 联系人：陶川 电话： 010-88005317 E-MAIL： taochuan@guosen.com.cn 独立性声明： 作者保证报告所采用的数据均来自合规渠道，分析逻辑基于本人的职业理解，通过合理判断并得出结论，力求客观、公正，结论不受任何第三方的授意、影响，特此声明。 宏观专题 大类资产收益波动比较  大类资产研究开篇 国内的大类资产主要包括股票、债券、外汇和大宗商品。在国内四类资产的投资者相对分割，资产之间也不容易实现自由的切换，所以一直以来大类资产配置研究和实践处于一个相对非主流的位置。例如对于债券市场来说，偶尔关心股票市场只是担心股债跷跷板效应，而股票市场关心债券利率也只是从企业融资成本或者无风险利率的角度来看。但是随着金融机构牌照放开以及大量私募的兴起，大类资产之间的切换变得更加容易，跨市场的资产配置也越来越广泛，这就要求自上而下的大类资产研究逐渐走向前台。看大类资产配置离不开宏观驱动因子的识别，这也同时为当前日益窘迫的宏观研究开拓了一片新的舞台。顺应这一形式，我们在今年会持续推出大类资产的相关研究报告，包含常规报告以及专题系列，中间难免有疏漏和不足，欢迎各位读者随时交流指正。 不同资产波动幅度不同，收益率变动相互之间缺乏参照，我们第一篇报告希望可以横向对比大类资产之间收益率的定位，帮助不同领域的投资者更好的理解其他市场变动。简单的说我们想解决的问题是，对于股票指数来说单日4%的涨跌幅较为少见，那么从出现频率上考量这种涨跌幅对应其他资产应该是单日多大幅度的波动。  大类资产收益率横向定位比较 数据上我们选取了上证综指、十年期国债、人民币即期汇率以及南华商品期货综合指数作为四类资产收益率的代表，时间区间统一选择2005年1月至2015年1月。在数据频率上我们采用单日、20交易日以及60交易日三个频段。 如果单日收益率在10%-90%分位之间定义为正常波动，那么对应股票2%以内涨跌幅，汇率约0.1%的波动、债券到期收益率正负4BP波动，以及大宗商品1%左右的涨跌幅。极端情况（1%和99%分位之外）对应股票单日变动为4.3%以上，汇率变动0.23%以上、债券10BP以上波动，大宗商品则在2.5%以上的波动。我们将2014年下半年开始大类资产的最大波动做了比较，事实上汇率的波动在历史上最高、股票次之、大宗商品和债券排在最后。 我们同样比较了考虑可使用的杠杆水平后不同资产的持有收益率的波动。对于股票来说，融资买入大致可以放大到2倍杠杆，外汇交易的杠杆普遍在50-200倍之间（我们选取100作为平均水平），债券通过回购能够放大到3倍左右，而大宗商品期货市场的杠杆水平平均在10倍左右。考虑到杠杆水平后，波动性从高到低依次为汇率、大宗商品、股票以及债券（债券使用中债财富总指数作为指标），当然波动的主要来源其实是杠杆的使用。 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 2 内容目录 大类资产研究引言 ........................................................................................................ 4 大类资产收益率横向定位比较 ...................................................................................... 4 考虑杠杆后持有期收益率横向定位比较 ....................................................................... 6 国信证券投资评级 ........................................................................................................ 9 分析师承诺 .................................................................................................................. 9 风险提示 ...................................................................................................................... 9 证券投资咨询业务的说明 ............................................................................................. 9 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 3 图表目录 图1：2014年6月以来各类资产最大波幅在历史数据中的分位数 ............................... 5 表1：单日收益率分位数 （样本区间：2005-2015.1） ............................................... 4 表2：20日收益率变动 ................................................................................................ 5 表3：60日收益率变动 ................................................................................................ 5 表4：考虑杠杆后的单日持有收益率 ............................................................................ 6 表5：考虑杠杆后的20日持有收益率.......................................................................... 6 表6：考虑杠杆后的60日持有收益率.......................................................................... 7 表7：大类资产收益率变动汇总对比（单位：%） ....................................................... 7 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 4 引言 国内的大类资产主要包括股票、债券、外汇和大宗商品。在国内四类资产的投资者相对分割，资产之间也不容易实现自由的切换，所以一直以来大类资产配置研究和实践处于一个相对非主流的位置。例如对于债券市场来说，偶尔关心股票市场只是担心股债跷跷板效应，而股票市场关心债券利率也只是从企业融资成本或者无风险利率的角度来看。但是随着金融机构牌照放开以及大量私募的兴起，大类资产之间的切换变得更加容易，跨市场的资产配置也越来越广泛，这就要求自上而下的大类资产研究逐渐走向前台。看大类资产配置离不开宏观驱动因子的识别，这也同时为当前日益窘迫的宏观研究开拓了一片新的舞台。顺应这一形式，我们在今年会持续推出大类资产的相关研究报告，包含常规报告以及专题系列，中间难免有疏漏和不足，欢迎各位读者随时交流指正。 大类资产收益率横向定位比较 不同资产波动幅度不同，收益率变动相互之间缺乏参照，我们第一篇报告希望可以横向对比大类资产之间收益率的定位，帮助不同领域的投资者更好的理解其他市场变动。简单的说我们想解决的问题是，对于股票指数来说单日4%的涨跌幅较为少见，那么从出现频率上来看这种涨跌幅对应其他资产应该是单日多大幅度的波动。 数据上我们选取了上证综指、十年期国债、人民币即期汇率以及南华商品期货综合指数作为四类资产收益率的代表，时间区间统一选择2005年1月至2015年1月。在数据频率上我们采用单日、20交易日以及60交易日三个频段，分别展示了价格波动的不同分位数，以方便对比（表1、表2、表3）。 表1展示的是单日收益率的变动幅度。对于股票指数来说，单日2%以内的涨跌幅正常波动（在10%和90%分位之间），出现频率是80%以上。从出现频率上对应着汇率约0.1%的波动、债券到期收益率正负4BP波动，以及大宗商品1%左右的涨跌幅。 极端情况下（1%和99%分位之外），股票单日变动达到4.3%以上。而同样的暴涨暴跌对于汇率是0.23%以上、对于债券是10BP以上，对于大宗商品则在2.5%以上的波动，这类涨跌出现的频率要低于2%。此外我们还展示了连续20交易日、连续60个交易日的收益率波动分布。需要注意的是由于人民币汇率常年处于升值区间，因此在较长的样本区间中表现为升值幅度高于贬值幅度，这可能不太能适用于未来汇率的波动范围。 表1：单日收益率分位数 （样本区间：2005-2015.1） 单日变动（%） 股票 人民币 债券(到期收益率变动) 大宗商品 1%分位 -5.16 -0.29 -0.13 -2.83 10%分位 -1.87 -0.11 -0.04 -1.08 25%分位 -0.72 -0.05 -0.01 -0.51 中位数 0.08 0.00 0.00 0.01 75%分位 0.92 0.03 0.01 0.54 90%分位 1.94 0.08 0.03 1.05 99%分位 4.26 0.23 0.10 2.45 资料来源：Wind、国信证券经济研究所整理 备注：将样本中资产的单日收益率排序后展现总体分位数，以表现整体收益率的分布情况。例如股票 请务必阅读正文之后的免责条款部分 全球视野 本土智慧 Page 5 为了更加直观的展示大类资产收益率之间的定位差别，我们把2014年下半年至今四类资产收益率波动的极值放在历史样本区间中来比较。2014年下半年至今，四类资产中均出现较大波动，股债双牛，大宗商品价格下跌