大類資產配置模型在固收+投資中的應用

摘要：近年來固收+產品以其收益較為穩健、凈值回撤較小的特點愈發受到市場青睞。本文從大類資產配置模型出發，以賠率及勝率為觀測點，對固收+投資進行應用分析，并結合較復雜的宏觀環境，提出貼近實際的投資思路。

關鍵詞：大類資產配置 固收+投資 賠率指標 勝率指標

固收+產品的發展情況

近年來，隨著銀行理財產品的凈值化轉型以及高收益類非標產品資產收益率的下行，固收+產品以其收益較為穩健、凈值回撤較小的特點愈發受到市場機構投資者及散戶的青睞。

簡單來說，固收+產品其實是在固收底倉上加入其他大類資產。目前大部分固收+產品的管理模式是以固定收益類資產為底倉，運用權益、可轉債、衍生品等工具，在底倉基礎上做加法，在適當容忍凈值波動的基礎上，以部分彈性品種增厚組合的預期收益。從倉位角度來看，固收+產品的絕大部分倉位是固定收益類資產，其通常占組合資產的70%以上。而從收益的角度來看，固收資產提供的票息收益是產品的基礎收益，產品本身風格是以穩健為主要目標，在安全墊的基礎上努力通過權益及其他工具創造超額收益。

同時，市場上存在不少收益率波動較大的固收+基金，其核心倉位是收益率高波動的資產，操作特點更像是“+固收”，這類產品在某種程度上需要投資者對風險和波動有更高的容忍度。

下文所指的固收+產品涵蓋二級債基（權益倉位0至20%）、混合偏債型基金（權益倉位20%至40%）、其他權益倉位在40%以下的基金類產品。2019—2021年，權益市場的彈性收益日益明顯，固收+產品的收益回報率遠超中長期純債類產品，根據萬得（Wind）數據，固收+產品總規模近年來顯著擴大，成為各機構爭奪規模和收益的藍海。圖1為固收+產品中各類型基金只數，其中以二級債基和混合偏債型基金的數量為多。

基于賠率、勝率指標的固收+產品模型

國內常用的大類資產配置模型一般為戰略資產配置模型（SAA）與戰術資產配置模型（TAA），SAA的使用范圍更加廣泛。本文擬在SAA的基礎上，從賠率、勝率兩個角度對資產進行定位及比例調配。

（一）賠率指標

賠率指標用來判斷未來一段時間資產的投資盈虧比。研究賠率指標，旨在找到資產相對估值中樞，判斷當前的價格位置與估值中樞偏離程度。偏離越遠，資產往中樞位置移動的概率越大。賠率指標在偏長期的維度作用更加明顯，因為即使偏離度較高，短期內可能也不會立刻均值回歸，這是使用賠率指標時應當注意的問題。根據大類資產的類別，擬分別選取不同的賠率指標。

1.權益

對于權益類資產，市場上常用的賠率指標主要為兩類資產的利息之差，即股息率與國債收益率之差。當差值偏小時，則國債收益率相對偏高，后續配置債的性價比高于股；當差值偏大時，則股息率相對偏高，后續配置股的性價比高于債。

若用A表示上證指數股息率與國債收益率之差，建議投資策略如下：一是當A高于25%分位數，意味著股相對于債的性價比處于最高區域，建議股票倉位為100%，債券倉位為0；二是當A介于25%與50%分位數之間，建議股票倉位約為67%，債券倉位約為33%。按照此輪動策略對2010年初至2022年7月末的市場數據進行回溯，得到該策略實現的年化收益率約為9.79%。同期上證綜指年化收益率約為3.6%，中債國債總全價指數年化增長約為4.8%。若將上證綜指換成滬深300指數，則可得到更高的收益率。

2.利率債

利率債的賠率指標用來衡量不同期限品種之間的估值偏離度，有兩種方法。第一種關注期限利差，只需跟蹤不同期限品種之間的收益率之差，如10年期國債與1年期國債，并與過去10年中位數進行對比，找到估值偏離最大的期限品種。例如，截至2022年3月24日，國債各個期限利差中偏離最大的為7年期國債與5年期國債利差，偏離中位數71.9%，即7年期國債品種收益率相對偏高，可適當買入7年期國債品種。

第二種方法為久期擇時。與第一種相比，該方法對于久期選擇的建議更加明確。該方法需要對未來一段時間各期限的債券收益率變化進行預測，即找到未來一段時間持有期收益率最高的久期品種。以月度為單位調倉，給予預期持有期收益率最高的品種最高的持倉權重。可使用利率量化模型（DNS）對未來1個月的國債收益率點位進行預測，再結合票息收入，找到未來1個月國債持有期收益率最高的久期品種。

3.可轉債

可轉債兼具股性與債性，其中可轉債的股性更適合用來擬合指標，最直接的賠率指標是轉股溢價率。轉股溢價率=轉債面值/轉股價值-1。當轉股溢價率偏低時，轉股價值高；轉股溢價率偏高時，轉債面值高。計算轉股溢價率的歷史中位數，當高于中位數時，選擇配正股，否則配轉債。但通過這種方式得到的策略收益率偏低，并不能跑贏正股或轉債。可能的原因是轉債價格與轉股價格具有較強共線性。

從期權的角度出發，若將可轉債看作債券與期權的組合，則可用隱含波動率來代替比較期權價格，即比較可轉債的隱含波動率與正股的真實波動率。從期權定價角度來看，波動率越高，期權估值越高。因此，比較相對估值，當可轉債隱含波動率更低時，配置轉債；可轉債隱含波動率更高時，配置正股。

關鍵的步驟為計算轉債平均隱含波動率，以及正股的實際波動率。計算方法為，分別計算每只轉債的隱含波動率，用BS公式（Black-Scholes期權定價模型）反推得到單只券波動率。如有到期贖回新上市債券，需手動調整。再計算每只債正股對應的過去3個月實際波動率，最后計算實際波動率的算數平均值。

4.賠率動態策略

結合上述各類資產的賠率指標，可以綜合考慮一個投向A股、利率債及可轉債的組合策略。步驟為：第一，確定股（即股票加轉債之和）與利率債的比例；第二，比較股票和轉債的隱含波動率，確定轉債倉位；第三，用利率債賠率指標確定利率債久期。用A表示上證指數股息率與國債收益率之差，建議投資策略如下：一是當A高于25%分位數，意味著股相對于債的性價比處于較高區域，建議股票及轉債倉位為100%，債券倉位為0；當股票波動率高時，建議轉債倉位為100%。二是當A介于25%與50%分位數之間，建議股票及轉債倉位約為67%，債券倉位約為33%；當股票波動率高時，轉債倉位約為67%。

按照上述策略對2010年至今的滬深300指數與國債指數進行回溯，該策略得到的年化收益率約為12%，年化波動率約為4%，夏普比率為3%；與之對比滬深300指數年化收益率約為6%，年化波動率為3.3%，夏普比率為1.82%。

（二）勝率指標

勝率指標在國內外都有較多應用。如果因子與資產價格有較強的相關性及邏輯關系，那么因子則可用于判斷資產走勢的勝率指標，為資產價格變化的背后驅動因素。本文勝率指標擬選用增長因子、通脹因子、信用因子及流動性因子。

1.增長因子

首先需要在眾多宏觀經濟數據中篩選出對于資產價格起到較強驅動作用的指標，經濟數據需要進行滯后期、插值及季節性調整，資產價格進行對數化處理。為了避免某一特定時期的噪聲影響，進行回歸分析時擬采用多次有放回的抽樣，并用中位數作為回歸結果。經濟指標選擇上，對于月度公布的“三駕馬車”（投資、消費、出口）進行滯后一期、差值以及季調處理，對采購經理指數（PMI）進行滯后一期、季調以及同比差分處理，最終選出制造業PMI、工業企業利潤以及基建投資三項指標。對各因子進行波動率倒數權重擬合，得到增長因子。通過結果選定PMI、基建投資增速以及工業企業利潤，用波動率（i）/波動率（1）+…+波動率（i）作為權重，合成增長因子。單從圖2增長因子的走勢看，展現了2011—2012年的L形走勢，2012—2013年及2016—2017年的兩輪上升周期，以及2020—2022年的沖高回落走勢。

2.通脹因子

由于居民消費價格指數（CPI）與工業生產者出廠價格指數（PPI）有較強共線性，對兩項指標的合成一定程度影響檢驗結果，而單獨選用其中一項解釋度都會下降。因此，可直接選用基礎商品物價進行通脹因子的合成，與合成增長因子的過程相似。本文選擇了原油、豬肉、螺紋鋼、鐵礦石、銅、煤等商品進行對數化處理，并與資產價格進行多次回歸分析與t檢驗，最終選出原油、豬肉與螺紋鋼三項商品，用波動率倒數加權法進行合成，得到本文的通脹因子（見圖3）。通脹因子與原油、螺紋鋼等商品價格均有較為吻合的走勢。

3.信用因子

方法與前文一致。選擇不同等級、不同期限的信用利差，經相關性檢驗，等級方面，AAA級信用利差對滬深300與國債指數的解釋程度強于AA級；期限方面，5年期解釋度最高。所以采用5年期AAA級信用利差作為因子，并采取對數增長、標準化處理，得到信用因子。

4.流動性因子

流動性因子較為簡單，直接選取上海銀行間同業拆放利率（Shibor）隔夜均值，做同比標準化處理，得到流動性因子。

5.因子對資產價格影響實證及應用

得到增長、通脹、信用及流動性的合成因子后，分別對股債進行回歸。對股債價格進行對數化處理，以保證與因子口徑一致。同樣采用多次有放回抽樣回歸，以減弱某一區間的噪聲影響。最后對殘差進行newey-west檢驗，得到更加可靠的T值。從結果來看，合成的增長因子對債券解釋程度更高更顯著，因子與資產價格的相關性符合實際邏輯關系。對于債券指數，增長因子、通脹因子、利率及信用因子對其影響都是顯著負向驅動。

固收+產品大類資產配置策略

與傳統權益產品相比，固收+產品在策略制定上有一個最為重要的特征，就是其具有靈活性和主動性，即可根據宏觀行情去靈活調整權益與固收的倉位比，在有限的時間內完成風險收益目標。

固收+產品的投資與主動權益投資存在著天然的區別。為了盡量實現每年正絕對收益和對回撤的控制，固收+產品的投資經理很難像主動權益經理那樣去堅持持有較大幅度下跌或者長時間下跌股票，面對市場的系統性下跌或者優質股票短期估值的回落，都要求固收+投資經理在操作上更加靈活和有效。

為了探索不同底層策略分別適合應對的資產配置比例，我們隨機抽選部分基金作為不同策略的代表，以構建模擬組合進行不同配置比例的測算。本文從2015年以來累計權益收益前20%的偏股基金中隨機選5只作為注重權益策略的代表，從2015年以來累計債券收益前20%的中長期純債基金中隨機選5只作為注重固收策略的代表。

分析可得，優選權益+優選債券的組合可達到最高的年化收益且投資者體驗最佳。也就是說，當固收+產品具備優秀的權益和固收管理能力時，產品能通過穩定的配置比例獲得最佳的投資回報，但這也對團隊提出了較高的要求。第一，當管理人具備出色的固收管理能力時，優秀的固收底倉為權益資產騰出了更多的空間，管理人可以適當放大權益資產的敞口以增厚收益。第二，當管理人具備出色的權益管理能力時，權益的敞口仍然一定程度上與固收管理能力有關，雖然優秀的權益資產能大幅提升組合層面收益，但由于權益資產波動大、回撤大，對風險敏感的固收+產品來說，能將權益資產敞口放到什么程度更多取決于債券端的策略以及在凈值增長中能夠提供多少安全墊保護。第三，當管理人在股債上使用相對特殊的收益增厚策略，如權益打新及可轉債策略時，底層策略的風險收益特征會發生較大的變化，需要在權益敞口中將類權益資產計入其中。

從測試結果來看，提升權益資產的比例可以有效提升組合的收益率水平，同時組合的波動提升更快，夏普率會有所下降。在權益市場整體偏震蕩（或偏熊）的情況下，股債比例10／90的組合卡瑪比率1最高。

結論

本文運用大類資產配置模型，從賠率和勝率角度出發，得到動態的大類資產配置策略，以優化固收+組合。總的來說，估值水平決定賠率，宏觀因子決定勝率。

固收+產品在策略上具有靈活性和主動性，可以根據不同的宏觀行情去調整權益與固收的倉位比，在有限的時間內完成風險收益目標。當前經濟穩增長增強，政策組合為寬貨幣+財政明顯發力+寬信用。建議固收+產品采用偏防御的股債配比，即10／90。同時，從組合的具體操作層面，優選權益+優選債券的組合可達到最高的年化收益，且投資者體驗最佳。也就是說，當固收+產品具備優秀的權益和固收管理能力時，產品能通過穩定的配置比例獲得最佳的投資回報和最小的回撤，這也對團隊提出了較高的要求。（本文獲《債券》創刊10周年征文活動優秀獎）

參考文獻

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[2]林志鵬，劉富兵等.資產配置的研究路線思考：從量化走向系統化[R]. 2022.

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