基于擴展投資時鐘的資產輪動配置策略研究

2018-09-15 09:07:20周亮

金融發展研究 2018年6期

摘要：在采用宏觀經濟景氣指數的領先指數及滯后指數構建傳統美林投資時鐘的基礎上，引入M2同比代表的貨幣政策變量，構造了擴展投資時鐘，在采用協整檢驗、收益統計等方法研究了2007年1月至2017年12月滬深300指數、中證500指數、南華工業品、南華農產品及中債指數在擴展投資時鐘下的表現后，結果發現：基于風險平價策略的加杠桿后的資產指數，分別構造了持有一種資產及平均持有兩種資產的配置策略，發現基于擴展投資時鐘的資產配置策略無論在收益提升還是風險控制方面，都表現得極為突出，能夠取得較高的風險收益比；并且在與傳統美林投資時鐘的對比研究中發現，擴展投資時鐘下的資產配置策略要明顯優于傳統美林投資時鐘下的資產配置策略。

關鍵詞：投資時鐘；資產配置；資產輪動；風險平價

中圖分類號：F832.51 文獻標識碼：A 文章編號：1674-2265（2018）06-0020-07

DOI：10.19647/j.cnki.37-1462/f.2018.06.003

一、研究背景

資產配置或資產輪動是金融市場的一個核心問題，國內外學者對這個問題進行了大量研究。最早進行資產輪動配置研究的是Vandell和Stevens（1989），他們發現基于市場擇時方法設計的資產輪動策略可以擊敗市場基準獲得超額收益。之后，Breen等（1990）、Pesaran和Timmermann（1995）、Johannes等（2002）、Thomakos等（2007）、武文超（2014）、周亮（2017）等大量學者采用短期利率、動量反轉、投資者情緒、CPI等多種指標設計了資產輪動配置策略，均發現輪動策略的表現可以超過對某種資產的簡單買入持有策略。在這些研究中，對經濟周期劃分從而設計輪動策略是應用最廣泛、最深入的，Bolten（2000）、周亮（2018）等大量學者分析了不同經濟階段下股票、商品與債券等資產的收益差異。Schizas和Thomakos（2015）指出，對周期拐點信號判斷的準確性是模型成功的關鍵所在，因此，大量學者對經濟周期劃分進行了探索。秦彥（2010）以GDP實際增長率作為劃分標準，采用BN方法以及BP濾波法對我國經濟周期進行劃分；王成勇和艾春榮（2010）通過工業增加值對我國經濟周期進行劃分；鄭挺國和王霞（2013）則構建了一種混頻數據區制轉移動態因子模型以結合季度與月度的混頻數據，從而得到經濟周期的劃分結果。

美林證券公司于2004年提出的投資時鐘更是對經濟周期下的資產配置進行了系統性的闡述，不僅成為實務界廣泛采用的基準模型，也成為學術界大量研究的對象。蘇民和逯宇鐸（2011）、張子能和董必焰（2012）、郜哲（2015）、Wang和Qu（2016）等大量學者均采用傳統美林投資時鐘來劃分經濟周期從而設計輪動策略，發現均可以獲得超額收益。瞿尚薇和王斌會（2017）運用樣條插值解決數據混頻問題，并利用X-12-ARIMA季節調整與HP濾波法對我國進行周期劃分，實證驗證了美林投資時鐘的可行性。張立鶴（2017）根據真實經濟周期（RBC）理論的指導，選取產能利用率作為劃分經濟周期的唯一指標，修正了美林時鐘，發現修正后的時鐘能夠更大程度地降低風險及獲得收益。但是美林投資時鐘原理中很重要的一點就是經濟周期會導致貨幣政策的變動，從而影響資產價格，實際情況卻是，每個經濟周期下的貨幣政策并不必然保持一致，因此在美林時鐘中增加貨幣變量從而對模型進行擴展，便是個值得研究的課題。興業證券（2018）在美林投資時鐘基礎上提出的六階段經濟周期便是個很有益的探索，在對貨幣政策變動的衡量上，此報告選擇了無風險利率。而在其他文獻中，聯邦基準利率（Conover等，2005）、SHIBOR、廣義貨幣增速M2（鄒昆侖，2013；葉永剛和周子瑜，2015）被大量用來對貨幣政策進行區分。

考慮到我國利率市場化改革尚未徹底完成，長期以來M2都是我國以數量型為主貨幣政策調控的中間目標，因此采用M2數據作為貨幣周期的劃分依據更具合理性。因此，本文在采用國家統計局公布的宏觀經濟景氣指數的領先指數和滯后指數構造傳統美林投資時鐘的基礎上，加入M2同比指標來對各經濟周期進行進一步細分，從而形成擴展投資時鐘，并采用協整檢驗、收益統計等方法，實證檢驗了擴展投資時鐘在我國實際應用中的有效性。相對于國內大多數對美林投資時鐘的研究，本文所構造的擴展投資時鐘，無論在理論價值還是在實際效果上，都有了明顯改善。并且本文在對各資產收益進行統計分析時，將風險平價策略思想引入杠桿率的合理使用上，從而使得資產配置策略在輕度放大風險的同時，顯著擴大了收益，這是本文的另一個創新點所在。

二、研究設計

（一）資產指數及宏觀市場指數的選取

傳統的投資時鐘模型包含股票、期貨、債券及現金四大類資產，在經濟復蘇期應持有股票資產、在經濟過熱期應持有期貨資產、在經濟滯漲期應持有現金資產、在經濟衰退期應持有債券資產，四類資產構成了一個完整的資產配置方案。但是考慮到很多研究表明，現金類資產在配置過程中表現并不理想，完全可以通過對債券或其他資產的配置來獲得更高的風險收益率，因此本文并沒有將現金資產納入研究范圍，只考慮了股票、期貨和債券三大類資產的配置。同時考慮到我國股市大小盤股指之間風險及收益區別較大，因此除了考察了代表大盤指數的滬深300指數外，還選取了代表中小盤股票的中證500指數作為配置對象；在對期貨資產進行分析時，考慮到我國商品期貨市場主要由工業品和農產品兩大類品種所構成，因此不像以往研究只選取綜合指數為考察對象，而是選取了南華工業品指數和南華農產品指數兩個指數作為研究對象；對債券資產的分析上，雖然我國債券主要可以分為金融債和企業債，但是經初步計算發現，兩者相關系數極高，因此只選取中債綜合財富（總值）指數反映債券資產。

本文所構造的擴展投資時鐘模型，主要包括經濟周期和貨幣周期兩個方面。經濟周期借鑒美林投資時鐘的構建方法及國內其他一些研究的處理方式，采用國家統計局公布的宏觀經濟景氣指數的領先指數和滯后指數作為劃分依據。其中領先指數包括新開工項目、產銷率、消費者預期等成分指標，是預測未來經濟發展情況的經濟指標；滯后指數包括CPI、財政支出、居民儲蓄等成分指標。通過這兩個指標可以從先行和滯后兩個角度來對宏觀經濟發展狀況進行全面的衡量，用它們來劃分經濟周期具有較強的適用性。在分析貨幣周期方面，由于我國金融市場與發達國家成熟金融市場發展程度尚有差距，國內利率市場化改革雖持續推進，但尚未徹底完成，因此長期以來M2都是我國以數量型為主貨幣政策調控的中間目標，故選擇M2同比作為貨幣周期劃分的基準指標。通過領先指數、滯后指數、M2同比三個指標的漲跌狀況可以將宏觀周期區分為八個階段，但是經統計發現，在過熱期（領先指數和滯后指數均上漲）及滯脹期（領先指數下跌，滯后指數上漲）兩個階段，M2指標均為下跌，因此最終的擴展投資時鐘模型只包括六個階段，分別是復蘇前期、復蘇后期、過熱期、滯脹期、衰退前期、衰退后期。對這六個階段的詳細描述見下文。

（二）變量描述性統計

選擇五個指數及三個宏觀市場指標2007年1月至2017年12月所有的月度數據作為分析對象，表1報告了所有變量的描述性統計情況，可以看到，樣本區間內領先指數均值為100.78，由于領先指數大于100說明經濟向好、小于100則說明經濟向壞，因此總體而言我國經濟處于增長狀態；滯后指數均值為96，最大值為101.69，最小值為91.29，由于滯后指數更多地反映了通貨膨脹等方面的狀況，因此滯后指數小于100，說明我國通脹壓力并不大，反而可能存在著一定的通縮壓力；M2同比均值為15.6，最大值達到29.74，最小值為8.8，說明我國貨幣政策總體寬松，信貸增長一直較快。表1最后兩列反映的是指數序列的單位根檢驗結果，其中倒數第二列ADFa反映的是原序列的單位根檢驗結果，最后一列ADFb反映的是原序列的一階差分序列的單位根檢驗結果，可以看到，8個序列均是一階單整序列，因此在后文回歸分析前需要先做協整檢驗。

（三）變量相關性分析

表2報告了五個資產指數及三個宏觀市場指數的相關系數。可以看到，同一類資產的相關系數很高，滬深300與中證500的相關系數達到0.7，南華工業品指數與南華農產品指數的相關系數達到0.75；不同資產之間，中證500與南華工業品指數有顯著的負相關關系，同時與債券指數有正相關關系，而商品指數與債券指數存在著顯著的負相關關系，相對而言，南華工業品指數的負相關關系更明顯（系數絕對值更大）。從資產指數與宏觀市場指數的相關系數上可以看到，宏觀經濟對資產價格的影響很大，除了滬深300只與滯后指數有顯著相關性、南華農產品與M2同比無顯著相關性外，其他資產指數與宏觀市場指數之間均存在著顯著的相關關系；從系數方向上來看，宏觀經濟對商品指數有顯著的正向作用，而對股票指數和債券指數則均有顯著的負向作用；從系數的絕對值來看，債券指數與宏觀經濟的相關性更高。綜合來看，由于宏觀市場指數表現出對不同資產不一樣的影響，因此采用擴展投資時鐘來對宏觀市場環境進行劃分，從而構造輪動配置策略是合適的。

（四）擴展投資時鐘及宏觀周期劃分

擴展投資時鐘是依據經濟周期和貨幣周期對宏觀市場環境進行區分，但是不論是領先指數、滯后指數還是M2同比指數的原始序列，不僅受到季節性波動的影響，而且受到市場噪聲的干擾。因此如果直接采用原始序列進行分析，不僅會由于波動劇烈，導致周期切換過于頻繁，而且也會由于季節性本身的擾動，導致周期劃分不準確。因此，首先對三個指數序列進行季節性調整，采用X11季節調整方法對原始序列進行處理；然后采用HP濾波方法對經季節調整后的序列進行降噪處理，以去除掉噪音擾動，提取出趨勢項；最后，采用降噪后的序列作為擴展投資時鐘的劃分依據。當領先指數和M2同比上漲、滯后指數下跌時，定義為復蘇前期；當領先指數上漲，滯后指數、M2同比下跌時，定義為復蘇后期；當領先指數和滯后指數上漲、M2同比下跌時，定義為過熱期；當領先指數和M2同比下跌、滯后指數上漲時，定義為滯脹期；當領先指數、滯后指數和M2同比均下跌時，定義為衰退前期；當領先指數和滯后指數下跌、M2同比上漲時，定義為衰退后期，具體如表3所示。從表3也可以看到，在樣本區間內，按擴展投資時鐘，可以將宏觀市場環境分為6個階段，其中復蘇前期包括11個月、復蘇后期包括20個月、過熱期包括14個月、滯脹期包括20個月、衰退前期包括46個月、衰退后期包括21個月。

三、實證檢驗

（一）協整檢驗及回歸分析

表2的相關性分析結果已經初步論證了采用經濟周期和貨幣周期進行大類資產配置是有效的，但是通過回歸分析可以更清晰地看到宏觀市場指標對資產價格的作用。根據表1各變量的ADF檢驗結果，在進行回歸分析前，首先需要對變量進行協整檢驗。表4報告了五個資產價格指數各自與三個宏觀市場指數之間的協整檢驗結果，可以看到，在1%的顯著性水平下，均拒絕了“不存在協整關系”原假設，因此可以通過協整回歸方法來分析各資產指數與宏觀市場指數間的關系。

表5報告了資產指數與宏觀市場指數間的協整回歸結果。從回歸系數上看，領先指數對股票和期貨具有顯著的正向影響，對債券有顯著的負向影響，且對滬深300指數和南華工業品指數的影響最大；滯后指數對股票和債券指數具有顯著的負向影響，對期貨指數則具有顯著的正向影響，且對中證500指數的影響最大；M2同比對所有的資產指數均有顯著的負向影響，但是從數值上看卻遠小于領先指數和滯后指數的回歸系數，說明對資產價格的影響主要還是以經濟周期為主。從方程擬合程度R2值可以看出各資產指數與經濟周期及貨幣周期之間的相關程度，中債指數的調整R2高達0.96，說明債券受宏觀市場環境影響最大，其次是中證500指數和南華工業品指數，滬深300指數和南華農產品指數相對而言受宏觀市場環境的影響較小。但從回歸系數上來看，在復蘇期應持有滬深300指數、在過熱期應持有南華工業品指數、在滯脹期應持有南華農產品指數、在衰退期應持有債券指數，具體策略可通過對各大類資產收益率的統計進行分析。

（二）資產月度收益率統計

通過對擴展投資時鐘下各資產指數的收益率分析，可以更清晰直觀地看出各類資產的表現。表6報告了擴展投資時鐘下不同資產指數的月度收益率平均值（考慮到宏觀經濟數據公布的滯后性，所有的收益率均采用下一期收益率計算，如2010年1月根據擴展投資時鐘應歸類為過熱期，則將2010年2月的收益計入過熱期），可以看到，在復蘇前期，所有的資產指數均能獲得正收益，相對而言，中證500指數的收益率最高，達到了7.78%；在復蘇后期，所有的資產指數也能獲得正收益，南華工業品指數的收益率最高，達到2.43%；在過熱期，所有的資產指數也能獲得正收益，收益最高的是中證500指數的2.44%；在滯脹期，只有南華農產品指數和中債指數可以獲得正收益，且南華農產品收益率較高；在衰退前期，滬深300指數、中證500指數及中債指數均能獲得正收益，中證500指數的收益率最高；在衰退后期只有中債指數可以獲得正收益。

考慮到資本市場可以加杠桿，在提高風險的時候也能夠增加收益，如股市可以融資融券、商品期貨市場的保證金交易及債券市場的結構化產品等。借鑒周亮（2018）的風險平價策略，在對商品期貨指數和債券指數進行加杠桿時，使得加杠桿后的指數與股票指數具有同樣的波動。采用滬深300指數的波動率為基準，從表1可知其月收益率波動率為9.18%，因此根據風險平價策略，南華工業品指數的杠桿比率應為1.5倍（9.18%/6.05%），南華農產品指數的杠桿比率應為2.6倍（9.18%/3.53%），中債指數的杠桿比率應為14倍（9.18%/0.65%），但是考慮到金融去杠桿的大趨勢，債券14倍杠桿難以達到，因此將中債指數的杠桿比率定為4倍。加杠桿后各資產指數的月收益率統計情況如表7所示，在復蘇前期中證500指數的收益率最高，在復蘇后期和過熱期南華工業品指數的收益率最高，在滯脹期南華農產品指數的收益率最高，在衰退前期和衰退后期中債指數的收益率最高。

（三）資產輪動配置分析

根據表7統計結果，以收益率高低構造兩個資產配置策略Rotation1和Rotation2，其中Rotation1為在每個月持有收益率最高的一種資產，Rotation2為在每個月平均持有收益率最高的兩種資產。表8報告了兩種輪動策略及與五種資產指數的風險收益對比情況，圖1則更為形象直觀地展示出兩種配置策略的凈值變化曲線。其中計算夏普比率時，采用中債指數的收益率為無風險利率，收益回撤比采用年化收益率除以最大回撤。可以看到，兩種資產配置策略的年化收益率均遠超其他資產指數的簡單買入持有策略，且除了中債指數，相對于其他四個資產指數，在風險上均有了明顯降低（表現為波動率和最大回撤有了顯著下降）。對比兩種資產配置策略，Rotation2的年化收益率有所降低，但是在風險控制上表現得更為出色，其波動率和最大回撤分別只有6.16%和20.64%，均低于Rotation1的7.3%和33.24%。因此從最終的風險收益比來看，Rotation2的夏普比率只是略低于Rotation1，而收益回撤比則比Rotation1更高。綜合來看，基于擴展投資時鐘的資產配置策略無論在收益提升還是風險控制方面，都表現得極為突出，能夠取得較高的風險收益比。

（四）進一步討論：與傳統美林投資時鐘的比較

為驗證擴展投資時鐘的有效性，本文進一步檢驗了傳統美林投資時鐘的應用效果。其中美林投資時鐘各階段的定義為：當領先指數上漲、滯后指數下跌時，為復蘇期；當領先指數和滯后指數均上漲時，為過熱期；當領先指數下跌、滯后指數上漲時，為滯脹期；當領先指數和滯后指數均下跌時，為衰退期。表9統計了美林投資時鐘下各資產指數（加杠桿后）的平均月度收益率，可以看到，在復蘇期和過熱期南華工業品指數的收益率最高，在滯脹期南華農產品指數的收益率最高，在衰退期中債指數的收益率最高。同樣構造兩個輪動策略Rotaion3和Rotation4，分別為在每個月持有收益最高的一種和兩種資產指數，最終的風險收益情況如表10所示。可以看到，Rotation3的收益率低于Rotation1，波動率則略有下降，最終的夏普比率和收益回撤比均要低于Rotation1；Rotation4的收益率低于Rotation2，波動率和最大回撤均高于Rotation2，因此最終的夏普比率和收益回撤比均要低于Rotation2。因此綜合來看，擴展投資時鐘下的資產配置策略要明顯優于傳統美林投資時鐘下的資產配置策略。

表9：傳統美林投資時鐘下各資產指數的月平均收益率統計

[ 復蘇過熱滯脹衰退滬深300 2.41% 1.87% -0.77% 0.25% 中證500 2.83% 2.44% -0.47% 0.73% 工業品 4.25% 3.28% -0.76% -1.82% 農產品 1.88% 1.58% 1.43% -1.37% 中債指數 0.83% 0.75% 0.74% 1.66% ]

表10：擴展投資時鐘與傳統美林投資時鐘的風險收益情況比較

[ Rotation3 Rotation4 Rotation1 Rotation2 最終凈值 16.45 9.27 20.99 12.67 年化收益率 28.99% 22.44% 31.88% 25.96% 波動率 7.11% 6.25% 7.30% 6.16% 最大回撤 33.24% 34.04% 33.24% 20.64% 夏普比率 3.55 2.99 3.86 3.61 收益回撤比 0.87 0.66 0.96 1.26 ]

四、結論與討論

采用國家統計局公布的宏觀經濟景氣指數的領先指數及滯后指數劃分經濟周期，并采用M2同比指標來劃分貨幣周期，在對原始序列用X11方法調整了季節性及HP濾波法降噪后，構造了擴展的投資時鐘，并通過協整分析及收益統計等方法探討了滬深300指數、中證500指數、南華工業品指數、南華農產品指數及中債指數在擴展投資時鐘下的表現及應用，結果發現：在2007年1月至2017年12月的樣本區間內，基于風險平價策略的加杠桿后的資產指數，在復蘇前期中證500指數的收益率最高，在復蘇后期和過熱期南華工業品指數的收益率最高，在滯脹期南華農產品指數的收益率最高，在衰退前期和衰退后期中債指數的收益率最高；并分別構造了持有一種資產及平均持有兩種資產的配置策略，結果發現基于擴展投資時鐘的資產配置策略無論在收益提升還是風險控制方面，都表現得極為突出，能夠取得較高的風險收益比。這與大量學者的研究結論相同，即通過基于特定的指標和分類標準設計出的配置策略可以獲得超額收益，并且在與傳統美林投資時鐘的對比研究中發現，擴展投資時鐘下的資產配置策略要明顯優于傳統美林投資時鐘下的資產配置策略。因此綜合來看，加入貨幣因素的擴展投資時鐘在我國資本市場上表現出非常強的可應用性。

本文的研究結論無論對于理論研究還是投資實踐均有一定的指導意義，但是仍然存在著很多的不足之處，在下一步研究中可以從以下方面進行改進：首先，在構造擴展投資時鐘時，只是根據以往的研究及經驗選擇了領先指數、滯后指數和M2同比指標，但是工業增加值、CPI、市場利率等其他指標同樣可以用來對周期進行劃分，因此可以通過實證比較這些指標間的優劣，選擇更合適的指標來對擴展投資時鐘下的經濟周期進行劃分；其次，在對經濟周期劃分的依據上，只是簡單采用經季節調整和HP濾波法調整后的序列漲跌狀況進行分類，這種方法雖然簡單且易于實際操作，但是相對于結構斷點、馬爾科夫轉移等模型，在精確度上有所欠缺，在接下來的研究中，可以在考慮具體實際可行性的基礎上，采用更復雜的模型對經濟周期進行劃分；最后，可以對各類資產進行再進一步的細分，如可以通過選股策略選出在特定時期表現更佳的股票組合，可以選擇表現更優的期貨品種，同樣也可以對債券進行進一步挑選，從而在設計資產配置策略時可以有更多樣的選擇。

參考文獻：

[1]Vandell，R.F.，Stevens，J.L. 1989. Evidence of superior performance form timing[J].J.Portfolio Manage，（15）.

[2]Breen， W.， Glosten， L. 1990. Jagannathan， R. Economic significance of predictable variations in stock index returns[J].J. Financ.，（44）.

[3]Pesaran， M.H. 1995. Timmermann， A. Predictability of stock returns：Robustness and economic significance[J]. J. Financ.，（50）.

[4]Johannes， M.S. 2002. Polson， N.，Stroud，J.R. Sequential optimal portfolio performance：Market and volatility timing[J].Working paper.

[5]Thomakos， D.D. 2007. Wang， T.， Wu， J. Market cap and rotation strategies[J].Math. Comput. Model，（46）.

[6]Bolten S E. 2000. Stock Market Cycle： A Practical Explanation[M].New York：Quornm Books.

[7]Schizas，P.，Thomakos， D.D. 2015. Market timing and trading strategies using asset rotation：non-neutral market positioning for exploiting arbitrage opportunities[J]. Quantitative Finance，（15）.

[8]Merrill Lynch. 2004. The Investment Clock[R]. Special Report： Making Money from Macro.

[9]Binhui Wang，Shangwei Qu. 2016. Rotation Effects of Alpha Factor in Chinese Stock Market Based on Investment Clock[J].Journal of Information & Computational Science，（13）.

[10]Conover，C.M.，Jensen，G.，Johnson，R.，Mercer， M. 2005. Is Fed Policy Still Relevant for Investors？[J].Financial Analysts Journal，（1）.

[11]武文超.中國A 股市場的行業輪動現象分析——基于動量和反轉交易策略的檢驗[J].金融理論與實踐，2014，（9）.

[12]周亮.投資者情緒及其對股票市場的影響研究[J]. 湖南財政經濟學院學報，2017，（3）.

[13]周亮.基于美林投資時鐘的我國大類資產配置探討[J].上海經濟，2018，（1）.

[14]秦彥.中國經濟周期的劃分——三種變量劃分方法的比較[J].現代經濟信息，2010，（24）.

[15]王成勇，艾春榮.中國經濟周期階段的非線性平滑轉換[J].經濟研究，2010，（3）.

[16]鄭挺國，王霞.中國經濟周期的混頻數據測度及實時分析[J].經濟研究，2013，（6）.

[17]蘇民，逯宇鐸. 跨經濟周期的資產輪動模式——兼談美林投資鐘的缺陷及修正[J].改革與戰略，2011，（11）.

[18]張子能，董必焰.投資時鐘在我國資本市場的實踐探索[J].經濟視角，2012，（5）.

[19]郜哲.基于投資時鐘原理的中國大類資產配置研究與實證[J].河北經貿大學學報，2015，（3）.

[20]瞿尚薇，王斌會.投資時鐘下我國經濟周期的劃分與資產配置[J].統計與決策，2017，（17）.

[21]張立鶴. 基于真實經濟周期理論的美林時鐘修正研究[D].長春：吉林大學碩士研究生論文，2017.