基于長端利率“錨”和“頂”的投資機會分析

袁志輝

摘要：今年5月以來，我國債券市場的長端利率調整幅度超出市場預期。本文從利率的本質出發，探討了長端利率的“錨”和“頂”的合理水平，并認為由于工業經濟修復勢頭強勁，下半年長端利率很可能高位震蕩，但仍存在投資機會。

關鍵詞：長端利率? 工業經濟? 負債成本 ?利差交易

今年5月以來，我國債券市場從“牛陡”到“熊平”的切換速度較快，長端利率¹調整幅度超出市場預期，給高杠桿和長久期的投資者造成了較大損失。不過，債券利率通常有較明顯的頂部，不管是從短期還是長期來看，長端利率上行都會面臨約束。按照《利率史》²中的實證分析，過去5000多年來，隨著科技水平、勞動生產率、信息傳播與組織管理效率的提高，社會廣譜利率³雖波動劇烈，但整體趨勢是下降的，當前利率處于歷史上的低點。

今年二季度，我國10年期國債⁴收益率從4月末的約2.45%回升至6月初的2.85%，累計上升約40BP。長端利率在如此短的時間內出現幅度如此大的調整，這在歷史上都是不多見的。6月初，公募基金和銀行理財產品遭遇大規模贖回，進而引發二次回調，至7月初10年期國債收益率快速上行至3.08%附近。隨后，長端利率高位震蕩，并且與股票指數呈現明顯的反向變動。為更好地進行分析判斷，有必要對長端利率的“錨”進行探討，找到合理的分析框架，基于長端利率定價的核心影響因素來確定其“錨”的合理中樞。同時，通過橫向和縱向比較來確定長端利率上行的相對最大幅度以確定其“頂”的位置，以此為配置和交易提供參考。

長端利率“錨”的確定及預測

（一）利率的本質及相關釋義

利率的形成基于利息，其最早來源于借貸收益。早期經濟學家在解釋利率時主要圍繞貨幣供求關系進行分析，認為借貸貨幣的數量達到供求均衡時的利息率就是利率。

凱恩斯推進了對利率本質的理解，并在《就業、利息和貨幣通論》一書中解釋了自然利率⁵的決定機制。他認為，自然利率并非由貸款利息所決定，而是由資本的利潤率所決定。在實體經濟中，只要人們對于就業市場等因素的心理預期不變，就只存在一個資本積累率（也稱資本邊際效率、資本回報率），即資本增加額與原始資本的比率。自然利率內生于經濟，與經濟體中存在多少貨幣量或貨幣價值無關，而與資本回報率有關。

根據經典的內生經濟增長理論，1956年索洛提出了全要素生產函數模型（如下），顯示了利率的決定因素——資本回報率與宏觀經濟增長的關系。

其中，Y為人均國內生產總值（GDP），K代表投入的資本，L代表投入的勞動，A為技術發展水平，主要是技術水平框定的全要素生產率，α為資本K的產出彈性。兩邊取對數并對K求導可得：

其中，r代表資本回報率。

在儲蓄—投資恒等（S=I）假設下，。其中s為儲蓄率，n、g、分別代表人口增長、技術進步及資本增長率。

結合公式（2）可以得到：

可見，在儲蓄率s不變的假設下，資本回報率r應該與經濟增長的變化率（）在趨勢上趨同。

（二）我國利率定價影響因素分析及預測

從歷史波動趨勢看，10年期國債收益率與名義GDP增速的走勢大體一致，但也會出現背離（見圖1）。這很可能是因為我國尚處于工業化進程的后期，工業增加值占GDP比重達35%左右，所以，我國的利率主要是對工業經濟增長的定價，而非對整體經濟增長的定價。相較而言，發達經濟體已經進入現代服務業主導階段，工業增加值占GDP比重不足20%。因此，不同于發達經濟體，我國若以實際經濟增速和居民消費價格指數（CPI）代表經濟基本面指標來進行長端利率定價，結果會存在較大偏差;應采用工業增加值和工業生產者出廠價格指數（PPI）擬合的名義工業經濟增速⁶作為估算指標，來對利率進行定價。從數據來看，我國10年期國債收益率與名義工業經濟增速更為同步。

截至2020年9月，雖然我國經濟增速尚未修復到疫情之前的水平，但部分工業經濟景氣度已接近2019年的水平（工業增加值累計同比增長5.7%），以此結合PPI來預測，未來10年期國債收益率中樞基本在2.95%左右。

對長端利率“頂”的確定及預測

（一）以往利率上行周期的特點

國內債券市場每一輪利率上行的推動力不盡相同。然而，如果沒有工業經濟周期性回升，那么利率債基本不會出現大熊市（長端利率累計上行100BP以上）。

2002年1月至2020年9月，名義工業經濟增速與長端利率的相關系數為0.42;其中在2012年以前，二者的相關性更高，相關系數達0.49。在2003—2005年和2007年都出現了上一輪產能過剩周期之后的經濟強勁上升周期，2009—2011年宏觀經濟也呈現加速回升勢頭，在這三個時期，名義工業經濟增速和廣譜利率都大幅同步上升。在2012年1月至2020年9月，這種同步性仍然很高，但相關系數略有下降，降至0.38，不過這不影響利率定價的邏輯。在2013年、2016年底至2018年初，長端利率的大幅回升都伴隨著名義工業經濟增速的顯著上行，只是在2013年6月，非標加杠桿導致資金面緊張，2016年底至2018年初，金融去杠桿導致金融機構資產負債表遭受沖擊，因此長端利率回升幅度都出現超調，其與名義工業經濟增速的缺口擴大。隨后，長端利率不斷糾偏，這種短暫的缺口都得到明顯修復。

（二）本輪利率加速上行的背景

自今年5月以來，貨幣政策經過應對疫情沖擊的相對寬松期之后進入政策效果觀察期，公開市場操作成為主要的資金投放渠道，邊際資金成本逐步向常態回歸，長端利率的加速調整也是回歸的體現。不過，近期相較歷史情況而言，仍可算得上“寬貨幣+寬信用”格局。在這樣的貨幣政策組合下，利率債出現大幅走熊的概率不大，其收益上有頂、下有底，并且存在適度的交易機會。

（三）對長端利率“頂”的預測

筆者將從長期利率債對銀行表內資金、表外理財資金的配置價值和大類資產的可比價值等角度，具體分析本輪長端利率的“頂”。

1.表內資金

銀行表內資金在進行配置時，主要考慮的因素是加權負債成本和凈息差。盡管一季度資金利率大幅下行，但銀行對同業負債的依賴度較低，其加權負債成本并未出現顯著下降。相較2019年度報告的數據，2020年一季度，上市銀行加權平均負債成本只下降了5BP，至1.93%。歷史上，10年期國債收益率與銀行加權負債成本的利差大約為110BP。由此匡算，當10年期國債收益率在3.05%以上時，就體現出一定的配置價值。

2.理財資金

銀行表外理財資金在進行配置時，主要考慮的因素是加杠桿后的靜態收益。其計算過程為：定期開放理財產品的投資杠桿率上限為140%，假定回購成本為銀行間市場7天回購利率，資產端配置3年期AA+中期票據，則：

加杠桿后的靜態收益=3年期AA+中期票據利率×1.4-R007×0.4

經計算，截至9月末理財資金加杠桿后的靜態收益已經回升到過去6年來的歷史均值附近，并且在1年期理財產品發行利率之上，二者之差（即凈息差）達0.6%，高于歷史均值，顯示中長期債券的配置價值逐步顯現。

3.大類資產

大類資產可比價值主要是考慮稅收和資本占用調整后的收益率。假定銀行所得稅率為25%，資本充足率為8%，資本利潤率為6%，再考慮到相應資產的風險權重，可以得到目前主要大類資產的可比收益。相關計算結果顯示，10年期國債的可比價值遠高于同期限金融債和信用債，且與當前5.26%的一般貸款利率很接近。預計一般貸款利率還會逐步下降到約5.1%，二者將更加接近。10年期國債收益率的“頂”可能就在3.20%附近，不排除下半年在各種短期沖擊下，其上行并突破3.20%，但是上行突破3.30%的概率很小。

長端利率的投資機會

長端利率在7月已經運行到高位，債券市場價格走勢同股票市場呈反向變動，市場交易情緒較為脆弱。展望后市，對股市看漲的預期較為強烈。長端利率的走勢確實不容樂觀，未來高位震蕩的概率較大。但是鑒于長端利率已達高位，較長期限的債券仍存在一定的投資價值。

（一）配置機會

如前文計算，當10年期國債收益率上升到3.05%的中樞值時，其對于配置盤來說具有投資價值。三季度以來，采用攤余成本法的定期開放式債券基金再次火爆發行，持有人中有相當規模的商業銀行自營資金，說明其對當前的長端利率水平較為認可。

（二）交易機會

當10年期國債收益率上升到3.20%時，其大類資產可比價值基本達到上限，長端利率存在超跌的交易機會。在降低實體經濟融資成本的背景下，一般貸款利率有持續下降的趨勢，超調的長端利率也就容易被牽引下來。投資者應結合宏觀、中觀及微觀變量，分析名義工業經濟增速是否會變化，以進一步判斷是否具有趨勢性的交易機會。

（三）長端利率利差收窄的投資機會

截至9月末，30年期國債成交于3.90%左右，10年期國債成交于3.20%左右，兩者利差達到70BP，距離歷史最高利差不足10BP。當前30年期和10年期國債的利差水平為進行利差收窄的套利交易提供了較好的保護。隨著復工復產的推進及居民購買保險意愿的修復，保費收入將迎來恢復性增長，而今年地方政府債的發行高峰已經過去，保險等超長期利率債配置機構的配置能力會增強，這將帶動30年期和10年期國債利差的修復，進而帶來超長期利差收窄的交易機會。

注：

1.本文的長端利率指較長期限的利率債收益率。

2.霍默，西勒. 利率史[M]. 北京：中信出版社，2010.

3.廣譜利率指一系列利率指標，主要包括央票利率、基準利率及銀行間拆借利率等。

4.本文的10年期國債指10年期國債活躍券200006，30年期國債指30年期國債活躍券200004。

5.自然利率指假設所有價格具有充分彈性，令總需求與總供給永遠相等時的利率水平。

6.名義工業經濟增速是指按照實際價格測算的實體經濟中工業產業的增速，計算公式為名義工業經濟增速=（1+工業增加值同比增速）×（1+工業生產者出廠價格指數同比增速）-1。

作者單位：中國民生銀行資產管理部

責任編輯：鹿寧寧? 劉穎