宏观经济状态划分及资产轮动分析 [page::1][page::3][page::4]

• 以经济增长和通胀两个维度划分宏观状态，结合多项宏观指标进行滤波和状态切分。

- 股票、债券、商品和黄金等大类资产表现随宏观环境呈显著轮动特征：债券资产偏好经济下行、通胀下行环境；股票适宜经济上行、通胀下行；商品在经济上行、通胀上行表现最佳；滞胀时期黄金和货币表现优异。

• 不同宏观指标组合对资产超额收益显著性的统计分析，显示经济增长指标对权益资产影响较大，通胀指标对债券影响显著。[page::3][page::4]

利率期限结构与宏观状态关系分析 [page::5][page::6]

• 经济下行通胀下行时期，利率整体下移且利率曲线变陡，短端利率下降更显著，有利于配置短债。

- 经济上行通胀上行时期，利率曲线整体上升且变平缓，反映市场利率水平与宏观状态高度相关。

• 图形示意展示4种宏观状态下利率期限结构变化，强化宏观对债券配置的指导作用。

基于风险预算的资产配置设计 [page::6][page::7][page::8]

• 采用风险贡献分解，定义风险平价及风险预算方法，避免传统均值方差优化对预期收益极度敏感的问题。

- 借鉴桥水全天候策略理念，以经济增长和通胀四种宏观状态为基础，设计不同状态下的大类资产风险预算比例。

• 具体风险预算遵循历史超额收益显著性分布；特殊调整信用债风险预算降低为原值1/4，以反映信用风险。

- 战术风险预算框架允许在对某宏观条件判定较为确定时，动态调整风险预算比例，实现灵活配置。

回测结果：稳健收益与宏观调整效益体现 [page::10][page::11][page::12][page::13][page::14]

| 资产组合 | 年化收益 | 年化波动率 | Sharpe | 最大回撤 | 年化换手率 |
|-----------------|---------|-----------|--------|----------|----------|
| 股+债 | 5.91% | 3.37% | 1.51 | 6.06% | 29.8% |
| 股+债+黄金 | 5.81% | 3.25% | 1.54 | 5.58% | 34.02% |
| 股+债+黄金+商品 | 5.32% | 3.09% | 1.46 | 5.44% | 35.02% |

• 长期风险预算配置策略回测稳健，收益稳定，换手率低，能有效控制最大回撤。

- 宏观战术调整显著提高收益表现，尤其在资产类别丰富时（加入黄金、商品），年化收益提升较大，Sharpe比提升明显。

• 正确判定经济增长对股票等权益资产的提升效果突出，而通胀判断更多作用于弊平滑波动及降低回撤。

- 通过引入股票分红收益及债券杠杆（1.4倍），年化收益率提升至7%-9%，波动略增但Sharpe指标持续优异。

策略优势与扩展方向 [page::14]

• 风险预算配置方案聚焦于风险贡献分配，避免预期收益估计敏感问题，策略对宏观判断具高容错率。

- 策略低换手限制了战术调整幅度，同时保证回撤控制良好，适合大型机构长期资产配置。

• 方法框架可拓展至更多宏观因素，支持多维度风险预算设计，具备良好的风险管理和择时功能。

基于宏观状态的风险预算和资产配置——报告详尽分析

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1. 元数据与概览

1.1 报告信息

• 标题：基于宏观状态的风险预算和资产配置

- 作者：李辰、余剑峰、Allin君行

• 发布机构：国泰君安证券研究

- 发布日期：2018年9月14日

• 主题：基于宏观经济状态的中国市场大类资产风险预算设计及其资产配置策略研究

1.2 报告核心论点与目标

本报告聚焦于中国资本市场，针对传统资产配置中宏观研究与量化配置模型难以有效结合的问题，通过引入经济增长与通货膨胀两个宏观维度，构建不同宏观状态下的大类资产风险预算方案，并基于风险预算开展资产配置。核心论点包括：

• 宏观经济周期影响大类资产轮动，债券、股票、商品、黄金在不同宏观环境中表现差异显著。

- 基于风险预算的资产配置策略具有低换手、低回撤、高夏普比率的特征。

• 引入宏观状态信息进行战术调整可在不显著增加换手率的情况下提升组合收益表现。

- 考虑股票分红和债券杠杆后，策略收益明显提升。

报告提出了一套兼具理论基础与实证检验的中国市场大类资产配置方案，主要通过风险贡献分配（Risk Budgeting）的框架实现不同宏观状态下资产配置的动态优化，旨在为大型机构投资者提供既稳健又具适应性的长期配置与战术调整工具[page::0,1,14]。

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2. 逐节深度解读

2.1 引言与背景（第0页）

作者指出宏观研究在大类资产配置中至关重要，但传统宏观经济变量在预测资产风险溢价方面表现不佳（如Goyal和Welch的研究），原因包括宏观变量难以准确反映市场整体预期以及通胀、利率等对资产估值影响复杂。另一方面，均值-方差等量化模型对预期收益极度敏感，实际操作中往往需要人为约束以控制风险暴露，导致模型难以直接采用。

为此，报告提出侧重风险预算而非预期收益的配置方法，借鉴了桥水“全天候”策略（Risk Parity的一种形式），强调通过对资产风险贡献的合理分配来实现组合优化，具备稳健、低换手的优点[page::0]。

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2.2 中国市场宏观状态与资产表现（第1-6页）

宏观指标与状态划分

报告选取经济增长和通货膨胀为划分宏观经济状态的两个关键变量，采用多项实际观测（GDP同比、工业增加值、PMI、CPI、PPI等）及预测值指标。利用HP滤波法分解时间序列，提取周期波动，实现了如图1-3所示的宏观状态划分，并结合谷-谷法明确周期阶段。

宏观状态对资产表现的统计检验

• 通过单因素ANOVA检验，发现经济增长周期对权益类资产收益有显著区分能力，通胀指标对商品和债券类表现更敏感，而黄金对宏观状态敏感度较弱。

- 将6个经济增长指标和4个通胀指标两两组合成24种宏观状态组合，采用t检验分析各大类资产超额收益显著性。结果显示：
- 经济下行+通胀下行：债券资产表现最佳，利率债和信用债超额收益显著为正。
- 经济上行+通胀下行：股票资产（沪深300、中证500）表现较好。
- 经济上行+通胀上行：商品资产超额收益显著，名义价格受益于需求扩张及通胀。
- 滞胀（经济下行+通胀上行）：黄金和货币表现突出，体现避险属性。

• 利率期限结构在不同宏观状态下显现出明显变化：经济下行通胀下行时，利率曲线整体下降且变陡，短端利率下降更显著，有利于短债配置；经济上行通胀上行时，利率水平上升且曲线趋平。

整体轮动关系与经典美林时钟理论基本一致，验证了经济增长和通胀作为划分中国市场宏观状态的合理性[page::1,2,3,4,5,6]。

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2.3 风险预算配置设计（第7-9页）

风险贡献与风险预算理论

资产组合波动率（组合风险）可分解为各资产的边际风险贡献（MCR）和风险贡献（RC），风险预算即根据事先设定的资产风险贡献比（b_i）分配组合整体风险。该方法不依赖资产预期收益估计，克服了均值-方差模型对预期收益敏感的缺陷。

风险平价组合为风险预算的一种特例，即各资产风险贡献相等，但实际应用中资产Sharpe比率及相关性存在差异，因此采用更灵活的风险预算比例。

优化求解形式为带对数约束的凸优化，确保风险贡献满足预算比例[page::6,7]。

基于中国市场宏观状态的风险预算设计

• 参考桥水全天候策略，将经济增长和通胀划分的四种宏观状态视为均等可能，初步设计每种状态25%风险预算。

- 根据前文统计结果，将各状态中超额收益显著的资产分配风险预算，同时考虑信用债违约风险，将其风险预算调低至原计划的1/4，作为风险转换系数。这体现了市场风险与信用风险的差异。

• 通过对21年来数据的统计验证，整理出不同宏观状态下资产的风险预算分布（详见表8、9）。长期风险预算比例对应战略配置方案。

- 允许依据投资者对部分宏观变量确定性的倾向（如经济上行概率较高）调整风险预算比例，实现宏观战术配置（详见表10、11）。若对某单一状态判断确定，可大幅提升对应风险预算份额。

此设计结合了统计经验和主观判断，为资产配置提供可操作的风险预算框架[page::8,9]。

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2.4 风险预算配置策略回测（第10-14页）

回测设置

• 调仓频率：季度

- 风险估计：采用60交易日半衰期加权估计方差协方差矩阵

• 时间范围：2008年7月至2018年4月

- 资产组合：分别测试股+债、股+债+黄金、股+债+黄金+商品三类组合

回测情景

1. 情景1：长期固定风险预算，无宏观判断。战略配置。

2. 情景2：基于经济增长判断调整风险预算。

1. 情景3：基于通胀判断调整风险预算。

4. 情景4：基于经济增长和通胀判断联合调整风险预算。

此外考虑股票全收益指标（含分红）及债券加1.4倍杠杆的情景更贴近实际。

主要结果

• 长期风险预算（情景1）表现稳健

- 年化收益率约5.3%-5.9%，波动率约3.1%-3.4%，夏普比率均超过1.4，最大回撤在5.4%-6.1%之间，换手率低（约30%-35%年化双边换手）
- 纯股债组合大比例配置于债券，因其较低波动性，股票权重随行情波动而调整（图9、10）
- 加入黄金和商品资产未明显提升整体收益，仅对波动及回撤有所平滑

• 宏观战术调整（情景2-4）提升表现

- 准确判断经济增长对提升股票权重、提高收益有明显效果，尤其股债组合表现上升较明显
- 通胀判断对波动性管理和回撤控制更有帮助
- 四种宏观状态联合判断时，随着配置资产的增加（加入黄金、商品），年化收益和夏普比率提升更显著，最大回撤进一步降低
- 换手率因战术调整有所增加（约40%-65%，取决资产组合及调整频次）

• 加入股票分红和债券杠杆后

- 年化收益显著改善，达到7%-9%区间
- 波动率轻微上升，保持约4%
- 夏普比率持平或稍有提升
- 最大回撤略微扩大，但控制在6.9%-7.9%
- 换手率相应增加，但仍属于可控范围[page::10,11,12,13,14]。

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3. 图表深度解读

图1-3 CPI同比及HP滤波结果（page 2）

• 图1展示CPI同比变化，具有明显的周期波动趋势。

- 图2通过HP滤波分解出长期趋势、周期波动及短期扰动，清晰分辨经济周期波动成份。

• 图3利用谷-谷法划分状态，提供宏观状态的时间区间依据，为后续分析提供清晰的状态时间段。

这组图直观展示了宏观指标处理方法及周期识别，确保宏观状态划分科学合理。

表4 宏观指标ANOVA显著性检验（page 3）

• PMI、工业增加值、财新PMI等经济增长指标对股票及商品资产收益显著，有较多资产显著区分。

- CPI和GDP预测值对资产分类的显著性较低，可能因已充分反映于资产价格中。

• 黄金收益对大多数宏观指标变化不敏感，显示其避险资产属性。

- 信用债比利率债对经济周期更敏感，符合信用风险敞口视角。

该表为资产在宏观周期中的区分能力提供了统计证据，支撑报告理论和实践设计。

表5 超额收益显著为正次数（page 4）

• 直观反应资产在特定宏观组合状态下收益表现的频数，体现出资产轮动特征。

- 债券在下行低通胀状态表现最稳定。

• 股票和商品分别在经济上行不同通胀状态有较好正收益表现。

- 黄金和货币在滞胀状态（经济下行通胀上行）显著。

分组统计结果为后续风险预算分配提供了实证基础。

图4 各资产超额收益风险收益比（page 5）

• 以PMI和PPI划分宏观状态，纵轴为风险收益比，体现资产风险调整后收益。

- 经济下行通胀下行时债券资产风险收益比高。

• 经济上行通胀上行时商品风险收益比显著优于其他资产。

- 股票资产在经济上行通胀下行状态下表现较好。

• 黄金风险收益比波动小，反映其避险属性。

该图强化了各资产在不同宏观环境中的风险调整性能特征。

表6 利率期限结构变动显著性统计（page 5）

• 经济下行通胀下行：利率水平显著下降，利率曲线变陡，短期利率降幅更大。

- 经济上行通胀上行：利率上升且曲线趋平，长期利率上行幅度高。

• 利率期限结构走势对债券久期配置策略及风险预算设计具有指导意义。

图6 利率期限结构示意图（page 6）

• 图示直观表达不同宏观状态下的利率曲线形态变化，辅助投资者理解期限结构与宏观循环的内在关系。

图9、10 回测净值与每日权重（page 11）

• 净值曲线展现了基于长期风险预算的股债组合稳步上涨趋势。

- 权重图反映资产配置权重在策略下相对稳定，股权权重会在波动较小时适时增加。

表13-14 不同资产组合回测表现（page 12）

• 几乎每年均实现正收益，极少数年份回撤较大。

- 股债组合波动较小，最大回撤受控。

• 引入黄金商品虽未显著提升收益率，但有效降低波动、回撤。

表15-17 宏观战术配置回测效果（page 13）

• 经济增长判断显著提高收益与夏普。

- 通胀判断帮助减少回撤和波动。

• 综合判断多资产配置组合表现最佳。

- 战术调整提升收益与风控的双重目标。

表18 股票分红与债券杠杆对比（page 14）

• 加杠杆后收益同比例增长，风险也有所增加。

- 策略仍保持较优风险收益指标。

• 杠杆使用彰显了策略的投资灵活性。

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4. 估值与金融概念解析

• 风险贡献（Risk Contribution, RC）：组合波动率对各资产贡献的份额，是风险分配的基本单位。

- 边际风险贡献（MCR）：资产权重微调对组合总风险变化的边际影响。

• 风险预算（Risk Budgeting）：基于对各资产风险贡献比例的预设，对组合进行风险分配的优化方法，不依赖预期收益。

- 风险平价（Risk Parity）：风险预算中一种特殊情况，要求各资产风险贡献相等。

• HP滤波（Hodrick-Prescott filter）：常用于经济周期分解的平滑方法，可以将时间序列分解为趋势和周期成分。

- 谷-谷法：指在波动周期中以谷底到谷底作为一个完整周期的划分方法。

• Sharpe比率：风险调整后收益指标，收益除以波动率，衡量单位风险所获得的超额收益。

- 最大回撤：衡量组合在历史上表现的最大亏损幅度，控制回撤是风险管理的关键。

• 换手率：投资组合在单位时间内买卖资产的频率，高换手可能带来交易成本和税收负担。

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5. 风险因素评估

报告明确识别了以下风险因素：

• 宏观状态判断错误风险：报告强调该策略对宏观观点容错率高，原因是低换手率限制了错误判断导致的权重急剧调整，避免过度追求宏观精确预测带来的不利影响。

- 信用债风险转换系数选取主观性：信用债风险预算设置为其他资产的1/4，依赖主观判断，可能导致配置出现偏差。

• 历史回测数据有限性：中国宏观及市场结构变化显著，历史回测不代表未来。

- 杠杆风险：加杠杆提升收益同时放大风险，需关注杠杆带来的流动性风险和市场环境变化影响。

• 换手率和交易成本：战术调整虽然提升收益，但也带来换手率提升，可能加大实际操作成本。

报告提供了一定的回测和情景分析缓解策略，同时强调了宏观判断的容错能力，未明确给出风险发生概率，但从模型设计和回测框架体现出了风险管理意识[page::0,13,14]。

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6. 审慎视角与细微差别

• 报告主张风险预算而非预期收益为主导配置，规避了经典均值-方差模型在实际操作中对预期参数敏感的缺陷，这一点符合当下多资产配置的发展趋势。

- 分析宏观状态划分仅选用经济增长与通胀，虽然两者外生且逻辑清晰，但可能遗漏了货币政策、汇率、财政政策等其他维度，报告作者也明确指出可以拓展。

• 风险预算对风险贡献比例的设定与微调带有一定主观色彩，尤其信用债风险调整系数的选取较为随意，未来可能影响组合表现及风险敞口。

- 宏观战术调整效果虽然提升了收益，但换手率提升与未来宏观预测的误差风险相伴，投资实践中仍需谨慎。

• 回测以季度调仓频率和60日半衰期计算协方差矩阵相对合理，但受限于历史数据长度及市场波动周期自身的变异性，实际适用时需要结合最新市场情况定期调整模型。

- 细节上，报告中表11存在一点小瑕疵（如“#”字符），但不影响整体逻辑。

总体来看，报告逻辑严密，通过理论、实证与回测相结合方式，提供的风险预算配置框架兼顾了宏观研究的实际应用，尤其适合大型机构投资的稳健需求[page::8,9,14]。

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7. 结论性综合

本报告通过对中国市场宏观经济周期的深入分析，结合经济增长和通胀两个核心变量，系统地验证了宏观状态与大类资产表现的统计关系。基于所得经验，设计了一套风险预算为核心、结合宏观状态的资产配置方案。该方案具有如下特点和贡献：

• 宏观状态划分科学合理，依托HP滤波和谷-谷法的周期识别，让经济增长与通胀状态的划分具备较强的实证基础。

- 大类资产表现轮动明显，债券、股票、商品、黄金在不同状态表现各异，符合经典的资产组合理论和行业经验。

• 风险预算理论脱离对预期收益的依赖，通过分配资产风险贡献保证组合稳健性，规避了传统均值-方差模型对预期收益敏感的缺点。

- 结合宏观统计结果进行风险预算比例设计，并提供了主观灵活调整机制，满足战略与战术资产配置需求。

• 实证回测验证策略稳健且有效，长期年化收益5%-6%，波动率3%左右，夏普比率1.5以上，最大回撤5%-6%，换手率低；引入宏观战术调整和杠杆分红后，收益提升至7%-9%，风险适中。

- 宏观战术调整带来组合收益和风险管理的边际优化，但低换手设计保证了对错误宏观判断的强容错性。

• 投资者可依据对宏观变量的信念灵活調整策略，提升个性化管理效能。

从图表与数据层面看，资产轮动统计、收益显著性检验、风险收益比、利率期限结构变动、回测净值与权重动态等都高度支持报告结论。报告既展现了稳健性，也反映策略在中国特色宏观金融环境中的适用性，对包括机构养老金、保险资金、大型基金在内的长期资金管理者具备重要参考价值[page::1-6,10-14]。

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总体评价

国泰君安本报告严谨结合宏观与量化理论，创新设计风险预算配置方案，有效融入中国市场条件和数据，策略清晰、数据充分、逻辑自洽，是当前宏观资产配置领域的一份深度且实用的研究成果。建议投资实践中结合实际投资限制和市场环境定期评估和调整对应方案参数，增强其长期有效性和适应性。

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引用标识：
本分析内容基于报告第0至14页内容，具体引用页面如每段标明，方便溯源核查。

报告