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基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略(6月期):股票资产仓位上升 债券相对看好短久期

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月度行情回顾(2023年5月)2023年5月大类资产中,权益市场明显下跌,债市收益率震荡下行,大宗商品中大部分品种跌幅明显。权益市场整体明显下跌,全月来看,上证综指2023年5月下跌3.57%,沪深300下跌5.7...

机构:国金证券股份有限公司

作者:张剑辉

月度行情回顾(2023 年5 月)
2023 年5 月大类资产中,权益市场明显下跌,债市收益率震荡下行,大宗商品中大部分品种跌幅明显。权益市场整体明显下跌,全月来看,上证综指2023 年5 月下跌3.57%,沪深300 下跌5.72%,中证500 下跌3.10%,创业板指下跌5.65%;债券市场上,债券收益率震荡下行,10 年期国开债活跃券5 月收益率下行8bps,5 月31 日收2.86%;大宗商品中黄金价格小幅上涨0.83%,原油价格下降4.75%,南华综合指数整体下跌5.18%。
最新配置建议
风险预算模型配置结论基本保持稳定,由于经济增长因子方差继续边际下降,股票整体仓位边际上升,债券仓位边际下降,短久期利率债仓位下降幅度较小;自适应方法一中股票动量效应继续扩大,股票仓位边际回升,债券保持均衡配置;自适应方法二经济增长因子、期限利差因子性价比提升,模型边际增加了股票的配置,债券增加短久期利率债仓位。
宏观因子配置策略
本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发,为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险,报告将传统的大类资产层面配置转为宏观因子的配置。模型从战略资产配置的角度出发,在绝对收益的目标下,对各大类资产间进行长期的、整体性的规划,寻找不同资产价格变化的共同驱动力,从而实现更加稳定的资产配置。模型考虑国内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配置需求,我们努力探求股票和债券两大类资产间的配置关系,并适当探求细分资产或风格轮动,最终构建了追求绝对收益的3 种宏观因子配置策略。
我们通过主成分分析的方法,构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验,宏观因子具有较明确的经济学含义,构造出的5 个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。
配置策略的构建上,报告首先从宏观风险的角度,构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收益率的考量,构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率,第一种方法我们直接以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重,第二种方法,我们用单位风险上提供的预期收益率(夏普比)作为宏观因子风险预算的权重。
本文构建的3 种模型,在配置比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长,投资者可以根据自身特定的投资风格与投资约束,选择符合自身投资目标的模型进行参考。
(1)风险预算模型:由宏观风险角度出发,对宏观因子风险进行约束,拥有较稳定的资产配置比例,适合配置需求的稳健投资者。
(2)自适应模型方法一:加入宏观因子收益率考量,拥有最大的业绩弹性和较高的股票配置比例,适合风格更积极的投资者;
(3)自适应模型方法二:以单位风险提供的预期收益率衡量性价比,拥有最高的夏普比例,股票配置比例最低,适合追求高收益风险比的投资者。
风险提示
历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去稳定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。

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