兴证王涵：2020年“惯性时期”如何配置资产？

本文来自微信公众号“王涵论宏观”，作者：王涵、于明明等。

投资要点

本报告为我们推出的大类资产配置新系列报告《宏观大类资产配置手册》的第十三期。本报告的亮点在于将我们对未来一个季度的宏观判断和资产配置量化模型相结合，为投资者提供大类资产配置建议。

未来一个季度(2020年一季度)的宏观主题。从一个季度的维度来看，国内和海外可能都处于经济改善的“惯性时期”之中。对于国内而言，政策刺激、库存低位、价格反弹等“惯性”因素的叠加，可能放大一季度数据“空窗期”的经济感受。对于海外而言，货币宽松和贸易摩擦带来的改善可能延续。内外需可能出现共振，但幅度或将小于上一轮周期。

大类资产配置的建议。1)权益：受经济短期“惯性时期”延续影响，上调权益资产至超配。在权益资产内部，相关前期受贸易战影响较大的制造业可能将相对更为受益;2)商品：考虑经济“惯性”以及PPI增速回升，上调工业品资产至超配，下调黄金至中性配置;3)债券：无论是通胀的短期上行压力，还是经济短期“惯性时期”延续，对利率债都是不利的，调低利率债配置至低配，信用优于利率债。

量化模型的资产配置建议。本次报告在文中阐述了资产配置模型的设计流程思路，给出了战略配置参考组合和动态战术组合建议，立足于长期投资、多元分散化投资理念，我们分别为不同风险偏好投资者构建了保守、稳健和积极三种风险等级的配置组合权重建议。

风险提示：1)海外宏观环境超预期变化;2)政策刺激力度超预期。

四季度中国大类资产回顾：风险偏好继续上升

4季度中国市场风险偏好继续上升。4季度中美贸易摩擦阶段性缓和延续，宏观政策逆周期调节发力稳增长带动市场情绪修复，风险偏好继续上升，大类资产表现为：股票(小盘>大盘)>商品>利率债>贵金属>信用债。4季度大类资产表现的三个宏观逻辑：一是中美贸易摩擦阶段性缓和延续。自8 月中旬美国宣布延迟加征关税后，4季度中美双方持续保持沟通，中美贸易摩擦阶段性缓和态势持续，对市场情绪的压制持续缓解。二是宏观政策逆周期调节发力稳增长。3季度中国经济增长率读数触及6%，经济下行压力加大，宏观政策逆周期调节发力稳增长，积极的财政政策+稳健的货币政策陆续落地，持续提振市场情绪。三是通胀读数上行+政策发力稳增长。猪价上涨带动通胀读数上行，宏观政策逆周期调节发力稳增长背景下生产回暖，驱动农产品、工业品价格双双上行。

股票：资本市场改革红利释放+宏观政策发力稳增长，继续推升风险偏好。政策面上，2018年底中央经济工作会议提出“要通过深化改革，打造一个规范、透明、开放、有活力、有韧性的资本市场，提高上市公司质量，完善交易制度，引导更多中长期资金进入，推动在上交所设立科创板并试点注册制尽快落地。”

2019年上半年科创板推出后，4季度资本市场的一条重要主线是全面深化改革红利不断释放，包括启动全面深化新三板改革、扩大股票期指期权试点、全面推开H股“全流通”改革、修订《证券法》等各项工作不断推进。宏观面上，3季度经济增速读数触及6%后，4季度宏观政策逆周期调控发力稳增长，财政政策更加积极，专项债额度提前下达;货币政策虽受猪价推升通胀读数走高掣肘，但整体在稳健基调下传递引导利率下行信号。改革红利叠加稳增长带动，市场对权益资产的风险偏好持续提升。

风险偏好提升的市场映射：外资流入持续增加+小盘更受青睐+波动率降低。从资金动向看，4季度外资加速流入中国，陆股通累计买入成交净额1655亿元，是3季度净流入规模的1.84倍，占2019年全年流入规模的47%。从市场表现看，4季度创业板涨幅约10%，约是同期上证综指涨幅的2倍，市场对小盘更加青睐。市场波动方面，情绪的缓解、市场的走暖，带动股指波动率在4季度延续3季度的下降趋势。

大宗商品：猪价上涨带动CPI读数走高+稳增长带动生产回暖。4季度大宗商品表现分化，主要受三方面因素驱动：一是8月以来猪肉价格快速上涨，10-11月涨幅尤其较大，带动CPI读数不断走高，CPI食品分项上涨尤其明显，驱动农产品表现较好，4季度南华农产品指数上涨7%。二是经济下行压力加大背景下，宏观政策逆周期调节发力，稳增长政策陆续落地带动生产有企稳迹象，PPI指数企稳抬头，11-12月PMI读数走高重回荣枯线以上，工业品受益表现较好。三是4季度中美经贸摩擦阶段性缓和延续，英国脱欧风险弱化，全球避险情绪缓和，黄金等贵金属表现震荡呈U型走势，南华贵金属指数虽仍然取得正收益，但收益水平较低。

债券：通胀预期是关键影响因素，尚不担心长期增长回暖。4季度，债券收益率呈现倒U型走势。10月猪价超预期上涨带动CPI读数走高，通胀预期上行，加之经济下行压力加大背景下稳增长预期提升，10年国开债收益率上行。11月之后高频猪价出现回落(参见我们的报告《4.5%之后，明年通胀怎么看?》)，货币政策保持灵活适度，市场对通胀预期担忧有所缓解，10年国开债收益率转为下行。

Evidence&Analysis

第一部分：未来一个季度的宏观环境

在第一部分中，我们分析了未来一个季度可能对金融市场产生影响的宏观主题。从一个季度的维度来看，国内和海外可能都处于经济改善的“惯性时期”之中。对于国内而言，政策刺激、库存低位、价格反弹等“惯性”因素的叠加，可能放大一季度数据“空窗期”的经济感受。对于海外而言，货币宽松和贸易摩擦带来的改善可能延续。内外需可能出现共振，但幅度或将小于上一轮周期。

从一个季度的维度来看，国内和海外可能都处于经济改善的“惯性时期”之中。对于国内而言，政策刺激、库存低位、价格反弹等“惯性”因素的叠加，可能放大一季度数据“空窗期”的经济感受。对于海外而言，货币宽松和贸易摩擦带来的改善可能延续。内外需可能出现共振，但幅度或将小于上一轮周期。

国内：短期“惯性时期”仍持续

2019年3季度开始，逆周期调节力度加大，财政+货币政策效果的“惯性”效果将逐渐释放。在2019年前三季度内外需均偏弱、8月中美贸易摩擦形势进一步恶化的背景下，9月以来宏观经济政策对“稳”的诉求进一步上升，逆周期调节力度也有所加大。货币政策上，MLF降息、全面降准，融资成本下行，流动性整体宽松。财政政策上，财政部于2019年11月提前下达2020年1万亿元专项债额度，确保2020年初即可使用见效。在此背景下，发改委批复项目投资额9月明显冲高。

在前期政策托底的惯性作用下，基建链条需求有所回暖。在逆周期调节的作用力下，基建链条需求出现明显边际改善：水泥价格自8月底开始回升且11月开始加速上行，钢铁库存去化也出现明显加速，建筑业新签合同增速出现回暖。

房地产的惯性受利率下行和“以价换量”的支撑，短期或仍可延续。2019年房地产销售虽然不高，但整体强于市场的一致预期。利率的下行和降价“以价换量”可能是支撑房地产惯性的两个重要方面。一方面，个人按揭贷款与商品房销量同比相关性较高，2019年2季度以来个人住房贷款利率小幅下降20bp，对地产销售形成一定的支撑。另一方面，2019年房地产销售的“以价换量”也支撑了商品房销售面积的增速回升。短期来看，利率下行和“以价换量”可能继续支撑房地产的惯性。

需求边际改善+低库存，意味着库存周期有望触底回升。当前，中国整体库存增速处于历史底部，超过1/3的行业库存也去化到2000年以来底部10%水平。随着8月底以来经济逆周期调节力度有所加大，近期水泥价格明显上行，钢铁库存去化也出现明显加速，与11月制造业PMI供需双双走强相吻合。政治局会议再提“六稳”，逆周期调节持续发力，一定程度上也抬升了市场对于经济的预期。当前库存已降至历史低位，确实有向上回补的动力。

但本质上来看，库存是中间变量，未来仍需看长期需求。从经济转型角度看，98年供给侧改革后，00-01年阶段性回暖，与当前经济结构调整最为相似。从经济持续下台阶角度，12-13年经济持续下台阶背景下，短期库存企稳支撑了当时“春季躁动”。两段时期的共同特点是库存回补带来短期提振，但持续性不足，真正回升仍依赖之后的长期需求改善。整体而言，当前库存周期的确处于历史底部，未来或触底反弹，拉动企业生产意愿回升。但库存的持续反弹依赖于长期需求改善，目前尚未看到，因此当前库存周期的核心仍是博弈。

同时，名义价格“惯性”上行也会放大市场对于经济“回暖”的感受。正如我们在四季度大类资产配置报告《当逆周期调节遇上结构性通胀》的PPI部分着重强调的，2019年PPI通缩受油价基数影响较大，这一影响逐渐消失。而我们的预测模型显示，岁末年初PPI同比可能逐渐回归正值，带动如库存、名义GDP等名义变量的回升。

中东局势可能放大油价波动，油价的上升可能进一步放大这一感受。我们在四季度报告中强调，中国原油的供需缺口不断扩大。虽然近年来自伊朗的原油进口占比明显下降，但中东仍然是中国原油进口最主要的来源地，占比超过40%。中东稳定对中国能源安全影响较大。而2018年美国原油产量已达到2008年时的2.3倍，根据BP的统计，已经超过沙特，成为全球油产量最高的国家，美国对外部原因供应的依赖大幅下降。从这一角度来看，外部原油供给链条的安全性对中美影响已发生重要变化。而我国PPI对原油价格较为敏感，我们测算原油价格上涨对中国PPI的影响弹性约10%(原油价格每上涨10%，或拉动PPI上升1%)，时间滞后性约1个月。从我们的预测模型来看，岁末年初PPI同比本将明显回升，油价的上升可能进一步放大这一感受。

海外：内外“惯性”或共振，但幅度小于上一轮

流动性宽松的“惯性”下，海外需求出现边际改善。2019年，全球货币政策迎来明确的宽松拐点。从外需的角度来看，2019年在贸易摩擦延续的背景下，海外经济体也面临明显的经济下行压力。在此背景下，2019年超过30个经济体宣布降息，其中美联储于2019年7月开始连续降息3次并于8月停止缩表，欧央行于2019年9月宣布降息并重启量化宽松，美欧日央行的总资产重回扩张区间。在发达经济体尤其是美国货币政策由紧转松后，主要新兴经济体的货币政策也出现明显拐点，呈现出2018年集体加息、2019年集体降息的格局，以缓解全球经济下行对本土的冲击。整体而言，金融危机之后，全球第四轮货币政策宽松周期已开启。

正如我们在2020年海外年报《逆全球化2.0，来自货币政策的抵抗》中提到，金融危机后美国产出缺口的修复主要基于企业杠杆率的上升，当前美国居民资产负债表仍然较为健康。这使得美国居民地产投资和利率的相关性再次明显上升。可以看到，2019年美联储货币政策由紧转松后，伴随着无风险利率的下行，美国新屋销售重回扩张区间并持续上行。从这个角度而言，货币宽松将对居民地产形成一定支撑，从而对冲企业投资和居民消费的潜在下行压力。此外，随着放水的刺激，2019年三季度以来，美国库存也出现去化。

伴随中美摩擦阶段性缓和、全球半导体订单企稳，计算机设备供货回暖。与此同时，伴随着华为供货禁令解除以及中美贸易摩擦的阶段缓和，全球半导体销售在2019年3季度出现反弹，韩国前20日出口同比也明显回暖。而从中国制造业PMI分行业来看，计算机通信电子设备及仪器仪表制造业改善幅度也明显靠前，2019年11月高新机电产品对中国进口的拉动也出现1年来的首次转正。因此，在中美摩擦不确定性阶段性下降、全球半导体产业链回暖的“惯性”下，计算机相关设备需求的回暖，也对需求形成一定支撑。

贸易摩擦阶段性缓解，助力外需“惯性”短期提振。我们在2019年8月专题《除加关税外，特朗普口中的紧急权利法案是什么》曾进行过测算，认为中国对美出口增速可能经历“抢出口”—>增速下滑—>增速回升三个阶段。第一阶段是2019年以前，中国对美出口增速高于理论估算值，即部分商品预防性“抢出口”带来额外贡献。第二阶段从2019年开始，在“抢出口”的效应消退后，出口增速回落至理论水平附近，并随着关税的不断上调进一步回落，这一阶段可能持续到2019年四季度。第三阶段可能从2020年开始，虽然关税仍然存在，但关税上调一次性冲击逐渐消退，随着基数效应的上升，出口同比增速的拖累逐渐下降，或在2020年底逐渐回复到0附近。目前中国对美出口的走势与我们的模型预测高度一致，而被征关税较早的500亿批次商品对美出口增速已经出现回升。

第一阶段贸易协议达成可能提前拉动出口回升。从我们的模型来看，随着基数效应的褪去，第三阶段2020年本来就将看到出口增速的回升，这也是“惯性时期”的一部分。而第一阶段贸易协定的达成或进一步将这一阶段的节奏提前，带来短期的改善。

从中国领先海外逻辑看，未来或有一定内外共振效应，但幅度或小于上轮。正如我们在2017年10月的报告《本轮全球复苏的真相》中讨论，以前在分析中国的外需时，是认为全球需求变化对中国的影响是外生的。但金融危机之后，中国对全球需求的贡献不断上升，反而拉动其他经济体出口改善的重要力量。而从经济周期的领先滞后关系来看，中国经济企稳后，美国经济大约在1个月之后也会出现边际改善。从这个角度而言，不排除未来国内和海外形成相互拉动、内外共振的效应。但需要注意的是，相较于上轮经济复苏(2016年)，当前海外发达经济体的库存绝对水平仍然处在比较高的位置，考虑到库存去化压力较大对企业生产带来的制约，这一轮的共振效应很可能将明显弱于2016年。

第二部分：大类资产配置的定性分析

基于第一部分的分析，我们在第二部分给出大类资产的定性判断。我们建议：1)权益：受经济短期“惯性时期”延续影响，上调权益资产至超配。在权益资产内部，相关前期受贸易战影响较大的制造业可能将相对更为受益;2)商品：考虑经济“惯性”以及PPI增速回升，上调工业品资产至超配，下调黄金至中性配置;3)债券：无论是通胀的短期上行压力，还是经济短期“惯性时期”延续，对利率债都是不利的，调低利率债配置至低配，信用优于利率债。

“惯性时期”的资产配置

惯性时期宏观复苏主线下的两大宏观变量特征：经济阶段性企稳、PPI上升。根据前面的分析，未来一个季度，受地产韧性、国内政策托底、全球贸易边际改善拉动，中国经济可能出现阶段性企稳。同时，由于PPI同比增速也将在1季度出现回升，这会放大名义层面的经济改善感受。在这种经济环境下，逻辑上大类资产中商品、权益以及信用债资产会有更好的表现。为更好地判断未来一个季度宏观环境对大类资产的影响，我们从两个角度出发，一是参考历史相似情景;二是考虑当前大类资产的反映。

以PMI及PPI同比增速见底作为标识，且更多考虑经济经历一段时间下行后的“反转”(暂不考虑未来经济是中长期企稳还是阶段性企稳)，本文选取4个时间段，2012年8月、2016年2月、2018年2月、2019年2月。这其中2018年2月虽然从经济环境上类似，但是2018年3月美国发动对华贸易摩擦使得风险偏好大幅逆转，因此这一时间段的参考意义有限

PMI及PPI增速见底后一个月：权益与信用债的确定性好于工业品，利率债仍有分歧。如果考察经济及PPI增速见底后一个月，我们看到在过去4段周期中，权益资产上涨更为普遍，其次是信用债，而工业品以及利率债的表现不一。在大类资产之间，权益资产的超额收益相对较为明显。

但在权益资产中，周期性行业收益不错但没有显著的超额收益，甚至在后面如果将时间延长至两个月，超额收益依然不明显。

但如果拉长时间至经济“见底”后两个月，权益、工业品更优。如果拉长时间至两个月，权益仍有较为确定的正收益(这里未考虑2018年风险偏好大幅下降的情景)，工业品的确定性也相对上升。相较工业品，权益资产的超额收益有所下降。利率债开始表现出较为统一的负收益，这可能是由于经济阶段性见底的预期逐步兑现。

当前大类资产对经济复苏预期是否已充分反映?

2019年权益虽有很好表现，但相对债券性价比仍然较高。从风险溢价角度来看，2018年底权益相对债券的风险溢价达到2010年以来的高点。2019年，尽管整体来看，权益资产表现较好，风险溢价有所下降，但相对债券仍有性价比。这一特征在大票、小票中普遍存在

权益内部来看，从周期到成长。权益资产内部来看，2019年11月周期性行业有明显的超额收益，但12月其超额收益下降，成长股的超额收益上升。根据前面的分析，未来一段时间，中国所面临的贸易环境可能出现边际改善，尽管中国对美出口增速大概率仍在负值区间，但降幅可能正在边际收窄。此前受外需冲击较大的制造业行业或阶段性受益于这一经济环境的边际改善。

商品价格相对权益资产没有相对性价比，但其与经济周期的关系正在回归。从比价来看，商品价格相对于权益资产显然没有明显的相对价值。但从商品价格与经济周期之间的关系来看，在供给侧改革之前，商品价格与经济周期之间基本同步。而在2016年到2018年期间，商品价格更多受供给侧改革的影响，商品价格涨幅与供给端收缩程度成正比。但从2019年开始，在供给侧改革已取得一定成果之后，商品价格的节奏再次回归与经济周期同步，但整体增速中枢抬升。

2019年11月以来，受政策托底带来的经济预期改善影响，商品价格已一定程度的上涨，但如果考虑到未来一段时间经济环境的改善可能仍有一定的“惯性”，叠加海外弱美元环境，对整体商品价格也有一定的支撑。

定性分析：对一季度大类资产配置的展望

股票：上调权益资产至超配。考虑未来一个季度，经济基本面可能在“惯性”下出现边际改善，同时，叠加PPI同比增速回升，可能放大名义改善的预期。参考历史经验，相似经济环境下，权益资产在大类资产中能够获得一定的超额收益。同时，考虑大类资产之间的比价效应，权益资产相对于债券的性价比仍然较高，而相对于商品也具有一定的比价优势，因此，我们建议上调权益资产至超配。

在股票资产内部，参考历史经验，尽管经济边际改善是主线索之一，但周期行业并未能够在相似历史情景下获得稳定的超额收益。而如果考虑本轮经济“惯性”过程中，外需层面可能也将出现边际改善，相关前期受贸易战影响较大的制造业可能将相对更为受益。

商品：上调工业品资产至超配，下调黄金至中性配置。与权益资产不同的是，从比价效应来看，商品资产本身的“估值”水平并不低。但受经济短期“惯性时期”延续影响，尤其是原油价格受地缘政治风险因素而可能维持强势，推动PPI同比增速回升，放大经济改善预期，这可能推动工业品资产维持强势。

对于黄金资产，我们自2019年年初开始建议超配黄金，这一判断在2019年已得到充分印证。从中长期角度而言，我们仍然维持战略配置黄金的判断。但从战术配置角度，我们建议1季度下调黄金至中性配置。

债券：调低利率债配置至低配，信用优于利率债。根据前述分析，短期来看无论是通胀的短期上行压力，还是经济短期“惯性时期”延续，对利率债都是不利的。因而，尽管在全球基本面长期疲弱，债务软约束背景下政策更倾向于长期压低社会融资成本的背景下，我们仍然看好利率债的长期趋势，但1季度我们阶段性调低利率债配置至低配。

而且，相比较而言，在阶段性通胀上行叠加经济短期改善的宏观情境下，叠加年初通常是信用投放的高峰期，而政策也在倾向于降低存量债务的滚动压力，信用债可能相对而言有更好表现。同时，考虑资产估值水平，2019年年末资金面极度宽松导致整体利率债收益率曲线小幅下移，但信用债(尤其是高等级信用债)并未完全跟随利率债收益率曲线下行，也带来一定的收益率下行空间，尽管这一空间非常有限。基于以上考虑，我们维持信用债的中性配置。

第三部分：资产配置建议的量化方案

结合各大类资产的定性分析，我们将用定量模型最终实现各类资产的配置权重。本部分将先回顾上个季度的策略表现，然后详细介绍资产配置模型的目标设定和投资约束、介绍资产配置模型的战略配置组合以及战术资产配置模型的生成方法，最终给出2020Q1的战术资产配置建议。

2019Q4资产配置策略表现回顾

从2019年Q2开始，为完善配置模型的逻辑性和实用性，我们对资产配置定量模型进行了适当调整：即践行先战略配置，再战术调整的思路。按照此方案我们对2019Q3进行了配置，并分别构建低、中、高风险三个组合，赋与各资产不同的权重。

2019年四季度保守、稳健和积极战略配置组合的收益分别为1.9%、2.5%和3.0%，保守、稳健和积极战术配置组合的收益分别为1.6%、1.6%和2.0%，各组合获取收益和风险控制能力都表现优秀。下图表回顾了2019年四季度策略的表现以及不同风险等级的细分资产配置参考组合。

政策设定与资产划分

我们认为完整的资产配置流程包括以下四个方面，即：政策设定、资产划分、战略资产配置和战术资产配置，其中政策设定和资产划分是为后续战略和战术配置模型的设计和执行提供行动指南，是进行组合配置建模的前提条件。在多数组合配置方案中，资产配置的政策设定和划分多数被忽视、或表述不够完善，这对于方案的贯彻执行有负面影响。因此，我们尝试将资产配置方案设计更明确的表述出来，给投资者更全面完善的参考。

本节将详细对我们资产配置策略的投资目标、投资约束和资产选择进行介绍。

投资目标

立足于长期投资、多元分散化投资理念，我们尝试针对不同风险偏好投资者构建保守、稳健和积极三种风险等级的配置组合，三类组合对应的波动率目标为5%,10%和12%，对应在极端情形下的回撤控制在10%, 20%和30%。为实现长期投资复合收益最大化的目标，组合并不进行被动的止损管理或回撤控制而更强调主动事前的风险管理。

由于不同经济阶段风险资产的收益能力存在显著差异，因此组合在不同阶段的预期收益也会出现波动，因此在投资目标层面更多从风险角度进行管理，而在组合配置建模阶段结合大类资产的预期收益给出相应的组合预期收益目标。

投资约束

考虑到大类资产在不同时期在长期和短期的预期收益存在较大区别，因此我们并不对大类资产的持仓权重进行主观约束，而更强调从组合波动风险角度进行管理，这里既包括上述投资目标中组合波动率的约束，也包括战术组合动态偏离幅度的约束。

在战术组合中，我们给定保守、稳健和积极组合相对战略参考组合的跟踪误差控制在1%,3%和5%范围内，除跟踪误差约束之外，为了降低组合换手和提高稳定性，我们将适度对战术组合的权重偏离幅度进行控制约束。

资产选择

考虑到国内多数机构投资者对于投资海外资产和一级市场产品存在或多或少的政策限制，因此我们将资产配置的投资工具约束在国内二级市场范围之内，包括权益、债券、商品期货、实物商品和现金管理工具等大类资产。

在此基础上，我们尝试使用两层的资产类别划分架构，在划分第一层国内大类资产类别基础上，进一步给出了细分资产的配置选择，具体来说主要针对权益、债券和商品期货三类资产设置了相对应的细分资产，其中权益资产中包括大中小盘，债券包括长期利率债和信用债，商品期货则包括了工业品和农产品。我们强调通过细分资产的战略战术配置来进一步提高组合的收益和风险控制能力。

战略资产配置组合

战略资产配置的主要任务是基于对大类资产长期收益风险的合理估计，结合组合配置模型给出参考组合，作为战术配置模型的参考，但考虑到国内大类资产的波动幅度较大，因此即使长期的预期收益也可能在年内出现明显变化。因此，我们依然会季度对大类资产的预期收益进行更新，并计算相应的组合配置权重，为平衡战略组合的稳定性和及时性，我们会对战略资产配置的参考组合进行不定期的调整。

本节将重点介绍我们对大类资产长期预期收益的建模分析框架，并基于此给出战略资产配置的参考组合。

大类资产长期收益风险预测

考虑到资产划分阶段我们将大类资产划分为一级资产和细分资产两个级别，在本文的分析中我们将尝试直接对细分资产的预期收益进行建模，并汇总至一级资产给出其预期收益，并最终给出一级资产的战略配置建议。

下表给出了不同大类资产长期预期收益的分析逻辑框架，包括影响大类资产长期收益的决定性因素，以及相应的动态调整项目。我们基于历史数据将决定性因素和资产滚动收益率进行分解或回归建模，并基于当前环境下的宏观状态预判，给出各资产长期收益的估计。

对于权益类资产，我们分别计算了沪深300、中证500以及中证1000全收益指数的长期历史表现，将三大指数长期收益率等权结果为7.9%，结合依据宏观经济分析给出的定性判断9.3%，，两者等权结合确定权益资产未来长期的预期收益率为8.6%。

对于债券、工业品期货以及我们也尝试使用回归模型对资产收益变化进行解释和预测，以工业品商品期货为例，我们将PPI年度同比增速作为解释变量，对工业品商品期货的当年收益进行回归分析，可以看到解释变量的T值超过3，回归模型R2达到50%，因此我们可以结合对未来中长期PPI增速预判给出预期收益值。

由于细分资产间相关性较高，因此暂时我们不对细分资产进行主动战略配置，当前以经验性等权作为基准：即权益资产内部沪深300:中证500:中证1000的比例为1/3:1/3:1/3，债券资产内部利率:信用为50%:50%，商品期货资产内部工业:农产品=2/3:1/3。基于细分资产的收益预测结果，结合细分资产的内部权重设定，我们给出了大类资产的预期收益和风险情况。

值得说明的是，考虑到实际投资中细分资产的配置往往会同时包含市场Beta收益和主动Alpha收益，尤其是针对权益和债券类资产，其中Beta收益基于预测模型给出，而Alpha收益则需要结合当前市场实际情况来预估。本文中将股票型基金指数相对中证全指的年化超额收益，以及纯债型基金指数相对中债总财富指数的年化超额收益作为Alpha的估计参考值，汇总得到投资者对未来各大类资产进行投资获得的合理预期收益。

最后，考虑到资产波动率的延续性较强，我们基于各类资产长期的历史月度收益率汇总计算了资产的历史长期波动率和相关系数矩阵，作为对未来长期风险指标的预测。从波动风险来看，权益资产大于商品大于债券;从相关系数矩阵来看，债券资产能够有效分散权益资产的下行风险，商品期货能够有效分散债券资产的下行风险，而实物黄金则跟传统股债资产都保持较低相关性。

战略配置参考组合

在对一级大类资产收益风险预测的基础上，我们结合重抽样均值方差模型给出了不同风险约束下，大类资产的建议配置比例。随着组合目标波动率的提升，权益资产的配置比例逐步提升，债券资产的配置比例明显下降，商品类资产中实物黄金的配置比例高于商品期货，主要在于黄金对权益资产的分散化效果优于商品期货。

具体来说，下表展示了不同目标波动率组合的大类资产配置权重，进一步结合细分资产的配置结构，我们给出了细分资产的战略配置组合权重，这将作为战术配置时的参考组合，也是作为战术配置模型的考核基准。

值得说明的是战略资产配置中未对现金类资产给予配置权重，主要原因是当前无风险资产的预期收益较低，因此暂时只在战术配置中进行择机配置。

综合来说，战略配置的环节一方面是对各大类资产理性预期收益率的合理估计，另一方面也是为形成合理的参考组合打下坚实的逻辑分析预判基础。反过来，对于已经设定了战略配置基准的投资者，也可以反向检验当前组合配置权重是否跟定性分析的结论能够吻合。

战术资产配置组合

短期资产风险收益预判

基于兴业金工团队大类资产季度风险预测的方法，我们得到对各类资产三季度波动率的预测结果，如下表所示。可以看到当前权益市场的波动率略低于历史长期水平，模型预测值与当前水平基本相当;债券类资产当前波动率同样低于历史长期水平，模型预测值相对当前水平有一定提升;商品期货和实物资产都处于历史相对较低水平，模型预测值低于历史长期水平但高于当前水平。

最终战术资产配置组合

基于大类资产的风险预测，以及宏观团队对大类资产收益方向的判断，我们尝试构建动态战术组合，具体组合构建方法如下：首先，在参考战略组合的基础上，结合收益预判的方向观点，我们给予超配和低配资产进行适当的权重偏离，构建了目标偏离组合;其次，构建组合优化模型，优化目标为相对目标偏离组合的权重差异最小化，而在对模型中资产的总权重和分类权重进行偏离约束，以及相对参考组合的跟踪误差进行偏离管理，当前方案下我们针对保守、稳健和积极组合的要求跟踪误差需要控制在1%, 3%和5%的范围之内;最后，基于组合优化模型给出最终的战术配置权重。

下表中展示了最新针对2020Q1保守、稳健和积极组合的资产配置建议结果。从战术配置结果来看，相对战略参考组合，模型超配了权益类资产和工业品期货，低配了利率债、信用债。

风险提示：1)海外宏观环境超预期变化;2)政策刺激力度超预期