• 大类资产收益及风险特征概述 [page::1]：

| 大类资产 | 年化收益 | 年化波动 | 最大回撤 | 夏普比率 |
|-----------------------------|----------|----------|----------|----------|
| 沪深300全收益指数(HS300) | 12.0% | 27.3% | 72.0% | 0.55 |
| 恒生指数R(HSZS) | 5.5% | 22.5% | 62.7% | 0.35 |
| 中债国债总财富指数(Gbond) | 4.5% | 2.4% | 5.9% | 1.88 |
| 中债企业债总财富指数(Cbond) | 6.1% | 1.9% | 8.2% | 3.09 |
| CRB综合现货指数(CRB) | 2.4% | 7.7% | 38.5% | 0.34 |
| Comex黄金期货(Gold) | 9.3% | 17.9% | 43.9% | 0.59 |
| 布伦特原油期货(Oil) | 2.9% | 34.4% | 80.9% | 0.25 |

• 宏观风险因子定义及纯因子组合特征 [page::1][page::2][page::3][page::4]：

- 研究聚焦经济增长、利率、通胀、信用四个宏观风险，采用Factor Mimicking方法构造隐含因子作为宏观风险指标。
- 纯因子组合效果有限，部分受限于做空限制和数据覆盖不足，经济增长和利率纯因子与原始因子表现相似，通胀和信用因子受限于资产构成。
- 下图展示经济增长、利率、通胀及信用纯因子组合与原始组合表现对比：

• 最小宏观风险暴露组合表现及配置特点 [page::4][page::5]：

- 策略目标为剔除宏观风险因子贡献，达到全天候风险敞口，测试包括有无黄金的情况。
- 在七资产限制下，最小宏观风险暴露组合未优于资产风险平价组合，但黄金配置显著提升表现。

- 资产配置组合差异显著，黄金高配提升组合多样性。

• 宏观风险平价组合优势与资产风险平价组合对比 [page::5][page::6]：

- 宏观风险平价组合在样本外表现明显优于资产风险平价组合，年化收益6.6%，最大回撤4.0%，夏普比率2.73。

- 宏观风险平价组合资产配置更偏债券，减少权益和商品暴露，平衡经济增长与信用风险。

• 宏观风险平价策略优越性的本质分析 [page::6][page::7][page::8]：

- 低相关性：宏观风险因子之间相关性显著低于大类资产相关性，且波动较小，有助于分散风险。




- 更高潜在夏普比率：宏观因子的年化收益/波动率比大类资产更优，回归拟合优度更高。

- 蒙特卡洛模拟验证了低相关性与高夏普率提升风险平价策略表现的作用。

《风险配置新思路 宏观风险平价策略》报告详尽分析

1. 元数据与报告概览

• 报告标题：《风险配置新思路 宏观风险平价策略》

- 作者：林志朋，刘富兵

• 发布机构：国盛证券研究所金融工程团队

- 发布日期：2020年2月6日

• 主题：宏观风险配置策略研究，特别是宏观风险平价策略的特征、表现及与传统资产风险平价的比较

核心论点

报告基于前期提出的宏观风险配置框架，从宏观风险纯因子化、最小宏观风险暴露、宏观风险平价三大策略进行深入分析，着重探讨宏观风险平价策略与资产风险平价的异同。核心结论指出：

• 宏观风险纯因子组合效果有限，推荐使用基于Factor Mimicking方法的隐含因子。

- 最小宏观风险暴露组合在资产类别受限的条件下表现不佳，但资产配置品种增加后潜力巨大。

• 宏观风险平价组合在收益与风险控制方面明显优于资产风险平价组合，因其风险因子相关性更低且潜在夏普比率更高[page::0].

2. 逐节深度解读

2.1 大类资产与宏观风险定义

报告选取2005年1月至2020年1月期间7类大类资产构建基础，包括：

• 股票类：沪深300全收益指数、恒生指数R；

- 债券类：中债国债总财富指数、中债企业债总财富指数；

• 商品类：CRB综合现货指数、Comex黄金期货、布伦特原油期货。

图表1详细列出各资产年化收益、波动率、最大回撤及夏普比率。突出的是，沪深300收益最高12.0%，波动率较大（27.3%），而中债企业债拥有最高夏普比率3.09，表现稳健[page::1].

宏观隐含因子体系聚焦四大风险维度：经济增长、利率、通胀和信用。每一隐含因子背后对应多个资产及指标，例如经济增长风险隐含因子由沪深300（10%）、恒生中国企业指数（15%）、住宅价格指数（25%）、CRB工业原料指数（50%）组成。本节定义清晰界定了资产与风险因子映射的基石[page::1].

2.2 优化目标函数

报告详细提出四种组合的优化目标函数：

• 资产风险平价组合：目标使各资产风险贡献相等。

- 宏观纯因子组合：最大化某一宏观因子贡献同时最小化其他因子贡献。

• 最小宏观风险暴露组合：最小化所有宏观风险因子贡献，实现宏观风险暴露最小化，间接最大化残差风险贡献。

- 宏观风险平价组合：追求所有宏观风险因子风险贡献均衡，假设组合风险由宏观因子完全决定，残差风险忽略[page::1-2].

这为后续三个宏观风险配置策略的实证分析提供了数学基础。

2.3 宏观风险纯因子组合

报告首先验证宏观纯因子组合与原始组合的表现差异：

• 经济增长与利率纯因子组合与原始组合接近，纯因子拟合意义有限；

- 通胀因子原始组合优于纯因子组合，因纯因子缺乏猪肉价格，无法精准反映国内通胀；

• 信用因子纯因子受限于做空限制，优化不稳定；

图表4、7、10及13清晰展示了四个风险因子纯因子组合与原始组合的历史表现，曲线大致趋同，验证上述论点。隐含因子体系因其更好反映实际宏观联系，仍被保留用于后续分析[page::2-4].

2.4 最小宏观风险暴露组合

该组合旨在消除宏观风险影响，减少宏观因素带来的波动。

实证中黄金资产的加入显著影响组合表现，报告分别测试含黄金与不含黄金两种情形（图表16）。结果显示，因受限于资产数量（7类），最小宏观风险暴露组合并未跑赢资产风险平价组合，但预期随着配置资产数量增加，将实现更好风险分散并提升表现。

图表16的累计收益走势中，带黄金版本表现明显优于无黄金版和资产风险平价，凸显黄金在减少宏观风险暴露中的重要性。此外，图表5资产配置权重与宏观风险贡献图（图表5左侧和右侧图）显示最小宏观风险暴露组合权重集中于债券及黄金，较少配置权益和商品类资产，对宏观经济增长风险暴露也较低[page::4-5].

2.5 宏观风险平价组合

该策略追求各宏观风险因子风险贡献均衡，既不过度规避宏观风险，也不过度集中，寻求“合理暴露”。

实证中，采用滚动窗口计算协方差矩阵，2010年之后使用扩展窗口（2005年至今）保证数据稳定。图表19显示，宏观风险平价策略的样本内表现与资产风险平价持平，样本外超额收益显著，从2005年至今年化收益6.6%，最大回撤4.0%，夏普比率2.73，高于资产风险平价组合5.9%年化收益和2.18夏普比率[page::5-6].

图表21和22分析二者资产配置和宏观风险暴露结构。宏观风险平价组合减少权益和商品配置，增加债券尤其是企业债，比资产风险平价更均衡地暴露四大宏观风险。资产风险平价组合经济增长风险偏高，信用风险明显偏低，后者在宏观风险平价配置中得到纠正，进一步佐证其风险均衡优势[page::6].

2.6 宏观风险平价优势来源探讨

报告从两个维度探究宏观风险平价策略优越根源：

• 低相关性：宏观风险因子间相关性低于大类资产相关性且波动更小，避免尾部极端相关性带来的组合风险，详情见图表23-26的相关性矩阵和其时序波动。大类资产相关性均值为0.153，宏观风险均值近乎为负（-0.039），相关性稳定性亦显著更佳[page::7].

- 潜在夏普比率更高：图表27收益-风险图谱显示宏观风险因子平均夏普比率为0.4，高于大类资产的0.3，且拟合拟度更高（75% vs 51%），意味着宏观风险因子表现更优且更稳定[page::7].

这两个特性共同支撑了宏观风险平价策略实现更优风险调整收益。

2.7 理论与模拟验证

理论推导指出在资产相关系数和夏普比率相同条件下，风险平价等同于最大夏普比率策略。针对实际差异，报告通过蒙特卡洛模拟验证不同资产相关系数和夏普比率对风险平价策略表现的影响。模拟结果证实：

• 平均夏普比率越高且资产相关性越低，风险平价表现越优。

- 该模拟支持宏观风险平价策略因低相关性、高潜在夏普比率而获得超额收益的实证发现。

图表28展现十档相关性和夏普比率假设下六资产组合夏普比率变化趋势，给予理论性补强[page::8].

3. 图表深度解读

图表1：大类资产收益与风险特征

• 显示7大类资产从2005年—2020年的年化收益（2.4%-12%）、波动（1.9%-34.4%）、最大回撤（5.9%-80.9%）及夏普比率（0.25-3.09）。

- 股票波动较大回撤深（沪深300最大72%），企业债风险最低夏普最高（3.09），显著体现不同资产风险收益特征。

• 为后续宏观风险映射及配置策略提供基础数据。

图表3：宏观隐含因子历史序列

• 4条曲线代表经济增长、利率、通胀及信用风险因子的历史波动。

- 增长和通胀因子波动明显，信用风险因子平稳增长。

• 反映宏观风险因子动态特征，有助捕捉经济周期变化。

图表4/7/10/13：纯因子组合与原始因子比较

• 四图区分别展示四大宏观风险因子，“纯因子组合”（蓝线）与“原始组合”（黄线）长期趋势接近，验证高中。

- 通胀因子纯组合与原始组合偏离最大，凸显猪肉价格引入的重要性。

• 信用纯因子受约束时表现更不稳定。

图表16：最小宏观风险暴露组合表现对比

• 三条累计收益线显示无黄金组合表现最弱，有黄金版超越资产风险平价。

- 明确黄金在降低宏观风险暴露组合回撤和提高收益中的关键作用。

图表19：宏观风险平价与资产风险平价组合累计收益

• 宏观风险平价组合在样本外明显跑赢资产风险平价，且调整后的波动和回撤更低。

- 支持宏观维度风险平价的优势。

图表21：投资组合资产配置权重比较

• 宏观风险平价较资产风险平价显著增加企业债（43% vs 58%），减少CRB商品（9% vs 4%）和沪深300配置。

- 资产调仓体现宏观风险因子影响，更均衡配置风险暴露。

图表22：宏观风险暴露贡献比较

• 宏观风险平价组合各宏观风险因子风险贡献较为均衡，经济增长（23%）、利率（27%）、通胀（14%）、信用（6%）。

- 资产风险平价组合则高度集中经济增长风险（35%）与利率风险（21%），信用风险贡献显著不足。

图表23-26：相关性矩阵及其动态分布

• 图表23显示资产间相关性均为正，某些资产间相关度可达0.5以上。

- 图表24显示宏观风险因子相关性普遍偏低，其中多为负相关。

• 图表25、26展示相关性时间序列的波动，宏观风险相关性更小且更稳定。

图表27：收益-风险空间映射

• 晶点代表各资产及宏观因子收益波动位置。

- 宏观风险因子拟合优度明显高于大类资产，表明这套宏观因子对资产表现解释力更强。

图表28：蒙特卡洛模拟结果

• 面板按平均夏普比率（纵轴）和平均相关系数（横轴）划分色块，数值代表模拟组合的夏普比率。

- 低相关、较高夏普率环境下，风险平价组合夏普比率最高，验证理论和实证假设。

4. 估值分析

本报告未涉及具体证券的估值计算，无DCF或市盈率分析，核心聚焦于资产及宏观风险因子风险贡献和优化组合权重设计。

5. 风险因素评估

报告提及的风险点包括：

• 模型基于历史数据和统计模型，未来市场环境变化可能致模型失效。

- 宏观风险因子选择和纯因子构造受限于资产流动性及市场约束（做空限制等）。

• 资产类别有限时，最小宏观风险暴露组合效果或受限。

报告未针对每项风险提供具体缓解策略，但通过组合优化和资产类别扩展建议间接缓解。

6. 审慎视角与细微差别

• 宏观纯因子组合鉴于优化难度和约束，有时无法体现真实风险，报告倾向使用隐含因子，表明纯因子模型不够完善。

- 最小宏观风险暴露组合表现不如预期，归因于资产数量有限，隐含未来策略依赖多资产环境，这一假设需要验证。

• 部分模型假定风险贡献完全由宏观风险因子构成，忽略残差风险影响，可能在实际应用中造成误差。

- 报告虽强调收益、回撤和夏普比率提升，但未充分讨论交易成本、流动性限制、策略实施难度等实际操作风险。

总体分析中，作者较为客观，以上潜在局限和假设值得市场参与者关注。

7. 结论性综合

本报告系统性地从资产与宏观风险视角重新审视风险配置策略，构建并验证了基于宏观风险因子的风险平价组合优化框架。通过大量实证和理论论证，得出以下深刻见解：

• 宏观风险因子选择合理、代表性强，隐含因子体系能够较好捕捉经济增长、利率、通胀及信用四大宏观风险。

- 纯因子组合构造存在局限，隐含因子组合因信息更全面和优化稳定性更好被优先采用。

• 最小宏观风险暴露组合存在资产数量限制，难以显现优势，但可期未来多资产环境下策略有效性提升。

- 宏观风险平价组合显著优于传统资产风险平价组合，表现在：
- 更均衡地暴露各宏观风险因子，规避资产风险平价在经济增长和信用风险方面的配置偏差。
- 收益和回撤指标改善明显，具体为年化收益6.6%，最大回撤4.0%，夏普比率2.73，均超过资产风险平价的对应指标。

• 核心优势来自两个因素：宏观风险因子之间的低相关性与更高的潜在夏普比率，模拟验证进一步印证其理论基础。

- 图表分析全面展示各策略组合的表现、配置结构和风险贡献，为风险配置新方法提供了坚实的数据支持。

整体看，本文提出的宏观风险平价策略为资产配置带来了新的视角和实用工具，适合专业投资者在多资产环境中应用，提升资产组合的系统性风险管理和收益表现[page::0-8].

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参考图片示例（部分重要图表）

• 图表3：宏观隐含因子的历史时间序列

• 图表16：最小宏观风险暴露组合与资产风险平价组合表现对比

• 图表19：宏观风险平价组合与资产风险平价组合对比

• 图表27：宏观风险因子与大类资产的收益-风险图谱

• 图表28：蒙特卡洛模拟资产相关性与夏普比率对风险平价策略表现的影响

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本报告为宏观风险配置提供了系统性的新思路，依据详实数据和严密逻辑，建议专业投资者认真研读全文和图表，结合自身资产结构，完善风险配置方案。

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