2022年2月大类资产表现回顾 [page::1]

• 大宗商品表现领先，原油上涨14.15%，黄金上涨5.19%。

- 上证综指上涨3.00%，沪深300微涨0.39%，创业板指数小幅下跌0.95%。

• 债券市场收益率上升，10年期国开债上行11bps至3.09%。

- 人民币汇率继续走强，人民币汇率指数上涨0.66%。

宏观风险配置策略2021年以来净值表现 [page::2][page::7]

| 年份 | 年化收益 | 年化波动率 | 夏普比率 | 最大回撤 |
|------------|------------|------------|----------|-----------|
| 2011 | 6.75% | 2.47% | 2.74 | -1.79% |
| 2012 | 5.36% | 1.65% | 3.25 | -2.25% |
| 2013 | -1.59% | 2.54% | -0.63 | -5.84% |
| 2014 | 14.61% | 2.59% | 5.64 | -1.74% |
| 2015 | 12.65% | 2.34% | 5.40 | -0.94% |
| 2016 | 2.76% | 2.12% | 1.30 | -4.47% |
| 2017 | -0.04% | 1.88% | -0.02 | -2.68% |
| 2018 | 9.71% | 1.71% | 5.68 | -1.12% |
| 2019 | 7.20% | 1.38% | 5.20 | -1.25% |
| 2020 | 5.21% | 2.47% | 2.11 | -2.91% |
| 2021 | 7.16% | 1.58% | 4.53 | -0.77% |
| 2022 | 5.94% | 1.87% | 3.18 | -0.63% |
| 2011以来 | 6.36% | 2.12% | 3.00 | -5.84% |

• 策略具备较好的稳定性和抗跌性，重要年份如2015、2018年未显著受股市大跌影响。

宏观风险因子体系及配置比例分析 [page::3][page::5][page::6][page::8]

• 核心五大宏观风险因子：利率风险、经济增长风险、信用风险、期限利差风险、规模风格风险。

- 利率风险因子解释度约50%，经济增长风险约40%，两者合计超过80%。

• 近5年资产配置中，中债系列债券占比约90%，沪深300和中证500配置比例幅度较大，股票整体占比较低。

宏观风险配置策略量化方法概述 [page::3][page::4][page::5]

• 采用主成分分析从多个大类资产收益率中提取五大宏观风险因子，用风险预算模型优化资产配置权重。

- 模型通过风险贡献平衡，实现了宏观风险而非资产的风险分散。

• 配置权重满足线性约束且处于区间[0,1]，风险预算比例可灵活调整以满足投资者需求。

宏观风险配置策略历史表现统计指标 [page::0][page::1][page::6][page::7]

• 截至2022年2月，策略年化收益率6.36%，年化波动率2.12%，夏普比3.0，最大回撤5.84%。

- 2022年2月单月收益-0.12%，全年累计收益0.83%，年化夏普比率高达3.18。

国金证券《股债框架下宏观风险配置策略（2022年3月期）》详尽分析报告

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1. 元数据与报告概览

• 报告标题：股债框架下宏观风险配置策略（2022年3月期）

- 发布机构：国金证券研究所

• 作者及联系方式：

- 于子洋 联系电话（8621）60753902，邮箱：yuziyang@gjzq.com.cn
- 张剑辉 分析师 SAC执业编号：S1130519100003，电话（8610）66211648，邮箱：zhangjh@gjzq.com.cn

• 发布时间：2022年3月（基于文本内容及时间点推断）

- 主题：宏观风险因子视角下的资产配置策略，聚焦股债资产配置，运用风险预算模型提升资产组合的风险收益比

• 核心论点：

- 通过主成分分析提取宏观风险因子（经济增长、利率、信用、期限利差、规模风格）进行资产风险拆解，优化配置权重
- 利用风险预算模型控制组合的不同宏观风险暴露，降低资产间动态相关性带来的风险
- 股债资产配置以债券资产为核心股票资产配置为辅，整体杠杆约1.4倍，且近期略微增加权益类股票配置以提升经济增长因子暴露

• 策略表现：

- 2022年2月当月策略收益率-0.12%，年度累计收益0.83%，年化收益率5.94%，波动率1.87%，夏普比3.18
- 自2011年以来年化收益6.36%，年化波动2.12%，夏普比3.0，表现稳健

• 风险提示：

- 模型基于历史数据，存在历史不重复验证风险
- 宏观风险因子与大类资产相关关系可能失稳
- 国际政治摩擦导致资产市场同向大幅波动风险[page::0,1,2,3,5,6,7,8]

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2. 逐节深度解读

2.1 月度行情回顾及最新配置建议

• 行情表现总结：

- 2022年2月，大宗商品（如原油14.15%、黄金5.19%）表现最优，领先于权益市场及债券市场。
- 权益市场整体震荡，上证综指上涨3%，沪深300涨0.39%，创业板指数略跌0.95%。
- 债券收益率有所上升，受社融数据超预期支撑，10年期国开债收益率上升11bps至3.09%。
- 人民币继续走强，人民币指数上涨0.66%，美元兑人民币贬值0.83%。

• 最新配置建议：

- 宏观风险配置策略持稳，股票仓位略微提升但仍维持较低水平，债券比例较高。
- 截至2月底沪深300占比0.50%，中证500占比1.03%，中债10年期国债47.15%，3-5年国债48.36%，信用债42.97%，杠杆1.4倍。
- 调整重点为增加对经济增长因子暴露较大的股票资产，减少长期债券和信用债配比[page::0,1,2]

2.2 宏观风险配置策略原理与模型机制

• 模型核心思想：

- 投资组合视为承担宏观风险因子（经济增长、利率、信用、期限利差、规模风格）的集合，资产预期收益体现为承受这些宏观风险的“风险溢价”。
- 将资产配置从传统单纯的资产类别配置转变为“宏观风险因子”配置，从风险来源层面分散风险。

• 主成分分析方法：

- 宏观因子不是直接用宏观经济数据构建（因其公布频率低且滞后），而是通过主成分分析技术，将大类资产收益的共性驱动成分抽取成不同宏观风险因子。
- 过程包括数据标准化、构造相关系数矩阵、求特征值与特征向量，将资产收益映射为主成分——宏观风险因子收益。
- 此方法优势是同步性强、去噪且保证因子正交性，便于风险控制。

• 风险预算模型：

- 该模型在风险平价模型基础上演进，允许投资者基于对宏观风险的主观偏好，设定不同风险因子的风险预算比例。
- 通过优化（最小化风险贡献与目标风险预算的误差）求解资产权重，使组合风险敞口符合既定宏观风险配置。
- 具体计算涉及协方差矩阵的特征分解，边际风险贡献和总体风险贡献公式，以约束条件如权重和为1且非负限制进行求解。
- 该模型相比传统风险平价，更灵活，适合个性化宏观风险控制目标[page::2,3,4,5]

2.3 宏观风险因子解析与标的暴露关系

• 5大主成分（宏观风险因子）经济学解读：

1. 利率风险（第一主成分）：
- 债券资产（尤其中债10年、3-5年国债和信用债）正向暴露显著，股票则为负向暴露。
- 反映利率下降时债券价格上升，经济下行时利率一般下调，股票受经济拖累反而下跌。
2. 经济增长风险（第二主成分）：
- 股票资产曝露明显为正，债券也有正向暴露（信用债为最高），体现经济增长好坏直接驱动权益和信用资产表现。
3. 信用风险（第三主成分）：
- 股票暴露接近零，债券类分化大，信用债显著正向暴露，国债表现负向，表征信用利差变化影响。
4. 期限利差风险（第四主成分）：
- 长短期国债暴露相反（短期正，长期负），股票信用债无显著表现，体现期限结构变化风险。
5. 规模风格风险（第五主成分）：
- 在沪深300与中证500之间暴露相反，债券资产影响小，反映股票市场内部风格差异。

• 解释度：

- 利率风险约占50%，经济增长风险约40%，合计超过80%，体现宏观风险主要由利率与经济增长因子驱动[page::5,6]

2.4 历史表现与资产配置动态

• 历史回测数据（2011年至2022年）：

- 年化收益6.36%，波动率2.12%，夏普比3.0，最大回撤5.84%。
- 期间2013年、2017年表现为负收益，但整体多年度收益稳定且风险控制良好。
- 2015年和2018年两次股市大幅波动中，策略未受明显冲击，显示稳定性。

• 资产配置结构：

- 核心为债券资产（国债和信用债合计约90%），股票资产配置较低，约10%不到。
- 股票配置比例随市场环境变化波动较大，最近期略微提升。
- 近5年配置走势显示，中债10年和3-5年国债占比稳定，信用债逐渐微调，股票组件如沪深300、中证500配置比例波动显著。

• 策略波动与杠杆：

- 总体杠杆约1.4倍，兼顾收益放大与风险控制[page::6,7,8]

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3. 图表深度解读

图表1&2：2022年2月国内大类资产表现（表格+柱状图）

• 描述：2022年2月大宗商品表现最强，原油涨14.15%，黄金涨5.19%，南华综合指数涨3.65%，权益市场指数涨跌不一，沪深300涨0.39%，创业板跌0.95%，债券综合略跌0.29%，信用债微升0.05%。

- 趋势：受俄乌冲突影响，实物商品供应收紧且避险情绪升高，推高商品价格。权益市场整体止跌但震荡明显。债券市场利率上行导致价格承压。

• 文本联系：强化情绪与宏观风险因素对不同资产类别的即时影响，验证报告中资产类别间经济增长和利率风险差异的影响逻辑。

图表3：宏观风险配置策略2021年至2022年净值表现（折线图）

• 描述：策略净值整体稳步上升，从2021年初约1.83增长至近1.98，波动不大。

- 趋势：呈现持续的正收益积累，且近期波动收窄，表明策略有较好的稳定性与稳健成长。

• 文本联系：与收益波动率数据吻合，体现策略风险控制的有效性。

图表4：近3个月各资产配置权重变化（表格）

• 描述：沪深300权重从12月底的0.26%降至1月底的0.04%，2月底回升至0.50%；中证500权重轻微波动于1%-1.2%间；国债权重整体微降，信用债略微下降；杠杆维持1.4倍不变。

- 趋势：权益类权重2月回升体现策略在经济增长预期小幅转向时，主动增加成长因子的敞口。

• 意义：验证策略以量化模型调整不同宏观风险因子的风险暴露和资产配置。

图表5：宏观因子体系概括（示意图）

• 展示主要宏观因子：经济增长、利率、通胀、汇率、风险覆盖，说明因子间的内在联系及对资产类别的影响框架。

图表6-10：各主成分（五大宏观风险因子）成分暴露条形图

• 图6（利率风险）：

- 债券（中债10年、中债3-5年、信用债）暴露均为正 ~50%-60%
- 股票（沪深300、中证500）负暴露约-15%

• 图7（经济增长风险）：

- 股票暴露均正值约70%
- 债券暴露较低，信用债次之

• 图8（信用风险）：

- 信用债暴露大幅正（约80%）
- 国债10年、3-5年负暴露
- 股票接近零暴露

• 图9（期限利差风险）：

- 短期限债券正暴露约70%
- 长期限债券负暴露-60%左右
- 股票几乎无暴露

• 图10（规模风格风险）：

- 中证500暴露正70%
- 沪深300负暴露接近-70%
- 债券资产无明显暴露

这些图表清晰地揭示了各资产对不同宏观风险因子的敏感度和风险特征分异，对于优化配置策略权重提供量化支持。

图表11：主成分解释度

• 利率风险解释占比约45%

- 经济增长风险约38%

• 剩余三个因子合计17%

- 累计解释占比达到接近100%，说明模型能较好捕捉资产收益的共性波动。

图表12&13：2011年以来年度收益、波动、夏普比及净值累计走势图

• 大部分年份正收益且夏普高，少数异常年份表现波动大但回撤均控制在较小范围。

- 净值走势平稳上升，体现策略长期稳健性和较好风险回报权衡。

图表14：近5年各资产配置比例变化（折线图）

• 债券类资产比例持续稳定，占据约30%-35%水平

- 股票资产配置比例波动较大，出现周期性调整

• 债券信用类相对稳定，显示模型对信用风险和期限风险的持续关注

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4. 估值分析

本报告重点为宏观风险因子配置框架，核心在资产配置及风险因子拆解，未涉及单一资产估值（如DCF）或具体股票信用债的目标价格设定。估值层面通过宏观风险预算和资产暴露协方差矩阵间接实现资产组合风险控制和收益优化。

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5. 风险因素评估

• 历史数据失效风险：模型基于历史数据统计，若未来宏观经济与资产波动模式发生本质变化，模型的有效性或会受限。

- 宏观风险因子关系稳定性风险：大类资产与宏观风险因子暴露关系可能随市场环境变化失稳，导致风险配置效果下降；

• 国际政治及系统性风险：俄乌战争示例表明，国际地缘政治紧张导致大类资产同步波动，从而削弱传统资产间分散效用。

- 组合杠杆风险：杠杆水平维持在1.4倍，过高杠杆可能放大回撤风险。

• 缓解策略：文中未详细指出策略对风险的具体缓解措施，强调风险预算模型本身是稳定组合波动的有效工具，但更高频度的市场监控仍不可或缺[page::0,2,8]

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6. 批判性视角与细微差别

• 优点：

- 将投资组合风险拆解为宏观因子，更符合实际经济波动和资产价格形成机制。
- 采用主成分分析，克服了传统宏观数据滞后和低频问题，提高了模型响应速度和灵敏度。
- 风险预算模型灵活性高，能反映投资者对不同风险因子的偏好。
- 波动及回撤控制良好，历史表现稳健。

• 潜在不足：

- 报告强调模型纯量化无主观预测，然而宏观风险因子暴露仍可能受模型抽象和历史样本限制，存在风险因子解释与未来实际经济偏离的可能。
- 股票资产组合占比极低（不足10%），长期可能错失权益资产上行机会，尤其在经济快速增长周期中。
- 报告风险提示部分较简略，缺少具体风险缓释方法和情景分析说明。
- 西方成熟市场因子体系经验借鉴在中国市场适用性需持续验证，尤其是风格因子和信用债市场特点。
- 针对全球地缘政治复杂性提升，缺乏针对突发事件下模型快速调整机制的深入探讨[page::0,3,5,8]

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7. 结论性综合

本份国金证券发布的《股债框架下宏观风险配置策略（2022年3月期）》报告，通过创新性地运用主成分分析手段，将大类资产收益拆解成利率、经济增长、信用、期限利差、规模风格五大宏观风险因子，建立了以宏观因子为核心的资产配置框架。风险预算模型则使得配置策略能够灵活调整不同宏观风险暴露，实现对组合风险源的明确控制和分散。

历史数据表明，截至2022年2月底，该策略年化收益6.36%，波动率2.12%，夏普比3.0，最大回撤仅5.84%，表现出良好的风险收益平衡。2022年2月，策略收益率小幅负增长-0.12%，当月市场中大宗商品大幅上涨，权益市场分化震荡，债券市场利率上行，反映模型中经济增长因子和利率因子的权重调整对策略表现的敏感性。

模型配置当前以债券资产为核心（国债和信用债合计约90%），股票配置维持较低水平但近期有所提升，反映出模型对经济增长预期微幅积极的响应。各宏观因子对不同资产类别的暴露关系符合经济学逻辑，利率和经济增长因子贡献超过80%的解释度，确认其在资产价格波动中的主导作用。

图表数据支持报告结论，显示策略在过去数年市场波动中表现稳健，尤其在2015年及2018年度面对股市调整时表现出较强抗跌能力。报告体系科学、严谨，方法体系与国际先进投资机构相接轨，具有理论与实践的双重价值。

但报告对极端事件处理和风险缓解策略讨论有限，且权益资产配置比例低，可能限制在经济扩张周期中获取超额收益的能力。未来投资者需关注宏观风险因子关系是否持续稳定及全球政治经济环境剧烈变化的影响。

综上所述，报告为中长期资产配置者提供了一套基于宏观风险因子的科学量化资产配置框架，展现了以风险为中心的资产管理理念的先进性和实用性，整体推荐策略保持中性偏低配置股票，合理使用杠杆，追求稳健风险调整收益。

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参考图表索引

• 图表1&2：2022年2月大类资产行情表现（表格及柱状图）

- 图表3&13：宏观风险配置策略近年净值走势（折线图）

• 图表4&14：近3个月及近5年资产配置权重（表格及折线图）

- 图表5：宏观因子体系示意

• 图表6-10：五大主成分（宏观风险因子）资产暴露条形图

- 图表11：主成分解释度统计

• 图表12：2011年以来年化收益/波动/夏普比/最大回撤数据表

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（全文引用页码[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8]）

报告