宏观经济刻画及资产价格影响分析 [page::3][page::4][page::5][page::6]

• 结合PMI、CPI、PPI、商品价格指数、利率等指标，使用动态因子模型构建中美六个宏观合成指标：

- 国内经济增长、通胀、流动性
- 美国经济增长、通胀、流动性

• 国内经济增长上行时沪深300平均月收益率达2.21%，下行时为-0.25%；债券收益率表现则相反（图7、图8）

- 经济增长对A股区分度显著且波动性较大；对债券稳定区分，中证全债在经济下行时表现优异（图9）

• 国内通胀、流动性及美国宏观指标对股票、债券、黄金和美股价格表现具有不同方向与程度的影响[page::14][page::15][page::16][page::17][page::18]

相似宏观环境下资产价格表现一致性验证 [page::7][page::8]

• 将六个宏观维度二元化，定义64种宏观状态，按相似维度组合寻找历史相似月份

- 统计相似月份沪深300收益率与胜率，发现相似状态下沪深300收益表现与目标月份明显相关：
- 当相似状态沪深300收益率≥1.4%时，目标月份收益超过2%
- 胜率随历史状态提高而上升，表现出正相关性(图11、图12)

• 该逻辑支撑基于宏观环境的动态风险预算配置[page::7][page::8]

动态风险预算策略构建及回测结果 [page::9][page::10][page::11][page::12][page::13]

• 风险预算模型为风险平价的升级，支持不同资产赋予不同风险贡献比例，有效融合收益与风险偏好

- 两组动态风险预算策略：
- 低风险偏好：沪深300风险预算根据相似环境收益调整，债券风险预算适度降低
- 高风险偏好：沪深300风险预算波动更大，并根据收益预期调整，债券风险预算显著降低，黄金与美股风险预算适度提升

• 回测期2013.2-2024.3：

- 低风险策略年化收益5.73%，波动率2.56%，最大回撤3.71%，夏普1.46
- 高风险策略年化收益8.02%，波动率6.08%，最大回撤10.32%，夏普0.99
- 净值曲线稳定，策略配权根据风险偏好动态调整，低风险侧重债券，高风险灵活调配权益比例(图14-21)

量化因子/策略总结：基于宏观环境的动态风险预算策略 [page::9][page::10][page::11]

• 核心思路：利用宏观经济的多维度状态划分，确定相似状态历史下沪深300表现，指导动态风险预算分配

- 具体方法：
- 将宏观指标二元化形成64状态，依相似度选取历史样本
- 以沪深300收益阈值调整风险预算权重，动态调整四资产的风险敞口

• 适用范围涵盖沪深300、中证全债、SHFE黄金和标普500资产组合

- 回测数据涵盖2013-2024，包含风险指标和收益表现，夏普表现优于传统风险平价[page::9][page::10][page::11][page::12]

风险提示 [page::0][page::13]

• 历史模型及指标检测可能存在失效风险，统计结果对不同区间敏感

- 宏观经济存在超预期波动，可能影响策略效果

光大投资时钟：动态风险预算篇——极致详尽分析报告

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一、元数据与报告概览

• 报告标题: 光大投资时钟：动态风险预算篇——《光大投资时钟》第十一篇

- 作者: 高瑞东（分析师，执业证书编号S0930520120002）

• 发布机构: 光大证券研究所

- 发布时间: 2024年（具体日期未详）

• 主题: 基于宏观经济环境，自上而下动态构建资产配置风险预算策略，主要覆盖宏观经济对资产价格的影响与动态风险预算模型的设计与回测。

核心信息摘要:
本报告为光大投资时钟自上而下资产配置系列中的第三篇，聚焦利用宏观经济环境信息构建动态风险预算策略，从而提升资产组合收益。报告强调宏观经济如经济增长、通胀及流动性对不同资产的影响显著异质，且相似宏观环境下资产表现具有一致性。基于此，作者设计两套满足不同风险偏好的动态风险预算策略，回测显示年化收益分别约为5.73%（低风险偏好）与8.02%（高风险偏好），夏普率分别为1.46和0.99，策略表现优于传统风险平价模型[page::0][page::3][page::9][page::11][page::13]。

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二、逐节深度解读

1. 宏观经济如何影响资产价格？

1.1 宏观环境刻画

报告首先明确资产价格与宏观经济环境紧密相关，尝试用三大核心维度经济增长、通胀和流动性分别对中、美两国宏观状态进行量化描述：

• 采用多种经济指标（如PMI、CPI、PPI、货币利率等）并结合动态因子模型进行降维，生成合成指标表达相关维度的经济周期动态。

- 图1-6展示中美关键经济指标的合成数据，时间覆盖2006年至2024年，区分上行（粉色）和下行（蓝色）周期，清晰反映周期性波动。

这种合成指标设计有效剔除单一指标噪声，提取关键信息，为后续分析提供稳定有效宏观基准[page::3][page::4]。

1.2 不同宏观环境下资产表现差异

报告详细检验六个宏观维度（国内外经济增长、通胀及流动性）与四类资产（沪深300、中证全债、SHFE黄金、标普500）表现的关系：

• 经济增长:

- 国内经济增长上行时，沪深300月均收益率尤为显著（2.21%对-0.25%），权益资产表现强劲，而债券收益相对较低。经济下行阶段债券收益更佳（中证全债0.45%），显示股债对经济景气的敏感区别。
- 胜率数据亦印证该趋势，经济下行时沪深300胜率下降至46.9%，债券90%以上胜率。择时净值表现也体现出经济增长阶段对各资产表现的明显区分。

• 通胀: 国内通胀下行时，对债券资产尤为利好，其他资产表现无明显差异。美国通胀则对黄金和美股影响显著。

- 流动性: 国内流动性上升时沪深300表现更好，尽管胜率表现不稳定。美国流动性上升带动黄金上涨，区分度高。

此节全方位多维分析，表明宏观变量影响资产表现差异大，且区分度明确，验证“宏观经济对资产价格的决定性作用”[page::4][page::5][page::6][page::14-18]。

1.3 相似宏观环境下资产价格表现一致性

核心创新点：将6个宏观维度上下行状态组合成64种宏观环境，以此判断资产价格表现是否呈现一致性。

• 设计“相似度”衡量方法，用6维二元变量全匹配或部分匹配定义相似环境。

- 通过统计历史相似月份的资产收益率和胜率，发现历史高收益（胜率）状态对应目标月份同样的较高收益，反之亦成立。

• 具体数据支持沪深300于相似宏观环境状态下月收益率与胜率明显正相关，即利用宏观变量进行资产表现预测的基础充分成立。

此分析奠定了后续“基于宏观经济的动态风险预算策略”的理论基础和实证依据[page::7][page::8]。

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2. 自上而下的动态风险预算策略

2.1 风险平价模型与风险预算模型对比

报告对比了“风险平价模型（Risk Parity, RP）”和“风险预算模型（Risk Budgeting, RB）”的基本原理：

• RP模型核心是让所有资产对组合的风险贡献均等，计算包括协方差矩阵、组合波动率及单资产风险贡献，求解满足所有资产风险贡献相等的权重。此模式自动避开预期收益率估计难题，易实现风险分散。

- RB模型引入“风险预算向量X”，允许对不同资产赋予不同的风险贡献目标，RP为其特例。

• RB模型通过最小化资产风险贡献与目标风险贡献偏差的平方和，调整权重以满足不同风险预算。

- 优势在于结合风险和预期偏好，通过调整风险预算参数，灵活应对投资者的风险偏好与收益预期。

报告具体给出了数学公式详细阐释RB模型求解目标及参数限制[page::8][page::9]。

2.2 动态风险预算策略构建

区别于传统静态风险预算，动态风险预算根据宏观环境动态调整风险预算权重：

• 选定沪深300收益表现作为代表指标，依据其在相似宏观环境下的表现，动态调整风险预算。

- 设计两套策略：
- 低风险偏好策略: 在沪深300相似环境预期收益≥0时，赋予沪深300两倍风险预算，债券0.5倍，黄金、美股各1倍；如果低于0，则沪深300为0.25倍，债券0.5倍，黄金、美股1倍。
- 高风险偏好策略: 进一步细分沪深300预期收益段落（≥0.01， 0~0.01， <0），并依次调整沪深300相对应风险预算为4,1,0.25倍，债券分别为0.1,0.3,0.5倍，黄金和标普500风险预算在上下波动区间分别为1或2倍。

• 最终风控权重按比例归一化，适应不同投资者风险承受能力需求。

表格总结各资产对应不同环境下风险预算比例如下：

| 风险偏好 | 沪深300 | 中证全债 | 黄金 | 标普500 | 备注 |
|-----------|---------|---------|-------|----------|-------|
| 低风险 ≥0 | 4/9 ≈0.44 | 1/9 ≈0.11 | 2/9 ≈0.22 | 2/9 ≈0.22 | 低风险沪深300收益≥0 |
| 低风险 <0 | 1/11 ≈0.09 | 2/11 ≈0.18 | 4/11 ≈0.36 | 4/11 ≈0.36 | 低风险沪深300收益<0 |
| 高风险 ≥0.01 | 40/61 ≈0.66 | 1/61 ≈0.02 | 10/61 ≈0.16 | 10/61 ≈0.16 | 高风险沪深300收益≥0.01 |
| 高风险 0~0.01 | 10/33 ≈0.30 | 1/11 ≈0.09 | 10/33 ≈0.30 | 10/33 ≈0.30 | 高风险沪深300收益在区间 |
| 高风险 <0 | 1/19 ≈0.05 | 2/19 ≈0.11 | 8/19 ≈0.42 | 8/19 ≈0.42 | 高风险沪深300收益<0 |

该设计充分体现了利用宏观经济动态信息调整风险预算，提升资产配置灵活性与风险收益匹配的思路[page::9][page::10]。

2.3 回测结果分析

• 回测时间为2013年2月28日至2024年3月26日，资产为沪深300、中证全债、SHFE黄金及标普500。

- 低风险策略: 年化收益率5.73%，年化波动率2.56%，最大回撤3.71%，夏普率1.46。相比基准风险平价模型的5.59%收益略有提升（+0.14个百分点），风险控制良好。

• 高风险策略: 年化收益率8.02%，年化波动率6.08%，最大回撤10.32%，夏普率0.99，表现显著优于风险平价策略，同时风险水平特别是回撤有所上升。

- 净值曲线整体稳健，低风险策略长周期更平滑，高风险策略收益波动大但收益更高。历史配置权重显示低风险策略债券资产占比77%，波动小；高风险策略配置波动更大，债券占比52.4%。

• 实测买卖换手率及配置动态反映出策略灵活根据宏观环境做出资产风险预算调整。

回测结果验证了动态风险预算策略结合宏观因子的有效性，展现了用宏观经济导向提升风险调整后的收益的潜力[page::11][page::12]。

2.4 最新配置权重举例（2024年4月）

• 按2024年2月最新宏观经济指标（国内经济增长、通胀、流动性向上，美国经济增长、通胀向下，美国流动性向上），计算两组策略4月权重。

- 低风险偏好权重: 沪深300 6.9%，中证全债79.8%，黄金1.8%，标普500 11.6%。

• 高风险偏好权重: 沪深300 31.2%，中证全债26.8%，黄金6.1%，标普500 35.9%。

配置权限体现风险偏好的差异性，低风险策略重仓债券，高风险策略股债配置均衡，体现策略动态调整机制的实际运用[page::13]。

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3. 风险提示

报告明确指出以下风险因素：

• 依赖历史经验与宏观经济指标，存在可能失效风险。

- 不同时间区间统计结果可能不具普适性。

• 宏观经济可能出现超预期波动，导致配置策略失效。

未提具体缓解策略，但提醒投资者谨慎评估模型适用条件和市场环境变化风险[page::0][page::13]。

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三、图表深度解读

1. 宏观经济指标合成图（图1-6）

• 图1-3展示中国的经济增长、通胀、流动性合成指标，从2006年起呈现周期性波动，蓝红色区间对应周期下行/上行。

- 图4-6则为美国对应指标，类似规律且波动幅度更大，如美国通胀图显示2008年金融危机后数年以来多次剧烈波动。

这些图表直观展现宏观指标周期变化，为之后的资产联动提供宏观环境基础[page::3][page::4]。

2. 经济增长与资产表现（图7-9）

• 图7显示国内经济增长上行时沪深300收益率明显提升（红色柱），债券收益表现相反（蓝色柱占优）。标普500及黄金表现分化较小。

- 图8胜率图同样显示经济增长上行时沪深300胜率提高，中证全债胜率下降。

• 图9净值曲线深入描绘出不同资产在经济增长周期内的投资回报动态，沪深300上涨期净值稳步提升而下降期波动明显，债券相反。

图表清晰传达经济增长周期对股债资产反向影响，占据核心论据地位[page::5][page::6]。

3. 宏观环境及资产表现一致性示意（图10-12）

• 图10流程图描绘宏观因素如何影响资产价格，及相似宏观环境下资产表现一致性的分析方法。

- 图11、12为沪深300在相似历史宏观环境下的表现统计，显示当过去相似环境收益高时，未来对应月份平均收益也高，表明该方法有效。

图表辅助加强模型设计的推理逻辑[page::7][page::8]。

4. 动态风险预算回测结果（图14-17）

• 图14-15表格详细回测年度收益、回撤、波动率及夏普率数据，定量展示低/高风险偏好策略表现。

- 图16-17净值曲线展示两策略长期及近一年表现，高风险策略净值曲线增长更快但回撤明显，低风险策略更稳健。

图表配合回测数据支撑动态风险预算策略优越性[page::11][page::12]。

5. 动态风险预算资产权重分布（图18-21）

• 图18-19条形图展示长期历史配置变化，低风险策略债券长期占优，高风险策略各资产波动较大多变。

- 图20-21饼图体现最新权重配置，表明当前宏观环境下看，高风险策略更偏股权类资产。

此图组有效辅助理解策略在不同市场环境下的调仓行为及风险偏好差异[page::12][page::13]。

6. 附录宏观经济与资产表现关系（图22-36）

附录图组多维度、多资产、跨周期展示宏观经济维度与资产表现统计数据，其中：

• 例如图22-24显示国内通胀对债券影响显著，而对沪深300影响有限。

- 图25-27展现流动性与A股表现关联但稳定性不强。

• 图28-33阐述美国经济指标对黄金、美股、债券等资产影响，黄金对美国流动性和通胀反应显著。

- 图34-36验证美国流动性上行期黄金价格大幅上涨，策略择时净值对应提升。

这些图表深刻展示宏观因素与多资产表现的复杂关系，支撑动态风险预算策略设计的核心假设和逻辑[page::14-18]。

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四、估值分析

报告未涉及具体的企业估值或行业评级估值体系，而是聚焦宏观经济对资产配置的影响和资产组合策略构建。仅在末尾附录介绍了行业及公司评级标准与本机构声明，未使用传统金融估值方法如DCF、PE或EV/EBITDA等。

主要价值体现在动态风险预算模型设计和回测评估的层面，而非单一资产或企业的估值。

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五、风险因素评估

报告明确提示：

• 过往经验和指标模型失效：历史数据驱动的相似环境识别和风险预算，可能因宏观经济结构转变而失效。

- 统计区间差异：不同周期统计特征差异可能影响策略表现稳定性。

• 宏观经济突发性波动：如全球金融危机、政策大幅调整、黑天鹅事件等，可能致使策略预期失真。

虽然未提供缓解方案，但通过设计多风险偏好策略和动态调整机制，从一定程度上强化策略对突发风险的适应性。

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六、批判性视角与细节

• 数据与模型依赖性高: 报告高度依赖于历史数据的宏观环境划分及其对未来表现的指示作用，结构性变化和非线性冲击可能破坏假设的连续有效性。

- 样本量及部分资产表现差异: 尤其黄金和美股等海外资产，数据时间段及市场环境多变，可能影响匹配相似环境的准确度与稳定性。

• 风险预算设计较为粗略: 风险预算调整主要基于沪深300单一指标，忽略了其他资产潜在的互动效应和宏观因子多维影响，还可进一步细化。

- 回测与现实交易成本: 回测未详细说明交易成本、滑点以及实际执行难度，这些均可能影响策略真实表现。

• 风险与收益的权衡: 高风险策略虽然收益较好，但回撤较大，提醒投资者需结合自身承受能力选择，策略推广需谨慎。

- 宏观维度定性划分简化: 仅二元（上行/下行）划分可能掩盖宏观环境细微变化，未来可考虑多级划分或连续指标。

报告在理论和实证层面表现优秀，但战略执行仍依赖于假设成立。建议投资者结合自身经验和市场情绪综合判断。

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七、结论性综合

本报告系统地研究并验证了宏观经济环境对资产价格表现的显著影响，基于动态因子模型合成的宏观经济复合指标量化不同经济周期状态。通过创新设计相似宏观环境度量体系，作者成功将宏观经济环境信息映射至有效的资产价格表现预测，验证了相似环境下资产表现一致性。

基于此，报告进一步提出并构建了动态风险预算策略框架，将宏观经济信息传递至风险预算模型，实现资产风险预算的动态调整，以满足不同风险偏好投资者需求。两套代表性低风险和高风险侧重的动态风险预算策略，在2013-2024十余年历史回测中均表现优异，取得了高夏普率及良好收益—风险匹配，尤其在风险平价模型基础上实现收益提升，显示出切实的投资价值。

报告严谨地使用丰富视觉数据和数学公式清晰呈现理论和策略实现，同时通过大量图表深入解读宏观经济与资产配置因果联系，足见研究深度与系统性。

总之，报告明确立场：

• 宏观经济环境是资产价格配置的重要驱动器；

- 利用宏观经济建立自上而下动态风险预算模型，有效提升资产配置绩效；

• 投资者可根据个人风险偏好选用动态风险预算策略。

然而，策略依赖历史数据，投资者需警惕宏观环境非预期变化带来的风险。结合报告附录的风险提示和投资评级体系，建议密切关注宏观环境变化并灵活调整策略。

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八、重要图表示例（示意）

• 国内经济增长指标走势（图1）：

• 国内经济增长与资产收益率对比（图7）：

• 历史相似宏观环境下沪深300收益率对应分析（图11）：

• 低风险偏好动态风险预算策略净值（图14、16）：

• 2024年4月低风险偏好最新资产配置权重（图20）：

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报告