【兴证宏观】外部压力如何应对

投资要点

未来一个季度（2019年三季度）的宏观主题。2019年上半年，在全球“水位”普遍上升的背景下，全球大类出现全面上涨。而2019年二季度，中国大类资产表现出一定程度的避险情绪上升，除成本推动导致的商品上涨以外，股债表现均偏弱。展望三季度，我们认为： 

    海外：贸易摩擦+基本面下行，海外环境依然不容乐观。

    国内：政策有对冲，但也有战略定力。经济政策将更侧重于供给侧改革、社会政策托底，而非需求侧刺激，因此，短期来看经济下行仍将延续。

大类资产配置的建议。1）政策对冲有定力，海外环境不确定性仍存，利率债有确定性较强的交易机会；2）三季度经济仍有温和下行的压力，我们对增长依赖的资产类型相对偏谨慎，包括工业金属、信用债和增长依赖型的权益资产；3）大宗商品方面，黄金>农产品>工业品。

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。

2019年上半年，全球“水位”大幅上升推动全球资产普遍上涨。全球大类资产在经历了2018年几乎是 “最差的一年”之后，2019年上半年，全球大类资产以美元计普遍获得正收益，除了部分大宗商品（如牲畜、工业金属、农产品），几乎主要大类资产类别均有正收益。

而这背后对应的是，全球流动性的大幅宽松。自2018年11月以来，美国长债收益率持续下行，带动全球利率下行，全球流动性收紧预期下降，直至变为大幅宽松的预期，这推动全球大类资产出现普遍上涨。

今年4月下旬以来，全球利率加速下行，避险类资产上涨，但风险资产也未出现明显回撤。4月下旬以来，特朗普再掀贸易争端，叠加全球基本面加速下行，全球利率加速下行，市场对发达经济体央行的预期迅速转为大幅宽松，这使得全球避险资产涨幅扩大（或由跌转涨），最为明显的是黄金、美欧国债及高等级债券以及日元。但受益于全球流动性的大幅宽松，风险资产也未出现明显回撤，2季度大部分经济体的股市也录得正收益，而受流动性环境改善影响更大的欧洲新兴市场以及拉美市场获得更好的相对收益，如2季度以来，排名前列的股市为阿根廷、希腊、土耳其等。

2季度中国风险偏好大幅下降。在经历了1季度悲观情绪的修复之后，2季度中国大类资产表现为：商品>大票>现金>债券>小盘。受两方面因素的驱动：1）4月下旬，特朗普再掀贸易摩擦，使得中美风险资产大幅调整。尽管6月中旬之后，中美重启谈判使得悲观情绪有所缓解，但整体风险偏好依然受抑制；2）1季度国内经济环境趋于稳定之后，政策进入“观望期”，股债一度出现双双调整，整体来看小票调整幅度明显更大。商品出现“逆势”上涨的重要逻辑之一是成本推动带来的部分品种（铁矿石推动钢材期货贴水修复）上涨。整体反映，市场风险偏好明显下降。

股票市场：2季度外资开始出现波动。2季度中国、美国股市同时受特朗普再掀贸易争端的影响，同时出现调整，也使得此前持续流入的外资也开始出现波动。而从行业来看，估值水平已达到一定水平，或受贸易战影响更大的行业出现更大幅度的资金流出。

中美贸易摩擦正在改变全球产业链。2018年特朗普开始发动贸易战时，市场刚开始关注的更多是其短期影响。但随着时间推移，市场已开始逐步认识到贸易摩擦的长期化。我们在2017年海外宏观年报《祸水东引》中也指出，“逆全球化2.0”已正式开启。在这种情况下，在关税、地缘政治等这些新约束下，全球的企业将被迫寻找新的平衡，这意味着全球产业链将面临重构。

而事实上，如果我们把问题先简化为中美两国之间的贸易流，将发现这种重构实际上已经在发生。一个信号是，2019年以来，几乎在所有行业，中国对美出口占比出现下降，无论其是否已被提高关税。而较为明显地是，服装、鞋帽、玩具等劳动密集型产品多由越南、印度等国所替代，而机电类产品则更多由欧洲以及亚洲经济体所替代。尽管我们无法确认这背后是中国企业在做全球资源调配，还是美国在做调整，但其对贸易流的影响已经在发生。

海外经济环境仍在边际恶化，发达国家疲弱正由企业部门向居民部门传导。本轮全球经济的疲弱首先冲击的是企业部门。至今，我们看到欧洲以及出口导向型经济体的下滑仍在持续，德国IFO调查中制造业的新订单仍未见起色，而库存处于高位，而日本、韩国的出口增速仍在负值区间。

今年以来，我们看到全球经济疲弱开始向美国传导。美国工业产出出现连续几个月的下滑，上两次出现这种情况分别是2008年全球金融危机和2015年油价暴跌。整体来看，美国企业部门的盈利增速自2018年3季度已见顶基本已确认。而且，企业部门的疲弱似乎有向居民部门传导的迹象。企业部门的盈利增速下滑，似乎已开始影响到其招工。美国制造业就业增速降至2017年以来的低点，而这似乎并非是劳动力供给的问题，招工率出现自2015年以来首次下滑，这使得美国就业市场出现罕见的新增雇佣、小时工资、工作时长同时放缓的情况。类似地，德国失业率也在近期出现连续两个月的反弹，而这背后对应地是招工情况出现自欧债危机以来首次恶化。

G20会议缓解了贸易摩擦压力。6月底的G20会议上中美贸易谈判取得了进展，美国暂缓对中国关税的进一步征收。虽然考虑到特朗普的反复无常，三季度后期贸易摩擦谈判仍存在反复的可能，但短期来看贸易摩擦压力的缓解也降低了国内进行强刺激对冲的必要性。

政策有对冲也有定力。在贸易摩擦压力短期有所缓解的背景下，政策强刺激的必要性也随之下降。从二季度来看，政府有政策的对冲，且政策刺激仍然保持了战略定力。虽然三季度讨论经济的政治局会议尚未召开（预计在7月中旬），但具有一定领先意义的三季度货币政策委员会例会已在6月底召开，释放了对经济仍保持战略定力，大方向上仍然是改革导向的信号，可为三季度政策形势做一个参考。

当前的经济换挡期可能持续较长的时间。当前中国处于转向经济高质量增长的转型期，与上一轮经济核心引擎逐渐转变、强调供给侧改革的90年代末期相似。而在90年代末期，经济调整期从1998-2002年经历了4到5年的时间，参考当时的历史经验，本轮经济在底部调整的时间可能也不会太短。

需求侧管理“不走老路”。过往在经济出现 “硬着陆”风险时，政府通常以需求侧刺激的方式进行托经济， 2008-2009，2012和2014-2016均是以地产相关政策的松绑，以及大量增加政府主导的基建投资来拉动经济。托底政策确实起到了效果，但也带来了债务率的高企。2018年中国非金融部门杠杆率已经达到250%，而债务扩张的核心力量——企业部门，其债务率已经高达155%，即使剔除城投，也高达约116%，威胁着社会和金融的稳定。因此，本轮政策刺激以积极推进供给侧改革为主线，在房地产、基建等需求侧管理上则保持定力。

坚持“房住不炒”——汲取日本80年代的“前车之鉴”。房地产方面，在中国经济转型与外部环境恶化的背景下，市场对于政策是否会再次放松房地产市场来托底经济有一定的期待。但我们判断政策将吸取日本80年代的“前车之鉴”，坚持“房住不炒”。事实上，回顾80年代的日本教训时，我们看到美日之间的贸易摩擦固然是导致日本经济经历大幅波动的主要原因，但从日本内部来看，其在经济下行过程中采取了极度宽松的货币政策，也是造成其房地产市场泡沫化的重要原因之一。

近期的政策导向也明显在坚持这一方向。从这个角度来看，可以更好地理解为何政策在2016年对于地产行业的定位发生变化，而且在今年外部环境依然复杂严峻的背景下，依然坚持强调“房住不炒”，并大幅下调2019年棚改目标，均指向房地产政策“不走老路”。

中央与地方财政关系重构过程中，基建“大干快上”的阈值提高。基建方面，从PPP角度来观察，今年的基建投资情况和此前有所不同。整体来看，近期新增落地规模上升较快，尤其是3月体现得较为明显。但整体来看，今年PPP的管理库规模几乎没有扩张，换句话说，新增项目非常少，与之相对应的是落地项目明显加速。相类似地，建筑业的本年新签合同额增速也维持在较低水平。

实际上，今年已经出现的变化包括此前地方的财政监管专员已升级为财政部各地监管局，明确监管局的目标、职能包含“坚决推动党中央方针政策和决策部署在属地贯彻落实；加强属地经济发展形势和财政运行状况研究；提升财政资源配置效率和财政资金使用效益；切实加强地方政府债务监督”。因此，未来中央财政对地方的约束大概率将更为严格，从这个角度来说，基建“大干快上”的阈值将显著提高。

三季度经济仍面临一定的下行压力。一方面，正如前文所示，本轮政策刺激以积极推进供给侧改革为主线，在房地产、基建等需求侧管理上则保持定力。另一方面，虽然G20会议上中美贸易摩擦谈判取得进展，美国停止进一步征收新的关税，但前期已落地关税的拖累仍在发生影响，且考虑到特朗普的反复无常，不排除三季度后期贸易谈判出现反复。整体而言，三季度经济仍面临一定的下行压力。

通过高增长保稳定的思路或在转变，社会政策逐渐发挥更大作用。以往中国遇到经济增长压力时，通常喜欢采用需求侧刺激，以托经济增长的方式维持社会稳定，但带来的后果是负债高企、长期效果减弱。随着中国经济进入高质量增长的转型阶段，社会政策可以促民生稳经济，同时又不会带来明显的财政压力，将政府财力花到直接维护社会稳定的“刀刃”上，也许是更好的选择。

借鉴90年代末经验，今年社会政策也在频繁出炉。在今年财政政策、货币政策力度已经较大情况下，进一步稳经济可以更多借助社会政策。事实上今年以来，社会政策推出的频率也在提高：1）今年的政府工作报告提到，高职院校扩招100万人；2）4月30日的国务院常务工作会议提到，“使用1000亿元失业保险基金结余实施职业技能提升行动。今年培训1500万人次以上，三年内培训5000万人次以上。”；3）新增了小长假“黄金周”的安排。社会政策不断出炉，这与90年代末政府采取很多政策来推动下岗工人安置和再就业相似，或意味着当前政府解决就业的思路可能也在做一些类似的转变。

政策空间上来看，消费或是未来政策托底倾斜的方向。从三驾马车来看，在经济偏弱叠加产业结构面临长期调整的背景下，进出口仍面临贸易摩擦的压力，随着政策思路的转变投资也保持稳定，消费更具有政策托底的空间，也符合社会政策托底的导向。政策倾斜的背景下，消费的支柱地位或将进一步提升。

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）政策对冲有定力，海外环境不确定性仍存，利率债有确定性较强的交易机会；2）三季度经济仍有温和下行的压力，我们对增长依赖的资产类型相对偏谨慎，包括工业金属、信用债和增长依赖型的权益资产；3）大宗商品方面，黄金>农产品>工业品。

政策对冲有定力，中长期利好利率债。虽然贸易摩擦对全球经济都产生了负面拖累，但目前来看中国内部政策的对冲整体保持了战略定力。G20会议贸易谈判取得了阶段性进展，但考虑到特朗普的反复无常，在三季度后期仍存在反复的可能。在当前政治局会议还未落地的情况下，经济回落+政策保持定力，做多利率债或是下半年确定性较强的交易机会。

经济仍面临压力，谨慎看待增长依赖的资产类别。中国经济逐渐从高速增长转向高质量增长阶段，G20虽阻止了环境进一步恶化但前续拖累仍然存在，政策对冲仍能保持战略定力，三季度经济或继续面临适度的下行压力，刚兑预期可能进一步打破。在此背景下，我们对增长依赖型的资产类别相对偏谨慎，包括工业金属、信用债和增长依赖型的权益资产。虽然长期来看，中国股权市场在融资体系里的重要性将持续提升。但从一个季度的眼光来看，权益资产中，考虑到核心资产对大盘股的支持和科创板对小盘股的潜在提振，我们对三季度中盘股相对谨慎。

大宗商品或分化，黄金>农产品>工业品。

对黄金继续保持乐观。次贷危机之后，G4央行货币大放水缓解了危机的发生，但并未改善经济的实际需求。在此背景下，我们对货币滥发有一定替代作用、具有避险属性的黄金保持乐观。事实上，今年以来黄金和虚拟货币等另类资产取得了较好的涨幅，与我们上期报告的判断相一致，三季度我们仍然对黄金保持整体乐观（具体请参见6月4日的报告《事情正在起变化：从金价上涨说起》）。

农产品或现分化，整体保持中性。虽然2019年猪周期已经启动，但猪肉并不在现有期货产品之中。三季度农产品表现可能分化，猪肉、糖、豆类或有上涨空间，但对其他品类偏谨慎，整体而言我们对南华农产品指数持中性判断。

工业品整体偏谨慎。工业品方面，一方面下半年国际原油价格不确定性较高，伊朗局势和委内瑞拉局势可能导致原油价格向上和向下都存在较大的风险，相对而言我们更为担心委内瑞拉因素导致原油价格回落的风险。叠加三季度宏观经济仍面临下行压力，我们对三季度工业品整体偏谨慎。

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2019Q3的战术资产配置建议。

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15%，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。

以中证500指数为例，我们逐年拆解了指数的股息率、可比EPS增速和板块PE变化情况，并与指数的实际收益率进行对比分析。可以看到，如果年度观察PE的变化影响对指数波动影响最大，但是如果看长期复合收益PE贡献会显著下降，以2013-2017年五年为例，指数的复合年化收益为13.80%，其中股息率为0.80%，可比EPS增速为8.16%，而PE的变化仅为4.38%，因此从长期视角判断，除非估值处于极高或极低区间时对长期收益造成负面影响，而其他情形下我们会更多依据盈利增速的预判来进行长期收益的建模分析。

以上规律在其他指数板块中也存在，可以看到从长期收益来看，股息率和盈利增速对指数收益的影响更大，但考虑到A股新兴市场特性，估值波动较高，当估值处于极端区间时的确会对长期收益存在显著正向或负向影响。因此，对权益类资产长期收益进行建模时，我们主要依据板块历史盈利增速情况，结合估值具有均值回复性给出相应调整。

除了解析的方法之外，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年度同比增速和M2同比变化量作为解释变量，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4，回归模型R2达到73%，因此我们完全可以结合对未来中长期PPI增速和M2的预判给出预期收益值。

由于篇幅限制，我们将不逐一介绍各大类资产长期收益的建模过程，下表展示了我们对各细分资产未来五年的年化符合收益预测结果，以及预测过程中使用的核心假设情况。

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。

短期资产风险收益预判

基于兴业定量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2019Q3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，模型低配了权益类资产、信用债，超配了黄金、利率债，且提高了现金的配置比例。

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。