獨家洞察 | 在不斷變化的經濟環境中，資產類別分析和配置的意義

在資產類別波動性加劇、地緣政治不確定性持續存在，以及美國貨幣政策頻繁調整的多變環境中，投資人時常面臨挑戰，難以兼顧宏觀趨勢與資產類別報酬的核心驅動力。進一步而言，資產類別的表現與其背後因子曝險之間的關聯性，往往會隨時間流逝而逐漸淡化。

誠然，資產回報背後蘊含著紛繁複雜的因素。但是，當前通膨壓力猶存，美國國債收益自新冠疫情后的低點/負值水平飆升至當前水平、並伴隨著前所未有的波動性，我們決定探究盈虧平衡通膨(BE) 和實際收益率(RY ) 是如何解釋資產類別的歷史趨勢。作為前瞻性指標（與CPI和GDP這類落後指標不同），BE和RY能更好、更及時地反映投資者不斷變化的經濟預期，進而影響決策。

我們的分析旨在為資產配置分析提供見解和核心考量，啟發潛在的戰術再平衡策略或定位思路，也可以作為投資評估過程的一個起點。您可以將本文中討論的方法應用於任何一組資產類別，FactSet慧甚量化工俱生態系統將輕鬆地為您實現這個過程的自動化。

數據

在FactSet程式設計環境(FPE)中對以下資料集執行資料擷取和後續的分析：

· 日期範圍為2003年1月至2024年4月

· 經濟數據

· 損益平衡通膨BE：10年期名目報酬率與10年期實質報酬率之差

· 實際收益率RY：10年期通膨保值類債券(TIPS)的收益率

· 資產類別數據

我們在分析中選擇了以下市場指數收益來取代衡量資產類別收益。 FPE可以輕鬆、即時地對其他資產類別進行類似研究。

經濟體制分類

我們根據BE通膨和RY區分了四種經濟體制，後者是衡量預期成長的替代品。我們取這兩個變數24個月的差異，得到以下訊號：

· 正向訊號：BE或RY呈上升趨勢

· 負訊號：BE或RY呈下降趨勢

我們定義了四種環境：

敏感度圖表：經濟體制分類

如圖顯示，不同經濟環境之間的差異使我們能夠評估每個資產類別在特定在特定經濟體制下的獨立表現，以及它們如何回應所選的關鍵因素。這種分析也為我們理解研究結果（即計算的貝塔係數）的一致性或動態變化提供了資訊。這項分析為資產配置策略提供了見解和定位思路。

具体而言，原油和工业金属几乎总是与BE通胀呈正相关（尽管贝塔系数存在差异），而与RY变量没有显著关系。相反，贵金属似乎受到RY的负面影响。而只有在滞胀环境下，贵金属才会同时对BE和RY都具有显著的敏感性。从下图来看，美国国债市场的表现尤为引人注目，其两个关键系数在不同经济体制下均保持高度一致，且与资产收益呈稳定的负相关关系。结合高R²值（决定系数：衡量的是回归模型对因变量变异性的解释程度）所展现出的强预测能力，我们得以确信，通过此类分析能够精准预测美国国债的收益率变动。美国股市也受到通胀预期变化的积极影响。在经济过热的特殊时期，BE、RY这两个变量才会对股市产生显著影响。

除美国国债外，所有资产类别的R²值都很低。但从理论上讲，这并不会使模型失效。较低的R²值加上统计上显著的系数仍然可以揭示这两个变量之间关系。在假定独立因子有一个单位位移的情况下，贝塔系数将仍然代表相关资产类别的平均变化。简单地说，对于 R²值较低的模型，该平均值的可变性将更大，这表明预测能力较低。但是，描述性的见解仍然是中肯的。

美國國債模型在所有經濟體制中具有最高和最一致的解釋力，因此BE通膨和RY能夠近乎完美地解釋收益。

原油和工業金屬與通膨預期的變化呈正相關，在BE趨於下降的成長情況下，它們的R²最高。這可能意味著在成長環境中，這兩種資產類別的收益為負。

美國股市和歐洲股市分別在經濟過熱和成長的體制中達到R²高峰。 

經濟體制範式下的收益

經濟體制範式下的效益分析不僅證實了先前的一些發現，也對此提出了質疑。例如，在滯膨環境下，原油受到更高通膨預期的正面影響，帶來了較高的正平均收益。但通膨加劇（過熱）時，收益為負。經濟放緩和成長的情況（BE通膨減少）絲毫不受影響，導致該資產類別的平均收益為負。工業金屬與敏感性研究結果相當一致，因為只有在經濟放緩的情況下（通膨減少），該資產類別才會產生正的平均收益。

貴金屬在RY呈下降趨勢的情況下產生的平均收益為正（與後者呈負相關），在其他兩種經濟體制下產生的收益平平。

兩種權益資產類別在所有經濟體制下的平均收益均為正。考慮到所得出的針對這兩個解釋性變數的貝塔係數，這在一定程度上是矛盾的。

由於先前的迴歸分析並不完美，因此出現對立結果可以被認為是正常的——模型的解釋力不高，而且在不同的經濟體制下也有所不同。這顯示其他變數也會影響資產表現。

另一方面，地缘政治的不确定性很高且央行的货币政策和财政措施具有高度刺激性时（就像金融大危机以来的情况一样），资产收益的系统性驱动因素可能会出现显著偏差。总体资产风险中的非系统性部分不仅仅具有相关性，也再次证实及时和适当地分散风险是有益处的。

在經濟體制範式下的波動性

每種經濟體制下資產類別的下行波動率為我們提供了額外的視角。鑑於原油是一種通膨對沖工具（如上面的敏感性所示），它在BE顯然呈上升趨勢的經濟過熱和滯脹情況下風險最低。另一方面，當通膨預期下降時，此資產類別在經濟放緩的情況下表現出最大的下行偏差。

工業金屬（另一種通膨對沖工具）在過熱經濟體制下表現出較低的收益離散度，在經濟成長情況下則表現出最高的收益離散度。在過熱和滯脹經濟體制下，美國股市和歐洲股市的偏差相對較低，但在另外兩種情況下，它們的波動性要大得多。 

敏感度圖表：全時

作为分析的最后一步，我们退出了经济体制范式，并测试了2003年1月至2024年4月期间的敏感性。上述研究结果得到了进一步巩固。例如，在大宗商品方面，原油和工业金属只能对冲通胀上升的风险。贵金属由于与收益率呈负相关，因此不受RY下降的影响。两个权益资产类别和美国债券与这两个变量都存在显著相关性。

結論

我們的分析表明，在通膨預期不斷上升的經濟體制下，工業大宗商品可以作為一種很好的通膨對沖工具，能實現正收益和低波動率。

對於貴金屬而言，其實際表現與市場實際收益率的走勢相反，因為高利率環境使投資者不願持有無收益資產，反之亦然。另一方面，儘管貴金屬也經常被大眾認為是一種通膨對沖工具。我們的研究結果並不完全支持這個觀點。

股市似乎在所有經濟體制中都表現積極。這或許可以解釋為，全球各地持續貨幣和財政政策刺激，加上充裕的流動性，造成了市場基本面扭曲的現象。

這兩個變數可以很好地解釋國債，並在所有經濟情況中得出類似的結果。

最後，以下有一些關於可能的模型修改的建議。

· 歷史經濟體制的定義或許可以基於記錄的CPI和GDP來進行劃分。或者也可以根據BE和RY的走勢來決定是否微調分析方法來，以更精準地界定經濟週期的不同階段。

· 透過校正模型輸入，可以提高迴歸的解釋力。

· 對於更大的樣本量，分析週期可以從超過目前的20年期限。

· 可以透過計算滾動統計資料來擴展分析，以便更好地評估隨時間變化的係數和 R²。

作者簡介

馬丁‧格奧爾基耶夫

客戶解決方案部高級顧問

Georgiev是慧甚保加利亞索菲亞客戶解決方案部的高級顧問。他負責制定慧甚的數據科學解決方案。 Georgiev利用慧甚的量化產品和服務來實現工作流程自動化並提升效率。在加入慧甚之前，他曾在各類財務職能部門任職10多年，包括財務規劃和分析、企業融資、投資組合管理和資產配置。 Georgiev擁有布達佩斯中歐大學（CEU）商學院的MBA學位，並持有註冊金融分析師(CFA)證書。

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