在日常生活中，无论是买卖股票、收购公司、购置房产，还是投资教育，你都需要经历估值的过程。投资标的的价格是否合理？你应该支付多少钱？投资教育是一笔划算的交易吗？我应该购置房产还是租房子居住？好朋友在比特币上大赚一笔，我也应该跟进吗？ 这些都是估值的基本问题，在财务专业里有一整套严密的工具指导你如何做出这些决策。 要记住，估值是一种艺术而非科学。更准确地说，它是包装在科学外衣下的艺术。估值是非常主观的，很容易出错并导致出现模棱两可的答案。尽管你可能会觉得不满意，但的确没有其他好方法能让我们更明智地做决策了。在探索黄金法则之前，我们来看两种错误的估值方法： 投资回收期法 第一种评估项目的方式是基于投资者全额收回投资款所需要的时间，即投资回收期法。你只需要对比初始投入金额和后续现金流入情况，然后计算在哪个时点能收回全部投资款。这是判断是否应该进行某项投资的很有吸引力的方法。人们天生就喜欢早一点儿回收资金。 用一个案例来分析这个方法存在的问题： 你需要在两个项目之间做出选择，它们需要的初始投资均为90 万美元。你只能使用投资回收期法作为标准，且只能选择其一。下表给出了每个项目的预计现金流情况。 你会选择哪个项目？项目A 的投资回收期低于2 年，而项目B 的投资回收期为3 年。如果投资回收期是你的判断标准，你应该选择投资项目A。 其实投资回收期法存在几个非常严重的问题。首先，没有考虑货币的时间价值；其次，更严重的是，投资回收期分析的结果是简单的年份数字。但这并不是你真正关心的问题，我们在意的是创造价值。投资回收期法让你选择资金回收更快的项目，但会让你远离创造更多价值的项目。 假定使用10% 的折现率，项目A 的净现值为193 160 美元，项目B 的净现值为354 700 美元。如果使用投资回收期作为判断标准，那么你会选择净现值更低的项目，它创造的价值要小得多。这个对比反映了投资回收期法的问题所在。 内部收益率法 使用内部收益率法对项目进行评估是另一种常见的估值方法。这个方法的问题并不像投资回收期法那么严重，因为与内部收益率计算相联系的是折现现金流。但内部收益率法仍有自己的问题。当引入折现概念时，我们使用预测现金流和折现率来确定现值。 内部收益率法利用的就是这种分析思路。这种分析需要预测未来现金流，并找到使净现值等于0 的折现率。 换言之，内部收益率分析得到的是假设项目在未来完全实现预期现金流时的收益率。尽管这是一个看待世界的很有吸引力的方法，内部收益率法仍然存在两方面问题。第一，内部收益率可能会给你错误的答案，因为它关注的是收益率而非价值创造。你可以比较两个项目，有着高内部收益率的项目创造的价值可能反而偏低。再强调一次，你关注的是价值创造而非收益率最大化。 第二，如果现金流的特征是流入和流出交替出现（而不是简单的先流出，然后全部是流入），那么内部收益率可能会给出错误的结果。更何况，在承担这些风险的同时，内部收益率分析的过程并不省时省力。计算出的内部收益率必须与加权平均资本成本相比较。 估值的黄金法则:现金流折现法 有一个方法能让你意识到现金流折现法相对于倍数法的优势，即重新回到购置房产的决策上来。如果在做购置决策时不使用倍数法，那么我们应该如何利用现金流折现法进行分析？ 当使用倍数法时，你的分析局限于对周围房产的成交价的观察，并根据每平方英尺的成交价格来做判断。而在做现金流折现分析时，你需要回答的问题是：拥有一套房产能产生的现金流情况是怎样的？有些现金流入很明确。在持续使用假设下，你可能要投资翻新一个屋顶。这就是你在自由现金流分析中需要考虑的资本支出。类似地，可能还有一些税收影响。但是购置房产后，你的现金流受到的首要影响就是不需要再支付房租了。任何项目的现金流指的都是从该项目身上产生的增量现金流。因此，一个房产的价值首先就是购买后你不需要支付的租金的价值。 用这个方式考虑房产购置可以帮你避免支付过高对价。租金收益比（租房费用和购房价款的对比）是衡量21 世纪初期房地产泡沫的一个核心指标。你如果进行了现金流折现分析，就可能发现自己真的不需要买房子，只要继续租住就好了。倍数法实际上忽略了很多在持续使用假设基础上面临的问题。现金流折现法则让事情变得清晰。在这个特定案例中，现金流折现法让租用和购买两种行为的替代关系明晰起来，而在房地产泡沫时期，这种关系完全被忽略了。 估值中的常见错误有哪些？ 估值是一项艺术而非科学，因此包含了一系列主观判断。在宣告一项收购后，收购方 股价出现下跌是很常见的，这表明市场认为收购出价过高，收购方在向标的所有权人让渡价值。 为什么收购方经常会支付过高的对价？ 忽略动机 首先，一个最普遍的错误在于，人们在估值过程中经常忽略参与收购的各方的动机。资产出让方当然希望受让方给出更高价格。卖方控制了信息的重要来源，包括历史财务信息。这个问题就是第3 章中介绍的信息不对称。你认为卖方为了出让资产会做哪些准备呢？卖方可能通过加速确认收入、推迟确认成本以及减少投资等行为粉饰报表。这种情况使得尽职调查成为任何收购过程中的核心环节。 问题不仅仅出在出让方身上。通常，投资银行只有在交易达成后才能得到报酬，所以它们竭力促成交易。即便是你公司内部负责研究这项交易的人，也可能有不可告人的动机。他们可能会在交易完成后负责新购入的业务，从而得到更高职位。每一个参与交易的人都希望交易能最终达成，他们可能精妙地改变假设或预测以达成目的。结果，这个充斥着不对称信息的状态最终导致了过高的对价和过分的自信。 夸大协同效应以及忽视整合成本 协同效应是指合并后，两家公司整合后的价值大于两家独立公司价值之和。表面上来看，协同效应的概念并非不合理。比如，你将两家公司的收入整合在一起并进行优化后会节省成本。如果两家公司合并，你可以在同一行业控制更多资源，获得更强的定价权。 假设亚马逊想要兼并易贝。两者合并后，各自的客户群和供应商将被整合在合并后的主体中，形成更强大的力量。同时，后台部门和云计算费用将会大幅削减。以上两种情况都是协同效应的表现。合并后的公司可以进入此前单独一家公司无法切入的顾客群体，或者削减原本无法节省的成本。 协同效应的问题在于，人们对于协同效应开始发挥作用的时间估计得过于乐观，并且会夸大协同效应本身的影响。他们忽略了一个事实：并购非常复杂，公司文化和员工整合需要很长时间。另外一个相关问题在于，即便协同效应是合理存在的，人们通常也将所有的协同效应考虑进报价里。这也导致了过度支付问题，协同效应创造出的价值被转移到了资产出让方手中，而不是被整合后的新主体里。 低估资本强度 急于求成的竞标者所犯的最后一个错误在于，他们往往低估了一项业务的资本强度。息税前利润或自由现金流的持续增长通常依赖于通过资本支出而不断增加的资产基础。但是资本支出会减少最初的自由现金流，这一点经常被迫切想要完成交易的人们忽略。比如，终值计算需要假设永续增长率，但在模型里的最后一年（最后一年的数值是终值计算的基础），资本支出仅等同于折旧，意味着资产并不会持续增长。实际上，低估资本强度就意味着高估价值。诸如特斯拉这类公司的估值就不能只依赖于客户增长假设，它必须兴建工厂以满足需求，因此低估资本强度会导致错误的估值结果。 估值是财务和管理的核心问题。估值过程中包含了一些科学的方法，但是在本质上，估值是非常主观且带有情感色彩的判断。我们必须确保自己不犯系统性错误，比如高估协同效应或低估一项业务的资本强度。有关估值的最后一课是，全面了解一项业务的最好方法就是对它做一次估值。只有仔细分析一项业务的未来前景、现金流情况、资本强度以及业务的风险，你才能真正理解这项业务。 书名：什么是金融 作者：[美]米希尔·德赛（Mihir Desai） 译者：周源 出版社：中信出版社 作者简介： 米希尔•德赛 Mihir Desai 哈佛商学院瑞穗金融集团金融学教授、哈佛法学院法学教授。任教 20 余年来，他教授 过不同的学生群体，包括来自世界各地的企业高管、MBA 学生、本科生、金融与法律从业 者等。他的研究被《经济学人》《商业周刊》《纽约时报》等出版物引用。他曾经就职于第一 波士顿咨询公司、麦肯锡咨询公司，并为许多企业和政府组织提供咨询。他曾著有《金融的 智慧》，这本书曾入围英国《金融时报》麦肯锡最佳商业图书奖。
摘要 美林投资时钟理论自提出以来，长期被奉为圭臬，是主流的大类资产配置框架。但是由于传统美林投资时钟在中国的有效性不高，在我国应用受到质疑。 我们认为美林投资时钟在本质上是一种经济周期波动的理论，有其假设前提及逻辑，而由于我国政策制定框架及流动性具有特殊性，与美林时钟的假设前提有所不同，导致其有效性偏低，但不应因此认为美林时钟无效。根据我国实际情况改良的美林时钟，依然有较高的准确性。 美林时钟创造了一种自上而下的投资思路。经济周期对于大类资产走势的影响，看似每个周期各有不同，实则压着相同的韵脚，改良的中国投资时钟依然有较强的理论和实践意义。 2004年，美林证券基于对美国1973年到2004年的30年历史数据的研究，将经济周期与资产轮动及行业策略联系起来，提出“美林投资时钟”。美林投资时钟以产出缺口和通胀两个指标，将经济周期划分为衰退、复苏、过热和滞胀四个阶段，资产类别划分为债券、股票、大宗商品和现金四类。从美林投资时钟的左下方开始，顺时针转动，经济依次沿“衰退—复苏—过热—滞胀”循环轮转，而债市、股市、大宗商品、现金的收益依次领跑大类资产。美林投资时钟本质上是一种基于需求侧变化的经济周期波动理论，背后的主要逻辑认为，基本面和货币政策相互作用形成短期经济周期，从而影响大类资产走势。投资者可以通过识别基本面和货币政策的重要拐点，在周期变换中把握趋势获利。 美林时钟在美国基本符合经典理论。在美林证券报告的基础上，我们进一步把时间范围扩展至2020年9月，检验美林时钟的适用性。我们将1970年1月至2020年9月共划分为34个经济周期，统计结果显示：1）在周期轮动方面，21世纪前基本遵循美林时钟周期轮动规律，2008年金融危机后，全球持续低利率、超前宽松等导致复苏时长远超其他三个周期，轮动规律减弱；2）大类资产表现方面，美林时钟整体正确率为88%，其中衰退期正确率为57%，债券平均收益率最高，达6.3%，复苏期正确率为100%，股票平均收益率最高，达20%，过热期正确率为78%，商品平均收益率最高，达26.7%，滞涨期正确率达100%，现金平均收益率最高，达5.1%。 传统的美林投资时钟在中国有效性不高。我们同样按照美林时钟的方法逻辑检验其在中国的运用情况。我们将2002年12月至2020年9月共划分为33个经济周期，统计结果显示：1）在周期轮动方面，仅少数周期遵循美林时钟的周期轮动规律，大部分周期呈现前后跳跃或逆时针转动现象，“过热”和“衰退”是我国持续时间最长的两个周期；2）大类资产表现方面，美林时钟整体正确率为40%，其中衰退期正确率为30%，复苏期正确率为50%，过热期正确率为50%，滞涨期正确率为33%。 为什么美林时钟在中国的效果偏差？我们认为主要有三个原因。1）中美货币政策制定框架存在差异。美联储的货币政策框架主要是围绕泰勒规则，基于产出缺口和通胀变化情况，制定政策利率，与美林时钟划分周期的主要因素基本相同。因此美国政策利率与产出缺口及通胀之间存在较为清晰的等式关系，进而通过市场利率影响大类资产走势。而我国货币政策需兼顾多重目标，包括经济增长、充分就业、物价稳定、内外平衡、防范金融风险等，不同目标可能会对货币政策制定提出方向相反的要求，增加货币政策的决策难度，也与美林时钟背后逻辑有所差异。2）我国大类资产表现除受基本面和货币政策影响外，还受金融监管、改革等政策影响。如2016年开启供给侧结构性改革造成的商品牛市是基于供给端变化，与美林时钟需求端逻辑相左；再如2015年股市行情，是由于大量资金加杠杆入市，行情变化与实体经济周期脱节，出现政策市、资金市。3）通胀作为美林时钟周期划分的主要变量，由于其概念、范畴和度量上的不足，可能与实体经济的实际运行出现偏差，因而对于经济周期的划分准确度造成一定影响。 基于我国的特殊性，我们认为可以对传统美林投资时钟在我国的运用进行改良。由于我国从经济增长和（港股00001）通胀到大类资产表现的逻辑链条非线性，我们可以通过选择其他观测变量，缩短逻辑链条，提高对于大类资产预测准确性。产出缺口和通胀是货币政策的部分输入变量，而“货币”和“信用派生”是货币政策主要的输出变量，与大类资产之间的逻辑链条更为直接。从逻辑上来说，货币和信用也可以与产出缺口和通胀构建的经济周期形成统一：1）衰退期产出缺口恶化，通胀下行，货币政策放松，实体经济融资需求较弱，对应“宽货币+紧信用”；2）复苏期产出缺口好转，通胀下行，货币政策稳健，实体融资需求回升，对应“宽货币+宽信用”；3）过热期产出缺口向好，通胀上行，央行收紧流动性，而此时实体融资需求依然旺盛，对应“紧货币+宽信用”；4）滞涨期产出缺口恶化，通胀上行，央行难以放松货币，实体经济需求不振，对应“紧货币+紧信用”。 我们以货币和信用周期作为划分经济周期的主要变量，把2002年12月至2020年9月共划分为26个周期，发现改良的中国投资时钟对大类资产配置的整体准确率达到73%，显著高于传统美林时钟，其中：宽货币+紧信用（衰退）周期，大类资产配置于债券的正确率达83%；宽货币+宽信用（复苏）周期，配置于股票的正确率达100%；紧货币+宽信用（过热）周期，配置于商品的正确率为57%；紧货币+紧信用（滞涨）周期，配置于现金的正确率为43%。 进一步，我们从中观视角出发，发现在四大周期中，股票（不同行业）、债券（不同久期）、商品（不同品种）三类资产细分领域同样出现明显轮动： 股票：1）衰退期，金融和消费板块抗跌能力最强；2）复苏期，周期和金融板块是最佳选择；3）过热期，周期和消费板块表现最为强势；4）滞涨期，消费和成长板块最为抗跌。 债券：1）衰退期，债市100%走牛，但收益率曲线形态各有不同；2）复苏期，债市以震荡市为主，收益率曲线形态整体趋于平坦；3）过热期，债市100%走熊，收益率曲线整体偏平坦；4）滞涨期，债券缺乏明显趋势，需要相机抉择。 商品：1）衰退期，贵金属表现最佳；2）复苏期，工业品整体表现不错，金属板块是最佳选择；3）过热期，金属板块表现最佳；4）滞涨期，贵金属最为抗跌。 风险提示：经济波动超预期。 目录 1 投资时钟理论回顾 1.1 早期投资时钟 1.2 美林投资时钟 2 美林时钟在美国基本符合经典理论 2.1 美国美林时钟的阶段划分 2.2 1970-2020年美林投资时钟下美国大类资产表现：基本符合经典理论 3 传统的美林投资时钟在中国还灵吗？ 3.1 美林时钟在中国的检验：有效性偏低 3.2 为什么传统美林时钟在中国的效果偏差？ 3.3 改良的投资时钟 4 周期轮动下的大类资产表现 4.1 股票市场投资时钟 4.2 债券市场投资时钟 4.3 商品投资时钟 正文 1 投资时钟理论回顾 1.1 早期投资时钟 最早的投资时钟在1937年的《伦敦标准晚报》（London Evening Standard）上发表，其展示了各类资产在几十年经济周期循环中的收益轮动。 在最早的投资时钟里，大类资产包括现金、固定收益产品（债券）、股票、海外资产、大宗商品和房地产。经济周期在12个刻度的时钟上轮动，不同时刻对应着不同的经济阶段，其中12点代表经济最繁荣的阶段，而6点代表经济最萧条的阶段。 总体来说，早期投资时钟看待经济背景的方式较为粗糙，但其价值在于创新了经济周期指导资产配置的研究框架，为后续分析经济周期与投资决策提供指导意义。 1.2 美林投资时钟 “美林投资时钟”是2004年由美林证券在一篇研报“The Investment Clock”中提出，美林证券基于对美国1973年到2004年的30年历史数据的研究，将经济周期与资产轮动及行业策略联系起来，是资产配置领域的经典理论。 与最早投资时钟不同，美林投资时钟模型以产出缺口和通胀两个指标，将经济周期划分为衰退、复苏、过热和滞胀四个阶段，资产类别划分为债券、股票、大宗商品和现金四类。从美林投资时钟的左下方开始，顺时针转动，经济依次沿“衰退—复苏—过热—滞胀”循环轮转，而债市、股市、大宗商品、现金的收益依次领跑大类资产。 在衰退期：经济下行，产出缺口恶化，通胀下行。货币政策趋松，债券的表现最为突出。债券>；现金>；股票>；大宗商品。 在复苏期：经济上行，产出缺口好转，通胀下行。经济转好，货币政策稳定，企业盈利改善，股票获得超额收益。股票>；债券>；现金>；大宗商品。 在过热期：经济上行，产出缺口继续向好，通胀上行。通胀上行增加了现金的持有成本，货币政策收紧以及加息的可能性降低了债券的吸引力，商品受益于通胀的上行，明显走牛。大宗商品>；股票>；现金/债券。 在滞胀期：经济下行，产出缺口恶化，通胀上行。由于通胀压力，此时货币政策难以放松，同时经济下行对企业盈利形成拖累，对股票造成负面影响，基于长期配置需求，债券的吸引力提升。现金>；债券>；大宗商品/股票。 美林投资时钟本质上是一种基于需求侧变化的经济周期波动理论，背后的主要逻辑认为，基本面和货币政策相互作用形成短期经济周期，从而影响大类资产走势。投资者可以通过识别基本面和货币政策的重要拐点，在周期变换中把握趋势获利。从长期来看，长期经济增长与劳动、资本、技术、全要素生产率等生产要素相关；从短期来看，经济不会完全遵循长期经济增长路径，顺周期的行为产生的惯性会导致经济短期偏离潜在产出水平，而宏观调控政策则引导经济向潜在产出回归。比如，当短期经济疲弱，产出缺口恶化时，经济面临通缩压力，此时货币政策放松，刺激经济需求回升；当短期经济强劲，产出缺口向好时，经济面临通胀压力，此时货币政策收紧，需求回落。在经济短期波动与宏观调控共同作用下，经济周期形成不同阶段，大类资产出现趋势性轮动。 投资时钟可以帮助投资者制定行业战略，通过观察经济周期的变化，分析判断周期性、成长性、利率敏感性等行业的获利机会。经济增长变动影响投资周期性和防守性资产的收益，如经济增长加快时，有色、钢铁等周期性行业对应的股票和大宗商品表现好。通胀水平变动影响投资成长型或价值型的股票收益，通胀水平下降、贴现率降低时，久期长的成长型股票表现好。从衰退期中开始出现复苏迹象时，银行类、消费类股票等利率敏感型股票将率先反应。 2 美林时钟在美国基本符合经典理论 美林证券2004年的报告使用美国1973年3月至2004年7月的数据来实证检验理论的效果，本文参考美林投资时钟的方法，把时间范围扩展至1970年1月至2020年9月，检验美林时钟的适用性。 2.1 美国美林时钟的阶段划分 依照美林投资时钟，本文仍然通过产出缺口和通胀走势判定经济所处阶段，并对每阶段的四大类资产表现进行统计。 以产出缺口衡量经济增速，产出缺口是表示经济偏离可持续增长路径百分比的指标，美国经济在20世纪70、80年代以及2009年前后经历了较大的波动，其它时候大多是较小幅度的震荡。由于数据是不断震荡的，因此对每一次上升或下降都做区分没有意义，我们主要对6个月以上较长时段的趋势做上升或者下降的判断。 以同比CPI衡量的通胀数据，CPI是美联储和其它央行盯住的目标和划分通胀等级的依据，投资时钟要依此来预测央行的政策变动。美国的通货膨胀在20世纪70、80年代处于一个较高的位置，此后整体呈下降趋势。自2012年美联储明确2%的通胀目标以来，大多数时间未能实现该目标，因此2012年至今，除个别区间通胀明显上升至2%以外，CPI主要表现为下行趋势。 按照经济增长与通胀变化周期划分四个阶段，产出缺口与通胀同时下行为衰退，产出缺口上行通胀下行时为复苏，产出缺口与通胀同时上行时为过热，产出缺口下行通胀上行时为滞涨。为保持结果纵向可比性，本文使用的周期划分方式与美林投资时钟的基本一致，需要指出的是，自2008年金融危机后，美国经济的主逻辑是从衰退走向复苏，直至过热，考虑美国CPI的情况，结合美联储2%的通胀目标直至2017年才达到，2017年下半年开始退出量宽，2009-2017年中的经济周期主要以复苏周期为主。 我们将1970年1月至2020年9月共划分为34个经济周期，统计结果显示，与美林证券原文的检验结果相同，美国经济周期并未时刻呈现“衰退—复苏—过热—滞涨”依次循环轮转的现象，外部冲击、经济发展阶段变化或造成理论与现实偏差，20世纪80年代中期石油输出国协议瓦解，90年代中期的亚洲金融（港股00662）危机等，都对美国的经济和通胀产生影响，但21世纪前基本遵循明显美林时钟轮动规律。2008年金融危机后，全球持续低利率、超前宽松等导致复苏和衰退成为美国经济主旋律，轮动规律减弱。 美国的复苏期和过热期是持续时间最长的两个周期。34个经济周期中，衰退期7个，复苏期11个，过热期9个，滞涨期7个。从总周期时长来看，复苏期和过热期最长，分别达274个月和139个月，滞涨期次之，达105个月，衰退期最短，为90个月。从周期平均持续时间来看，复苏期平均达25个月，过热期平均为15.5个月，滞胀期平均为15.0个月，衰退期最短为12.8个月。 2.2 1970-2020年美林投资时钟下美国大类资产表现：基本符合经典理论 按照周期划分，校验美林时钟不同时期各类资产表现，可以得出， Ⅰ衰退：债券是衰退阶段的最佳选择。债券的收益率达到6.30%，高于债券长期平均收益3.23%。处于投资时钟对立位置的大宗商品表现最差。 Ⅱ 复苏：股票是复苏阶段的最佳选择。股票收益率达到20.02%，高于股票长期平均收益9.25%，现金收益远低于股票，大宗商品表现糟糕。 Ⅲ 过热：大宗商品是过热阶段的最佳选择。大宗商品年收益率为26.74%，高于大宗商品长期平均收益7.57%。处于投资时钟对立位置的债券表现糟糕，年收益率只有2.87%。 Ⅳ 滞胀：现金是除大宗商品以外表现最好的。现金年均收益率为5.09%。处于投资时钟对立位置的股票表现最糟糕，年收益率为-8.05%。大宗商品的年均收益率高达22.56%，主要受20世纪70年代两次石油危机冲击的影响比较大，而同时期非石油类大宗商品价格主要呈下跌趋势。 观测大类资产在各个阶段的表现也基本符合美林投资时钟结论， 1）在7个衰退期中，4个阶段债券收益率最高，5个阶段投资对立位置的大宗商品表现最糟糕。其中，1970年经济延续60年代末过热趋势，仍然体现为大宗商品收益率最佳。1974年12月至1975年3月，受到第一次石油危机重创，美国经济延续此前滞涨，因此现金收益率仅次于股票，而股票收益于宽松政策，强劲反弹。1990年11月至1991年12月，80年代末储贷危机引发股市崩盘，因此90年代的修复使股票收益高企，远超债券收益。 2）在11个复苏期中，所有阶段股票收益率均最高。 3）在9个过热期中，7个阶段大宗商品收益率最高，8个阶段大宗商品收益率远高于债券收益率。其中，1983年7月至1984年3月，正处于80年代第一轮大规模减税、通胀问题解决阶段，经济强劲反弹，大类资产表现改变。1994年5月至1996年12月间，1995年美国防范海外市场风险的保险性降息预防衰退，助长股市繁荣，因此股票表现超过大宗商品。 4）在8个滞胀期中，所有阶段现金收益率远高于股票收益率。与美林时钟原文结论相同，滞涨期现金是除了大宗外表现最好的资产。大宗商品的年均收益率较高，主要受石油危机冲击的影响比较大，而同时期非石油类大宗商品价格主要呈下跌趋势。 3 传统的美林投资时钟在中国还灵吗？ 3.1 美林时钟在中国的检验：有效性偏低 我们同样按照美林时钟的方法逻辑检验其在中国的运用情况，即通过产出缺口和通胀走势判定经济所处阶段，并对每阶段的大类资产表现进行统计。 在产出缺口方面，原版美林时钟在经济指标上主要采用的产出缺口指标来自OECD统计数据，由于我国暂无官方统计的产出缺口指标，我们选取统计局公布的GDP现价当季值，使用X-12&；ARIMA模型方法进行季节调整得到季调数据，然后通过HP滤波法得到潜在产出趋势值，产出缺口定义为=（实际GDP-趋势值）/实际GDP。 在通胀方面，我们采用统计局公布的CPI当月同比值。 根据统计结果，我们将2002年12月至2020年9月共划分为33个经济周期，其中衰退期10个，复苏期6个，过热期8个，滞涨期9个。从特征来看： 过热期和衰退期是持续时间最长的两个周期。从总周期时长来看，过热期和衰退期最长，分别达85个月和60个月，滞涨期次之，达47个月，复苏期最短，仅为22个月。从周期平均持续时间来看，过热期平均达10.6个月，衰退期平均为6个月，滞涨期平均为5.2个月，复苏期最短为3.7个月。中国的经济周期受政府的影响比较大，是一种政府主导型经济周期。当政府采取积极的政策对经济进行频繁调控时，容易导致经济波动较大。当经济过热时，政府采用抑制性的政策进行调控，会使经济迅速走向衰退。当经济衰退时，在政府的积极刺激下，经济可迅速复苏过热。“过热”与“衰退”成为主流是政府主导型经济周期的一大特色。 仅少数周期遵循美林投资时钟的周期轮动规律，大部分周期呈现前后跳跃或逆时针转动现象。根据美林投资时钟，“经典”的经济周期是从时钟的左下角（衰退期）开始，按照顺时针方向轮动，经历衰退—复苏—过热—滞胀四个阶段。但根据我们的统计结果来看，2003年以来，仅有三个时间段呈现比较明显的周期轮动规律，分别为（1）2002.12-2003.6，（2）2008.7-2011.7，（3）2018.11-2019.9。 我们按照周期划分，分别检验传统美林投资时钟的大类资产收益率表现，在收益率指标方面，现金选取银行间质押式回购加权利率，债券选取中债新综合指数收益率，股票选取沪深300指数收益率，商品选择CRB现货指数收益率，测算结果如下： Ⅰ 衰退期中，美林时钟正确率仅为30%，10个小周期中仅有3个周期债券收益率表现最好，其他在衰退期表现较好的资产包括现金（3次）、股票（3次）、商品（1次）。 Ⅱ 复苏期中，美林时钟正确率为50%，6个小周期中有3个周期股票收益率表现最好，其他在复苏期表现较好的资产主要为现金（3次），其他资产则均表现较差。 Ⅲ 过热期中，美林时钟正确率为50%，8个小周期中有4个周期商品收益率表现最好，其他在过热期表现较好的资产包括股票（3次）、现金（1次）。 Ⅳ 滞涨期中，美林时钟正确率仅为33%，9个小周期中仅有3个周期现金收益率表现最好，其他在滞涨期表现较好的资产包括股票（4次）、债券（1次）、商品（1次）。 3.2 为什么传统美林时钟在中国的效果偏差？ 整体来看，传统美林时钟在我国对于大类资产配置的指导正确率为40%，较美国数据明显偏低。为什么传统美林时钟在中国的效果偏差？ 3.2.1 中美货币政策制定框架存在差异 传统美林时钟的基本假设和逻辑与美联储的货币政策框架相近，因而对大类资产配置的指导意义更强。而我国央行的货币政策框架需考虑多种因素，造成在部分时期，宏观条件与大类资产表现之间的关联性相对较低。 1993年7月起，美联储开始以新凯恩斯主义理论为核心思想，运用类似泰勒规则来设定联邦基金利率，通过公开市场操作引导货币市场利率围绕联邦基金利率波动，实现充分就业和稳定物价的政策目标。根据泰勒规则，央行应该根据产出和通胀的情况实施货币政策，利率决定公式为： r=0.5*（π_t-2%）+0.5*y ？+π_t+2% 其中π_t 代表通胀，y ？代表产出缺口，在美联储的目标利率决定框架中，实际通胀与目标通胀的差值（π_t-2%）占50%权重，产出缺口y ？占50%权重，如果通胀高于目标，以及产出缺口提升，美联储应该加息，反之则应该降息。当不存在通胀偏离以及产出缺口时，联邦基金利率应该等于名义利率，也即通胀加上长期实际利率（π_t+2%）。 泰勒规则后，美联储利率政策规则经过一系列修订，先后有伯南克规则、埃文斯规则、耶伦规则等，三者均是在泰勒规则基础上进行部分权重调整，或增加就业指标。但从美联储货币政策制定机理来说，基本与传统美林时钟假设与逻辑相同，是基于对产出缺口以及通胀情况变化，制定政策利率，利率与产出缺口及通胀之间存在清晰的等式关系，进而通过影响市场利率，影响大类资产走势。 而我国货币政策需兼顾多重目标，包括经济增长、充分就业、物价稳定、内外平衡、防范金融风险、维护金融稳定等。不同目标可能会对货币政策制定提出方向相反的要求，增加货币政策的决策难度。因此，我国货币政策决策因素不仅仅包括产出缺口的通胀，还需考虑其他因素，与传统美林时钟的背后逻辑有所差异。 3.2.2 我国大类资产表现除受货币政策影响外，还受金融监管、改革等政策影响 如2016年开启供给侧结构性改革造成的商品牛市。在“三去一降一补”的政策导向下，落后产能持续退出，供给收缩造成商品在2016年走出一波牛市。供给侧改革对商品产生的影响是基于供给端，在逻辑上与传统美林时钟需求端逻辑相左。因此据美林时钟的周期划分，2016年经济周期先后处于滞涨、复苏以及过热期，指向大类资产配置现金、股票，直到2016年4季度才指向投资商品，与实际投资收益率产生偏差。 再比如2014-2015年股市行情，在经济周期整体处于“滞涨”及“衰退”期，由于政策驱动叠加监管宽松，大量资金加杠杆入市，我国股票市场走出一波大牛市。但是随着监管关注配资风险，严查杠杆入市，大量资金撤离，造成股市快速下挫。行情变化与实体经济周期脱节，体现政策市、资金市特征，对传统美林时钟准确性造成影响。同样，2016年债券市场走出一波行情，而主要驱动因素为宽松的金融监管环境下，理财-委外加杠杆等市场行为催生债券投资需求，与央行货币政策意图相左，因此债市走势和传统美林时钟背后逻辑出现明显偏差。 此外，2012年后我国经济周期波动率下降，加上政策微调进一步熨平经济波动，经济周期表征不明显。2012年以来，金融危机带来的经济周期短期波动逐步被消化，我国进入增长速度换挡器、结构调整阵痛期以及前期刺激政策消化期“三期叠加”时期，经济波动率明显下降，周期特征不明显。根据我们的测算，2012-2016年间，经济周期在“滞涨”与“衰退”之间来回轮动，宏观调控进一步熨平经济波动，基本面+政策调控对于大类资产配置的指导意义减弱。 3.2.3通胀的概念、范畴和度量存在不足，造成实际经济周期的划分存在偏差 首先，当前通胀的表现形式多样化，而通胀指标的涵盖范围有限。周小川在央行政策研究专栏撰文指出，传统的通胀度量会面临几个方面的不足和挑战，第一就是较少包含资产价格会带来失真，特别是长周期比较的失真，“对于住房，过去的概念是购房算作投资，价格变化不计入CPI；后来则租房可计入，但在篮子中的权重偏小；再后来，人们主张把自住房用类比租金来计量，但是住房权重仍相对比较小。当全球人口上升到70亿，城镇化成为相当多数人生活、工作的必然选择，城市可用地变得很稀缺且价格高昂，使得通胀度量再也不能无视或者低估住房的因素。总之，通胀在长期度量上存在问题，特别是资产价格如何反应到生活质量、支出结构上。此外还有长期投资回报应折现入当期通胀的问题。” 其次，经济金融全球化对通货膨胀的生成机理产生了显著影响（张晓慧、纪志宏和李斌，2010；李斌，2010），在当前的经济环境下，出现全面通胀的可能性较低，“结构性通胀”成为通胀的主要表现形式。经济全球化抑制一般性商品的通胀，主要是因为全球化促进了全球资源整合，规模经济效应和外包等强化了低成本优势与产出能力，竞争性商品的供给弹性显著增加。因此，在CPI内部主要表现为食品、农产品以及资源性产品的价格上涨，其他产品价格则相对稳定。 因此，通胀作为传统美林时钟周期划分的主要变量，由于其概念、范畴和度量上的不足，可能与实体经济的实际运行出现偏差，因而对于经济周期的划分准确度造成一定影响。 3.3 改良的中国投资时钟 美林投资时钟在本质上是一种基于需求侧变化的经济周期波动的理论，建立在三大前提及逻辑基础上，一是短期经济围绕长期经济趋势波动，二货币政策逆周期调控熨平短期经济波动，三是经济周期与货币政策相互作用，决定大类资产表现。但是由于我国货币政策框架的独特性等因素，美林时钟在我国的传导渠道受到一定阻碍，但这并不代表美林时钟的逻辑是错的，其逻辑依然有效，只是适用的环境和条件不合适。 基于我国的特殊性，我们认为可以对传统美林时钟在我国的运用进行一些改良。由于我国从经济增长和通胀到大类资产表现的逻辑链条非线性，影响因素较多，我们可以通过选择其他观测变量，缩短逻辑链条，提高对于大类资产预测准确性。 如果说产出缺口和通胀是货币政策的其中一部分输入变量，“货币”和“信用派生”可以理解为货币政策的主要输出变量，其中“信用派生”也是实体经济运行的结果，与大类资产的之间的逻辑链条更为直接。 我们在这里，把“货币”定义为货币政策的意图，即狭义流动性水平，央行通过货币政策工具操作，调控银行间市场流动性；把“信用”定义为通过货币政策操作形成的结果，即广义流动性水平，央行通过货币政策影响广义流动性，但狭义流动性是否能传导至广义流动性，还要看市场主体的加杠杆行为、金融监管等因素。 从逻辑上来说，货币和信用因素也可以与产出缺口和通胀构建的经济周期形成统一： 1）在衰退期：经济下行，产出缺口恶化、通胀下行。货币政策趋松，而实体经济融资需求较弱，广义流动性仍然较紧，对应“宽货币+紧信用”格局。 2）在复苏期：经济上行，产出缺口好转，通胀下行。随着经济转好，企业盈利改善，融资需求提升，广义流动性提升，对应“宽货币+宽信用”格局。 3）在过热期：经济上行，产出缺口继续向好，通胀上行。经济存在过热风险，央行收紧流动性，货币政策趋紧，但是此时实体经济融资需求依然旺盛，广义流动性短期难以回收，形成“紧货币+宽信用”格局。 4）在滞胀期：经济下行，产出缺口恶化，通胀上行。由于通胀压力较大，央行难以放松货币，叠加实体经济需求不振，狭义及广义流动性均较紧，形成“紧货币+紧信用”格局。 但是实际上，产出缺口和通胀是货币政策的部分输入变量，而货币与信用是输出变量，且受金融监管等因素影响，在实际划分中，两者得出的经济周期结论有所不同。但我们通过测算，发现后者对于大类资产指导的正确率显著更高。 3.3.1 货币与信用的指标选择及周期划分 货币：判断狭义流动性的松紧，最简单的方式是观察银行间市场流动性。但是还有其他因素会影响银行间市场流动性，如实体经济融资需求较强时，银行间市场流动性同样趋紧，影响对于宽货币政策意图的判断。因此我们还是采用最基础的方法，即通过典型的货币政策转向操作，判断货币松紧意图的转变，作为定性判断。 结果显示，从2002年12月至2020年9月，我国货币政策共经历14个周期，其中7个宽货币周期，7个紧货币周期，宽货币周期共计89个月，平均持续12.7个月，紧货币周期共计126个月，平均持续18个月。 信用：我国自从2002年开始公布社会融资总量数据，其涵盖了主要的信用派生渠道，可以作为衡量广义流动性松紧的主要指标。但是在2016年前，社融增速的公布频率较低，难以捕捉具体月份的社融增速走势，因此我们共同参考社融增速与M2增速，判断信用走势。 结果显示，从2002年12月至2020年9月，我国信用周期共17个，其中9个宽信用周期，8个紧信用周期，宽信用周期共计83个月，平均持续9.2个月，紧信用周期共计132个月，平均持续16.5个月。 3.3.2 基于周期划分的大类资产收益测算 我们以货币周期与信用周期特征取交集，把2002年12月至2020年9月共划分为26个周期，分别为“宽货币+紧信用”（衰退期），“宽货币+宽信用”（复苏期），“紧货币+宽信用”（过热期），以及“紧货币+紧信用”（滞涨期），分别检验大类资产收益率表现，测算结果如下： Ⅰ 宽货币+紧信用周期中，大类资产配置于债券的正确率达83%。6个小周期中有5个周期债券表现明显优于其他资产，仅2014-2016年周期，股票收益率超过债券，但主要因素是2015年股市杠杆牛，对股票收益率造成扰动。 Ⅱ 宽货币+宽信用周期中，大类资产配置于股票的正确率达100%，6个小周期中，股票收益率均明显优于其他资产。 Ⅲ 紧货币+宽信用周期中，大类资产配置于商品的正确率为57%，7个小周期中有4个周期商品表现明显优于其他资产，在紧货币+宽信用的周期组合下，股市也具有较好表现，在两个周期里收益超过商品。 Ⅳ 紧货币+紧信用周期中，大类资产配置于现金的正确率仅为43%，7个小周期中仅有3个周期现金表现明显优于其他资产，在紧货币+紧信用的周期组合下，大类资产表现缺乏明显特征，商品、债券、股票都曾出现较好表现。 整体而言，以货币及信用因素进行划分的周期，对大类资产配置的整体准确率达到73%，在宽货币紧信用时期、宽货币宽信用时期、以及紧货币宽信用时期，均对大类资产配置有较好的指导意义。仅在紧货币紧信用周期，缺乏明确的资产配置指向。 在美林投资时钟的逻辑框架基础上，我们认为，观测货币与信用因素对于大类资产配置有着较好的指导意义。 4 周期轮动下的大类资产表现 我们通过前文研究，得出了在宏观视角下，不同的货币与信用周期组合中表现最优的大类资产类别。在这一部分，我们从中观视角出发，进一步探究在四大周期中，股票（不同行业）、债券（不同久期）以及商品（不同品种）三类资产下，具体哪一细分领域表现更优。 4.1 股票市场投资时钟 我们将申万一级行业剔除国防军工和综合后分类成周期类、大金融类、消费类、成长类四大板块，其中周期进一步细分为上中下游。根据前文货币与信用周期的时间划分，按照市值加权平均数计算区间板块年化收益率，以探索板块间轮动规律。 Ⅰ 衰退：金融和消费板块在衰退阶段抗跌能力最强。衰退期时期宽货币，银根放松，利率敏感型的金融、消费类股票领跑。在6个衰退期中，3个阶段金融板块收益率最高，5个阶段消费板块收益率第2，二者均值分别为-8.9%、-3.9%。成长板块受2019年11月-2020年2月5G牌照发放、科创板推出等利好影响，均值超过金融和消费板块。 Ⅱ 复苏：周期和金融板块是复苏阶段的最佳选择。宽货币宽信用下，各大板块同时受益于盈利改善和估值上升，股市呈现普涨。因此，对景气度上行弹性最大的周期板块，对流动性宽松弹性最大的金融板块收益率最佳。在6个复苏期中，4个阶段金融板块收益率最高，5个阶段周期板块收益率第2，二者均值分别为64.9%、55.5%。 Ⅲ 过热：周期和消费板块是过热期表现最佳的。过热期对应紧货币宽信用，实体经济仍然景气，但是流动性转向，利率抬升导致金融资产估值下行，股市呈结构性行情。周期板块盈利仍处高位，消费板块现金流较为稳定，对流动性收紧相对不敏感，收益率较高。在7个过热期中，5个阶段消费板块收益率靠前，消费和周期板块收益率远高于其他两个板块，高达55.9%、44.5%。 Ⅳ 滞胀：消费和成长板块在滞胀阶段相对抗跌。紧货币紧信用阶段，实体景气下滑，企业盈利恶化，利率上升、估值收缩，股票市场整体表现糟糕。其中，伴随政策对通胀的控制，折现率有所下行，长久期的成长股价值提升明显，相对抗跌。而消费板块由于现金流较为稳定，表现相对抗跌。在7个滞涨期中，4个阶段成长板块收益率相对更好，6个阶段消费板块收益率靠前，二者平均收益率的负值远小于其他板块，最为抗跌。 具体来看， Ⅰ 衰退：大金融板块中，房地产业表现最佳，平均收益率达6.65%；消费板块中，仅家用电器和医药生物收益率为正，分别达1.11%、7.5%。其他非重点行业大多表现为负值，但仍有结构性行情，如2008 Q4的电气设备、建筑材料、建筑装饰，2020年Q1成长板块等。 Ⅱ 复苏：周期板块中，周期上游>；周期下游>；周期中游，上中下游平均收益率分别为79.3%、40.5%、60.1%。其中上游有色金融、下游汽车行业收益率位于周期板块1、2位，远高于板块中其他行业。大金融板块中，非银金融>；房地产>；银行，阶段平均收益率分别为79.3%、71.4%、54.3%。其他板块内行业也有很好行情，收益率均在30%以上 Ⅲ 过热：消费板块中，家用电器、食品饮料各阶段收益率靠前，平均收益率高达64.9%、65.0%，远高于板块中其他行业。周期板块中，周期下游>；周期上游>；周期中游，周期板块内部有所轮动，其中下游汽车、上游有色金属仍然是板块内表现最佳的。其他板块内行业也有较好行情，收益率均在20%以上。 Ⅳ 滞胀：成长板块中，电子和计算机行业较为抗跌，平均收益率为-5.3%、-6.1%，损失小于其他行业。消费板块中，食品饮料和医药生物相对更抗跌，平均收益率为-7.3%、-10.1%。其他板块内行业大多跌幅高达20%以上，表现糟糕。 4.2 债券市场投资时钟 从理论上来说，债券市场在不同周期下，由于债券短端利率受货币政策影响较大，长端利率取决于基本面，利率走势及曲线形态存在明显特征。随着经济周期从衰退期依次轮动至复苏、过热、滞涨期，债券利率走势及曲线形态依次经历牛陡、熊陡、熊平、牛平。 Ⅰ 衰退：债券收益率曲线呈现牛陡形态。衰退期经济触底，货币转为宽松，宽货币紧信用，短端利率快速下行，债券市场走牛，短端利率下行幅度显著高于长端利率，债券收益率曲线呈现牛陡形态。 Ⅱ 复苏：债券收益率曲线呈现熊陡形态。经济逐步复苏，货币政策宽度幅度收敛，短端利率下行幅度收敛，同时市场预期经济基本面逐步恢复，长端利率上行，债券收益率曲线呈现熊陡形态。 Ⅲ 过热：债券收益率曲线呈现熊平形态。随着经济增速持续加快，货币政策转向，紧货币宽信用，短端利率快速上行，而长端利率上行幅度收敛，导致收益率曲线呈现熊平形态。 Ⅳ 滞胀：债券收益率曲线呈现牛平形态。在经济过热期结束前，市场预期经济将由盛转衰，长端利率开始下行，而此时货币政策相对稳定，收益率因此呈现牛平形态。 现实中，债券收益率形态较少严格遵循从牛陡、熊陡到熊平、牛平的周期轮动。我们以10年期中债国债到期收益率与1年期中债国债到期收益率数据，及10年期-1年期期限利差，确定期间内的利率走势以及曲线形态。阶段划分显示，仅2008-2010周期，2019-2020年周期，由于经济波动幅度较大，货币政策逆周期对冲特征明显，债券市场出现较为明显的轮动规律。 我们进一步选取中债中短期债券全价指数，及中债中长期债券全价指数，对比在不同货币与信用周期下，不同期限债券的收益率情况。数据测算显示， Ⅰ 衰退：债市100%走牛，但收益率曲线形态各有不同，配置长久期债券可以博得更高的利率下行收益。衰退期（宽货币+紧信用）严格对应债券牛市（100%），长期债券收益率显著好于短期，拉长债券久期可以博得更高的利率下行收益。 Ⅱ 复苏：债市以震荡市为主（占比50%），收益率曲线形态整体趋于平坦，缩短久期有利于平衡风险收益。在复苏期（宽货币+宽信用），震荡市占比50%，熊市占比33%，牛市占比17%。中短期及长期债券在不同周期表现分化，但整体来看，宽货币宽信用周期下的震荡市，后续较多演变为熊市（2/3），调整投资组合、缩短久期有利于平衡收益风险。 Ⅲ 过热：债市100%走熊，收益率曲线整体偏平坦，中短期债券更加抗跌。过热期（紧货币+宽信用）严格对应债券熊市（100%），中短期债券相对长期债券更加抗跌。 Ⅳ 滞胀：债券缺乏明显趋势，需要相机抉择。在滞涨期（紧货币+紧信用），牛市占比43%，熊市占比43%，震荡市占比14%，债市缺乏明显趋势。此时债券市场无明显的配置策略，从历史周期划分来说，紧货币紧信用周期下，无论当期为熊市、牛市或震荡市，有5/7的情况在下一周期演变为牛市，因此结合基本面情况，如果预期经济下行，货币政策放松，此时拉长久期有利于博得未来超额收益。 4.3 商品投资时钟 我们通过计算南华商品指数区间收益涨幅来探究大宗商品内部板块轮动。商品一级分类指数包括南华工业品指数、南华农产品指数、南华金属指数和南华能化指数，其中，工业品指数由金属指数和能化指数品种构成。由于南华贵金属指数数列时间区间较短，我们采用上海黄金交易所AU9999的价格涨幅表示贵金属板块。 Ⅰ 衰退：贵金属在衰退阶段表现最佳。衰退阶段，以黄金为代表的贵金属，一方面可以避险，另一方面可作为组合资产改善风险收益特征。而传统商品资产受经济放缓影响，需求回落叠加产能过剩，工业品暴跌，但衣食等消费刚需支撑农产品板块相对较强。在6个衰退期中，3个阶段黄金收益率第一，黄金年平均收益率为4.3%，工业品、农产品年平均收益率分别为-23.0%、-14.0%。 Ⅱ 复苏：工业品整体表现不错，金属板块是最佳选择。经济景气度复苏，地产、汽车和基建的拉动下，工业品需求旺盛，但产能不足，价格上涨。金属与地产等板块等相关性强，表现优于能化。而此阶段，居民收入增长有限，消费能力不足，农产品表现较差。在5个有数据的复苏期中，4个阶段金属板块收益最好，1个阶段收益第二，工业品、金属、能化的年平均收益率分别为43.8%、60.0%、25.9%，农产品仅为0.2%。 Ⅲ 过热：投资时钟配置商品阶段，金属板块表现最佳。经济景气度持续，通胀上行，工业品价格继续上涨。金属需求仍然强于能化，表现更好。在7个过热期中，4个阶段金属收益靠前、3个阶段能化收益靠前。各商品平均收益率均在10%以上，其中金属收益率为35.6%，表现相对最差的黄金收益率也高达15.6%。 Ⅳ 滞胀：贵金属在滞胀阶段最为抗跌。经济景气度下滑，工业需求放缓，产能由于过度乐观处于扩张，供大于求，工业品价格下跌。这一阶段，贵金属的避险属性凸显，抗跌能力强。在7个滞胀期中，6个阶段黄金收益表现靠前，年平均收益为5.8%，是五大板块唯一正值。
债券收益率曲线与利差分析 ——手把手教你看债券系列之8 李奇霖、张德礼、孙永乐 本篇文章在手把手教你看债券系列文章中起着承上启下的作用。 在前面几篇里，我们对各类机构投资者如商业银行、广义基金、境外机构等的资产配置行为做了详细的分析。 接下来，我们将会开启债市分析框架部分，去分析基本面、资金面、政策面等对债券市场的影响。而收益率曲线则是连接这两部分的一个桥梁。 一方面投资者的交易行为会直接反映在收益率曲线里，如由于7年期债券主要由配置盘持有，那么7年期债券收益率的快速下行往往反映出市场配置力量较强。 另一方面，分析债券市场很大程度上就是分析收益率曲线的形态是由什么因素决定的，它的变化又是由什么因素导致的，我们应该如何把握债券市场的投资机会等。因此，要想分析债券市场也离不开对收益率曲线的了解。 本文整体分为两个部分，在第一部分我们着眼于分析债券市场上各类收益率曲线的形态、变化等信息，并分析基于收益率曲线形态应该选择什么样的投资策略，如骑乘策略、子弹策略等。在第二部分我们分析市场上常用的各类利差，如体现收益率曲线形态的期限利差、体现不同收益率曲线关系的信用利差等。 1 收益率曲线 （一）浅析收益率曲线 收益率曲线简单来说就是描绘债券收益率与期限关系的曲线。透过收益率曲线，我们能够直观的了解在当前市场上同一类债券，不同期限的收益率水平，也能更方便的去比较不同品种收益率曲线之间的区别。 1、收益率曲线的类型 市场上收益率曲线的数量繁多，仅中债提供的各类收益率曲线就超过了1300条。为了更好的区分，根据收益率类型，我们大致可以将收益率曲线分为到期收益率曲线、即期收益率曲线和远期收益率曲线这三类，分别对应到期收益率、即期收益率和远期收益率。 先说到期收益率曲线。 到期收益率曲线是由不同期限到期收益率组成的曲线。顾名思义，到期收益率指的是投资者持有该债券到期所能够得到的年收益率，也是这只债券未来所有现金流折算为当前价格的贴现率（贴现率体现资金的时间价值，比如如果贴现率是3%，这意味着1年后的103元和现在的100元，价值是一样的）。 假设今天我们以98.8元的市场价格买进了一张面值为100元，票息为3%，利息年付的1年期国债，同时按照95元的价格买进了一张面值为100元，票息为3%，利息年付的3年期国债。 那么，持有1年期国债到期给我们带来的收益率为103÷98.8-1=4.25%，即1年期国债的到期收益率为4.25%（贴现率也为4.25%，即未来的103元等于现在的98.8元）。 同样的，我们认为未来3年每年3元的利息以及第三年100元的本金和现在的95元的价值是一样的，即潜在的贴现率为4.8%（95=3÷（1+贴现率）+3÷（1+贴现率）^2+103÷（1+贴现率）^3）。相应的，持有3年期国债的到期收益率也是4.8%。 在实际计算时，我们可以通过市场交易数据计算获取到期收益率。而因为到期收益率比较直观的告诉了我们持有该债券到期能够获得多少收益，所以债券市场也都是用收益率作为报价单位的。比如现在市场上10年期活跃国债的报价是3.1458%，这个3.1458%指的就是到期收益率。 但透过上述公式，我们也会发现到期收益率是在假设未来各期限资金贴现率一样的前提下，计算得到的。这实际上是一个比较强的假设，因为按照我们日常的经验，不同期限的资金应该有不一样的价格。 于是，市场提出了即期收益率，对应的是即期收益率曲线。它是指在持有期没有现金流的利率，比如我们去银行存定期（到期后一次性偿还本金和利息），2年的定期存款利率为5%，那这个5%指的就是2年期的即期利率。 不过银行计算利息一般是按照单利计算，比如存了100元2年期的定存，那么到期后，我们能获得100×（1+5%×2）=110元；而如果是按照复利计算的话，那么2年后我们能够获得100×（1+5%）^2=110.25元。 与定期存款类似的是零息债券，它在整个存续期里都不会支付利息，而是在到期后按面值偿还，即投资者持有零息债券所获得的收益率就是即期收益率。比如市场上2年期零息债券的收益率为5%，就表示2年期的即期收益率为5%，有些资料也会将即期收益率称为零息收益率。 与到期收益率不同，即期收益率是假设未来不同期限的资金对应的收益率（贴现率）不一样，且一般长期限的即期收益率高于短期限的即期收益率。 这样的确更符合实际，但也存在一个问题，就是即期收益率不能直接通过市场交易数据得到。依旧是刚举过的例子，如果我们买了一份利息年付的3年期国债，那么在计算时，我们会发现在一条公式中，存在3个不同期限的即期收益率。 95=3÷（1+1年期即期收益率）+3÷（1+2年期即期收益率）^2+103÷（1+3年期即期收益率）^3 因此为了获得即期收益率，我们需要通过到期收益率来反向推导即期收益率，这种方法也被称为“拔靴法”。 假设市场已经知道各期限的到期收益率数据，其中1年期、2年期和3年期的到期收益率分别为4.25%、4.6%和4.8%。假设国债均按年付息，票息为3%。 因为1年期的国债期间没有任何现金流，所以我们有：现值=103÷（1+1年期即期收益率）= 103÷（1+1年期到期收益率），即1年期即期收益率=1年期到期收益率=4.25%。 在获得1年期即期收益率后，我们可以推导得到2年期的即期收益率等于4.61%（现值=3÷1.0425+103÷（1+2年期即期收益率）^2）。 类似的，我们使用1年期和2年期的即期收益率就能够得到3年期的即期收益率为4.84%。 通过倒推的方法，我们可以逐一获得不同期限的即期收益率，并得到即期收益率曲线。 与到期收益率不同，即期收益率更多的是被用于债券的估值定价，而很少被用于债券的交易。 比如发行人要发行一张面值为100，票息为3%，按年付息的2年期债券，那么他便可以按照现有的即期收益率曲线将未来的现金流逐一折现，计算该债券的现值，并以此为依据来进行债券的定价。 最后，我们来讲远期收益率曲线。 相比于即期收益率和到期收益率，远期收益率会复杂一点，比如到期（即期）收益率我们可以直接说3年期的到期（即期）收益率是多少，但是如果表示远期收益率我们就要说明这是几年之后期限是几年的到期（即期）远期收益率。 一般我们会用y（n，k），表示n年后，k年期的即期收益率，比如y（1,2）表示的就是1年之后，2年期的即期收益率，如果特别说明也能表示远期的到期收益率。 类似于即期收益率，远期收益率也不能通过市场交易数据获得，而需要通过即期收益率曲线等推导得到。 需要注意，我们这里讲的远期收益率是推导出来的市场隐含远期收益率，并不能代表市场对远期收益率的预期。 远期收益率推导的核心思想是：一个人如果要配置一份总期限为3年的资产，那么无论是直接购买3年期的零息债券还是先购买2年期的零息债券，2年之后再购买1年期的零息债券，这两种资产配置方式带来的收益应该是一样的。 如果不一样，投资者就只会购买收益率高的组合。比如，如果直接购买3年期的零息债券获得的收益率更高，那么投资者就只会购买3年期零息债券，反之则相反。在市场的作用下，最后这两个组合所能够获得的收益就应该是一样的。 举个例子，假设市场已知即期收益率曲线，其中1年、2年和3年的即期收益率分别为4.25%、4.61%和4.84%。那么投资者投资100万3年期的零息债券（复利），3年后能够获得115.2万元（100×1.0484^3=115.2）。 相应的，他如果先投资100万2年期的零息债券，再投资1年期的零息债券也应该能够获得115.2万元，即100×1.0461^2×（y（2,1）+1）=115.2，计算得到 2年后1年期的远期利率y（2,1）=5.3%。 通过这样的方法，我们在知道即期收益率曲线之后，就能逐步获得相应的远期的即期收益率曲线。 具体计算公式为：（1+ y（n，k））^k ×（1+n年期即期收益率）^n =（1+（n+k）年期即期收益率）^（n+k），总时长为n+k期。 除了用即期来推导得到远期的即期收益率曲线，市场也可以通过到期收益率曲线来推导得到远期的到期收益率曲线，这里我们就不再展开了。 综合来看，这三种收益率曲线各有不同，其中到期收益率曲线是计算其他两类收益率曲线的基础，往往是先通过市场数据得到到期收益率曲线，然后由到期收益率曲线推导得到即期收益率曲线，最后由即期（到期）收益率曲线推导得到远期的即期（到期）收益率曲线。 从用途上看，到期收益率是在进行市场交易时最经常使用的收益率指标；即期收益率则主要被用于债券的估值定价；远期收益率更多的是用于利率模型的构建，在日常交易中使用不多。 之后，我们提到收益率曲线时，如果没有特别说明一般指的都是到期收益率曲线。 2、收益率曲线的形状 收益率曲线的形状一般来说有四种。 第一种，向上的收益率曲线。这种曲线也最为常见的，表示期限越长，收益率越高。一般期限越长意味着投资者面临的各类风险（包括流动性风险、信用风险、市场波动风险等）越大，投资者也会要求更高的收益率。 第二种，向下的收益率曲线，表示期限越长，收益率越低。这种曲线一般不多见，其出现可能有以下几种原因：一是市场流动性迅速收紧，货币市场利率快速上行带动短端债券收益率上行，最终使得收益率曲线出现倒挂，如2013年6月爆发的“钱荒”一度使得短期债券收益率超过了长期债券收益率 。 二是市场对未来经济发展态势持悲观态度，预期未来收益率会下滑，于是使得长端收益率低于短端收益率。如在1990年的时候，日本市场普遍对经济发展态势持悲观态度，认为未来经济会进入衰退期，企业的盈利能力会下滑，于是长期收益率快速走低，并出现收益率倒挂。 第三种，水平的收益率曲线，表示期限对收益率的影响不大。这种现象往往出现在过渡阶段，比如在从向上的收益率曲线变为向下的收益率曲线的过程中，会出现这种水平状的收益率曲线。 第四种，驼峰型收益率曲线，表示某一期限收益率高于左右两侧收益率。这种情况的出现可能与流动性有关，目前市场上交易最活跃的券种是10年期的国开债和国债，而7年期左右的债券流动性较差，这就使得投资者会给10年期债券额外的流动性溢价，使得10年期债券的收益率反而低于7年期债券的收益率，如在2020年9月份市场就出现了7年期与10年期收益率倒挂的现象。 为什么收益率曲线的形状会有明显的不同呢？ 目前，市场上有好几种理论如预期理论（认为市场的期限结构取决于投资者对未来利率走势的预期）、流动性偏好理论（认为长期债券的流动性比短期限的差，潜在风险高，需要更高的收益率）、分割市场理论（长短期债券的投资者不同且互相独立，而长短期收益率是投资双方的均衡）和期限选择理论（大部分投资者偏好短期债券，让投资者购买长期债券需要更高的收益率）等都对这一现象做出了解释。 综合来看，影响曲线形态的主要因素有：市场预期收益率、债券风险溢价和凸性偏差。 先说市场预期收益率。 当投资者预期未来市场利率会上升时，他们相应的会要求长期债券提供更高的到期收益率，以弥补未来市场利率上升导致的损失，此时收益率曲线就会向上倾斜。 当投资者预期未来市场利率会下降时，长期债券的潜在价值会上升，投资者愿意以更高的价格（相应的更低的收益率）去购买长期债券，以获取未来市场利率下跌带来的收益，相应的收益率曲线就会向下倾斜。 而当投资者预期未来市场利率不变时，那么长期债券的收益率会保持在现有的水平，即收益率曲线保持水平。 这么说自然很好理解，但是对市场而言更关键的是如何形成自己的预期，或者说该怎么去判断未来的利率走势。目前，市场一般从货币政策、经济基本面等角度来判断未来利率的走势，并形成自己的预期，这一部分，我们在下面讲利差的时候会讲到。 再说债券风险溢价。 债券风险溢价指的是由于存在各种潜在风险（如流动性风险、市场波动风险），投资者会要求的风险补偿。如由于短期限债券的流动性好于长期限债券，而且时间越长，市场的不确定性也越长，所以投资者对长期债券往往会要求更高的风险溢价。 除了与风险相关的溢价，如制度限制问题、债券供需问题、市场部门间流动性差异等因素也会导致的债券收益率存在差异。为了方便，市场一般也会使用“债券风险溢价”去表示这些差异。 最后我们来分析凸性偏差。 相比于市场预期收益和债券风险溢价，凸性偏差可能难理解一些，而且对收益率曲线的影响也不如前两者。简单来说，凸性表示债券价格与收益率曲线的弯曲程度，体现的是债券价格对市场利率变化的敏感程度。 举个例子，在其他条件相同的情况下，债券A的凸性大于债券B，这时候如果市场利率上升（价格下跌），A债券价格下行的程度会小于B债券；反之如果市场利率下行（价格上涨），A债券价格的上升幅度又会大于B债券。 这种不对称的变化使得凸性高的债券更受投资者的欢迎，他们也愿意为高凸性的债券支付更高的价格。 从期限上看，一般长期限债券的凸性会大于短期限债券的凸性。这一来使得投资者会给长期债券相对高一点的定价，那么在假设没有风险溢价和收益率变化的情况下，长期限的债券，由于凸性大，收益率水平反而会低于短期限债券。 二来也意味着长短期债券对利率变动的反应程度是不同的。在市场利率下降时，长端债券的收益率往往会比短端债券的收益率下降的快一些，这会使得收益率曲线变平；反之在市场利率上升时，长端债券的收益率往往会比短端债券的收益率上升的少一些，这就容易使得收益率曲线上移变平。 由于上面说的三种因素会同时影响债券收益率，我们在分析债券收益率变化时要考虑的更加全面。如收益率曲线的快速向上变陡，既可能是要求更高的风险溢价（如流动性溢价）也可以反映市场认为未来市场利率会上行。 3、收益率曲线的变化 收益率曲线随着影响因素的变化，自然会发生不同的变化，而按照长短端收益率变化幅度和方向的不同，我们可以将其分为以下几类。 第一，平移变化。平移变化是指各期限收益率在过去一段时间里出现了相同幅度的波动，曲线形状不发生变化。在现实中，一般比较难以见到完全平移的曲线运动，更多的是近似于平移的情况。 第二，旋转变化。旋转变化一般是指收益率曲线长短端收益率的变动幅度不一致，从而整条收益率曲线变得更加陡峭或者更为平缓，这种变化也是在日常中最为常见的。 第三，蝶式与反蝶式变化。蝶式与反蝶式变化主要是指收益率曲线的长端与短端出现同方向，大幅度的变动，而收益率曲线中端的变化却比较小。 （二）收益率曲线投资策略 在了解收益率曲线后，我们会好奇收益率曲线对我们投资会有什么帮助呢？接下来我们分析，基于收益率曲线的几种投资策略。 1、骑乘策略 骑乘策略的基本思想是在短端收益率低于长端收益率时，假设预期收益率曲线在投资期内形态不变，那么随着时间的流逝，期限变短的债券到期收益率也会随之降低，这会给债券投资者带来额外的资本利得收入。 为了更好的理解骑乘策略，我们举个例子。假设1年期和2年期零息国债的到期收益率为1.3%和1.8%，这时如果投资者买入一张2年期零息国债，买入价格为100÷（1+1.8%）^2=96.49元，即如果投资者持有到期，那么他能够获得1.8%的收益。 持有1年后，这张债券的剩余期限为1年，假设1年期的收益率还是1.3%，那么投资者可以按照100÷1.013=98.72元的价格卖出该债券。 而在这一年里，投资者获得的投资收益率为：98.72÷96.49=2.3%。其中1.8%是持有债券获得的收益，而0.5% [（1.8%-1.3%）×1 =0.5% ］的收益是由于随着期限的临近，价格上涨带来的额外收益，这一部分收益也就是我们说的骑乘收益。 从上面的分析中，我们能发现有两种情况会比较适合使用骑乘策略：第一，债券收益率曲线比较陡峭，那么随着期限的降低，收益率下降的幅度更大，投资者也能够获得更高的骑乘收益；第二，剩余期限越长，投资者越能获得更高的收益。 不过获取骑乘收益的前提是未来收益率曲线不会出现明显的变化。如果1年后收益率曲线大幅上移，那么收益率的大幅上行导致的资本损失将会侵蚀骑乘带来的收益，如在上面的例子中，如果1年期收益率变为1.7%，那么骑乘策略带来的额外收益就只有0.1%了。 需要注意，上面是基于零息债券的测算，如果投资者持有附息债券，那么债券价格需要按各期现金流贴现计算获得，在计算骑乘策略时也会更加复杂。 以附息债券为例，假设市场上9年期和10年期资金的到期收益率分别为2.49%和2.54%，那么票息为2.54%的10年期债券市值=面值=100元， 票息为2.49%的9年期债券的市值=面值=100元。 假设未来到期收益率不变，那么投资者持有10年期债券1年后获得2.54元的票息，另外按照100.40元出售该债券（2.54÷1.0249+2.54÷1.0249^2+...+2.54÷1.0249^8+102.54÷1.0249^9=100.40），那么投资者持有该债券获取的收益为（100.4+2.54）÷100-1=2.94%，其中骑乘收益率为0.4%。 从下表里我也能够看到6年期债券由于曲线最为陡峭（6年期和5年期的利差为0.32%），且剩余时间也较长，1年后6年期债券的骑乘收益能够达到1.6%，这极大的增厚了投资者的持债收益。 2、收益率曲线策略（久期策略） 债券投资者在构建投资组合的时候，会综合考虑自己的资金情况、对未来市场的预期等因素，然后配置不同期限的债券。那么多配什么期限的债券、少配什么期限的债券，对投资者而言具有明显不同的含义。 在这里我们先引入另外一个概念：久期。 久期指的是债券收益率变动引起价格变动的幅度，即久期=债券价格变动百分比÷债券收益率变动百分比。比如某债券的久期为8.17，某一天该债券的收益率从3.70%上涨了5BP至3.75%，那么该债券价格变化幅度为：0.05%×8.17=0.41%，即债券价格下降了0.41%。 另外，久期和我们前面提到过的凸性有一点类似，都表示债券收益率与价格之间的关系，那这两者之间的区别是什么呢？ 具体来说，如果把债券价格看成是收益率的函数，价格=f（收益率），那么久期是这个函数的一次导数，而凸性则是二次导数，具体这是数学上的计算，我们并不太需要在意。 从久期的公式中我们能够看出，债券的久期越长，利率波动对价格的影响越大；久期越短，利率波动对价格的影响越小。而一般来说，债券的期限越长，久期就越大，比如10年期债券的久期肯定会比1年期债券的久期大。 而根据投资者持有债券的期限长短（久期）不同，可以将投资者的投资策略划分为子弹策略、杠铃策略和阶梯策略。 子弹策略是指投资者在投资时主要持有某一特定期限的债券，比如投资者如果预期未来利率会下降，那么持有长久期的债券无疑能够获得更高的收益，于是他们会集中持有长期限的债券，或者如果看好某一期限的债券（如某一期限债券的期限利差比较大，能够获取较大的骑乘收益）也可以重仓该期限债券。 杠铃策略是指将投资组合中债券的期限集中在两个极端的范围内，主要是重仓长期和短期债券，而不怎么投资中期债券。其中，长期债券对利率敏感，能够用来博取收益，短期债券的流动性较高，便于调整投资组合。这种策略一般来说会在收益率曲线比较平坦时使用，从而达到进可攻、退可守的目的。 阶梯策略则是指将资金相对平均的投资在各个期限的债券上。相比于前两种策略，阶梯策略虽然在收益和抗风险方面都没有突出优势，但是胜在稳健。 那么我们应该在什么时候使用哪一类策略呢？这里，我们不妨举个例子。 假设市场上有A、B、C三只债券，分别对应长、中、短三个不同期限。此时，投资者有三个选择：全部持有B债券（子弹策略）；持有46.65%的A债券，53.35%的C债券（杠铃策略）；持有30.8%的A债券，34%的B债券和35.2%的C债券（阶梯策略）。这样配比的目的是为了使投资组合的久期一样，方便我们之后比较。 比较这三个策略，我们会发现在久期一样的情况下，子弹策略的收益率较高，但凸性最低；杠铃策略的凸性最高，但收益率最低；阶梯策略则表现的比较平均。 凸性我们在前面提到过，在久期一样的时候，凸性越大，债券越受投资者欢迎。因为杠铃策略的凸性最大，投资者愿意为了高凸性而支付一部分额外的成本，所以在三种策略中杠铃策略的组合收益率最低。 那么如果持有一个月后，收益率曲线发生了变化，在这三种策略中，哪一种策略表现的会更好呢？出于简化的考虑，我们假设在这一个月里不存在付息行为。 假设收益率曲线发生平移变化。通过下表的计算可以看到，当曲线向下平移时，杠铃策略获得的资本利得最高，而子弹策略获得的资本利得最低；当曲线向上平移时，杠铃策略所遭受的损失最小，子弹策略遭受的损失更大。这一点和不同策略的凸性不同相关。 按理论上来说，当收益率曲线上移或者下移幅度足够大的时候，杠铃策略能够获得足够高的资本利得收入，从而使得总收入高于子弹策略。 但是，从测算结果上看，当收益率曲线是完全平移时，杠铃策略与其他两种策略的收益差距并不是特别大，仅由于凸性带来的资本利得很难弥补两者之间的收益差距。这意味着在完全平移的时候，子弹策略可能是更好的选择。 假设收益率曲线呈现陡峭化移动。当收益率曲线向下变陡峭时（短端下行幅度大于长端），子弹策略获得的收益会明显高于杠铃策略，且曲线越陡峭，子弹策略的优势越明显；当收益率曲线向上变陡峭时（长端上行幅度大于短端），子弹策略的价格下跌幅度低于杠铃策略，潜在的损失也会小一些。 综合来看，在曲线的陡峭化变动时，子弹型策略是最优选择。 假设收益率曲线呈现平坦化移动。当收益率曲线向下变平坦时（短端下行幅度小于长端），子弹策略价格上行的幅度会明显低于杠铃策略；当收益率曲线向上变平坦时（长端上行幅度小于短端），子弹策略价格下跌的幅度又会明显高于杠铃策略。） 综合来看，在曲线变平坦时，杠铃策略会优于子弹策略。 最后需要说的是，无论收益率是变陡峭还是变平坦，阶梯策略都是最中庸的选择，其潜在风险都位于子弹策略和杠铃策略之间。 2 各类利差分析 通过收益率曲线，我们能够得到代表不同信息的利差数据。如期限利差表示期限不同的同类型债券之间的收益率差异；信用利差表示信用债与利率债的收益率差距，能够反映由信用风险等带来的收益率差异；行业利差则表示不同行业债券存在的收益率差别，能够反映各行业的潜在风险差异。 （一）期限利差 顾名思义，期限利差就是不同期限的同类型债券之间的收益率差异。在日常交易活动中，投资者可以根据不同的需要选择不同的期限利差来进行分析，比如10年期国债的流动性较好，受交易盘喜欢，而7年期国债的流动性较差，主要是配置盘持有，计算10-7年利差可以比较好的分析目前债券市场上交易盘和配置盘的力量变化。 比较常见的是使用10-1年期利差，在债券品种上一般会选择国债或者国开债。这两类品种各有优劣，国开债由于发行规模大，持有者多，在市场上的流动性会好于国债，特别是短期限的国开债在流动性上的优势会更加明显；但是考虑国际上如美国在计算期限利差时多是使用10-2年国债利差，日本则是使用10-1年国债利差，在做横向对比的时候，使用国债会好一些。 回顾历史走势，国开债和国债的利差走势十分近似，因此本文主要采取10-1年国开债利差作为期限利差的代表进行后续讨论。 要想理解期限利差，我们可以从期限利差的公式入手。期限利差=长端收益率-短端收益率，即长、短端收益率的相对变动情况决定了期限利差的走势。 一般来说，长端收益率主要是受到经济基本面的影响，如果投资者预期未来经济会走高，那么长端收益率一般会率先走高。反之，如果认为未来经济会走弱，长端收益率则会率先走低。 而短端收益率则主要受货币政策和市场流动性的影响。在货币政策宽松时，市场流动性宽裕，短端收益率下的会更快；反之，短端利率上行的也会更快。 由于货币政策与经济基本面并不是完全同步的，短端收益率与长端收益率的变动往往也并不同步，并由此使得期限利差时而走阔，时而收窄。根据期限利差的大小以及债市行情，可以将期限利差分为：牛平、牛陡、熊陡、熊平这4种状态。 当经济开始由盛转衰时，市场投资者预期先动，会先开始做多长期债券，使得长期债券利率开始下行；但是货币政策具有一定的滞后性，这时候还保持着相对高压，市场流动性偏紧，短期收益率下行幅度比较慢。 这就使得，长端收益率回落速度快于短端，从而使得期限利差收窄，收益率曲线出现牛平的情况。如2008年8月-10月的时候，10年期国开债收益率快速走低带动期限利差收窄。 随后，经济下行压力进一步加大，货币政策开始转向宽松，短端收益率随之加速下行，而长端收益率由于已经体现了经济下行这一事件，这时的下行幅度往往会小于短端，从而使期限利差走阔，收益率曲线由牛平转向牛陡。 如在2008年10月到2009年1月，这一时期货币政策明显转松，仅在10月就连续两次下调存贷款准备金率，在“宽信用+宽货币”的政策组合下，市场流动性充裕，短端利率快速下行，期限利差走阔。 之后，随着政府刺激政策开始起作用，经济开始复苏，投资者预期转向乐观，长债收益率开始上行，短端收益率则由于货币依旧保持宽松，仍处于低位，这时期限利差开始继续走阔，从牛陡开始转向熊陡。 最后，经济由复苏转向过热，为了预防潜在的风险，货币政策开始转向收紧，短端上行，期限利差收窄，熊陡开始转向熊平。可以看到在2009年4月之后，随着经济复苏态势明显，货币政策开始逐渐退出宽松，并在下半年逐渐收紧，债券市场随之走向熊平。 在此之后，经济状态会再次由盛转衰，经济周期重新进入繁荣—衰退—萧条—复苏的循环，而对应的期限利差则再次进入“牛平—牛陡—熊陡—熊平”的循环。 不过，上述的分析只是为我们提供了一个理解利差的逻辑，利差与经济周期挂钩的一个重要前提是假设货币政策紧跟经济周期，而债券市场走势也会与经济周期密切相关。 这一逻辑在2012年之前是比较明显的，当时经济基本面对债券市场的影响极其明显，GDP增速与CPI走势与债券市场的走势密切相关，而货币政策的制定也较多的会考虑经济基本面和CPI，所以在2002-2011年的几次债券牛熊转化中，经济增长周期、通货膨胀周期和货币政策周期往往是渐次推进的，而我们也能够看到当时债券市场的走势大部分时候符合“牛平—牛陡—熊陡—熊平”这样一个变化。 但2012年之后，债市市场走势与经济基本面（如GDP和CPI走势）的敏感性有所降低，而随着2012年利率市场化进程的深入，债券市场走势对货币政策的敏感性则逐渐上升，叠加货币政策开始兼顾其他目标如金融防风险，债券市场的走势不再呈现“牛平—牛陡—熊陡—熊平”这样的一个轮动走势。如2016年末，为了防范金融风险，货币政策开始收紧同时监管开始发力，这使得当时的债券市场从牛平直接走向了熊平。 回顾过去一段时间里，1年期和10年期国开债收益率的变化趋势，我们也能够发现1年期国开债的波动幅度在大部分时间里都大于10年期国开债券的波动幅度。这也从侧面表明了短端收益率对期限利差的影响会大一些。 而短端收益率则主要是受到货币政策的影响。由于公开市场操作利率数据较少，我们使用货币市场利率R007来代表货币政策的走势。可以看到在过去一段时间里，我国1年期国开债收益率的走势与7天质押回购利率的走势存在明显的同步性，短期货币市场利率变化会带动1年期国开债收益率呈现同向变动。 同时，质押回购利率与国开债利差也存在明显的负相关。一般随着质押回购利率的走高，期限利差趋于收窄；反之，随着回购利率的走低，期限利差趋于走阔。 那我们为什么要分析期限利差呢？ 第一，期限利差一般来说有回归均值的传统。回顾过去国开债期限利差的变化，我们会发现国开债期限利差会在一个“上有顶，下有底”的固定区间内波动，且在2012年之后，国开债的波动区间进一步收窄，振幅缩小。 因为期限利差有回归均值的特性，那么我们就能通过看期限利差发现潜在的投资机会。比如说看10-1年的期限利差，如果发现显著低于历史均值，则未来该期限利差大概率会走阔，我们则可以通过做多期限利差来做套利；反之如果现在期限利差显著高于历史均值，则未来大概率会走低，我们则可以通过做空期限利差来套利。 第二，期限利差是未来债券市场走势的重要指导。如果期限利差过低，则长短端收益率较为接近，长端下行受到制约，未来如果短期限收益率不能回落，则一般往往以长期限债券收益率上行结束，所以当投资者与研究员发现期限利差过窄时，往往会非常小心。 （二）信用利差 市场上品种繁多的债券大致上可以分为信用债和利率债两类。其中，利率债有国家信用背书，一般被认为是无风险债券，不存在违约风险，如国债和政策性银行债就属于利率债；信用债是以企业信用为担保的债券，其能否按期偿还与企业的经营状况密切相关，因此也就存在违约风险。 除了违约风险，信用债由于市场流动性差，相比于利率债也有更高的流动性风险。 由于存在违约风险以及流动性风险，投资者对信用债的估值就会低一些，其收益率也会比利率债高。我们把信用债收益率高出利率债收益率的那一部分称为信用利差，其本质是对信用债潜在风险（包括流动性风险和信用违约风险）的补偿，信用利差越大说明该债券潜在的风险越高。 按照风险溢价和流动性溢价，影响信用利差的因素可以分为以下两类： 第一，经济基本面，它影响的主要是信用债的风险溢价部分。一般在经济基本面向好，企业经营环境不断改善，信用违约风险降低的时候，投资者要求的违约风险溢价也会比较低；反之在经济基本面下行压力大，企业经营环境恶化，违约风险较高的时候，投资者也会要求更高的风险溢价。 第二，货币政策，它影响的主要是流动性溢价部分。一般在货币政策宽松的时候，市场上钱比较多，投资者对信用债要求的流动性溢价也会比较低一些，反之要求的流动性溢价就会高一些。 在研究中，我们一般使用3年期AA中期票据到期收益率减去3年期国开债到期收益率来衡量信用利差。为什么用这个指标呢？ 第一，市场无风险利率我们用的是国开债到期收益率。这是因为虽然国债和国开债都是无风险利率债，但国债享有税收优惠，而其他债券一般都不享有税收优惠，所以如果我们用信用债减去国债作为信用利差，那么两者体现的不仅是信用利差，也包括由于税收制度差异导致的利率差异。 第二，从品种上看，在各类信用债里，中期票据的发行规模较大。截止2020年11月，中期票据市场规模达到7.3万亿，占公司信用类债券的比重超过了50%（上清所口径）。同时，中期票据的流动性也比其他类型公司信用债好一些。 第三，从期限上看。3年期债券是企业发债融资规模最大的类型之一，具有较强的代表性。 第四，选择的评级为AA。首先需要注意的是，我们在数据的选择上使用的是中债到期收益率曲线，而中债收益率曲线编制依据的评级是中债市场隐含评级，这与债券的实际评级（由评级机构给出的评级）会略微有些差距。 在中债市场隐含评级中，AA级的债券占比最多，且一般AAA级的债券极少违约，受市场信赖，其收益率差别更多的是体现流动性溢价，所以我们选取的是AA级债券。 在2014年之前，市场上信用债违约的情况极少，投资者对债券潜在违约风险的关注相应也不多，那时候信用利差更多的是对债券流动性不足的补偿，而非对债券潜在违约风险的补偿。 而流动性往往与货币政策密切相关。一般在货币政策收紧的时候，市场流动性较好的利率债收益率先上行，而信用债由于流动性差对市场变动反应会慢一些，信用债收益率的上行会略微滞后于利率债，这时候信用利差会略有收窄。不过随着流动性的持续收窄，信用债收益率会开始快速走高，且上升幅度会高于利率债，这时候信用利差开始大幅度抬升。 这也使得一般货币市场利率的变化会略微领先于信用利差的变化。比如在2010年的时候，由于通胀快速上行以及经济出现过热迹象，在2010年10月央行货币政策开始收紧，引发货币市场利率上行并带动债券收益率开始快速上行，叠加在2011年初云南省公路开发投资有限公司出现的偿债危机（并未实质违约）使得市场对城投债的信用风险重新评估，信用利差开始快速走阔。 2014年之后，由于市场信用债违约现象的不断增加，市场开始关注信用债潜在的违约风险，因此经济基本面对信用利差的影响开始越发明显。 在2015年到2016年期间，市场流动性波动不大，银行间质押回购7天利率一直维持在2.4%左右的水平，这也为我们提供了一个观察经济基本面对信用利差影响的窗口期。 在2015年年初，由于经济下行压力较大，货币政策转向宽松，在降准、降息的刺激下，市场资金利率下滑带动国开债收益率下滑，但是由于经济基本面较差，企业违约风险较高，不时爆发的违约风潮使得利差处于震荡状态。 不过2016年二季度开始随着经济的稳步复苏，市场企业违约风险下降，在市场流动性没有出现明显变动的情况下，信用利差开始稳步下行。 另外，今年上半年特别是在5月份之前，信用利差也出现了明显的走阔。第一，一季度企业经营环境差，现金流紧张，市场对企业潜在违约风险较为担忧，因此即使在货币政策宽松的背景下，信用债收益率的降幅也远远低于利率债；第二，上半年在政策的鼓励下，信用债发行门槛降低，加上企业融资需求较为旺盛，信用债供给的增加也使得信用债收益率没有明显下降。 到了5月份，一来随着经济的好转，信用债潜在的违约风险下降；二来随着货币政策边际收紧，前期下降更多的利率债，这时候受到的冲击也更大，所以信用利差则开始收窄。 到了11月份，随着永煤事件爆发，市场开始担心信用债的违约风险，大量机构开始抛售信用债，投资者要求更高的信用风险溢价，所以年底信用利差就又起来了。 在分析了市场整体信用利差的走势后，我们进一步分析信用利差里面的一些细分项目，如等级利差和行业利差（个券利差）。 1、行业利差 我们先说行业利差和个券利差，因为行业利差多是由该行业个券利差通过计算得到的（如算术平均），所以我们放在一起说明。 个券利差其实很容易获得，我们直接使用某只信用债的收益率减去同期限的国开债收益率，就能得到这只债券的个券利差。不过个券利差能够给我们提供的增量信息其实并不多，虽然其反映了该债券的潜在风险，但是我们也能通过该债券的评级情况等数据直接了解债券的潜在风险。 一般我们会在个券利差的基础上，计算获得行业利差，从而直观的了解某一相关行业的整体信用风险水平。 行业利差简单来说，反映的是由于各个行业潜在的信用风险不同而给予的收益补偿。行业景气度越高，信用风险越低，信用利差也越低，如食品饮料行业；行业景气度越低，潜在的信用风险也就越高，相应的信用利差也越高，如钢铁行业。 一般行业利差是通过该行业个券利差计算得到，大致步骤可以分为三步： 第一步，挑选建立行业样本券数据库。在选择样本债券的时候，有以下几点需要注意：第一，选择样本量比较充足、市场规模较大的债券品种如中票，可以只选择一个品种，也可以选择多个品种，具体看实际需要；第二，考虑到附加条款会对债券价值产生额外的影响，需要删除附带有特殊条款（如担保、回售、永续等）的债券；第三，选择剩余期限在1年以上的债券，这是因为剩余期限越低，越难以反映该企业和行业的真实信用情况；第四，选择最近信用评级没有发生变化的债券。 第二步，通过插值法计算个券利差。由于个券的剩余期限和我们能够获取的基准利率（国开债）的期限并不一一对应，比如说1.8年的国开收益率，wind数据库上是找不到的，这时候我们需要通过插值法来计算相应期限的基准利差。 举个例子。一只中票剩余期限为1.8年，收益率为5%，而1年期国开债的收益率为2.8%，2年期国开债的收益率为3.2%，则1.8年期的国开债收益率为2.8%+（3.2%-2.8%）×（1.8-1）÷（2-1）=3.12%，由此对应的利差就是1.88%。 第三步，按行业、等级将个券利差分类，计算行业利差数据，并获得不同分组的行业利差。 具体的行业利差数据库构建并不是文章的重点，我们不再展开。在获得行业利差数据之后，我们就可以基于行业利差来进行相关分析。 第一，通过比较不同行业的行业利差水平以及过往变化，结合目前的行业信用风险，可以帮助我们寻找有价值的行业。可以看到，目前轻工制造、纺织服装、计算机、农林渔牧、电气设备等行业的潜在风险被市场认为是较高的。 在进行行业分析时，我们会将行业基本面与行业利差相结合，通过比较两者之间的区别，来进行行业资产配置。如果行业基本面已经趋于改善但是市场定价尚未及时跟随，行业利差依旧较高的话，那么我们就可以增配该行业的债券；反之，如果基本面边际恶化，行业利差却依旧位于低位的话，那么就可以减持该行业的债券。 以煤炭行业为例，早在2011年，煤炭行业的营业增速就已经开始放缓，但当时煤炭行业的信用利差波动不大，一直到2014、2015年煤炭产业过剩问题变得越发严重，部分煤炭企业开始违约后，煤炭行业利差才开始快速上升。而2016年在供给侧改革的推动下，煤炭行业供给过剩问题得到有效解决，行业经营环境才开始逐步恢复，之后煤炭行业利差开始下行。 类似的情况在钢铁行业上也有所体现，在2015年底到2016年初，在供给侧改革的推进下，钢铁行业的经营状况有所好转，螺纹钢等钢铁价格开始有所上行，但是一直到2016年中下期，钢铁行业的利差才开始下行。 另外，我们也能够根据行业的不同情况，确定自己的重仓行业以及重仓行业轮换策略，从中获得较为可观的行业轮动收益。 我们以煤炭行业和房地产行业为例，在2014年末的时候，煤炭行业产能过剩现象越发明显，但在良好的政策环境下，房地产行业开始逐渐好转，此时投资者可以卖出煤炭债，买入地产债。到了2016年下半年，煤炭行业景气度回升，而房地产调控开始逐渐收紧，此时投资者则可以卖出地产债，再买入煤炭债。 第二，基于行业利差来选取各行业中性价比较高的个券。 在确定同等级各行业的利差后，我们可以分析行业内个券的定价情况，挖掘性价比较高的个券。 由于债券品种繁多，很多债券在估值时容易被高估或者低估，这为投资者的提供了一个寻找高性价比债券的机会。 具体该怎么评价个券，分析其是否存在错误估值的情况，是要进一步研究公司层面的经营状况、财务状况等，这并不是本文的核心，因此不再展开。这里我们提供一个大致的思路。 由于行业利差是由该行业全部样本个券计算得到，个券收益率相对于行业收益率存在两种可能：一是个券利差大于同等级行业利差，反映该债券的潜在风险会更大；二是个券利差小于同等级行业利差，反映该债券的潜在风险低于行业平均水平。 对于利差高于行业利差的个券而言，在经济基本面恶化或流动性收紧的时候，由于市场会蜂拥去追逐部分优质资产，这类债券往往会率先被投资者抛弃，其潜在风险会更高，投资者应该回避。 反之，这类债券在经济基本面好转的时候，由于前期的低估值也存在博取高收益的空间。 相应的对于低于行业利差的个券而言，其在基本面下行但是市场流动性充裕的时候抗跌能力更强，但是当基本面和流动性同时恶化的时候，这类债券由于前期的高估值，潜在的风险也会更大。 2、等级利差 债券信用等级是市场评级机构在综合考虑目前的宏观经济环境、行业基本面、企业自身经营情况等因素后为债券评定的等级。债券预期违约风险越低则市场评级越高，潜在违约风险越高则市场评级越低。而等级利差简单来说就是低评级债和高评级债之间收益率的差距，这和信用利差很接近。 一般来说，等级利差的变化遵循这样一个逻辑：外部冲击（经济衰退或者市场流动性恶化）— 企业偿债能力降低（经营环境恶化或者融资环境恶化）— 机构投资者对信用债的风险偏好降低并开始抛售信用债（由于高等级流动性会好一些，会先抛售高等级债券，再抛售低等级债券）——等级利差走阔（可能会出现先被动走低，再主动走阔的现象）。 但是一般熊市时，基本面好转，货币政策收紧，流动性恶化；牛市时，基本面恶化，流动性好转。这就使得等级利差的演变与债市走势的关系变得比较复杂。 在实际操作时，我们可以使用3YAAA中短期票据到期收益率与3YAA中短期票据到期收益率来构建等级利差，即等级利差=3年期AA中短期票据到期收益率－3年期AAA中短期票据到期收益率。 从长期历史趋势上看，虽然等级利差表现出在牛市收窄，在熊市走高，但是关系并不是很明显。 一般来说，熊市行情下，虽然基本面好转，但是市场资金短缺，投资者追逐流动性高的高评级债券而不愿持有低评级债券，所以我们能够看到在2010年、2013年的熊市中等级利差都出现明显的上行。 但是，随着市场资金面趋于平稳，资金对等级利差的影响降低，而随着经济基本面的逐步好转，企业的经营环境逐渐变好，信用债的潜在违约风险逐渐降低，等级利差也会逐渐走低。如在2017年的熊市中，在初期国开债收益率、等级利差和市场资金利率同步上行，但是到了熊市中后期，随着资金利率趋于平稳，等级利差开始下滑。 在牛市中，随着基本面恶化，货币政策趋于宽松，市场资金开始追逐有限的优质资产，使得高评级债券的收益率快速下行，信用利差开始走阔，之后在流动性的支持下资金开始流向低评级资产，这时候等级利差就会开始收窄。这一现象在2011年末、2018年初的牛市中表现的比较明显，在牛市之初都出现了利差走阔再收窄的现象。 一般等级利差的低点会出现在牛市的后期，随着经济迹象开始逐渐回暖，潜在的违约风险降低，资金进一步向低评级债券流动，使得债券收益率进一步下行。 不过，近年来基本面对利差的影响更为明显，等级利差出现了“熊市收窄、牛市走阔”这样不同于以往的走势。如在今年年初的时候，疫情对经济产生了极大的冲击，虽然市场流动性比较充裕，但是机构都在追逐部分优质资产，于是等级利差快速走高。而到了下半年，随着经济局势的好转，货币政策的边际收紧，信用债违约风险降低，等级利差开始明显下行。 最后需要注意的是，我们使用的数据是中债中短期收益率曲线，其评级依赖的是中债隐含评级而不是市场上债券的真实评级。 如果中债隐含评级和真实评级一致，那自然是没什么关系的，但是实际上这两者之间存在极大的差异，市场评级由于种种原因会高于中债隐含评级，这就使得市场有时候会感觉等级利差是失效的。 特别是近年来，市场评级偏高的现象变得越发明显，在2015年的时候中债市场隐含评级低于评级机构评级的债券占总债券的比例还只有37%，到了2019年就有超过53%的债券中债评级低于市场评级机构评级，除去未评级的，仅有37%的评级机构评级与中债评级一致。 （三）国债和国开债利差 在前面我们提到过，在计算信用利差时，因为国债有税收优势，因此无风险利率选取的都是国开债利率。而国开债和国债同为无风险债券，在刨除掉违约风险之后，两者之所以会出现利差就是因为税收差异（国债25%的税收优惠）和流动性性差异（国开债流动性较好），其中税收差异是主要原因。 从税收角度来看，由于国债享有25%的税收优惠，在不考虑其他因素的前提下，隐含税率（1-国债收益率÷国开债收益率 ）应该稳定在25%的水平。但是由于以下几点原因，隐含税率往往会低于25%的水平。 一来公募基金和境外机构在持债时享有免税优惠，所以它们会偏好于持有票息更高的国开债。 二来从流动性角度上来看，由于国开债的流动性会略好于国债，市场会给予国开债一部分额外的流动性溢价。 三来由于免税是只针对利息收入，这意味着如果投资者更看重的是债券买卖收入那么免税政策的影响并没有那么明显。 回顾过去几年间债券市场走势与隐含税率之间的关系，我们会发现国开债国债利差与债市市场走势有着明显的正相关。这与国开债和国债在投资者结构，流动性溢价等多方面因素有关。 由于国债的免税优势，银行等配置盘往往更愿意持有国债，截止2020年11月，有78.6%的政府债券是由商业银行持有；而广义基金等偏交易盘的投资者往往会更偏好流动性较好的政策性银行债，截止2020年1月，广义基金持有超30%的政策性银行债。 那么在牛市的时候，交易盘往往会通过加杠杆等方式来买入国开债，推动国开债收益率快速走低，国开债与国债的利差也随之收窄；而在熊市的时候，非银机构由于前期加杠杆，以及资金来源于银行，其对市场资金面的波动会更加敏感，它们会更快的抛售流动性较好的国开债回笼资金，这就推动了国开债收益率走高，利差也随之走阔。 另外，隐含税率的波动也和期限利差一样会在上有顶，下有底的区间内波动，这就使得隐含税率会有回归均值的特性，比如当国开债利差接近历史高位后，往往会开始向下调整，反之则会有向上调整的趋势。我们也能通过这一趋势，来把握投资机会。
提要：当前我国经济运行中出现了两个悖论：其一是高社融与低投资间的悖论，这表明当前高速增长的社会融资规模主要还是被用来纾困而非促进增长；其二是低信贷利率与高信用债利率间的悖论，后者才真正反映了实体经济融资成本上升、偿债压力巨大的事实。结合这两个悖论看货币政策，一方面说明货币政策传导渠道依然不畅，另一方面也说明货币政策是稳中偏紧的。在经济依然面临重大内外部不确定性、复苏依然不稳的情况下，货币政策需要保持足够的流动性，并逐步将十年期国债收益率降到2.5%甚至更低的“合意”水平。 一、货币政策现存的问题 2020年下半年我国经济迎来V型反弹，货币政策逐渐转向中性，但是经济复苏的背后存在两个奇怪的现象。其一，高速增长的社会融资规模并没有带来高速增长的投资，低投资与高社融并存的现象让我们不禁发问：钱去哪了？其二，信贷市场和债券市场的利率走势分化，较高的信用债利率与较低的信贷利率并存，那么，究竟哪个利率才能反映实体经济真实的融资成本？ 第一，高社融与低投资相悖。2020年4月份以来社会融资规模以不低于12%的速度快速增长，1至11月份社融增量达到32万亿，相当于2019年GDP的32%。但是在人口老龄化、产业结构变化、经济增速放缓的长期趋势下，实体经济真的需要那么多融资吗？可以看到，当前固定资产投资恢复缓慢，2020年11月份固定资产投资累计同比为2.6%，不到2019年末的一半，其中第二产业、制造业投资还在萎缩。此外，企业存在明显的货币窖藏现象，2020年1至11月份新增企业定期存款5.1万亿，较2019年全年多增2.5万亿。结合高速增长的社融和同样高速增长的定期存款，为什么企业会一边大规模借钱，还一边大规模的存钱？ 从融资需求角度来看，社会融资规模可以分为两部分。一是因为投资而产生的新融资需求，二是以往存量负债的展期融资需求，前者对应着新增投资规模，而后者主要反映的是债务人难以按期还债的借新还旧规模。所以，高社融与低投资相悖的现象说明，当前的高社融主要还是被用来纾困而非促进增长。 第二，低贷款利率与高信用债利率并存。2020年3季度货币市场利率Shibor 1周和DR007基本回升至了7天逆回购利率附近，并进一步抬升了信贷市场和债券市场利率。从信贷市场来看，3季度金融机构一般贷款加权平均利率小幅上行5bp至5.31%，但是与2019年末相比大幅下降了43bp，明显超过了同期1年期LPR的降幅30bp。但是从债券市场来看，3季度企业债收益率基本恢复甚至超过了疫情前水平，1年期和10年期AAA级企业债收益率分别达到3.17%和4.28%，较2019年末仅分别下行1bp和上行8bp。这表明，央行政策利率向信贷市场和债券市场的传导出现了明显分化。对于较低的贷款利率与较高信用债利率，到底哪个才能反映实体经济真实的借贷成本？显然是后者。因为存量社融的展期需求可以方便地通过信贷市场、由债务人与银行一一谈判达成，但是，这在公开的债券市场难以做到。由于债券市场难以借新还旧，债务人的信用风险肯定会在债券市场暴露，进而表现为信用债利率上升。与此同时，央行货币政策操作虽可以通过LPR影响信贷市场，但信贷市场与债券市场依然是分割的两个市场。总之，相比LPR，债券市场的利率才反映了实体经济真正的借贷成本。在社融高速增长的情况下，2020年4季度企业特别是地方国企债券违约的数量和规模明显增加，也佐证了上述看法。 二、对央行姿态的判断 在总需求政策中，判断央行的姿态无非是从“价”或“量”两方面。前者指基准利率水平，特别是无风险收益率水平，后者主要看央行“扩表”还是“缩表”，以及货币供应水平变动。 首先，从“价”来判断，国债收益率大幅上行，货币政策偏紧。2020年4月份起国债收益率攀升、期限利差收窄，国债收益率曲线呈平坦化上行（图1）。3季度国债收益率便超过了上年末水平，11月份1年期国债收益率达到高点2.97%，突破1年期MLF，出现短暂倒挂；10年期国债收益率达到高点3.35%，与1年期MLF的利差处于历史高位（图2）。国债收益率与中期政策利率的利差变化，说明货币政策稳中偏紧。一般来说，十年期国债收益率水平达到3%，实体经济平均的借贷利率将在5%以上，在PPI为-2%和核心CPI为0.5%的情况下，这又相当于真实利率高达7%或者4.5%以上。无论用哪个物价水平来计算，真实利率都超过或者接近2020年和2021年两年平均的复合增长率（5%左右），意味着实体经济的杠杆率必然发散。 图1 中国国债收益率曲线（%） 数据来源：WIND，国家金融与发展实验室宏观金融研究中心。 图2 中国国债收益率与中期政策利率（%） 数据来源：WIND，国家金融与发展实验室宏观金融研究中心。 其次，从“量”来判断，货币供应增速放缓，货币政策偏紧。与疫情以来其他主要经济体央行的大幅扩表相比，我国央行资产负债表变动幅度不大，2020年前三季度央行资产增量3600亿，远低于2009年及此后平均每年2到3万亿的增量。从货币供应来看，2020年6月份起M2增速从11.1%的高点开始阶段性下行，3季度央行提出货币供应规模从“合理增长”转向“与名义GDP增速基本匹配”， 11月份社融同比年内首降0.1个百分点至13.6%（图3）。政策转向之下资金面压力渐显。对此，2020年3季度央行公开市场操作和中长期货币政策工具力度明显加大，公开市场操作和MLF的投放分别达到5万亿元和1.7万亿元，较2季度分别增加3万亿元和1.3万亿元。 图3 M2与社会融资规模同比增速（%） 数据来源：WIND，国家金融与发展实验室宏观金融研究中心。 无论是从“价”还是“量”来看，当前货币政策都是稳中偏紧的。但是目前经济形势不稳定性不确定性仍然较大，经济复苏基础不甚稳固，以至于社会融资的膨胀更多得是为了借款人“续命”，信用风险已经先行在债券市场中暴露。总之，实体经济的融资成本不宜过快上行，要处理好恢复经济和防范风险的关系，把握好货币政策转弯的时点与力度，谨防货币政策急转弯。 三、建议 第一，进一步压降实体经济融资成本。持续深入推进LPR改革，深化LPR在商业银行内部转移定价（FTP）中的内嵌程度，加强贷款FTP与LPR的联动性，加快推进LPR衍生品业务发展。灵活把握调控的力度和节奏，疏通短期利率至长期利率的传导机制，着力发挥中期政策利率的信号作用和利率引导功能，保持短、中、长期流动性供需平衡，降低利率波动，稳定市场预期。 第二，提高资金使用效率。加强金融机构的贷后管理，避免信贷扩张冲动，优化营商环境，促进企业存款向投资转化，引导金融机构加大对于新兴产业和科技型中小企业的支持力度，形成金融、科技和产业的良性循环，提高全要素生产率和投资收益率。健全地方专项债管理体系，加强资金与项目的对接，提高专项债资金的使用效益，激发民间投资活力。 第三，加强金融稳定，维护内外均衡。进一步拓宽银行体系不良资产处置渠道，合理支持中小银行补充资本金。坚持以市场化、法制化原则完善债券违约风险防范和处置机制。避免财政风险与金融市场风险的双向传导。面对当前复杂的国际经济形势，还需强化对跨境资金流动的监管，防范跨境监管套利和风险传递。 第四，适应财政政策，实施更加积极的货币政策。国债占我国央行资产的比重远低于日美欧等主要经济体，不利于提高我国国债的安全资产地位。财政政策应该更多地以国债融资支持中央财政支出的增长，而央行则应该通过公开市场大力购买国债。以国债为基础进行货币政策操作，一方面可以形成从短期到长期的可靠的收益率曲线，打通央行货币政策利率向信贷市场和债券市场传导的渠道，另一方面，这可以有效降低无风险利率水平，从而降低全社会融资成本。粗略估算，在实际GDP增长率5%、核心通胀1%的水平上，能够保证全社会新增收入覆盖债务利息的“合意”十年期国债收益率应该在2.5%甚至更低水平。
中国经济网北京12月15日讯 （记者 马先震）都说投资基金想赚钱要靠长期持有，但除了坚持以外，方向有时似乎更重要，如果方向错误那就越坚持离正确越远。 2010年2月3日，民生加银精选混合（690003）成立，但截至2020年12月11日收盘，这只投资于A股市场的权益基金累计收益率仅有4.9%，如果在这只基金上坚持长期投资，想来也必定是悲哀的。 回顾该基金成立以来的年度业绩后可以发现，这只基金的业绩极不稳定。历史数据显示，在2010年成立当年，民生加银精选在全年上证指数下跌14.31%的情况下，单位净值小幅上涨达到了1.0070元，但在2011年，该基金净值大幅下跌了30.78%，这导致在年底最后一个交易日时，其单位净值仅有0.6970元。 从2012年到2015年，民生加银精选的收益率分别是4.16%、-2.20%、17.18%、60.82%，乍看之下还算不错，但从累计单位净值看，投资者的盈利非常微薄。2012年年底时，该基金的单位净值恢复到0.7260元，到2013年年底又下降为0.7100元，此后两年市场大涨，该基金截至到2015年12月31日的累计单位净值是1.3380元。也就是说，大约5年以后，该基金才增长了33.8%，平均年化收益率仅超过6%。如果此时该基金能够对持有人进行分红也算是个好时机，但民生加银并没有这么做。紧接着的2016年，该基金又下跌了18.76%，累计单位净值回到1.0870元，即6年来的收益率为8.7%。 2017年被市场公认为价值投资元年，但如果以年度来看，至今市场的波动性依然不小。不过，即便是民生加银精选在2018年里跌幅小于指数，可在随后的2年里该基金也并没有抓住稳定增长的价值股，导致业绩大幅落后。2017年到2019年，民生加银精选的收益率分别为14.54%、-23.78%、0.11%，今年截至12月11日的收益率也仅为10.42%，但其累计单位净值是1.0490元。 民生加银精选历史业绩一览 在长期收益率不佳的背后，是民生加银精选频繁更换基金经理导致的风格漂移。算上目前的管理者，该基金正好历经10位基金经理。首任基金经理黄钦来仅管理了4个月后就迎来了继任者杨军，两人“磨合”5个月后黄钦来离任，记录显示，黄钦来共参与管理278天，业绩回报为6.30%。 让人没想到的是，黄钦来离开后，杨军也仅独自管理了78天后就再次离任，换成了傅晓轩，而傅晓轩管理时间还不到1年就又换成了江国华，此后是蔡锋亮、孙伟、黄一明、刘旭明、郑爱刚、吴鹏飞，这里面管理时间最长的就是江国华，但也仅有2年又199天。 随着基金经理的变更，基金风格也非常多变。比如2010年时民生加银精选的重仓股还以白酒、零售为主，但到了2011年就变成了银行券商为主，2013年以机械、化学、文化传媒为主，2015年又以科技、软件行业为主。 2017年价值蓝筹股风起云涌，但该基金的前十大重仓股皆以环保、科技成长股为主，如蓝思科技、兆易创新、水晶光电、大族激光、万里扬、富春环保等，这种风格在2018年上半年遭遇重创。2018年三季度前十大重仓股显示，民生加银精选大批买入贵州茅台、中国中免、中国铝业、中国神华、上海机场等低估值价值股，但四季度时又大多换成了公用事业股。在评价一只基金好坏的因素中，机构投资者占比往往是一个参照对象，通常来说，机构投资者倾向于投资风格稳定的基金，因为即便某一年其风格不符合市场行情，但只要坚持就会迎来转机，机构投资者最怕的就是风格频繁变化，也就是非常容易被左右打脸的基金，而民生加银精选恰恰就是这种基金。 更换基金经理也导致该基金的换手率颇高，以半年度披露数据看，历史上其换手率很少有低于500%的时候，高的时候竟然达到了2800%以上。如此高的换手率给基金带来两大负面影响，第一是高额的交易成本，第二是基金经理的追涨杀跌，这也是机构投资者占比很小的另一个原因。试问，作为“聪明钱”的机构都不认可的一只基金，个人投资者又为何要看好呢？ 民生加银精选历史换手率一览
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