【研究报告内容摘要】
在我们资产配置定量研究系列的第一篇报告《寻根溯源:大类资产表现驱动因子体系初探》中,我们构建了大类资产驱动因子的跟踪观察模型,虽然线性模型的解释、预测力度有限,但通过持续的跟踪,我们发现模型展现的信息在辅助理解行情的层面上有较大的作用,本报告中,我们主要对2019年驱动因子模型反映的现象、得到的结论进行分析总结,希望对后续大类资产配置决策有所启发。
上证50、沪深300:始于估值修复,全年经济数据影响较大。2019年一季度的行情始于2018年第四季度大盘股的估值修复,而估值修复到2019年第一季度已逐渐结束,此后估值水平与指数同步震荡,呈现修复完成后波动较小、区间震荡的状态;从3月开始,经济数据的波动对上证50、沪深300周度波动的影响开始明显增强,影响的方向主要为正向。
中证500:流动性对中小盘股影响明显。相比大盘股指数,中证500在2019年受到通胀上升的负面影响更为明显,利率、成交额都在对中证500的驱动上体现了显著性。站在2020年初的时点来看,虽然cpi同比涨幅已达4.5%,但结构性通胀在2019年第四季度对中证500的影响就已经较小,预计近阶段影响仍有限;而其他流动性指标如利率可能有一定影响,成交额的变化近期对中证500的影响较大。
标普500:对经济的担忧逐渐提升。随着指数的上涨,2019年标普500的股息率有所下滑,而第三、四季度股息率下行过程中对指数产生了较多的正向影响,由于股息率的分母为市值,因此股息率也被认为是偏向估值的指标,即市场对估值过高产生了一定的担忧。2019年,美联储多次降息,美国流动性整体处于宽松状态,美股也不断上涨,但股息率等方面已经体现了市场对美股估值过高、美国经济有下行风险的担忧,后续需保持相对谨慎。
黄金:模型连续性较差,事件因素多。黄金2019年表现出色,尤其是6-8月,3个月中涨幅超过20%,8月单月涨幅10.93%。但从驱动因子模型来看,黄金收益的解释模型比较散乱,不具备明显的连续性,解释力也相对较弱,前期研究中我们发现,黄金是趋势性和避险属性都很强的资产,而这些特征在2019年都体现得非常明显。
债券:经济下行整体利好债券。2019年我国经济整体处于下行期,货币政策较为宽松,利率有所下降,债券资产整体表现较好。从全年驱动因子的情况来看,工业增加值对国债、企业债的反向影响较为明显;而动量因子在债券资产上也有一定驱动,且体现为“短期趋势,长期反转”。
风险提示:结果均基于历史数据,模型历史表现不代表未来。

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