广发证券
资深宏观分析师 陈礼清 博士
chenliqing@
gf.com.cn
广发宏观郭磊团队
第一，
利率取决于资金供给和需求，所以逻辑上来说，国民经济中融资需求较高的部门会对利率影响较大。在前期报告《修复结构性失衡：2025年货币环境展望》中，我们详细阐述了这一框架：低融资需求的部门比如出口带动经济时，利率往往偏低；高融资需求的部门比如建筑业带动经济时，利率往往偏高。经验数据也显示建筑业PMI与10年期国债收益率走势高度相关。本报告希望基于这一框架，从更为落地的宏观量化角度，检验下建筑业景气度在固收类资产中的择时效果。
第二，
我们先观测数据特征。关于建筑业PMI与10年期国债利率的相关性，可以从三个角度理解：一是原始数据整体趋势高度一致；二是建筑业PMI进行同比差分处理后的序列“峰-谷”与利率“顶-底”相对契合；三是两者经二次单边HP滤波技术降噪后，单一建筑业PMI趋势项能解释61%利率趋势变化；单一建筑业PMI周期项能解释40%利率周期变化。
第三，
我们再构造择时指标。由于建筑业PMI过去中枢发生明显变化、亦有明显的季节性波动，简单利用原始数据并不合理。我们构建了一个建筑业PMI三年滚动的标准分（Z-score）体系，并对处于极端低位的数据点进行缩尾处理（Winsorize）。改造后的标准分剔除了数据中枢变化和季节性的干扰，并且能使序列符合无偏分布假设。
第四，
策略一：我们单纯基于建筑业PMI标准分边际变化进行择时。这本质上近似于一个胜率框架，即若观察到建筑业PMI标准分边际变好，则预示剥离了中枢与季节性干扰的建筑行业景气改善。鉴于建筑业PMI在月底公布，我们将下月债券仓位调整为“低配”；反之则“超配”。为了更全面地了解该方案对不同固收资产的择时意义，我们测试了其在15类债券指数上的择时效果。结果显示自2015年至今，该策略在多数利率债指数上具有超额收益，只在信用债上择时效果欠佳。其中超额收益最为明显的是标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为52.56%，年化收益为4.23%，年化超额收益为0.59%，夏普比率为0.93。而基准方案（50%中债长期债券指数、50%现金）的年化收益约为3.6%。
第五，
策略二：我们进一步融入建筑业PMI标准分的位置高低因素，构建一个“赔率+胜率”的择时框架。赔率层面的“低配”信号为建筑业PMI标准分低于-1.5，对应未来景气上行的空间较大，若此时建筑业PMI标准分又边际改善，则“赔率+胜率”叠加后，构成一个“综合低配”信号，意味着建筑业景气“边际改善+上升空间大”；反之则意味着建筑业景气“边际走弱+下行空间大”。前者指向债券“低赔率、低胜率”，后者指向债券“高赔率、高胜率”。自2015年至今，该策略在15种债券指数上均录有超额收益，标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为59.30%，年化收益为4.68%，年化超额收益为1.02%，但波动亦相对增加，年化波动率为3.52%，夏普比率为1.04。融合方案在利率债上的超额收益明显优于信用债，在低等级信用债上效果好于高等级信用债。
第六，
策略三：我们进一步把建筑业拆分为基建、地产，用以房屋建筑业经营活动状况、土木工程建筑业经营活动状况分别代表。从效果来看，基于总体口径建筑业PMI的择时方案优于基于子行业PMI择时。但可以带来启发的一个现象是，基于基建、地产的择时超额收益在时间分布上呈错开分布。基于基建PMI的择时在2019年后三个季度、2020年下半年、2021年后三个季度、2024年后三个季度的超额收益较明显；而基于房建PMI的择时，则在2015年四季度至2016年上半年，2017年后三季度、2018年四季度至2019年上半年、2020上半年、2021年前三季度、2023年后三季度均获得超额收益。从互补的时段来看，基建类PMI 与房建类PMI共同贡献了整体建筑业PMI对利率“见顶”的择时有效性；而对利率“见底”的有效提示主要来自房建类PMI的好转。我们理解这种现象背后可能原因有二：一是地产与经济顺周期，而基建作为政策发力的抓手，多属逆周期。换言之，房建景气周期相当于名义增长的同向指标，而基建景气周期是改变名义GDP的助手，需要带动名义GDP之后才会被债券市场所交易。二是历史上地产周期相较基建周期弹性更大，利率本质上会对融资需求变化弹性更大的链条起反应；逻辑上在基建弹性大于地产弹性的阶段将会对基建变化反应。比如政府工作报告“动态调整债务高风险地区名单，支持打开新的投资空间”的线索就值得进一步关注。
第七，
简单总结，基于建筑业景气度的择时策略在不同利率债指数上均呈现出一定的有效性，在长期债券指数上效果更为明显。这一框架对于我们理解和刻画利率的中长期趋势亦有帮助。
利率取决于资金供给和需求，所以逻辑上来说，国民经济中融资需求较高的部门会对利率影响较大。在前期报告《修复结构性失衡：2025年货币环境展望》中，我们详细阐述了这一框架：低融资需求的部门比如出口带动经济时，利率往往偏低；高融资需求的部门比如建筑业带动经济时，利率往往偏高。经验数据也显示建筑业PMI与10年期国债收益率走势高度相关。本报告希望基于这一框架，从更为落地的宏观量化角度，检验下建筑业景气度在固收类资产中的择时效果。
我们在前期报告《修复结构性失衡：2025年货币环境展望》中介绍了一个“名义增长、债务需求与资产价格”的理解框架，指出2023年下半年以来，利率对名义增长的“脱敏”可能与经济结构性失衡有关。2023年下半年以来，经济结构的特征是基建地产消费偏弱，出口制造业偏强。由于出口制造业对债务融资的依赖度与推动作用偏弱，出口较好的年份，名义GDP增速/10年国债利率的比值通常也会偏高，即低融资需求的部门为主导驱动名义增长时，资金需求会偏弱，利率相对名义增长的定价会偏低。融资需求相对集中的建筑业景气度是衡量资金需求的重要线索。从历史规律看，建筑业PMI与10年期国债收益率走势高度相关。此外，因为出口制造业容易形成产能供给，出口制造业偏强意味着远期供给会增加，对产业供需比及价格中枢形成抑制。
我们先观测数据特征。关于建筑业PMI与10年期国债利率的相关性，可以从三个角度理解：一是原始数据整体趋势高度一致；二是建筑业PMI进行同比差分处理后的序列“峰-谷”与利率“顶-底”相对契合；三是两者经二次单边HP滤波技术降噪后，单一建筑业PMI趋势项能解释61%利率趋势变化；单一建筑业PMI周期项能解释40%利率周期变化。
首先，直接观测建筑业PMI与10年期国债利率走势，可以看到整体趋势高度一致。
其次，考虑到建筑业季节性波动较大，建筑工地开工与生产淡旺季有一定关系，我们将建筑业PMI做同比差分处理且进行3个月移动平滑，发现虽然建筑业PMI同比变动与10年期国债利率每轮波动幅度并不完全一致，但建筑业PMI同比差分序列的“峰-谷”与利率的“顶-底”相对契合。两者在2018年后基本同周期，2018年前建筑业PMI具有一定领先性。
此外，另一种对建筑业PMI的季节性进行降噪的方式是通过二次单边HP滤波技术来剥离建筑业PMI的趋势项、周期项。两者趋势项均自2012年以来，呈逐步下行态势，且底部低点均在2023年后被不断突破。以建筑业PMI趋势项为自变量，以10年期国债利率趋势项为因变量，简单一元同期线性关系的拟合优度为0.61。两者周期亦高度吻合，简单一元同期线性关系的拟合优度亦能达0.40。
我们再构造择时指标。由于建筑业PMI过去中枢发生明显变化、亦有明显的季节性波动，简单利用原始数据并不合理。我们构建了一个建筑业PMI三年滚动的标准分（Z-score）体系，并对处于极端低位的数据点进行缩尾处理（Winsorize）。改造后的标准分剔除了数据中枢变化和季节性的干扰，并且能使序列符合无偏分布假设。
建筑业PMI标准分（Z-score）=（当月建筑业PMI - 滚动N月均值）/ 滚动N月标准差。该做法相当于进行滚动三年的标准化处理，得到的标准分已剔除了以三年为考察窗口的中枢变化。这种标准分构造方式会增加近端数据的重要性，适合用于实时监控、捕捉目标指标在短期的变化。并且由于利用滚动的均值和标准差进行校准，内嵌一定程度上对数据进行了“去趋势”处理，更能灵敏反映数据的局部特征。
此外，受2020年的部分异常值的干扰，原始建筑业PMI呈明显的左偏分布，我们将原始指标处于极端低位的数据点进行缩尾处理（Winsorize）。一旦建筑业PMI指数回落至45以内，则固定为下限值45。剔除异常值的建筑业PMI标准分后回归无偏分布的假设，标准分基本上处于[-2.5, +2.5]之间波动，这意味着改造后的数据点高低可以用所处标准差位置进行识别。
策略一：我们单纯基于建筑业PMI标准分边际变化进行择时。这本质上近似于一个胜率框架，即若观察到建筑业PMI标准分边际变好，则预示剥离了中枢与季节性干扰的建筑行业景气改善。鉴于建筑业PMI在月底公布，我们将下月债券仓位调整为“低配”；反之则“超配”。为了更全面地了解该方案对不同固收资产的择时意义，我们测试了其在15类债券指数上的择时效果。结果显示自2015年至今，该策略在多数利率债指数上具有超额收益，只在信用债上择时效果欠佳。其中超额收益最为明显的是标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为52.56%，年化收益为4.23%，年化超额收益为0.59%，夏普比率为0.93。而基准方案（50%中债长期债券指数、50%现金）的年化收益约为3.6%。
我们将策略基准仓位设置为始终半仓（50%）持有债券指数，策略方案设置如下：若观察到建筑业PMI标准分边际变好，则预示剥离了中枢与季节性干扰的建筑行业景气有所改善。鉴于建筑业PMI在月底公布，我们将下月债券仓位调整为0%，即为“低配”信号。相应地，若观察到建筑业PMI标准分边际走弱，则下月初开始满仓债券，即为“超配”信号。
为了更全面地了解该方案对不同固收资产的择时意义，我们测试了该指标在常见的债券指数，包括但不限于中债新综合指数、中债长期债券指数、中债企业债总指数等共15类债券指数上的择时效果。
策略结果显示自2015年至今，该策略在多数利率债指数上具有一定超额收益，但在信用债上择时效果欠佳。其中超额收益最为明显的是标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为52.56%，年化收益为4.23%，年化超额收益为0.59%，但波动亦相对增加，年化波动率为3.46%，夏普比率为0.93。而基准方案（50%中债长期债券指数、50%现金）的年化收益约为3.6%。
其余年化超额收益由大到小依次是中债国债总指数、中债新综合指数、中债综合指数、中债中短期债券指数、中债-7-10年国开行债券指数、中债金融债券总指数，分别为0.37%、0.18%、0.12%、0.12%、0.10%、0.01%。而该指标在信用债上超额收益并不明显。
策略二：我们进一步融入建筑业PMI标准分的位置高低因素，构建一个“赔率+胜率”的择时框架。赔率层面的“低配”信号为建筑业PMI标准分低于-1.5，对应未来景气上行的空间较大，若此时建筑业PMI标准分又边际改善，则“赔率+胜率”叠加后，构成一个“综合低配”信号，意味着建筑业景气“边际改善+上升空间大”；反之则意味着建筑业景气“边际走弱+下行空间大”。前者指向债券“低赔率、低胜率”，后者指向债券“高赔率、高胜率”。自2015年至今，该策略在15种债券指数上均录有超额收益，标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为59.30%，年化收益为4.68%，年化超额收益为1.02%，但波动亦相对增加，年化波动率为3.52%，夏普比率为1.04。融合方案在利率债上的超额收益明显优于信用债，在低等级信用债上效果好于高等级信用债。
PMI作为环比扩散指数天然具有两重含义，一则其边际变化是景气扩张、收缩的速度，是更为灵敏的高阶指标，类似于传统择时框架中的胜率因子；二则PMI绝对位置本身代表景气是否扩张还是收缩，比如市场中常以50作为枯荣线来评估景气状态，类似于择时框架中的赔率因子。叠加建筑业PMI背后映射的是地产基建类具有较强周期规律的行业景气度，因此建筑业PMI本身具有一定均值回复属性。
我们将具体策略方案更新为：若观察到建筑业PMI标准分低于-1.5，意味着当前PMI低于滚动三年1.5倍标准差，对应当前景气处于极致低位区间，未来景气上行的空间较大，对债券释放赔率层面的“低配”信号。若此时建筑业PMI标准分又边际改善，则“赔率+胜率”叠加后，构成一个“综合低配”信号，意味着建筑业景气“边际改善+上升空间大”；反之则意味着建筑业景气“边际走弱+下行空间大”。前者指向债券“低赔率、低胜率”，后者指向债券“高赔率、高胜率”。
结果显示，自2015年至今，该策略在15种债券指数上均录有超额收益，并且与单纯根据建筑业PMI标准分“边际变化”择时结果一致，融合方案在利率债上的超额收益明显优于信用债，在低等级信用债上效果好于高等级信用债，但是择时效果在长短久期利率债上，却并不明显。超额收益最为明显的仍是标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为59.30%，年化收益为4.68%，年化超额收益为1.02%，但波动亦相对增加，年化波动率为3.52%，夏普比率为1.04。
策略三：我们进一步把建筑业拆分为基建、地产，用以房屋建筑业经营活动状况、土木工程建筑业经营活动状况分别代表。从效果来看，基于总体口径建筑业PMI的择时方案优于基于子行业PMI择时。但可以带来启发的一个现象是，基于基建、地产的择时超额收益在时间分布上呈错开分布。基于基建PMI的择时在2019年后三个季度、2020年下半年、2021年后三个季度、2024年后三个季度的超额收益较明显；而基于房建PMI的择时，则在2015年四季度至2016年上半年，2017年后三季度、2018年四季度至2019年上半年、2020上半年、2021年前三季度、2023年后三季度均获得超额收益。从互补的时段来看，基建类PMI 与房建类PMI共同贡献了整体建筑业PMI对利率“见顶”的择时有效性；而对利率“见底”的有效提示主要来自房建类PMI的好转。我们理解这种现象背后可能原因有二：一是地产与经济顺周期，而基建作为政策发力的抓手，多属逆周期。换言之，房建景气周期相当于名义增长的同向指标，而基建景气周期是改变名义GDP的助手，需要带动名义GDP之后才会被债券市场所交易。二是历史上地产周期相较基建周期弹性更大，利率本质上会对融资需求变化弹性更大的链条起反应；逻辑上在基建弹性大于地产弹性的阶段将会对基建变化反应。比如政府工作报告“动态调整债务高风险地区名单，支持打开新的投资空间”的线索就值得进一步关注。
从简单的数据趋势看，过去几年，房建PMI中枢下行更为明显。房建PMI与基建PMI多数时段表现互补，而总体的建筑业PMI则处于中间位置。由于房建PMI的弹性更大，下行趋势更为明显，房建PMI走势与总体建筑业PMI、10年期国债利率相关性更高。
按照土木工程PMI进行择时，无论何种策略和择时标的均没有超额收益。
但若按照房屋建筑PMI进行择时，则结果与利用总体口径的建筑业PMI一致，融合方案下多数债券指数仍能收获超额收益，但超额收益逊色于总体口径的建筑业PMI。择时效果相对靠前的是标的为中债企业债AA-指数、中债长期债券指数的情形，超额收益分别为年化0.28%、0.18%，均低于基于总体建筑业PMI的择时收益。
分年度来看，基于基建PMI进行的利率择时，在2019年后三个季度、2020年下半年、2021年后三个季度、2024年后三个季度的超额收益较明显。以中债长期债券指数为例，以上四个时段的超额收益分别是6.1%、1.0%、3.7%、3.6%。这些年份大的趋势是土木工程PMI处于一个景气总体回落的周期当中，相当于提示超配的信号是主要的超额收益来源。基于基建PMI的择时信号对利率见顶的判断相对更为准确。
而基于房建PMI进行的利率择时，则2015年四季度至2016年上半年，2017年后三季度、2018年四季度至2019年上半年、2020上半年、2021年前三季度、2023年后三季度是主要的超额收益分布时段。同样以中债长期债券指数为例，以上6个时段的超额收益分别为5.2%、1.9%、7.6%、2.2%、2.4%、3.7%。期间房屋建筑景气既有改善也有走弱，有效的择时信号来自于双边。
由此可知，基于房屋建筑PMI、土木工程PMI的择时超额收益在时间分布上呈错开分布。同时可以观察到，基于总体口径建筑业PMI进行利率择时的方案，在超额收益层面均优于单纯任何一个基于子行业PMI的择时效果。在2017、2018、2019、2021、2023、2024年均能获得年维度的超额收益，分别为4.3%、5.1%、2.9%、1.4%、2.6%、2.7%。
简单总结，基于建筑业景气度的择时策略在不同利率债指数上均呈现出一定的有效性，在长期债券指数上效果更为明显。这一框架对于我们理解和刻画利率的中长期趋势亦有帮助。
风险提示：
一是回归模型构建基于历史数据，可能在未来有较大经济冲击或者市场改变时可能存在误差；二是模型仍有待将各类参数进行敏感性分析，提高策略的稳健性；三是基本面层面可能存在明显改变预期的事件，比如国内地产政策效果不及预期；新一轮地方政府化债影响超预期；后续财政政策力度超预期等。
利率取决于资金供给和需求，所以逻辑上来说，国民经济中融资需求较高的部门会对利率影响较大。
在前期报告《修复结构性失衡：2025年货币环境展望》中，我们详细阐述了这一框架：低融资需求的部门比如出口带动经济时，利率往往偏低；高融资需求的部门比如建筑业带动经济时，利率往往偏高。经验数据也显示建筑业PMI与10年期国债收益率走势高度相关。本报告希望基于这一框架，从更为落地的宏观量化角度，检验下建筑业景气度在固收类资产中的择时效果。
（一）数据特征：建筑业PMI“峰-谷”与利率“顶-底”相契
我国制造业PMI自2005年开始统计，2008年开始公布非制造业PMI，2012年后在非制造业PMI中又进一步细分出建筑业和服务业两大类PMI。整体非制造业PMI所覆盖的行业达36个，共涉及4000家企业。
相较于制造业PMI，建筑业PMI是一个直接反映建筑行业景气程度的前瞻指标，其走势取决于地产基建活跃程度。而地产基建整体属于融资需求相对集中、对融资成本较敏感的行业，对固收类资产，尤其是长端利率走势的指引意义逻辑上应更为显著。因此，与已有研究多数关注于制造业PMI不同，我们尝试验证和实践“建筑业PMI”对利率的择时意义。
从原始数据上看，建筑业PMI与10年期国债利率整体趋势上高度相关。
考虑到建筑业季节性波动较大，建筑工地开工与生产淡旺季有一定关系，我们将建筑业PMI做同比差分处理，并且进行3个月移动平滑。
从同比差分走势看，虽然建筑业PMI同比变动与10年期国债利率每轮波动幅度并不完全一致，但建筑业PMI同比差分序列的“峰-谷”与利率的“顶-底”相对契合。两者在2018年后基本同周期，2018年前建筑业PMI具有一定领先性。
另一种对建筑业PMI的季节性进行降噪的方式是通过二次单边HP滤波技术来剥离建筑业PMI的趋势项、周期项。
首先从趋势项走势来看，建筑业PMI与10年期国债利率趋势一致，自2012年以来具有总体下行的趋势，并且底部低点在2023年后被不断突破。以建筑业PMI趋势项为自变量，以10年期国债利率趋势项为因变量，简单一元同期线性关系的拟合优度为0.61。
其次，从两者周期项来看，两者周期项亦高度一致，尤其是建筑业PMI周期成分的“峰-谷”与利率周期成分的“顶-底”高度吻合。两者周期成分的简单一元同期线性关系的拟合优度亦能达0.40。
由上可知，原始建筑业PMI只能从大致趋势上观察到与利率吻合，虽然其内部的周期成分与利率周期同周期，但由于中枢发生趋势变化、数据存在明显的季节性波动，并不能简单利用原始数据的环比来代表景气改善或走弱，亦不能用简单利用50枯荣线来评价景气度绝对位置高低。
为了更好地观察景气度的变化与位置，我们构建了建筑业PMI滚动三年的标准分（Z-score）。
建筑业PMI标准分（Z-score）=（当月建筑业PMI - 滚动N月均值）/滚动N月标准差。
该做法相当于进行滚动三年的标准化处理，得到的标准分已剔除了以三年为考察窗口的中枢变化。
事实上，经典的标准化方式主要有三种，一是滑动窗口标准化、二是全时间轴标准化、三是扩展窗口标准化。其中全时间轴标准化是基于整体数据均值方差调整，使用了“未来数据”，我们不予采用。而滑动窗口标准化、扩展窗口标准化有不同的功能意义。滚动窗口（rolling）标准化是先设定一个固定的滑动窗口，比如三年或五年。每次计算窗口内数据的均值、标准差后对最后一个数值计算标准化得分。然后再往后滑动一个单位。这种方式由于在一定窗口下实时融入新数据，
会增加近端数据的重要性，适合用于实时监控、捕捉目标指标在短期的变化。并且由于利用滚动的均值和标准差进行校准，内嵌一定程度上对数据进行了“去趋势”处理，更能灵敏反映数据的局部特征。
扩展窗口（expanding）标准化是起始点固定，随着新数据进入，不断扩宽进入标准差和均值的窗口。这种方式适合观察数据的趋势特征，但对局部和周期性的捕捉相对钝化。
正是考虑到建筑业PMI近年中枢变化较大，我们采用了滚动三年窗口期的标准化处理。受2020年的部分异常值的干扰，原始建筑业PMI呈明显的左偏分布。而任何基于标准差来评估指标高低的方法都隐含指标符合正态无偏分布的假设。因此我们将原始指标进行缩尾处理，一旦建筑业PMI指数回落至45以内，则固定为下限值45。剔除异常值的建筑业PMI标准分后回归无偏分布的假设，标准分基本上处于[-2.5, +2.5]之间波动。
首先，我们基于建筑业PMI的边际变化进行顺周期择时。这本质上是一个胜率框架。
我们将策略基准仓位设置为始终半仓（50%）持有债券指数，策略方案设置如下：
若观察到建筑业PMI标准分边际变好，则预示剥离了中枢与季节性干扰的建筑行业景气有所改善。鉴于建筑业PMI在月底公布，我们将下月债券仓位调整为0%，即为“低配”信号。相应地，若观察到建筑业PMI标准分边际走弱，则下月初开始满仓债券，即为“超配”信号。
为了更全面地了解该方案对不同固收资产的择时意义，我们测试了该指标在常见的债券指数，包括但不限于中债新综合指数、中债长期债券指数、中债企业债总指数等共15类债券指数上的择时效果。
策略结果显示自2015年至今，该策略在多数利率债指数上具有一定超额收益，但在信用债上择时效果欠佳。
其中超额收益最为明显的是标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为52.56%，年化收益为4.23%，年化超额收益为0.59%，但波动亦相对增加，年化波动率为3.46%，夏普比率为0.93。而基准方案（50%中债长期债券指数、50%现金）的年化收益约为3.6%。
其余年化超额收益由大到小依次是中债国债总指数、中债新综合指数、中债综合指数、中债中短期债券指数、中债-7-10年国开行债券指数、中债金融债券总指数，分别为0.37%、0.18%、0.12%、0.12%、0.10%、0.01%。而该指标在信用债上超额收益并不明显。
（二）策略二（赔率+胜率）：融合边际变化与位置高低
PMI作为环比扩散指数天然具有两重含义，一则其边际变化是景气扩张、收缩的速度，是更为灵敏的高阶指标，类似于传统择时框架中的胜率因子；二则PMI绝对位置本身代表景气是否扩张还是收缩，比如市场中常以50作为枯荣线来评估景气状态，类似于择时框架中的赔率因子。同样鉴于建筑业景气在过去出现过中枢改变，衡量景气高低亦不适合再用机械的50枯荣线标准。一个简易的做法是继续利用上文中经异常值剔除后的建筑业PMI标准分来评价一轮建筑业景气的潜在空间。
与我们前期报告《股债性价比的宏观改进》中处理一致，我们认为赔率指标只有在突破阈值后才具有提示低配、超配的信号意义。因为赔率只是衡量一个合理区间，若偏离尚未至极值区间，则仍可以在胜率因素的牵引下继续沿原路径演绎。在股债选择时，我们是基于资产价格的比价关系进行赔率空间的评估，隐含的假设是以宏观主线驱动的股债大类资产价格相对位置具有均值回复的特征。
对应到建筑业PMI择时，由于PMI本身是一个环比扩散指数，叠加建筑业PMI背后映射的是地产基建类具有较强周期规律的行业景气度，因此建筑业PMI本身具有一定均值回复属性。剔除了异常值以及中枢下移干扰的建筑业PMI标准分序列亦呈现无偏分布，说明建筑业PMI标准分的绝对位置具有周期性，其隐含的空间多少具有择时意义。
由于对于无偏的正态分布而言，数据处于[-1.5，+1.5]倍标准差的概率为93.32%，即建筑业PMI指标高于“过去三年均值+1.5倍标准差”的发生概率为3.34%；相应地，低于“过去三年均值-1.5倍标准差”的发生概率亦为3.3%。
若观察到建筑业PMI标准分低于-1.5，意味着当前PMI低于滚动三年1.5倍标准差，对应当前景气处于极致低位区间，未来景气上行的空间较大，对债券释放“低配”信号。若观察到建筑业PMI标准分高于1.5，意味着当前景气已至极致高位区间，未来下行空间较大，释放“超配”信号。
我们将赔率、胜率因素进行融合，最后综合的低配信号为“边际改善+上升空间大”，对应债券“低赔率、低胜率”；超配信号为“边际走弱+下行空间大”，对应债券“高赔率、高胜率”。
策略结果显示，自2015年至今，该策略在15种债券指数上均录有超额收益，并且与单纯根据建筑业PMI标准分“边际变化”择时结果一致，融合方案在利率债上的超额收益明显优于信用债，在低等级信用债上效果好于高等级信用债，但是择时效果在长短久期利率债上，却并不明显。
其中，超额收益最为明显的仍是标的为中债长期债券指数的择时方案，自2015年以来的累计收益为59.30%，年化收益为4.68%，年化超额收益为1.02%，但波动亦相对增加，年化波动率为3.52%，夏普比率为1.04。
其余年化超额收益由大到小依次是中债国债总指数、中债新综合指数、中债企业债AA-指数、中债综合指数、中债中短期债券指数、中债-7-10年国开行债券指数，这些方案的年化超额收益均超过0.3%。中债中短期债券指数与中债7-10年国开行债券指数的年化超额收益基本一致，前者为0.32%、后者为0.31%，两者差异并不明显。
回顾近期信号，自2024年初至今的14个月内，该框架共发出4次超配债券信号、5次低配债券信号，剩余5次为胜率赔率对冲后的中性信号。2024年上半年的4次超配债券信号，2024年12月、2025年2月的低配债券信号，事后来看均提示正确。需要说明的是，该方案为避免使用未来数据，信号自每个月月底建筑业PMI公布后发出，因此最近的调仓窗口时下月月初，即2025年2月的信号提示的是2025年3月利率走势。最近一月的“-1”低配信号主要源自建筑业PMI原指数自2025年1月的49.3回升至52.7，环比提升了3.4个百点，对应标准分从-1.61回升至-0.65，标准分边际改善释放低配信号，而标准分从与-1.5阈值外的低位回归至正常区间，这意味着建筑业PMI的景气改善，但与此同时空间也有所兑现和消耗，但当前距离正向阈值+1.5仍远。
据中采咨询（下同），在建筑业PMI中又有明细行业PMI情况统计，我们以房屋建筑业经营活动状况当作房建PMI，将土木工程建筑业经营活动状况作为基建PMI，分别检验在上述标准分预处理后，兼顾两者边际变化与绝对位置高低的择时方案在不同债券指数上的择时效果，以此来给建筑业PMI的择时效果做一个更为细致的归因。
首先与建筑业PMI一致，无论是房建PMI或基建PMI，均具有一定中枢变化和季节性波动。从简单的数据趋势看，过去几年的房建PMI中枢下行更为明显。房建PMI与基建PMI多数时段表现互补，而总体的建筑业PMI则处于中间位置。但由于房建PMI的弹性更大，下行趋势更为明显，其走势与总体建筑业PMI、10年期国债利率相关性更高。
我们将“建筑业PMI”切换为房屋建筑PMI、土木工程PMI，采用前文类似做法进行择时检验。
结果发现，
按照土木工程PMI进行择时，无论何种策略和择时标的均没有超额收益。但若按照房屋建筑PMI进行择时，则结果与利用总体口径的建筑业PMI表现一致，融合方案下多数债券指数仍能收获超额收益，但超额收益逊色于总体口径的建筑业PMI。择时效果相对靠前的是标的为中债企业债AA-指数、中债长期债券指数的情形，超额收益分别为年化0.28%、0.18%，均低于基于总体建筑业PMI的择时收益。
分年度来看，基于基建PMI进行的利率择时，
在2019年后三个季度、2020年下半年、2021年后三个季度、2024年后三个季度的超额收益较明显。以中债长期债券指数为例，以上四个时段的超额收益分别是6.1%、1.0%、3.7%、3.6%。这些年份大的趋势是土木工程PMI处于一个景气总体回落的周期当中，相当于提示超配的信号是主要的超额收益来源。基于基建PMI的择时信号对利率见顶的判断相对更为准确。
而基于房建PMI进行的利率择时，则2015年四季度至2016年上半年，2017年后三季度、2018年四季度至2019年上半年、2020上半年、2021年前三季度、2023年后三季度是主要的超额收益分布时段。同样以中债长期债券指数为例，以上6个时段的超额收益分别为5.2%、1.9%、7.6%、2.2%、2.4%、3.7%。期间房屋建筑景气既有改善也有走弱，有效的择时信号来自于双边。
由此可以看到，基于房屋建筑PMI、土木工程PMI的择时超额收益在时间分布上呈错开分布。同时可以观察到，基于总体口径建筑业PMI进行利率择时的方案，在超额收益层面均优于单纯任何一个基于子行业PMI的择时效果。在2017、2018、2019、2021、2023、2024年均能获得年维度的超额收益，分别为4.3%、5.1%、2.9%、1.4%、2.6%、2.7%。
以上说明，利用建筑业PMI进行长端利率择时的有效性在内部分支上呈现非对称性。即过去历史经验规律表明利率对房建、基建PMI的敏感度是不对称的，对房建PMI的扩张改善更敏感，对基建类的扩张改善相对钝化，但对两者PMI的收缩均较为敏感。
从互补的时段来看，基建类PMI 与房建类PMI共同贡献了整体建筑业PMI对利率“见顶”的择时有效性；而对利率“见底”的有效提示主要来自房建类PMI的好转。
一是
地产与经济顺周期，而基建作为政策发力的抓手，多属逆周期。换言之，房建景气周期相当于名义增长的同向指标，而基建景气周期是改变名义GDP的抓手，需要带动名义GDP之后才会被债券市场所交易。
二是
历史上地产周期相较基建周期弹性更大，利率本质上会对融资需求变化弹性更大的链条起反应；逻辑上在基建弹性大于地产弹性的阶段将会对基建变化反应。比如政府工作报告“动态调整债务高风险地区名单，支持打开新的投资空间”的线索就值得进一步关注。
简单总结，
基于建筑业景气度的择时策略在不同利率债指数上均呈现出一定的有效性，在长期债券指数上效果更为明显。这一框架对于我们理解和刻画利率的中长期趋势亦有帮助。
风险提示：
一是回归模型构建基于历史数据，可能在未来有较大经济冲击或者市场改变时可能 存在误差；二是模型仍有待将各类参数进行敏感性分析，提高策略的稳健性；三是 基本面层面可能存在明显改变预期的事件，比如国内地产政策效果不及预期；新增 信贷变化不及预期；新一轮地方政府化债影响超预期；后续财政政策力度超预期等。
