我们可以关注哪些宏观维度？
在报告《
系统化宏观视角下的资产分析框架
》中我们探讨过经济增长、利率、汇率、通胀和信用风险五个核心风险因子累计能够解释大类资产95%的波动，相对应下，
主要应当关注货币、财政、信用、增长、通胀等宏观维度
。
我们能够关注多少宏观维度？
对于情景分析而言，理想状况是通过较少的维度刻画更完整全面的经济状态。使用2个维度如美林时钟四象限的划分虽然简洁但相对粗糙，无法完全对应复杂多变的实际经济环境；4个以上则过于繁复，难以通过情景分析来解决。因此我们认为
3个维度是较为合适的选择，尽可能同时满足模型的简洁性和适用性
。
1.1.1 为什么不考虑通胀？
海外经济周期如美林时钟考虑通胀的核心原因在于美、日、欧等经济体央行普遍实施通胀目标制，利率调整直接与通胀挂钩，尽管纳入就业、金融稳定等考量因素，通胀仍为强指标。而
我国货币政策采取多目标制，其中通胀为弱指标，不遵循泰勒规则的直接关系，处于极端水平时才会引发货币政策转向。
从资产角度来看，
通胀对于资产走势的影响非线性，当处于高位或低位时，其变动方向所蕴含的经济意义完全不同，对资产的影响也截然相反
。
分别统计通胀位于不同区间下上行和下行未来6个月沪深300收益率，当处于通胀状态时，下行利于减轻成本并放宽货币政策空间，权益资产表现更佳；当处于通缩状态时，通胀上行往往意味着需求复苏，利于权益资产，下行反而意味着需求低迷和经济停滞。
1.1.2 为什么要考虑流动性？
经济周期演变的驱动力在于政策的纠偏，其中货币政策操作最具代表性，而我国政策干预色彩较为浓厚，与其关注通胀等输入变量，不如直接观测货币政策操作，流动性则直接体现了政策的传导和实施成效。并且在2008年危机后各国加强政府干预力度，推动流动性的持续积累，使其重要性愈加提升，根据机构CrossBorder Capital的统计，08年后全球流动性和资产走势之间的相关性明显提高，充分彰显了流动性在资产定价中的重要影响。
除了以央行为主体的货币投放之外，流动性还源自以商业银行为主体的信用派生
，其中货币投放偏价格视角，信用派生则偏数量视角。相较于美国和日本等国家，我国实体部门通过银行信贷的间接融资占比较高，尽管近二十年这一占比趋势下行，但截至2023年间接融资仍占据66%的较高比重，美国和日本则低于30%，说明国内信用仍在货币循环中占据重要地位。
1.1.3 为什么不考虑财政？
财政刺激从货币传导以及资产影响来看，与信用视角较为相似。
从货币传导来看，财政发债的购债主体以银行为主，促使货币从银行流向实体；从对于资产的影响来看，财政发债和支出可能造成债市供给的扰动以及市场对于经济预期的改善，对于股债分别有正向和负向的驱动效果，与信用视角方向相同。
那为何我们不考虑财政指标？
首先，
财政政策作为逆周期调节的工具，无法完全反映实体部门的真实需求和意愿，且有可能对私有投资造成挤兑，同时政策投向和节奏也对市场预期有重要影响但难以量化
。
其次，
温和的财政刺激对于资产表现的区分效果一般，强劲的财政刺激才有一定效果但发生频率较低，不适合作为常规状态纳入周期框架
，将在后文进行单独考虑和详细论述。我们使用赤字率作为财政刺激的代理变量，统计标准化赤字率在不同水平下未来N个月的股债平均收益，从下图可以看出：在其低于1倍标准差即温和刺激下，股债未来几个月平均收益并不稳定且与主观逻辑不符；处于1~2倍标准差时，权益资产未来几个月有较高正向收益；高于2倍标准差的大规模财政刺激下，才对股债有显著的区分效果。
普林格认为经济周期推动了债券、股票、商品的价格演变，并从资产视角出发，分别搭建股、债、商三种资产的晴雨表进行周期判断，直接对应至资产表现，我们将其定义为资产隐含的宏观状态。
那我们应该使用真实的宏观状态还是资产隐含的宏观状态？
前者反映了所处的客观环境，后者则反映了市场主观预期，两者之间可能出现偏离。
真实状态下，宏观基本面的周期轮换更加有规律可循，逻辑在于政策的纠偏和周期调节，资产价格周期则相对无序。从股债商三者价格同比序列来看，无论是周期频率还是先后轮动关系均无明显规律；若按资产走势划分成普林格6阶段，可以看出周期轮换较为无序，并且股债之间具有较强的替代效应，两者均差（阶段5~6）的时间较少。
此外，真实状态相对更加稳定，市场隐含状态则容易受到情绪波动的影响导致噪声较大，并且隐含因子缺失经济学内涵，存在“股票上行->隐含经济上行预期->做多股票”的循环自我论证嫌疑。此外，针对各种资产构建晴雨表是个复杂且主观的过程，难以平衡模型的简洁性和准确性。基于此，我们
选择使用基于真实的宏观基本面而非基于市场隐含状态的周期模型设定
。
1.3 中国经济六周期设计
理论机制：“央行
→
银行
→
实体经济” 货币传导流程。
通过货币传导流程能够把握经济运行的内在逻辑和动力机制，可基于三个环节的周期变化设计“货币-信用-增长”六周期模型：
1）
货币
：货币传导从央行的货币投放开始，传导至银行端，其周期性体现为货币政策的放宽与收紧；
2）
信用
：进一步传导到实体主要通过银行与实体部门间的借贷行为，其周期性体现为信贷的扩张与收缩；
3）
增长
：借贷资金流入实体后在各部门间循环流通，其周期性体现为实体部门生产、消费等经济活动的扩张与收缩。
数据验证：货币、信用、增长指标周期轮动存在先后规律。
从货币传导机制来看，“货币-信用-增长”三者的扩张与收缩存在先后发生的次序；从数据实证来看，使用简单代理变量（国债利率、中长期贷款脉冲、中采PMI脉冲）提取正弦波，三者周期频率基本一致，约为3~4年，并且货币往往领先于信用、信用往往领先于增长，三个维度代表指标的周期轮动顺序也具有一定的规律。
周期设计：根据货币-信用-增长定义中国经济六周期。
基于上述论证，我们根据货币、信用、增长三因素的周期变化，设计了如下中国经济六周期：
1）
信用扩张
：货币持续宽松，借贷成本降低，投资和消费信心逐渐恢复，促进信用开始扩张；
2）
经济复苏
：货币供应充裕，信贷市场活跃，推动了经济的快速发展，投资和消费活动增加，经济整体处于高速增长的繁荣状态；
3）
货币退潮
：经济发展逐渐过热，信贷活动仍然活跃，为了平衡经济增长或抑制通胀，货币政策开始调整收紧；
4）
信用退潮
：货币供应持续紧缩，借贷成本增加，市场流动性紧缺，信贷活动开始减少；
5）
经济放缓
：信用退潮导致经济疲软，投资和消费活动减少，经济增长逐步放缓；
6）
货币扩张
：经济不确定性较高，信贷需求仍然较弱，货币政策采取宽松措施以刺激信贷活动和经济增长。
对于货币周期的刻画，市场利率能够直接反映货币政策执行结果，但仍包含通胀、增长等预期因素，并且可能受到货币市场资金的短期扰动。因此，我们认为应当使用政策利率作为货币因子核心，市场利率作为补充。
具体而言，我们选择从以下关键利率的变化来识别货币政策的松紧：
1）
货币政策工具箱
：市场流动性的宽紧主要由央行供给即货币投放决定，货币投放渠道主要包括公开市场操作、SLF、MLF以及存款准备金的调整；
2）
存贷款基准利率
：市场利率定价的重要参考基准，可调控资金成本，引导市场预期和进一步信贷投放；
3）
DR007
：从真实成交角度反映银行间流动性的宽紧，同时隐含市场对货币政策操作预期，补足政策利率存在的“真空期”。
也有研究从货币操作数量视角捕捉货币政策方向，那我们是否可以使用数量指标补足政策利率存在的“真空期”？
1）货币数量投放包含多种渠道，需要重视相互的平衡与对冲，应当视为一个整体，但难以及时、完整地获取所有数据；
2）除一次性投放外，公开市场操作和借贷便利主要用于中短期的流动性平衡，且数量工具会根据财政、现金等多种临时性因素以及市场需求情况灵活调整，其变化并不完全反映市场利率走势，也不代表央行政策利率变化；
3）从择时效果来看，数量投放对短债具有一定效果，但整体并无明显增益。
央行在2020Q4货币政策执行报告中强调不应过度关注货币操作数量，否则可能对政策取向产生误解，
应重点关注7天逆回购等政策利率，以及市场基准利率DR007一段时间内的平均值
，我们目前的货币因子构造方法与这一思想较为契合，具体计算方法如下：
1）
政策工具打分
：考虑逆回购、SLF、MLF、准备金率、准备金利率、贷款利率、存款利率7个类别货币政策工具，如果过去90天内发生了政策宽松事件（降息、降准），设定为+1分，相反则设定为-1分；同类型中不同期限或品种的利率变化基本一致，记为1个信号，不重复叠加；
2）
市场利率打分
：对DR007进行平滑处理，若平滑后相比90天前下降，则设定为+1分，相反则设定为-1分，若DR007数据缺失，则依次使用SHIBOR:1周、1个月国债利率进行填补；
3）
货币方向因子 =（7个政策工具打分+市场利率打分）/ 8
，即根据各类得分计算扩散指数。
2.2 信用周期：中长期贷款脉冲
用于储蓄的钱和用于投资的钱、长期借入的钱和短期周转的钱有本质的不同，而传统的货币供应量、社会融资规模等总量指标则掩盖了这些质量差异。
尽管市场关注度较高的指标多为M2和社融，但我们发现中长期贷款更能反映信用需求且对资产有更好的区分效果。
M1、M2、银行业总负债均为负债端的总量指标，覆盖范围笼统，难以揭示资金实际运用情况。M2和总负债中存款占据主导地位，而存款尤其是定期存款和同业存单无法反映实际购买力，可能在金融系统淤积，难以转向消费和投资；M1囊括的货币活跃性强，对股债区分效果略好，但仍是
从负债端反映货币供给，相对而言较为被动，我们认为由于借款决策更具主动性，资产端更能体现信用需求，且能清晰划分至资金的运用方向
。
社融虽然是资产端的变量，但除了贷款外，主要还涵盖表外融资和直接融资，表外融资相对而言风险高质量低，直接融资效率高但对资产效果不佳，2017年后政府债券被纳入社融统计并占据了较高比例，而在第一章节中我们已经讨论过财政因子并不适合刻画实体需求。
尽管社融较为全面地刻画了实体经济从金融体系中获取的资金规模，但相对于总数量，质量更为重要，因此我们重点关注“贷款”指标
。
进一步根据期限对贷款指标进行结构细分，短贷难以反映资源的跨期配置，尤其在实体投资回报率较低、需求不振的状况下，可能借用短贷或票据融资等低息贷款投资于金融资产进行套利，存在资金空转风险。而
在信用从收缩转向扩张时，往往伴随着地产政策放宽和居民购房需求回暖，以及企业融资需求走强以扩大生产，这分别体现为居民中长贷和企业中长贷的提升
。
综上，中长贷更能反映实体的融资需求，并且无论对权益资产还是债券资产来看，中长贷指标的区分程度均最为显著。
1）中长期贷款脉冲 = 中长期贷款当月值
→
滚动12个月求和
→
同比处理；
2）信用方向因子 = 中长期贷款脉冲3个月环比方向打分；
3）若中长期贷款脉冲相比于三个月前有所抬升，则将当前定义为信用宽松环境，反之定义为信用收紧环境。
2.3 增长周期：PMI脉冲
经济增长的衡量指标纷繁多样，
鉴于PMI在综合性、及时性和有效性方面较为突出，我们采用PMI作为描绘增长周期的首选指标
。经济活动循环主要有生产-分配-流通-消费四大关键环节，而PMI的编制则涵盖了企业采购、生产、流通、雇员、销售各个环节，能够较为全面地刻画经济增长状态。
从PMI与各环节代表指标的相关性来看，工业增加值、发电量等生产端变量与PMI呈现出高度的相关性，这在一定程度上限制了它们提供额外信息的能力；相比之下，就业状况、消费者信心等需求端变量和PMI相关性偏低，但多数需求指标单变量对股债区分效果不佳。
对于社零等消费类变量历史回测效果较差的现象，原因可能在于我国以往并非消费主导型经济，若考虑到经济结构逐步转型向需求驱动型，可选择将内需决定性指标（收入水平、就业状况、消费者信心）以及外需指标（出口）纳入分析框架。图表21~22中“PMI+需求”指标对股债也具备一定区分能力，但相对于初始“3PMI”信号并无明显增益，此处不做详细展开，仅作为备选方案提供参考。
综合来看，PMI指标效果更佳，且覆盖全面，时效性强，因此本文采用PMI脉冲计算增长因子，具体计算过程如下：
1）数据选取：中采制造业PMI、中采非制造业PMI、财新制造业PMI；
2）信号时间：以上述三个PMI中最晚公布的时刻作为信号时间；
3）指标处理：PMI脉冲 = 原始PMI
→
滚动12个月平均
→
同比处理，根据每一个PMI脉冲的三个月环比变化方向打出±1分；
4）增长方向因子 = 三个PMI脉冲环比方向打分的加总；如果增长方向因子得分>0，将当前定义为经济上行环境，反之则定义为经济下行环境。
2.4 中国经济六周期划分
计算得到货币、信用、增长三因素方向后，可归纳至图表10对应的6个阶段，若无方向完全对应的阶段则认为之前的状态持续，最终划分结果如图表24所示。
一个完整的周期（阶段1~阶段6）约为3~4年，回看近16年的周期识别结果，大约经历过5个完整周期，部分时间可能会跳过某个阶段或者倒退回上一个阶段，但长期来看周期演变顺序基本符合规律。
统计各阶段平均持续时间约为3~5个月，整体而言一个阶段平均持续约99自然日，符合战术配置的投资期限
，并且各阶段时间占比无太大差异，均有充足样本进行后续特征分析。
本章节深入分析各个周期阶段下大类资产、行业板块、风格指数的表现特征，每个资产都能在特定的周期受益，基于此设计的配置方案相较于基准有更优的风险收益表现，据此针对每个周期提供资产、风格和行业配置参考。
图表27分别统计了各阶段权益、商品、黄金和债券资产的年化收益，据此分析各类资产的周期特征如下：
1）
进攻型
：股票、商品资产在阶段1~3具备显著优势，信用开启扩张时投资和消费活动较为活跃，投资者风险偏好提升，股票资产收益弹性较高，随着经济复苏趋向过热时商品资产表现亮眼；在阶段4增长逐渐触顶，股市上涨进入尾声转而下跌；
2）
防御型
：债券资产具备较强防御属性，整体表现与股票资产相反，即在信用下行的阶段4~6表现较佳，尤其在阶段6时，经济低迷叠加货币放宽，债市收益显著；
3）
过渡型
：黄金资产可作为过渡品种，在增长下行阶段（5、6、1）表现更佳，尤其在阶段5经济放缓时，黄金收益显著高于其余资产，避险价值突出。
基于上述资产周期特征分析，在各阶段等权配置占优资产，具体仓位设计见图表28，策略表现如图表29所示：截至11月底，
2010年以来基于六周期的大类资产配置策略年化收益为12.8%，年化波动为12.9%，最大回撤16.8%，夏普为0.99，相比等权基准和A股分别有7.2%和8.8%的年化超额，并大幅提高夏普比率。
当前仍处于阶段6即货币扩张期，根据模型建议配置债券及黄金，若后续顺利进入阶段1可将债券资产仓位逐步转向权益资产。
3.2 风格指数周期配置
从风格视角来看，成长/价值风格在各周期表现也有明显区分：
1）
周期上行阶段1~3
：成长风格占优，成长型企业通常对信用环境更加敏感，且增长潜力更强，在扩张期展现出更高的盈利弹性，此外风险偏好的抬升也有利于成长风格；
2）
周期下行阶段4~6
：价值风格占优，价值型企业具有更加稳健的收入和现金流，具备一定抗跌能力，在收缩期风险偏好下降时获取更高超额；而成长型企业通常财务杠杆较高，在周期下行流动性紧缩时面临更大的现金流压力，可能承受较高的违约风险，表现相对较差。
尽管上图中大小盘风格也有相似规律，但我们并不建议根据周期框架对大小盘风格进行轮动配置
。一方面其区分度可能部分归因于对成长/价值风格的暴露程度不同，从图表31划分为四象限后的周期统计来看，阶段1~2大盘成长明显占优，即周期上行和下行区间的表现差异仍由成长/价值风格主导；另一方面从行业中性的风格表现来看，成长/价值风格仍有明显区分，而小盘/大盘规律则不再显著。
根据上述周期表现，在阶段1~3配置成长，阶段4~6配置价值，
基于六周期的成长-价值风格轮动策略2013年以来年化收益为12.5%，年化波动为22.2%，最大回撤40.1%，夏普提升至0.56，相比国证1000R超额为6.1%
。
当前阶段6根据模型建议配置价值风格，若后续进入阶段1可超配成长。
3.3 行业板块周期配置
从产业链视角来看，整体呈现下游消费 → 中游制造 → 上游资源的传导过程：
1）
消费
：在经济扩张初期，消费者信心增强，需求回暖，推升下游消费行业的盈利，在周期下行时必选消费也能提供一定支撑；
2）
制造
：随着经济复苏和需求上升，中游制造行业销量和订单增加，生产活动扩大，在阶段2~3制造具备显著超额；
3）
周期
：紧接着制造业的扩张促使对上游资源的需求持续增加，周期板块在阶段4展现出显著超额收益。
从风格属性来看，在整个周期上行的前三个阶段，成长属性行业如TMT表现更佳，在周期下行阶段，价值属性行业如金融、稳定表现更佳：
1）
TMT
：与信用周期具有强相关性，在扩张期企业投资活动增加，TMT行业具有更强的增长动力和盈利能力，在阶段1~3表现突出；
2）
金融
：金融行业对货币活动更为敏感，在货币扩张的阶段6超额显著，周期下行时金融板块领先企稳上行；
3）
稳定
：稳定板块具有较强防御能力，且往往逆周期扩张，与金融板块类似在货币扩张阶段有明显超额。
根据行业板块的周期表现，我们设计图表40中渐进式权重配比，
基于六周期的行业板块配置策略2013年以来年化收益为20.9%，年化波动为24.3%，最大回撤45.3%，夏普提升至0.86，相比中证全指年化超额为13.4%
。
当前阶段6根据模型建议配置金融和稳定板块，若后续进入阶段1可配置TMT和消费板块。
根据前述周期特征分析，总结大类资产、风格和行业板块的配置时钟如图表42所示，目前处于阶段6货币扩张，配置建议为：
若后续顺利进入阶段1信用扩张，则配置建议为：
综合上述周期配置观点，将其融入风险预算框架，月频调整资产风险预算，目标波动率设定为3%，其中权益配置看多的风格或板块：阶段1-成长、阶段2~3-制造、阶段4-周期、阶段5~6-红利。2013年以来策略年化收益为7.0%，年化波动为2.5%，最大回撤2.8%，夏普提升至2.79，年单边换手100%，相比目标波动基准超额为2.3%。
最新资产权重配置建议为：权益（红利）4.4%，黄金7.4%，债券88.2%
。
落地到FOF组合配置上，分别使用各风格/行业板块FOF组合、广发7-10年国开债、黄金ETF替代指数。
FOF配置策略2013年以来年化收益为7.9%，年化波动为2.6%，最大回撤2.9%，夏普提升至3.04，相比目标波动基准超额为3.2%，截至11月30日，2024年绝对收益为8.6%。
2）在当下时钟停滞的情况下，应该关注哪些指标，如何寻找推进的积极因素？
近几年有效需求不足导致货币传导受阻的现象备受关注，
围绕货币政策效力的这种不确定性，可能是担心周期被“打破”的根源，其潜在后果是周期轮动错乱或触发长期停滞，但轮动失序并不意味着周期失效。
首先经济周期本身并不像四季总是按照预期的顺序交替；其次周期应用的逻辑基点——政策和经济条件驱动资产的周期性表现仍然成立，两者间的映射关系未被打破
。在美国市场步入后危机时代后同样有相关讨论，即美林时钟失效问题：有研究表明在非常规货币政策刺激下“衰退”持续时间缩短，“复苏”持续时间延长，扰乱了经济的完整周期。但从各个阶段下的资产收益来看，原时钟统计规律并未失效，资产表现仍然符合投资时钟框架。
本次轮动失序体现为2021后货币政策维持宽松，信用在2022Q4~2023Q2扩张后再次下行，在货币持续刺激下信用也难见起色，导致周期反复进入阶段6，
当前时钟停滞的核心矛盾还在需求，观测焦点应放在公共部门的政策刺激
。
借鉴海外经验，在私人部门主动去杠杆的背景下，政府一般会加杠杆补足总需求，引导货币顺畅传导
：
1）日本：1990年衰退后，日本97年犯下了过早推行财政整顿的错误，辜朝明指出这种不连续、不协调的政策最终使得日本陷入失去的二十年，在经济体进入“被追赶阶段”或发生资产负债表衰退时，财政政策比货币政策更加有效。
2）美国：在吸取日本教训后，伯南克指出应对流动性陷阱时，货币、财政政策应当相互配合，例如债务货币化和直升机撒钱等非常规政策，使得美国快速摆脱债务危机。
尽管当前我国货币政策仍有空间且暂无通胀约束，但在币值稳定的政策目标下，走出像美、日等国家的大开大合路径的概率较低，仍需要财政政策配合进行强力刺激。
本年度的中央经济工作会议明确提出了明年是首次实施“更加积极的财政政策”，并将连续实施了14年的“稳健的货币政策”改为“适度宽松的货币政策”。在此背景之下，财政与货币两大政策工具的积极协同有望推动需求稳步复苏，并顺利进入下一周期阶段
。
1）
政府部门杠杆率
：即政府部门债务余额/GDP，能够反映政府部门资产负债表的扩张程度，同时评估政府债务的可持续性，我们采用杠杆率同差的3个月变化刻画其方向。从图表48的各部门杠杆率同比差分来看，23年下半年以来私人部门扩表速度放缓，政府部门则加速扩表补足需求，与前文论述相符。
