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固收加系列之五——股债性价比指标改进与组合构建

XYQuantResearch · 公众号 · · 2025-02-13 08:00

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导读

股债性价比指标或权益风险溢价（Equity Risk Premium）是进行股债配置的经典指标。在2022年之后其持续处于历史高位，而市场却总体呈下行趋势，这导致基于性价比的股债轮动组合表现不佳。 我们发现近年来性价比指标之所以失效，与其构建方式本身的内在问题有关：传统性价比指标没有考虑经济增长预期的变化以及全球利率水平的变化。
改进视角1：考虑经济增长预期的变化。 过去我们用历史股息率代表股票长期收益水平，没有考虑到经济增速变化。改进版本中，结合信用扩张水平变化对股息率进行调整，使得经济预期上行时股票长期预期收益上调。基于性价比指标构建了股债权重在0-100%的轮动组合。基于原始性价比指标组合在2008年底至2024年底可实现9.23%的年化收益和32.26%的最大回撤；改进版本年化收益达11.10%，最大回撤29.31%。
改进视角2：考虑全球利率水平的变化。 中国10年期国债利率代表国内利率水平，从全球配置的角度来看市场也受到全球利率水平的影响。我们以中美长期国债利率的均值作为债券端性价比代理指标，考虑全球利率水平的性价比组合同期可实现12.74%的年化收益和31.19%的最大回撤，大幅优于基准表现。
改进叠加： 若同时考虑增长预期变化和全球利率水平构建指标，综合改进的性价比组合同期可实现14.20%的年化收益和26.86%的最大回撤。考虑非线性构建组合后，可实现12.4%的年化收益和17%左右的最大回撤。
应用尝试—固收加： 基于改进性价比指标来确定组合中股债中枢权重，即将性价比指标历史分位数线性映射到0-30%区间作为股票权重，构建出绝对收益优异且稳定的股债组合。在2013年底至2024年底，基于股债基金指数的固收加组合年化收益率8.59%、最大回撤仅2.57%。从分年表现看，基于股债基金指数的组合在所有年份都实现正收益，收益最差的年份也有2%以上的收益。从绝对收益的角度看，是一个十分优异的固收加组合。

风险提示：模型结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。

1、引言

股票和债券是投资领域最重要的两类传统资产，占据了全球可投资资产的大部分市值。对于有配置需求的机构和个人来说，组合中股票和债券的配置比例直接决定了组合表现的优劣。那么如何判断股票和债券的相对走势，并调整配置权重呢？总体上有三种常见思路，一是投资时钟即构建大类资产表现与宏观状态之间的映射，从而识别出每种状态下的相对优势资产。二是单资产择时，从逻辑上说，为了进行股债轮动，我们需要判断两种资产的相对强弱水平。但由于股票和债券的波动率相差较大，当股票上涨和下跌时往往幅度要远远大于债券。因此，我们可以尝试只对股票进行择时，看多股票时调高其权重，债券权重被动降低；看空股票时调低其权重，债券权重被动提升。第三种偏被动的股债轮动思路，即通过判断股票和债券当前的相对性价比来构建组合。在 2021 年 8 月 12 日发布的报告《非线性性价比股债轮动组合》中，我们构建和比较了不同的股债性价比指标，并据此构建了股债轮动组合。

近年来，随着我国国债利率持续下行，股债性价比指标常处于历史高位，但 A 股市场长期处于相对低位并没有按照历史规律反弹，这说明经典的股债性价比指标有所钝化和失效。本文将尝试对性价比指标的问题进行分析和改进，将其应用于组合中股债权重中枢的设定，并结合极端择时信号对中枢权重进行调整构建长期表现优异的固收加组合。文章后续章节安排如下：

第二章对经典股债性价比指标的问题进行分析，提出两种方式进行改进，去考虑经济增长预期的变化和全球利率水平的影响，构建出持续有效的改进股债性价比指标并用于组合构建。

第三章提出一种将股债性价比指标分位数非线性的映射到资产权重的组合构建方式，使得性价比越高组合中股票权重增加的越快，而性价比较低时股票权重增加越慢，能够先验的控制组合风险水平并捕捉到大部分股票上行机会。

第四章从实操的角度利用改进性价比指标构建固收加类型的股债组合，并考虑股票内部防御资产的配置、战术性极端择时信号以及基金指数配置，构建出绝对收益稳定的股债组合。

第五章是总结。

2、股债性价比指标的问题与改进

2.1

经典性价比指标的问题

股债性价比指标或权益风险溢价（Equity Risk Premium）是进行股债配置的经典指标。它被定义为股票长期预期收益与债券预期收益的差值，实操中往往用股票股息率或盈利收益率与长期国债到期收益率的差值表示。举例来说，我们分别用DIV和Y代表万得全A指数股息率和10年国债到期收益率，定义基于股息率的股债性价比指标为:

下图给出了2006年以来DIV_Y指标的走势情况，可以看到在2022年以前有明显的均值回复性。直观的看，在几次股票市场大涨和反弹前，如2008年底、2018年底和2020年3月等时段，DIV_Y都处于相对高位，提示股票性价比较高。在几次股票大跌前，如2007年底、2015年中旬等时段，DIV_Y指标都处于相对低位，提示股票性价比较低。这意味着性价比指标可能对未来股债相对表现有预测力，可以尝试用来构建股债轮动组合。

为了更方便观察性价比指标的相对位置，我们计算了每个时点DIV_Y指标相对历史的分位数水平Q，从下方图表可以看到每当分位数处于极高或极低位置，大概率都对应市场的一个底部或顶部。但是这个规律在2022年之后似乎失效了，性价比指标持续处于历史90%以上的高位，但是市场却总体持续下行。

为了验证性价比指标用于股债轮动的效果，我们基于其分位数指标Q设定组合股债权重。具体来说，我们计算每一个交易日DIV_Y指标在历史数据中的分位数Q，然后直接设定股票权重为Q，债券权重为1-Q。这意味着股票性价比越高，组合中股票的权重就越高。我们用万得全A指数和中债综合财富指数作为股债资产的代表，测试的范围是2008年底至2024年12月底，假设每月末调仓。我们以月度调仓的股债等权组合作为比较基准。

从下方图表可以看到，在2022年之前基于原始性价比指标的股债组合能够实现12.29%的年化收益率和22.88%的最大回撤，显著优于基准组合8.42%的年化收益率和28.49%的最大回撤。而如果考虑2022年之后的表现，我们发现2008年底至2024年底原始性价比分位数组合实现了9.23%的年化收益率和32.26%的最大回撤，而基准组合是6.89%的年化收益和28.49%的最大回撤。从净值曲线也能看出，2022年后性价比组合净值总体呈下行趋势，一直到24年9月市场反弹才有所恢复。

结合前面的性价比指标历史走势我们可以看出在2022年之后性价比指标持续处于历史高位，导致股债组合中股票权重一直较高，而市场却总体呈下行趋势，这导致组合表现较弱。通过分析我们发现近年来性价比指标之所以失效，与其构建方式本身就有的内在问题有关：

1、从逻辑上说，股债性价比指标是为了比较股票与债券资产的某种吸引力水平或长期预期收益水平。其中债券端我们用10年国债到期收益率表示，它确实可以代表债券持有到期的长期预期收益。而股票端的股息率是历史股息率，是用过去1年的历史股息与当前股票市值之比定义的，实际上并没有考虑到经济增速趋势。比如近几年经济增长预期有所下降，但是历史股息并没有考虑到这种增长的潜在下行，因此可能会高估长期股票预期收益。

2、另一方面，我们使用的中国10年期国债利率代表的是国内的利率水平，从全球配置的角度来看资金的行为也受到全球利率水平的影响。比如在2022-2023年美联储加息背景下美债利率处于高位，美债预期收益较高，那么A股相对债券的性价比可能也应该下调一些。

在后文我们将对性价比指标进行改进，考虑经济增长预期的变化以及全球利率水平的影响。

2.2

考虑经济增长预期变化

原始的股债性价比指标中使用历史股息率作为股票长期吸引力的代表，没有考虑到经济增长预期变化的影响，这里我们尝试对其改进。经济增长预期最直接的指标是GDP增长预期，但是此类预期数据一般是某种第三方经济学家调查问卷得到的，比如彭博的ECFC功能板块提供的数据。但是这种数据往往只有对未来若干季度或1-2年的预测，并且波动较大，不太适合用于性价比指标的调整。

那么有没有实际发布的经济数据能较好的反映经济增长预期的变化呢，我们认为信用扩张类的指标较为合适。以中长期贷款余额同比为代表的信用扩张指标反映了市场的融资意愿，其上行也反映了经济预期的转好。从下方图表看，中长期贷款余额同比与万得全A走势具有非常强的一致性，在趋势和拐点上往往都是重合的。并且此指标本身非常平滑，趋势性很强。

我们尝试根据信用扩张指标的变化来调整性价比指标中的股息率，使得信用下行时股票性价比指标低一些，信用上行时股票性价比指标高一些。我们每日根据最新可得数据计算当前中长期贷款增速相对一段时间前的变化，然后乘10作为股息率调整幅度。举例来说，当前中长期贷款余额增速为10%，相比两月前下降了1%，则股息率水平相应下调10%：

从下方图表看，考虑经济增长预期后股债组合可以实现11.10%的年化收益率和29.31%的最大回撤，优于原始性价比组合9.23%的年化收益和32.26%的最大回撤。这说明在股债性价比指标融入一定的经济增长信息能够提升其预测力。从分年表现看，2009到2024的16年里，14年收益率都得到了提升。

2.3

考虑全球利率水平

原始的股债性价比指标是用中国10年期国债利率作为债券的预期收益代表，但是从全球配置的角度看海外利率也会影响A股的性价比。如果海外利率非常高，那么至少有部分可配置海外资产的资金会倾向于配置海外债券而不是A股。从下方图表也可以看到，国内股债性价比指标开始“失效”的2022年也是中美利率开始分化的时点。下面我们尝试把美债利率融入到性价比指标的构建过程中去。

从下方图表看，考虑全球利率水平的性价比指标在2022年以前与原始性价比指标趋势较为一致，但是2022年后明显处于相对低位，一直到2024年9月又上升到较高的位置。从指标历史分位数走势看，2024年9月底的市场反弹之前，考虑全球利率的指标再次达到历史极高位置，捕捉到了此次反弹。

为了验证调整的效果，我们也构建股债组合。与前文相同，我们计算每一个交易日指标在历史数据中的分位数 Q ，然后直接设定股票权重为 Q ，债券权重为 1-Q 。我们用万得全 A 指数和中债综合财富指数作为股债资产的代表，测试的范围是 2008 年底至 2024 年 12 月底，假设每月末调仓。我们以月度调仓的股债等权组合作为比较基准。

从下方图表看，考虑全球利率后股债组合可以实现 12.74% 的年化收益率和 31.19% 的最大回撤，优于原始性价比组合 9.23% 的年化收益和 32.26% 的最大回撤。这说明在股债性价比指标融入美债利率信息能够提升其预测力。从分年表现看， 2009 到 2024 的 16 年里， 9 年收益率都得到了提升。

2.4

综合改进

为了验证性价比指标改进的效果，我们观察指标高低与未来股债相对收益的一致性。我们计算了每日未来120日的股债指数相对收益，并与每日性价比指标进行比较。从下方图表可以发现，相对原始性价比指标，综合改进性价比指标与股债未来相对收益的走势一致性明显更高。特别是在2022年以来，改进的性价比指标总体处于历史低位与股债相对表现一致，而原始性价比指标却持续处于历史高位。从指标与股债未来收益相关性看，原始性价比指标仅有0.16，而综合改进后达到0.3。若进一步观察性价比指标的历史分位数与股债未来收益相关性，原始性价比指标分位数是0.17，而综合改进的指标达到0.38。

从下方图表看，综合改进后的股债组合可以实现14.20%的年化收益率和26.86%的最大回撤，优于原始性价比组合9.23%的年化收益和32.26%的最大回撤，也优于单独考虑经济增长预期和全球利率水平的组合。从分年表现看，2009到2024的16年里，10年收益率都得到了提升。

3、非线性性价比组合

在2021年8月12日发布的报告《非线性性价比股债轮动组合》中，我们构建了基于股债性价比指标非线性映射的股债轮动组合。在构建股债组合时，我们往往线性的将性价比分位数Q映射到组合中的股票权重上。但是考虑到A股牛短熊长的特征，很多时候性价比指标处于较高但不是极端高位时市场依然没有触底。报告提出非线性的根据性价比分位数设定组合权重，使得性价比接近极端高位时股票权重才快速上升。从而使得分位数水平越高，股票目标权重变化的越快；而分位数水平越低，股票权重变化的越慢。由于原始性价比指标本身的失效，非线性变换也未能改善组合表现。如果我们将新的综合改进后的性价比指标和非线性映射进行结合，会有怎样的结果呢？

下图给出了n取值不同时的映射关系图示。可以看到这些变换将取值位于0和1之间的分位数同样映射到了区间[0,1]。另外，幂次n越大权重曲线越“弯曲”，当Q较小时股票的权重越低。因此，n其实代表了组合的风险厌恶水平，n越大代表组合越保守。实际上，进一步的分析可以发现。由于分位数是在0和1之间的均匀分布变量，因此图表中函数曲线下方的面积就代表了组合中股票的预期权重。经过简单积分，我们有：

举例来说，当n=1时组合股票权重平均为50%；当n=4时，组合中股票权重平均为20%。

从下方图表可以看到，考虑非线性映射后的股债组合收益风险特征有所改善。以n=4的组合为例，其年化收益从线性组合的14.20%降低到12.37%，但是最大回撤也从26.86%降低到17.39%，收益风险比从0.84提高到1.07。总体来说，非线性映射是对组合风险水平的一种调整方式，风险厌恶水平越高可以设定幂次n越高。在A股牛短熊长的历史特征中，在性价比极高时才快速加仓能够捕捉到大部分的市场收益。

4、固收加组合构建

前文我们对股债性价比指标进行了改进，并构建了股票权重在0-100%之间浮动的股债组合。从实操的角度考虑，我们很难在如此大的范围内调整权重。这里我们尝试构建更贴近实际的固收加组合，约束股票的权重范围。

4.1

基于改进性价比指标的固收加组合

这里我们先利用改进的股债性价比指标构建最简单的组合，直接将每个调仓日计算的性价比指标历史分位数Q线性压缩映射到0-30%的范围作为组合中股票的权重。我们用固定权重的股债组合作为比较基准，假设每月末调仓，测算的时间范围是2013年底至2024年底。

从下方图表看，基于改进性价比指标的固收加组合能够实现8.03%的年化收益率和4.42%的最大回撤，显著优于10/90、20/80或30/70的固定权重股债组合。从分年表现看，性价比固收加组合只在2017年出现-0.72%的微小负收益，其余年份都是正收益。

4.2

股票内部配置抗跌组合

前面我们用万得全A作为股票资产的代表构建了固收加组合，但股票端可以做一些替换和增强。在团队2023年4月26日的报告《“下放配置”---如何寻找抗跌股票》中，我们围绕股价抗跌性的两个维度——盈利抗跌性与估值抗跌性，从两方面出发构建度量股票抗跌性的有效指标，主要包括经济关联度、基本面稳定性、企业生命周期、资本结构、盈利质量、估值位置、价量指标等。我们根据以上指标筛选具有抗跌属性的个股，并结合个股特质性构建抗跌股策略，能够有效降低组合最大回撤。从下方图表可以看到，2013年底至2024年底，抗跌股票组合最大回撤为34.16%，远小于万得全A指数的55.99%。

在构建组合的过程中，我们先将性价比指标历史分位数Q设定为股票资产总体权重，债券资产权重为1-Q，然后在股票内部进一步分配防御性的抗跌组合权重，使得股票性价比越低配置的抗跌股票比例越高。我们设定股票内部万得全A和抗跌组合的相对权重也是Q和1-Q。我们假设每月末调仓，回测的时间范围是2013年底至2024年底。

从下方图表看，抗跌性价比固收加组合能够实现8.37%的年化收益率和3.98%的最大回撤，优于各固定权重组合，也优于不配置抗跌股票组合的性价比组合8.03%的年化收益率和4.42%的最大回撤。

4.3

根据极端择时信号调整权重

前文我们实际上将股债性价比指标作为中枢指标去设定股债权重，是一种相对中长期视角和被动的组合构建方式。而在实际投资中，股债资产也会面临短期的极端上行机会或下行风险，我们尝试在固收加组合构建中纳入战术性择时信号去捕捉一些股票资产的中短期机会。

在2024年8月7日发布的报告《如何捕捉A股市场趋势与极端拐点》中，我们分别寻找了能够解释和预测A股趋势和捕捉极端事件状态的指标。举例来说，我们构建了基于股票指数技术面的LPPLS负向泡沫指标，尝试识别金融市场泡沫的形成与破裂或者说超涨与超跌，从而预测金融市场中重大回撤或反弹的发生。

下方图表给出了2022年至2024年12月的负向泡沫置信指标，指标数值在0-1之间。我们在前期的深度报告中设定了0.3作为负向泡沫的阈值，超出则认为市场超跌，看好后续2个月左右的反弹时段。可以看到近年来几次市场的超跌反弹之前负向泡沫指标都出现突增迹象。比如2022年4月底随着市场下行，负向泡沫指数达到0.4左右，随后便开始了快速反弹。再比如2024年1月下旬，在微盘股暴跌引发的市场下行中，负向泡沫指标达到接近0.7的高位，随后在2月初开始了2个月左右的反弹。特别值得注意的是，2024年8月7日报告外发后，在样本外的9月11日模型再次提示负向泡沫指标达到0.3以上的高位，随后一周内市场便开始反弹，迎来一波暴涨行情。

除了负向泡沫指标，我们还构建了基于地缘政治风险指标的极端风险信号，以及基于通胀预期数据高位下行的市场上涨信号，具体可见2024年8月7日发布的报告《如何捕捉A股市场趋势与极端拐点》。我们将三种极端择时信号等权加总，若看多的信号更多则发出做多信号，若看空的信号更多则发出做空信号，否则给出均衡信号。

我们进一步根据性价比指标分位数和择时信号构建固收加组合。具体来说分为三步，第一步我们周度计算性价比指标历史分位数Q，然后设定股票中枢总权重为Q，债券中枢总权重为1-Q。第二步我们根据择时信号周度调整中枢权重，若信号为看多，则提高股票中枢权重10%；若信号为看空，则降低股票中枢权重10%；若信号为均衡，则保持股票中枢权重。同时保证股票权重范围依然在0-30%之间。第三步是股票内部配置抗跌组合，与前文相同设定股票内部万得全A与抗跌组合的相对比例是Q和1-Q。测算的时间范围是2013年底至2024年底。

从下方图表看，融入极端择时信号的固收加组合能够实现年化9.10%的收益率和4.26%的最大回撤，收益风险比达到1.95。而不考虑择时信号的组合实现了8.37%的收益率和3.98%的最大回撤，收益风险比为1.86。从分年收益看，2014至2024的11年中有8年择时组合收益都超过基准组合。当然从最大回撤看，择时固收加组合略高于基准组合，但实际上这个回撤主要是债券端带来的，后续我们进一步测试使用其它债券资产代表指数的效果。

4.4

基金指数作为配置资产

前文我们使用万得全A指数和中债综合财富指数作为股债资产的代表，没有考虑股债内部的主动管理带来的潜在收益。这里我们进一步用偏股混合型基金指数和中长期纯债基金指数作为股债代表进行配置并构建考虑极端择时信号以及抗跌股票组合配置的固收加组合。我们同样假设每月末调仓，回测的时间范围是2013年底至2024年底。

从下方图表可以看到，基于股债基金指数的固收加组合能够实现8.59%的年化收益率和仅有2.57%的最大回撤。虽然收益率略低于股债指数配置组合的9.10%，但回撤也显著低于其4.26%的水平。特别是从分年表现看，基于基金指数的组合在所有年份都实现正收益，收益最差的年份也有2%以上的收益。从绝对收益的角度看，这是一个十分优异的固收加组合。

从组合权重分布看，过去10年只在19、20年等少数性价比极高的时段将股票权重提高到接近30%，其余大多数时段股票权重水平并不会太高。实际上，我们统计发现77%的时段组合中股票权重都在25%以下，并且只有7%的时段组合权重达到最高值30%。从权重变化看是具有实操价值的组合。

5、结论

股票和债券是投资领域最重要的两类传统资产，占据了全球可投资资产的大部分市值。对于有配置需求的机构和个人来说，组合中股票和债券的配置比例直接决定了组合表现的优劣。股债性价比指标或权益风险溢价（Equity Risk Premium）是进行股债配置的经典指标。它被定义为股票长期预期收益与债券预期收益的差值，实操中往往用股票股息率或盈利收益率与长期国债到期收益率的差值表示。近年来经典的股债性价比指标持续处于历史高位，而A股市场却总体表现低迷，指标有失效的迹象。

文章提出两种方式对性价比指标进行改进，去考虑经济增长预期的变化和全球利率水平的影响，构建出持续有效的改进股债性价比指标并用于组合构建。从指标历史分位数与股债未来半年收益相关性看，原始性价比指标的相关系数是0.17，而综合改进的指标达到0.38。我们也构建了股债权重在0-100%灵活调整的轮动组合，其中基于综合改进性价比指标的组合在2008年底至2024年底可以实现14.20%的年化收益率和26.86%的最大回撤，显著优于原始性价比组合9.23%的年化收益和32.26%的最大回撤。如果考虑非线性的使用性价比指标去构建组合，当非线性映射幂次为4时组合可以实现12.37%的年化收益和17.39%的最大回撤。

最后我们从实操的角度构建固收加类型的股债组合，基于改进性价比指标来确定组合中股债中枢权重，然后考虑如技术面超跌、地缘政治风险等其他维度的极端择时信号进行战术性的股债权重调整，并考虑在股票内部配置抗跌的防御性股票组合，构建出绝对收益优异且稳定的股债组合。在2013年底至2024年底，基于股债基金指数的固收加组合能够实现8.59%的年化收益率和仅有2.57%的最大回撤。特别是从分年表现看，基于股债基金指数的组合在所有年份都实现正收益，收益最差的年份也有2%以上的收益。从绝对收益的角度看，是一个十分优异的固收加组合。

风险提示：模型结论基于历史数据，在市场环境转变时模型存在失效的风险。

注：文中报告节选自兴业证券经济与金融研究院已公开发布研究报告，具体报告内容及相关风险提示等详见完整版报告。

证券研究报告：《固收加系列之五——股债性价比指标改进与组合构建》。

对外发布时间：2025年2月6日

报告发布机构：兴业证券股份有限公司（已获中国证监会许可的证券投资咨询业务资格）

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分析师：郑兆磊

SAC执业证书编号：S0190520080006

分析师：宫民

SAC执业证书编号：S0190521040001

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