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一、资产配置的概念

资产配置是指根据投资需求将可投资资金在不同资产类别之间进行分配。资产配置是所有人都要面对的问题，即使是无意识地把储蓄都存在银行甚至以货币形式持有也是一种资产配置；而一点资产都没有的人是不存在的，特别是在我们现在这个金融服务能力过剩的时代，总会有合适的金融机构为你创造出适合的金融资产（连同等额的金融负债）。

交易市场广度深度以及同质性大小决定资产的流动性溢价，货币拥有最高的流动性和最低的流动性溢价，非居住性固定资产拥有最差的流动性和最高的流动性溢价，典型资产的流动性从高到底排列为：货币>股票债券>大宗商品>非标金融投资（房地产、股权债权、信托私募等）>非大宗商品（机械设备等）。其中货币、股票债券和大宗商品具有集中式交易市场、高频率的公允价格与较低的流动性溢价，从而成为大类资产配置实践的主要标的，而在理论研究中通常也会把非标金融资产纳进来。对于大规模且追求长期回报的资金来说，股权债权和信托私募等非标金融资产都是潜在配置标的。

二、资产配置的理念

2.1、承担风险获取风险溢价

如上所述，把可投资资金全部存在银行里也是一种资产配置，为什么还要专门研究资产配置并且花大力气进行资产配置实践呢？这是因为持有风险资产可以获得风险溢价，而且多样化配置可以有效降低组合风险，两者都是为了达到同一个目的：改进资产配置绩效，在相同的风险下获得更高的投资回报。

如图2所示，以月度数据计算，从2002年至2018年间，中国大类资产年化收益率从低到高分别为货币2.67%、债券3.65%、股票6.05%、商品7.83%和房地产8.62%，年化波动率则依次分别为货币0.29%、债券2.99%、股票30.01%、商品16.55%和房地产3.61%。以货币作为无风险资产，债券、股票、商品和房地产的风险溢价分别为0.98%、3.38%、5.16%和5.96%。这就意味着，如果一个人在2002年初将全部可投资资金都配置在货币上，那么到2018年底他的总收益率为56.4%；但如果他把资金都配置在债券、股票或者商品上，那么到2018年底他的总收益率为83.9%、171.3%或者260.2%；但要做到这一点，要求：1、承担市场波动风险；2、坚持长期投资。如果一个投资者没有风险承受能力，就不能够通过持有风险资产获得风险溢价；风险溢价是中长期概念，只有长期持有才能体现出风险溢价，短期内持有风险资产可能盈利也可能损失。

2.2、配置非流动性资产

以货币平均收益为无风险利率，2002年至2018年债券、股票和商品的长期夏普比率分别为0.33、0.11和0.31，均远低于房地产资产的长期夏普比率1.65。那为什么大家不都把资产配置到房地产上面呢？有两个互为因果的特点排除了这个情形：1、房地产资产的单位价值高，参与房地产市场的门槛高，并非所有人都有能力参与房地产交易；2、因此房地产市场的流动性相对股债商品而言是较低的，这使得房地产资产具有较高的流动性溢价。

在一个投资门槛比较高的市场，通常流动性较集中式交易市场会有所下降且流动性溢价上升，那么投资者就更容易通过长期持有获得较高回报，中国的房地产市场、2010年至2016年的信托市场以及私募股权等非标金融投资都是这样。美国耶鲁大学捐赠基金之所以能长期取得较好的回报率并且在2000年以来打败股神巴菲特，诀窍就是其资产组合中有大量私募股权、房地产、自然资源等非标金融投资，当然其中标准投资和非标投资的占比也会根据宏观形势来做出相应调整。

2.3、分散化是唯一的免费午餐

1990年瑞典皇家科学院决定将年度诺贝尔奖授予纽约大学马科维兹（HarryMarkowitz）教授，以表彰他在资产组合理论中的先驱工作。马科维兹的核心工作是用最简单的均值-方差组合模型，说明在较为宽松的假设条件下通过简单的分散化提高投资绩效；这并不需要投资者有高超的投资技巧，甚至一个完全不懂经济金融的人也能轻松做到这一点。

我们对2002年至2018年的中国货币、债券、股票和商品四大类资产日度数据求解Markowitz有效前沿，结果如图5所示。有效前沿说明了在任一风险水平通过分散化可以到达的最大可能收益水平。例如在1%的波动率水平上的最大期望收益为3.2%，此时组合配置为货币64.9%、债券30.5%、股票0.2%和商品4.5%，夏普比率为0.54。通过这样一个简单的均值方差模型即可大大提高夏普比率，因此我们说分散化是免费午餐，而且是唯一的，因为除此之外提高夏普比率均需要某种投资技能。但这个组合的收益率太低了，这是由于组合中货币比重过高；如果我们接受稍大一点的风险2.9%，那么可以通过权重为债券86.5%、股票0.5%和商品13%的分散化取得4.2%的收益率，此时夏普比率为0.53。

三、主流资产配置模型

3.1、恒定比例配置模型

顾名思义恒定比例配置模型是在可选择资产类别中确定一个固定不变的配置比例，并且在确定时点再平衡即可，等权重配置模型和股债60/40模型属于这一类。假如我们对2002至2018年的中国大类资产日度数据采用等权重配置模型（每一类权重均为25%，季末再平衡），那么组合年化收益率和波动率分别为6.37%和8.8%，夏普比率为0.42，因此很简单的等权重配置模型就可以取得比任意单一资产更好的投资绩效。同样地对2002至2018年的中国大类资产日度数据采用股债60/40配置模型（股票60%债券40%，季末再平衡），那么组合年化收益率和波动率分别为6.55%和16.63%，夏普比率为0.23；由于债券与股票通常反方向变动，该模型可以在股市波动时降低组合波动率。

恒定比例配置模型由于其组合构造非常简单，因此对投资绩效的改善程度并不大。即使如此，也正是因为其原理简单易懂，恒定比例配置模型特别是股债60/40配置模型，还是目前市场上的主流配置模型之一。我们从图6也可以看到，长期来看股债60/40配置模型的收益率基本上能赶上股票单一资产的收益率，而其波动性还是比股票单一资产有明显下降，对于一些追求长期收益率、能接受短期较大波动的养老基金来说这一模型有其优点。

3.2、风险平价配置模型

自马科维兹均值方差模型和资本资产定价模型CAPM开创量化资产配置时代以来，资产配置理论在数学的支持下得到长足进步。但均值方差模型对输入参数具有高度敏感性，某项资产预期收益率的微小变动可以导致组合权重的大规模变化，这种敏感性会造成均值方差模型所带来的绩效改进相对于预测误差来说没有吸引力，因此近年来资产配置理论的一个努力方向是减少输入参数降低误差损失。PanAgora基金的首席投资官EdwardQian博士提出了著名的风险平价(RiskParity)配置模型，该模型核心思想为：将一个投资组合的风险平均分配到各资产中，追求各资产风险贡献权重平衡，使得资产组合不会过度暴露在单一风险中，从而提高了投资组合在各种宏观市场环境下的适应能力。

通常情况下风险平价配置模型无法得到解析解，只能通过非线性规划（SQP算法，SequentialQuadraticProgramming）求得数值解。在不能卖空的设定下，问题转化为求解优化问题：

对2012年至2018年的中国货币、债券、股票和商品四大类资产日度数据求解风险平价模型，并每个季度重新配置，组合年化收益和波动率分别为4.12%和2.27%，夏普比率为0.64；因此通过对资产风险的控制，风险平价大类模型可以达到比债券还低的波动率水平，但其收益率也因此大幅下降，年化4.12%的回报水平对投资者并没有吸引力。我们尝试将风险平价模型应用于细分资产组合：货币（货币政策）、国债（避险需求）、信用债（企业状况）、沪深300指数（价值风格）、中证500指数（成长风格）、工业品（经济增长）、农产品（通货膨胀）和贵金属（通胀/避险），通过计算可知风险平价细分模型年化收益率和波动率分别为6.37%和7.1%，夏普比率为0.52。

风险平价细分模型比大类模型有更高收益率和波动率的原因是细分模型中股票和商品的比重更大。平均下来风险平价大类模型中货币、债券、股票和商品配置比重分别为44.1%、41.7%、5.3%和8.8%，而细分模型中货币、债券、股票和商品配置比重分别为15.7%、29.7%、12.2%和42.4%；而且两个模型季末重组的换手率都比较低，风险平价大类模型和细分模型的平均换手率分别为6.51%和2.9%。因此我们得出一个结论：风险平价模型的协方差矩阵对组合配置权重的影响具有一致性。为了验证这一结论，我们尝试对大类模型和细分模型采取宏观协方差针而不是滚动计算方式来计算组合配置权重，可以发现这样计算的组合配置权重和鼓动计算组合配置权重的平均值非常接近；进一步对2002年至2018年的历史数据进行回测，我们发现两种方法的出来的总收益率相差不到3个百分点，这个小偏差完全可以被调仓成本所覆盖。因此对于风险平价模型，似乎并无必要在季末重新计算协方差阵以及配置权重，直接根据旧有权重简单重分配即可，更重要的是找出历史表现较佳的稳定性较高的基础资产集合。至于为什么风险平价细分模型比大类模型具有高得多的股票和商品权重，这是因为风险平价模型是以基础资产风险贡献均等为配置准则的，由于沪深300和中证500之间，以及工业品、农产品和贵金属之间的相关度较低，因此它们每一细类对组合的风险贡献与原来的大类相差无几。当我们增大股票或者商品细类之间的相关度时，我们发现股票和商品的权重的确降低了。

3.3、美林投资时钟模型

均值方差模型强调收益与风险，风险平价模型着重配置风险，在投资收益的两类来源阿尔法α和贝塔β之间，量化配置模型更倾向于尽可能获取β，而主观配置模型则通过对各类资产未来收益率的预测，来获取更高的α，这其中又以美林投资时钟模型最为著名。

根据资产轮动原理，每一个时间段均有某一个特定资产类别表现好于其他资产类别。在这个基础上，美林采用产出缺口和通货膨胀两个指标来将经济周期划分为四个阶段，并认为每一个阶段都对应着表现超越平均水平的某一特定资产类别（即认为经济周期阶段与资产价格之间有某种规律性）：

1、再通胀（Reflation）阶段：经济增长放缓，企业盈利状况不佳，供求关系失衡使得通胀率下降，央行宽松货币政策以刺激经济通胀回升。债券收益率陡峭化下行，长债利率下行幅度小于短债（因在逆周期调节政策下存在经济增长与通货膨胀回升预期）；宽松货币环境下股市出现结构性机会（成长股对利率更敏感），产能过剩使得商品价格开始回落，此阶段债券>现金>股票>商品。

2、复苏（Recovery）阶段：在逆周期调节政策下经济状况已有起色但仍低于潜在增速，供求关系改善但产能依然过剩商品价格跌幅趋缓，温和通胀之下央行仍保留适宜货币金融环境，债券收益率低位企稳但暂时没有太多上行压力；套利空间扩大使得企业盈利加速上升，股市出现全面机会而弹性最大的周期性成长股表现最好，此阶段股票>债券>现金>商品。

3、过热（Overheat）阶段：总需求持续上升但新增产能未跟上需求节奏因此商品价格开始回升，通胀压力之下央行开始持续收紧货币政策，供需两旺使得债券收益率出现熊平走势；企业盈利仍在上升但边际趋缓，同时市场利率水平上升也抑制风险偏好，股市仅存在周期性价值股的结构性机会，此阶段商品>股票>现金>债券。

4、滞涨（Stagflation）阶段：市场融资利率上升总需求扩张放缓但仍高于潜在增速，由于物价压力上升而经济增长放缓央行保持观望态度，商品价格涨幅放缓，通胀因素逐渐让位给增长因素债券价格高位持稳暂没有下跌动能，股市受到盈利下滑与利率上升的双重冲击表现最弱，资金涌入防御性价值股避险，此阶段现金>商品>债券>股票。

与其他所有配置模型一样，美林投资时钟是一个参照模型，投资者应着重其内在推导逻辑而不是分析结论，其中产出缺口与通货膨胀是否如图10走势、央行货币政策是否与通货膨胀严格负相关是美林投资时钟成立的关键。首先我们通过HP滤波计算出中国季度GDP趋势与产出缺口如图12所示，1992年以来中国潜在产出水平先降后升再降，目前中国潜在产出仍处于2007年以来的下降趋势当中；2013年以来中国实际GDP与潜在产出的偏差（产出缺口）处于非常低的水平，平均每个季度偏差为0.13个百分点，而之前1992年至2012年平均每个季度偏差为0.88个百分点，因此我们可以说2013年以来中国产出缺口波动性在2006年至2012年的快速放大(季均1.31个百分点）后出现断崖式下滑。

我们继续考察通胀因素。由于中国是新兴市场国家，固定资产投资与工业生产在国民经济中占比非常高，因此有必要考察CPI（消费领域物价）、PPI（生产领域物价）和GDP平减系数（总体物价水平）的相关性。如图13所示，1993年至2012年中国GDP平减系数与CPI的相关度高达0.97，而2013年以来两者相关度锐减为-0.03；这段时间中国PPI先是受到之前2009年至2011年全球超常规逆周期调节政策所刺激的过剩产能影响，后来又受到中国供给侧改革中的“去过剩产能”政策影响，与CPI走势产生较大差异；而由于CPI变动不大，因此总体物价水平更容易受到PPI的影响。

因此中国产出缺口与CPI呈现出较为复杂的相关性，产出缺口的波动性先是大于CPI的波动性，后是小于CPI的波动性，高通胀叠加产出缺口负值的情形也不少见，中国并不存在美林投资时钟所要求的那种时间周期规范。但如果我们以实际GDP增速代表经济增长，以GDP平减系数增速代表通货膨胀，那么经济增长与通货膨胀之间存在较高的相关性。假如我们以通胀优先原则对中国经济状况进行标志，那么从1992年二季度至2019年一季度之间的108个季度中，有23个季度为复苏状态，31个季度为过热状态，32个季度为再通胀状态，24个季度为滞涨状态，过热与再通胀状态个数相对较多。

我们进一步对2002年以来的经济周期与资产价格进行分析。在2002年至2019年一季度之间的69个季度中，处于复苏、过热、滞涨或再通胀的季度个数分别为6、24、16和23，因此中国经济增长与通货膨胀齐升或齐降的状态占比超过2/3，而经济增速上升的同时通货膨胀下滑的状态占比不到10%。在复苏、过热和滞涨阶段都是商品表现最好，在这三个阶段中表现次好的分别是债券、股票和现金；在再通胀阶段商品表现最差，而股票和债券均有不错表现；现金和债券在任何一个阶段都无法取得占优优势，商品和股票才是中国资产的佼佼者，因此中国投资时钟与美国的情况有所区别。按资产类别来看，债券表现从好到差的阶段依次是再通胀、复苏、过热和滞涨，商品表现从好到差的阶段依次是复苏、过热、滞涨和再通胀，股票表现从好到差的阶段依次是过热、再通胀、复苏和滞涨。在经济景气期，中国是商品最先起来再到股票，这是与美国情况最大的差别。

四、后续研究展望

金融投资的根本目的在于尽可能获取更高的收益，而信息不完备性、逻辑能力不完备性以及资产价格的正反馈特性注定在金融投资的过程中会遭遇风险，资产配置研究围绕收益与风险两方面展开。所有资产价格波动都是社会系统、经济系统与金融系统演化的结果，因此资产配置要研究各种系统的结构、驱动力与演化方向。耗散结构具有两面性，一方面耗散结构有序度的上升可以获取处置更高自由能的能力（生产力），另一方面有序度的上升也使得耗散结构脆弱度上升因此需要更完善的维生结构（成本），这是所有经济周期的结构性根源所在。正如美林投资时钟模型所展示的那样，资产价格与经济周期具有非常紧密的联系，一方面资产价格是经济系统演化的结果，另一方面资产价格也是推动经济系统演化的动力所在，因此如何表征经济周期、以及资产价格与经济周期的深层次联系将是后续资产配置研究的重点方向。

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（报告来源：建信期货；分析师：何卓乔、黄雯昕、董彬、卢金）