基于宏观因子风险预算的股债资产配置策略(10月期)：权益波动大幅提升 信用债性价比下降

　　月度行情回顾

    　　2024年9月大类资产中，权益市场探底后迎来快速大幅反弹，债市收益率宽幅震荡，大宗商品中原油下跌、黄金续创新高。受重磅政策落地影响，权益市场月末迎来快速大幅反弹，上证综指2024年9月上涨17.39%，沪深300上涨20.97%，中证 1000 上涨 23.32%，创业板指上涨 37.62%；债券市场上，债市收益率宽幅震荡，10 年期国开债活跃券收益率 9月全月上行1bps，9月30日收2.25%；大宗商品中原油价格下跌4.34%，黄金价格续创新高，全月上涨3.78%，今年累计涨幅达 23.96%，南华综合指数整体上涨 4.60%.

    　　最新配置建议

    　　风险预算模型配置结论基本保持稳定，股票与长久期利率债仓位小幅下降，短久期利率债与信用债配置提升；自适应方法一边际增加利率债的仓位，减少了股票与信用债的仓位；自适应方法二边际增加股票与利率债的仓位，减少了信用债的仓位。

    　　宏观因子配置策略

    　　本文从马科维茨的均值方差模型和风险平价模型出发，为减少大类资产动态时变相关性对于模型的尾部风险，报告将传统的大类资产层面配置转为宏观因子的配置。模型从战略资产配置的角度出发，在绝对收益的目标下，对各大类资产间进行长期的、整体性的规划，寻找不同资产价格变化的共同驱动力，从而实现更加稳定的资产配置。模型考虑国内银行保险等资产管理机构的中长期主要资产配置需求，我们努力探求股票和债券两大类资产间的配置关系，并适当探求细分资产或风格轮动，最终构建了追求绝对收益的 3 种宏观因子配置策略。

    　　我们通过主成分分析的方法，构建了基于国内股债的宏观因子体系。经历史数据检验，宏观因子具有较明确的经济学含义，构造出的 5 个宏观因子分别代表着利率因子、经济增长因子、信用因子、期限利差因子与规模风格因子。配置策略的构建上，报告首先从宏观风险的角度，构建了固定预算的风险预算模型策略。随后我们引入了宏观因子收益率的考量，构建了风险预算的自适应模型。我们尝试了两种不同的方法引入收益率，第一种方法我们直接以预期收益率作为宏观因子风险预算的权重，第二种方法，我们用单位风险上提供的预期收益率（夏普比）作为宏观因子风险预算的权重。

    　　本文构建的3种模型，在配置比例稳定性、预期收益率、收益风险比上各有所长，投资者可以根据自身特定的投资风格与投资约束，选择符合自身投资目标的模型进行参考。

    　　（1）风险预算模型：由宏观风险角度出发，对宏观因子风险进行约束，拥有较稳定的资产配置比例，适合配置需求的稳健投资者。

    　　（2）自适应模型方法一：加入宏观因子收益率考量，拥有最大的业绩弹性和较高的股票配置比例，适合风格更积极的投资者；（3）自适应模型方法二：以单位风险提供的预期收益率衡量性价比，拥有最高的夏普比例，股票配置比例最低，适合追求高收益风险比的投资者。

    　　风险提示

    　　历史数据不被重复验证风险、大类资产与宏观风险因子的相关关系失去穗定性的风险、国际政治摩擦升级等带来各大类资产同向大幅波动风险。

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