广发宏观：债市“资产荒”的量化体系与择时落地

识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 / 36 Xml [Table_Page] 宏观经济研究报告 2024 年 4 月 19 日 证券研究报告 [Table_C ontacter] 本报告联系人： [Table_Title] 广发宏观 债市“资产荒”的量化体系与择时落地 [Table_Author] 分析师： 郭磊 分析师： 陈礼清 SAC 执证号：S0260516070002 SFC CE.no: BNY419 SAC 执证号：S0260523080003 021-38003572 021-38003809 guolei@gf.com.cn chenliqing@gf.com.cn 请注意，陈礼清并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。 [Table_Summary] 报告摘要： ⚫ 2024 年开年以来，利率长端交易越发拥挤。市场流行的观点之一是将本轮利率超预期的下行归因于债市“资产荒”，但实际上本轮利率的下行幅度已超越了传统“资产荒”时段的线性推演。我们理解债市一则本轮“资产荒”不仅是金融机构行为，且有宏观逻辑所带来的强化，比如随着名义 GDP 调整和广义资产回报率下降，稳定回报特征资产（债券、类债、低波红利）的稀缺性上升，低风险特征资产的估值上移；二则，本轮“资产荒”包含着对中长期经济特征的理解，如经济的结构弹性上升、总量弹性下降，从而整体风险资产的估值中枢有所下移，而低风险资产的机会成本下降。 2024 年开年以来，债市整体对“利空钝化”，利率长端交易越发拥挤，10 年期国债利率一度突破 2.3%关键点位，超越了基本面（名义 GDP）的定价锚。截止 2024 年 4 月 17 日，30Y-10Y 利差仅为 19.94BP，30Y-MLF利差（-4.4BP）仍处于历史少见的“倒挂”阶段。与此同时，近期多数信用利差持续收窄，30 年期超长信用债也已发行。 ⚫ 现有研究对债市“资产荒”仍处于一个偏定性的分析框架，如何量化债市“资产荒”，并且基于“资产荒”进行债市择时？在本篇研究中，我们尝试构建一个六维的债市“资产荒”量化体系，并且将“资产荒”指标视作赔率指标进行逐一择时落地。赔率指标触发择时与胜率指标不同，该指标只有在达到一定阈值才会触发择时条件，具有择时意义。我们计算债市“资产荒”指标进行滚动 12 个月的 Z 分数，并以 Z 分数超过±1 倍标准差认为是指标的极值区域，最后构建债市“资产荒”打分卡进行汇总。本篇是 4 月 7 日《股市“资产荒”的量化体系与择时落地》的姊妹篇。 我们融合宏观实体与微观市场层面的“资产荒”，尝试构建了六维债市“资产荒”量化体系，并且将“资产荒”指标视作赔率指标进行逐一择时落地，涵盖月频的品种信用利差、金融机构“资产缺口”、非银部门“资产缺口”、理财资负两端利差、M2 与社融（除政府债）增速差以及季频的央行调查中的“资产缺口”。 赔率指标触发择时与胜率指标不同，该指标只有在达到一定阈值才会触发择时条件，具有择时意义。我们计算股债“资产荒”指标进行滚动 12 个月的 Z 分数，并以 Z 分数超过±1 倍标准差认为是指标的极值区域。最后，我们制作了股债“资产荒”打分卡，对债市“资产荒”分项进行汇总，给出择时方案。 ⚫ 指标一：信用利差。经济下行期，理论上无风险利率回落、信用风险抬升；但由于刚兑预期的存在，市场不会完全定价高票息资产的违约风险，这类资产会吸纳大量流动性。债市“资产荒”的强度也会在这种极致压缩的信用利差中反映。当“资产荒”开始消解，信用风险在定价中才会逐渐回归正常化。我们以“城投债 5Y-1Y 信用利差”滚动 12 个月的 Z 分数来评估信用利差的极致位置。突破了-1 意味着信用利差即将触底回升，提示的是利率上行风险，即“资产荒”是一个推动高票息资产估值中枢上移的过程，而“资产荒”的尾声也意味着债市估值将会往复。2023 年 3 月，该 Z 分数触顶回落，意味着债市新一轮的“资产荒”开始发酵； 识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 2 / 36 [Table_PageText] 宏观经济研究报告 2024 年开年以来，该 Z 分数持续探底，目前已经突破-2，提示债市“资产荒”已演绎至极致状态，释放低配利率的信号。从策略表现看，该策略自 2005 年 2 月以来年化收益为 1.4%，超额收益为 1.5%，夏普比例为1.4。 在前期报告《结构性资产荒的来龙去脉》中，我们指出价格类的信用利差指标是目前研究中常用的观察视角。理论上信用利差作为信用风险溢价，应与国债收益率反向变化，因为经济下行期，无风险利率回落，信用风险应是升高的，信用利差理应走扩。但国内城投或产业债的信用利差除 2012 年、2018 年的少数时间外，大多时候与国债收益率同向变化。由此可见，信用利差中存在其他形成对冲的定价成分。我们理解这类成分仍与国内市场的“刚性兑付”预期有关。 我们利用滚动 12 个月的城投债 5Y-1Y 信用利差 Z 分数来评估信用利差的极致位置。当信用利差 Z 分数触底突破-1 时，意味着信用利差即将触底回升，“资产荒”和“信用风险”的定价成分在信用利差中的影响力开始扭转。此时提示的是利率上行风险，即“资产荒”是一个推动高票息资产估值中枢上移的过程，而“资产荒”的尾声也意味着债市估值将会往复。 2023 年 3 月，该 Z 分数触顶回落，意味着债市新一轮的“资产荒”即将开始发酵，应积极超配 10 年期国债。而 24 年开年以来，该 Z 分数持续探底，目前已经突破-2，提示债市“资产荒”已演绎至极致状态，释放低配利率的信号。 从策略表现看，该策略自 2005 年 2 月以来年化收益为 1.4%，超额收益为 1.5%，夏普比例为 1.4。2024 年 2月以来，该信号提示债市“资产荒”臻至极致位置，仓位由超配债券转为持有现金。 ⚫ 指标二：金融机构量层面的“资产缺口”。金融机构的配置压力（银行表外+非银）是债券市场重要的“资产荒”来源之一。金融机构待投资金越多，资产荒理论上也越严重。我们通过每月金融数据和央行信贷收支表倒算出每月银行的“待投资金”以及“可投资产”，进而计算出银行的“待投资缺口”。“资产缺口”为两者轧差，与 10 年期国债收益率呈负相关关系。其逆序触底回升后，10 年期国债收益率多数时段出现上行。当金融机构滚动 12 个月的“资产缺口”Z 分数突破+1 时，意味着“资产缺口”的严重程度已臻极致，释放利率上行信号。2024 年开年以来，该分数便快速突破了+2 的低配阈值。从策略表现看，该策略自 2016 年以来年化收益为 8.7%，超额收益为 0.05%，夏普比例为 0.86。 负债端每月的“待投资金”为银行表外和非银可以运用的最大限度资金即为社融减去回流表内的存款以及M0。资产端每月“可投资产”为“社融+金融债券-银行表内除非银贷款的剩余贷款项”。 “资产缺口”为两者轧差，与 10 年期国债收益率呈负