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劉鋒中原證券中原證券不同貨幣周期下的行業輪動與配置-【新聞】

發布時間:2021-10-25 17:26:15 閱讀: 來源:脫模劑廠家

劉鋒中原證券:中原證券:不同貨幣周期下的行業輪動與配置

劉鋒中原證券:中原證券:不同貨幣周期下的行業輪動與配置 更新時間:2010-6-20 0:01:24   一、貨幣周期劃分

對于貨幣周期的劃分實質上是通過對貨幣流動性的度量來把握貨幣供應量擴張與收縮的交替演變進程,我們擬采用M1與M2同比增速差這一指標。從構成上來看,M1主要由通貨與企業活期存款構成,M2則在M1基礎上加入了企業定期存款與儲蓄存款。M1、M2增速差的變化主要取決于貨幣供給、宏觀經濟、企業利潤變化,所導致的貨幣資金在企業活期存款、定期存款與居民儲蓄存款三者之間進行相互轉化。當信貸投放大幅擴張時,M1增速會大于M2,這是因為此時新增企業貸款增加,企業活期存款回升速度要快于定期存款所致。此外,當宏觀經濟改善、居民消費意愿增強時,居民儲蓄存款會向企業定期存款轉化,即“儲蓄搬家”,此時M1增速也會大于M2。最后,當企業經營活動改善、企業利潤回升時,活期存款的回升速度或快于定期存款,也即我們常說的存款活期化,這種情況下M1增速也會大于M2.

可見,M1與M2的增速變化具有豐富內涵,我們通過把握兩者差值的變動趨勢來劃分貨幣周期。當M1與M2增速差保持上漲趨勢時,貨幣流動性較為充足,我們可將其界定為貨幣擴張期,反之則意味著處于貨幣收縮期。

分析可知,M1與M2同比增速差走勢呈現明顯的周期性波動,上漲、下跌趨勢交替演變,據此我們將2000年1月-2010年4月期間的中國貨幣周期劃分為9個階段,其中5個擴張期,4個收縮期。需要說明的是,最近一輪擴張期我們將終止日期設定為2010年1月份,這是因為我們發現在2010年1月份,M1與M2同比增速差達到12.86%,遠遠超越歷史水平。從2010年2月份開始,同比增速差開始拐頭向下,有高位滑落趨勢。

二、貨幣周期與股票市場的關聯性

寬松的貨幣環境有利于股市上行,這是投資常識,但問題關鍵是,反映貨幣環境的指標眾多,我們該采用哪個指標度量貨幣寬松與否?;蛘哒f,當我們采用M1與M2同比增速差來研究貨幣周期性變動時,對我們的投資決策是否有幫助。

我們考慮將M1與M2同比增速差與上證指數走勢繪制在一起,試圖先從最直觀的層面上來感知兩者關系。但由于M1、M2數據披露具有滯后性,一般于下個月中旬左右披露,故股票市場的交易數據與M1、M2數據并不同步,股票市場交易要領先一個月以上。但通過研究我們仍然可以明顯發現兩者在大的運行趨勢上保持一致,相關系數達到0.40.

我們進一步統計了歷史上5次貨幣擴張期和4次收縮期的股市表現,我們發現兩者更是高度相關。在5次貨幣擴張期,居然有四次市場錄得正收益,只有2003年9-2004年8月期間M1與M2同比增速差保持上揚趨勢,但市場走熊;而在4次貨幣收縮期,股市全部下跌,與貨幣周期完全一致。

在貨幣擴張期,市場平均年化收益率為77.17%,貨幣收縮期的平均收益率為-17.14%。采用單側t檢驗,統計結果表明,貨幣擴張期股票市場的平均收益率要顯著大于收縮期的收益率,這也就說明了股票市場在不同貨幣環境下存在顯著的牛熊周期。

不過,我們并沒有發現同比增速差的波峰波谷形成時間會明顯早于或同步于上漲指數拐點出現的時間。這就說明了同比增速差的主要作用在于通過對其變動趨勢的把握來劃分貨幣周期,以此來預測市場漲跌,但其波峰、波谷本身對市場的預測意義并不大。

三、貨幣周期下的大類行業輪動

在貨幣擴張期超配周期性行業,貨幣收縮期超配非周期性行業,這是市場上一種普遍投資邏輯。但這種投資方式的效果是否顯著?是否所有的周期性與非周期性行業都遵循這一投資邏輯?

我們對能源、材料、工業、可選消費、日常消費、醫療保健、金融、信息技術、電信服務以及公用事業十個行業進行研究。根據行業基本面特征以及β值,將能源、材料、工業、工業消費、金融以及信息技術六個行業歸為周期性行業,日常消費、醫療保健、電信服務以及公用事業四個行業歸為非周期性行業。我們構建周期性行業與非周期性行業指數,構建方法如下:第一,無論是六個周期性行業還是四個非周期性行業,我們都按照等權重配置;第二,由于電信服務行業指數于2002年9月才公布,故在此之前的非周期性行業指數構建我們將其剔除。

我們統計了2000年1月至2010年1月年間貨幣擴張期及收縮期的周期性行業與非周期性行業的歷史表現。當貨幣環境較為寬松處于擴張期時,周期性行業表現較為優異,5次擴張期有4次收益率超越非周期性行業;在貨幣收縮期,由于系統性風險的影響,無論是周期性行業還是非周期性行業都走熊。但相對來講,非周期性行業表現的相對抗跌,4次收縮期有3次跑贏非周期性行業。

從大類行業上來看,貨幣擴張期中周期性行業中的能源、材料行業表現最為優異,5次中有4次跑贏大盤,能源行業平均年化收益率為97.90%,材料行業次之,平均年化收益率為91.17%,金融業也表現不錯,3次跑贏大盤。但我們發現,并不是所有的周期性行業都在貨幣擴張期有較好表現,例如信息技術業與工業,5次擴張期只有1次跑贏大盤,信息技術行業更是在10個行業中排名倒數第一,平均年化收益率只有52.67%。

在擴幣收縮期,我們發現大類行業的輪動效應遠小于貨幣擴張期。所有板塊的平均收益率均為負值。相比之下,日常消費與公用事業兩個非周期性行業表現相對抗跌,但也只有2次能跑贏大盤;對于醫療保健行業,雖然市場普遍認為其防御特性較為顯著,但并未得到歷史數據的強有力支持;對于電信服務業,由于數據缺失,我們只統計了其后兩次貨幣收縮期的歷史表現,兩次中只有一次跑贏大盤,且從其平均收益率上來看,只略微強于信息技術行業。故從這個角度來看,電信服務業在貨幣收縮期的防御特性并不顯著;我們還發現一個有趣現象,信息技術行業在貨幣收縮期依然位于所有行業之末,不僅只有區區一次跑贏大盤,且平均收益率位于倒數第一。信息技術行業在過去十多年間之所以表現如此糟糕,可能是由于該行業在20世紀末被市場惡炒,而之后全球網絡經濟泡沫破滅導致其一蹶不振所致。

四、貨幣周期下的細分行業輪動

為了便于行業配置,我們采用申萬一級行業指數進一步研究了不同貨幣周期下細分行業的輪動效應。

從細分行業來看,在貨幣擴張期,有色金屬、采掘、交運設備、化工行業表現較為突出,有4次跑贏大盤;商業貿易、房地產、黑色金屬、機械設備以及醫藥生物行業也均有3次跑贏大盤。在貨幣收縮期,食品飲料、交運設備、房地產以及商業貿易板塊相對抗跌,4次中有3次跑贏大盤;醫藥生物、機械設備、金融服務、餐飲旅游、黑色金屬以及化工行業也表現差強人意,各有2次跑贏大盤。但我們明顯發現,在我們所列出的上述貨幣擴張期及收縮期的各自相對強勢行業中,有多個行業如交運設備、房地產、醫藥生物等是重疊的,并不能很直觀的看出哪些行業的輪動效應較強,因此,我們需要做更進一步地分析。

我們想到這樣一種方法,即首先對23個細分行業的排序賦予分值,排名第一的行業分值賦予23分,第二名賦予22分,依此類推,然后用貨幣擴張期的行業分值減去收縮期相對應的行業分值,我們命名為極差值。極差值越大說明該行業在貨幣擴張期的表現優于收縮期,故較適合在擴張期超配;反之,極差值越小則說明該行業在收縮期的表現更優異,因此更適合收縮期超配。之后,我們初步選取那些極差值較大,且能夠在貨幣擴張期跑贏大盤3次以上的行業作為貨幣擴張期的強勢板塊;對于那些極差值較小,且能夠在貨幣收縮期跑贏大盤2次以上的行業作為貨幣收縮期強勢板塊的選取對象。最后,遵循謹慎嚴謹的研究思路,我們將根據上述方法選擇出的強勢板塊與我們之前對大類行業輪動效應的研究結合在一起,要求兩者必須保持一致,進而做進一步的篩選。

分析可見,有色金屬、采掘、交通運輸以及化工行業的極差值最大,而食品飲料、金融服務、醫藥生物、服裝紡織以及房地產板塊的極差值較小,故可以初步將這些板塊作為不同貨幣周期下強勢板塊的選取對象。

與大類行業的輪動效應進行比較,我們發現兩者并沒有完全一致。在大類行業中,周期性行業在貨幣擴張期表現突出,尤其是其中的能源、材料以及金融板塊表現最為優異,而工業表現一般,因此,在細分行業中,對于有色金屬、采掘、交通運輸以及化工這四個極差值較大的行業,我們將交通運輸行業剔除,只認為有色金屬、采掘以及化工三個行業較適合在貨幣擴張期超配。

在貨幣收縮期,我們對大類行業的研究表明,非周期性行業表現突出,尤其是日常消費、公用事業表現最為抗跌,但醫療保健、電信服務的防御性特征并不十分明顯。因此,我們將極差值較小的五個細分行業中的金融服務、房地產以及醫藥生物板塊剔除,只認為食品飲料以及服務紡織兩個行業較適合在貨幣收縮期進行超配。

這樣以來,我們就構建出了一個基本的行業輪動策略,即在貨幣擴張期超配周期性行業中的有色金屬、采掘以及化工行業,而在貨幣收縮期超配食品飲料以及服裝紡織兩個非周期性行業。這種策略是否有效,我們采用歷史回溯方法進行實證檢驗。我們構建一個投資組合,姑且命名為“行業輪動策略組合”,該投資組合在貨幣擴張期等權重配置有色、采掘以及化工三個板塊,貨幣收縮期則等權重投資食品飲料以及服務紡織兩個板塊。假設2000年1月投資該組合1000元,我們計算了持有該投資組合至2010年1月份的損益,同時為便于與大盤進行比較,我們還假設期初投資市場指數組合1000元,并計算出了每一期的價值變動。

可以明顯發現,當我們于2000年1月初投資“行業輪動策略”組合1000元,并一直持有至2010年1月底,最終該投資組合的市場價值達到5343.68元,比期初增長了4.34倍,年平均收益率為43.44%,而同期投資市場指數的年均收益率為17.70%。因此,從歷史上來看,“行業輪動策略”還是相當有效的,可以獲取25.74%的超額收益率。當然,由于我們采用的是一種基于樣本內數據的驗證方法,故超額收益率本身大小對于我們未來的投資決策并無很大的參考意義。但我們的實證檢驗充分說明了在不同貨幣周期下采用“行業輪動策略”是一種簡單易行,且投資效果不錯的投資方式,也是一種較好的行業配置策略。

五、重要研究結論

我們得出了這么幾個重要研究結論,可供投資者參考。

第一,M1與M2同比增速差的周期性波動與股票市場的牛熊周期有較高的相關性。當M1與M2同比增速差呈上升趨勢時,即貨幣處于擴張期時,歷史數據表明,此時股票市場往往處于牛市階段;反之,當M1與M2同比增速差呈下跌趨勢時,即貨幣處于收縮期時,股票市場往往走熊。這就啟示我們,可以通過對未來M1與M2同比增速差走勢的把握來預測股票市場漲跌。

第二,在貨幣擴張期下,周期性行業的表現要好于非周期性行業,尤其是大類行業中的能源與材料行業表現最為優異;在貨幣收縮期下,非周期性行業表現較為抗跌,但我們發現主要是日常消費與公用事業這兩大行業較為抗跌,醫藥與電信服務的防御性特征并不十分顯著。

第三,我們進一步研究了不同貨幣周期下細分行業的輪動效應。研究表明,在貨幣擴張期,有色金屬、采掘以及化工三個行業最適合超配,而在貨幣收縮期,食品飲料與紡織服裝兩個板塊的防御性特征明顯,比較適合超配。按照這一思路我們構建了一個“行業輪動策略”投資組合,并采用歷史數據進行驗證,發現可獲取年均25.74%的超額收益,也即這樣一種簡單的行業輪動策略還是十分有效的。

最后,與不同經濟周期的行業輪動效應相比較我們進一步發現,有色金屬、采掘這兩個行業的進攻性最強,不僅在貨幣周期下輪動效應顯著,經濟周期下的輪動效應也非常明顯。與此同時,食品飲料行業的防御效果最為出色,不僅受貨幣收縮的影響較小,同時受經濟衰退的影響也非常小,是最理性的防御性品種。

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