价值因子和股债配置

一、股债配置模型

1、最简单的股债配置模型

过去20年，A股最简单的固收+策略就是股债配置组合，采用分散化的资产配置理念，配置利率债和红利股票，权重大致按照各自波动率的反比，配置20%红利股票+80%长期国债；其表现如下，在过去20年（2005.01-2024.10）时间内，只有4年时负收益，正收益概率为80%，年化收益8%，夏普率1.21

2、用动量去增厚股债配置模型

之前在文章用动量去增强全天候组合中，在全天候组合（配置15%红利股票+25%的黄金ETF+60%长期国债）加入一个动量因子的战术性配置，长期可以获取的稳定的超额收益。当然我们也可以去掉黄金，只用动量去配置股债两种资产，其步骤如下

1、基准组合：全天候中国组合，即20%中证红利全收益+80%30国债总财富，基准模型的权重大致按照其长期波动率的反比估算取整

2、回测区间：2005.01-2024.10，30年国债总财富指数时间不足的区间利用国债指数和10年国债总财富指数补全

3、动量指标：过去6月月收益率均值，大于0则持有，小于0不持有

4、仓位计算：持有仓位按照基准比例等比例扩张至100%（若只有黄金的动量>0，则黄金仓位为100%），若没有资产动量大于0，则配置100%货币基金

3、利用价值因子去配置股债组合

1）组合年化收益率增加（8%至11.6%），但是其风险也大幅增加，其夏普率是下降的（1.21到0.80），之前文章中动量效果能减少波动是因为资产多了一个黄金，但是单纯的股债两种资产，动量未必能做的很好。

2）所以我们考虑利用价值因子，就是股债的收益差去择时股债模型，争取东另外一个维度对股债模型进行战术配置，结合动量模型提供更稳定的收益。

二、价值因子概述

价值因子的含义简单而明确：相比估值较高的股票，那些估值较低的股票有着更高的预期收益率。

1、动量效应长期存在于大类资产之间

1）价值因子的研究也起自 20 世纪 80 年代，并由 Fama and French (1993) 发扬光大，而以账面市值比（Book-to-Market Ratio，简称 BM）为变量构建的价值因子也正式确立为系统性的因子。

2）Aras and Yilmaz (2008) 和 Cakici, Fabozzi, and Tan (2013) 分别检验了 12 和 18 个新兴市场并发现了显著的价值效应。Fama and French (2012, 2017) 表明在北美、欧洲和亚太地区都存在显著的价值效应，且在日本之外的区域，价值效应随着股票市值增大而变弱

3）Asness, Moskowitz, and Pedersen (2013) 则更进一步，研究了 8 个不同的国家和股票、债券、商品及外汇等不同资产，并指出在不同国家、不同资产中广泛而持久地存在显著的价值效应。。

可以看出，无论在股票内部，还是在资产之间，价值因子长期存在。

2、价值因子的金融学解释

对于因子的解释，一般会有两种，一个是风险溢价（risk-based），就是从风险补偿的角度去想这个问题，另外就是错误定价（mispricing），从行为金融学的角度去解释因子怎样利用了人性的弱点

1）风险溢价（risk-based）：系统性风险补偿

第一种可能是，高BM很可能反映着更高的财务困境风险（例如金融企业，其虽然便宜，但是杠杆率很高）

第二种解释是，高BM企业对期限利差有着更大的暴露，因此获得更高的预期收益，因为高BM企业通胀是重资产企业，其投资周期较长，类似于期限更长的债券，所以需要更大的风险补偿。

2）错误定价（mispricing）：行为金融学的角度

第一种可能是，投资者倾向于将过去的表现简单外推来评估企业前景，从而会对过去盈利不佳的企业过度悲观，这便导致了价值效应。

第二种可能是，机构投资者倾向于买入有正面无形信息的股票，使得无形收益的均值回复在有更多机构投资者的股票中更加显著，因而BM也在这类股票中表现更好

三、利用价值策略改进股债平衡组合

1、基准组合：20%中证红利全收益+80%30年国债总财富

2、回测区间：2005.01-2024.10，30年国债总财富指数时间不足的区间利用国债指数和10年国债总财富指数补全

3、估值指标：股债收益差（中证红利股息率-10年国债收益率）的Z值，就是(当前值-过去4年均值)/过去4年标准差，10年国债收益率不足的区间按照5年国债收益率补全，因为采用过去4年指标，实际回测区间为2009.01-2024.10

4、仓位计算：

1）当Z>1.2时，股票更具吸引力，配置80%股票+20%国债

2）当Z<-1.2时，债券更具吸引力，配置0%股票+100%国债

3）剩余Z值在-1.2至1.2之间的时候，按照基准组合配置（20%股票+80%国债）

5、回测表现，如下图

1）组合年化收益率增加（8%至10.7%，估值因子择时收益为2.7%），但是其风险并没有大幅增加，其卡玛比是增加的（0.69到0.92），在简单的股债两种资产的轮动中，动量没有价值好。

2）如下图，其相对于基准组合的超额收益率很平稳

四、价值模型和动量模型的合成

合成中国股债动量估值模型：简单等权配置股债动量模型（50%）和估值股债模型（50%）

1、合成模型在过去20年的正收益年份为19年，超过动量模型和价值模型的17年，确实两类策略其收益率有低相关甚至负相关特性

2、合成模型的收益率、夏普率等指标均在两个模型中间

五、价值模型和改进

股债估值模型的投资标的：若保持估值指标为股债收益差（中证红利股息率-10年国债收益率）的Z值，但是投资标的换成沪深300全收益或者红利低波全收益后，期估值模型的效果是变好了还是变差了

1、中证红利变为沪深300

1）估值因子择时收益为2%

2）相对于中证红利，沪深300股债模型其持有收益率下降（8.0%-7.4%），估值因子择时带来的收益率也更少（2.7%-2.0%）

3）模型的波动率和回撤率都更大

2、中证红利变为红利低波

1）估值因子择时收益为2.9%

2）相对于中证红利，红利低波股债模型其持有收益率上升（8.0%-8.5%），估值因子择时带来的收益率也更少（2.7%-2.9%）

3）模型的波动率和回撤率较中证红利没有增加

这里我的理解是，价值因子具有反转特征，更合适具有反转特征的指数；因为红利低波的效果好于中证红利、中证红利的效果大于沪深300；红利指数反转特性更强，是由于红利指数本身含有权益和红利两个因子，两因子具有相反特性，若在红利上加上低波，则其反转特性更强。

六、总结

1、普通人采用股债配置模型，可以获取稳定收益

2、价值效应长期存在于股票和大类资产之间，背后是有行为金融学理论，利用价值效应可以战胜人性

3、利用动量、价值因子去改善股债配置模型，都可以增厚收益，两个模型同时配置更能提高其年收益率的稳定性

4、越具有反转特性的股票指数，越适用于用价值因子去择时股债配置，红利低波的效果好于中证红利、中证红利的效果大于沪深300

5、中国的股票为什么用红利指数而美国是宽基指数，请参看中美股市差异和红利投资

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