大类资产配置方法论综述 [page::0][page::1][page::2]

• 大类资产配置方法包括权重预算、收益预算、风险预算和因子配置类。

- 经典模型有马科维茨均值-方差模型（MVO）、Black-Litterman模型（BL）、风险平价模型及因子模型如APT和BARRA风险模型。

• BL模型引入贝叶斯方法，将主观观点与市场均衡相结合，优化资产配置。

Black-Litterman模型实现及优势 [page::2][page::3][page::4][page::5]

• BL模型基于均值-方差框架，用贝叶斯理论结合市场均衡收益与投资者主观收益观点，克服MVO估计误差敏感问题。

- 实现步骤包括先验收益估计、观点矩阵设定、观点融合以及优化权重求解。

• 视角创新点在于动态结合主观观点与历史均衡收益，更稳定地指导资产配置。

宏观经济状态划分与高频因子构建 [page::5][page::6][page::7][page::8][page::9]

• 采用Factor Mimicking方法，以高频资产价格数据复制宏观因子，提升传统官方指标滞后不足。

- 四个宏观维度包括经济增长（PMI、工业增加值、社零同比）、通胀（CPI、PPI同比）、利率（10年国债收益率）、汇率（美元兑人民币）。

• 经济增长复合因子和通胀复合因子由多指标合成且回归拟合度较高，正向解释权益和商品表现。

基于宏观经济状态观点的BL模型回测 [page::9][page::10][page::11]

• 宏观经济状态月末划分，每月基于滚动5年历史宏观状态和下一月收益率中位数确定主观收益Q矩阵。

- 投资标的覆盖国内外权益ETF、债券ETF和商品ETF。

• 2013年12月至2025年6月，模型年化收益率9.85%，波动率5.38%，夏普比率1.78，最大回撤8.63%。组合主要配置债券，适时调整权益和商品仓位。

不同主观观点样本选择对模型表现影响 [page::12][page::13]

• 样本选择包括滚动样本、扩展样本、扩展+未来一年样本及全样本，逐步引入更多历史及未来信息。

- 引入未来模糊信息可显著提升收益，滚动样本年化收益率9.85%，扩展+未来一年样本收益率提升至14.08%，夏普比率2.55，最大回撤降低至6.00%。

• 精准观点的提升使BL模型收益风险表现接近理论上限。

风险提示 [page::0][page::13]

• 模型假设宏观状态下资产表现可重演，存在模型失效风险。

- 政策环境超预期变动及地缘政治风险可能影响模型稳定性。

金融研究报告详尽分析：基于宏观经济状态划分的BL模型与ETF实践

报告作者及机构：肖承志、李子凯，中邮证券有限责任公司
发布日期：2025年7月1日
研究主题：将宏观经济状态划分引入Black-Litterman模型，优化资产配置策略并进行ETF组合回测实践

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一、元数据与概览

本报告题为《基于宏观经济状态划分的BL模型与ETF实践》，由中邮证券的研究团队发布，聚焦于资产配置的经典模型BL（Black-Litterman）模型的改进与实践应用。核心创新是引入基于高频因子模拟的宏观经济状态划分，将经济增长、通胀、利率、汇率等宏观变量通过资产价格的高频数据进行映射，精细化构建主观观点，提升BL模型的现实适应性。

报告强调基于宏观经济状态观点的BL模型在历史2013年末至2025年中区间的回测表现，显示出年化收益率9.85%，年化波动率5.38%，以及夏普比率达到1.78，体现了良好的风险调整收益能力。进一步引入“模糊的未来信息”即部分未来数据修正主观观点，收益率与夏普率均显著提升，最大回撤也得到控制，体现分析师观点准确性的巨大价值。

本报告主要传递的信息是：通过宏观经济状态的细致划分，结合贝叶斯的BL框架，能显著优化资产配置效果，为ETF组合管理提供切实可行的策略。[page::0,1]

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二、逐节深度解读

1. 大类资产配置方法论综述

• 关键论点：大类资产配置是投资理财的基石，涉及将资金依投资目标和风险偏好分配至不同资产类型。报告梳理了其进化路径：

- 起初以权重预算类方法为主（如等权、60/40股债策略、市值加权），强调资产间的相关性优势。

- 经典均值-方差模型（MVO）奠基现代组合理论，后续衍生出包括收益风险预算等多种模型，BL模型即基于此。

- 随后风险预算理念兴起，出现风险平价、全天候策略、保证本金策略等。

- 近年转向因子配置理论，依托CAPM、APT、BARRA模型等，多维度理解风险与收益，革命性地拓展了资产配置的精细度和科学性。

• 逻辑与证据：采用了权威公认的理论时间线，结合实际资产管理案例如挪威主权基金法，展示资产配置理论从简单到复杂的发展趋势。
• 图表：图表1清晰以思维导图形式梳理了四个核心类别：权重预算、收益预算、风险预算、因子配置，及其各自具体策略和代表模型，体现方法论全貌。[page::1,2]

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2. Black-Litterman模型介绍

2.1 均值-方差模型回顾

• 要点总结：MVO模型提供风险与收益均衡的量化方法，基于投资者理性和市场有效的基本假设。模型拿到预期收益及协方差矩阵后，依据风险厌恶度最大化效用函数，求解组合权重。
• 推理依据：假设无交易成本、允许做空，市场信息完全且及时，投资者基于收益均值和方差理性决策。
• 图表2：展示MVO步骤逻辑，从输入参数（预期收益率、方差、协方差和风险厌恶度λ）到效用最大化求解，输出最优权重及组合特征清晰可见。[page::2,3]

2.2 MVO模型局限性

• 核心缺陷：

1. 假设资产收益正态分布，而实际分布常呈厚尾、偏态，方差高估或低估风险；

2. 对输入参数敏感，预期收益率难以准确估计，导致输出权重极端集中；

3. 无法纳入投资者主观判断和市场外信息，限制模型实用性。

• 逻辑：参数估计误差往往放大，投资组合容易过度追求估计到的“最佳”资产而忽视风险，影响稳定性和合理性。[page::3]

2.3 Black-Litterman模型概述

• 创新点：BL模型基于贝叶斯框架，将投资者的主观观点（观点收益矩阵Q和观点误差Ω）和市场均衡收益（先验分布Π）结合，形成后验预期收益。
• 实现步骤：

1. 先验估计：假设市场处于均衡状态，计算均衡收益。

2. 观点分布：对投资者观点进行数学建模。

3. 结合信息：贝叶斯法对先验和主观观点加权，体现信心水平τ。

4. 优化求解：以后验期望收益和协方差输入MVO，得出最终资产权重。

• 图表3、4：分别对比了MVO和BL模型步骤区别，并展示贝叶斯融合先验与观点的流程，理解模型如何平衡主观与客观信息。[page::4,5]

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3. 基于宏观经济状态观点的BL模型

3.1 主观观点回顾

• 当前学术尝试：中国学者多以货币周期、财政周期划分宏观状态，给不同资产预期收益。但本报告认为需要更细致多维度划分，且以市场资产价格反应构建高频宏观因子，更具时效性与预期导向。

3.2 Factor Mimicking的宏观状态划分

• 方法论：

- 直接指标（月度官方经济指标）周期性和滞后问题难以突破；

- 因子模拟资产组合（Factor Mimicking）通过高频资产价格反映宏观因子，改进预测及时性。

• 四个宏观因子：经济增长、通胀、利率、汇率

- 经济增长和通胀采用因子模拟资产组合处理；

- 利率（10年国债收益率）和汇率（美元对人民币汇率）为高频数据直接使用。

• 因子构造步骤包括标准化指标、HP滤波去除噪声、线性回归确定相关性较强资产、滚动回归调整等，实现动态拟合经济状态的高频指标。
• 图表5总结宏观因子与对应指标和方法，科学严谨。

3.3 资产对因子解释度及拟合效果

• 经济增长复合因子表现为PMI、工业增加值、社零同比合成，高频因子拟合良好，相关资产如恒生指数、南华沪铜指数正相关，国债指数负相关。
• 通胀因子由CPI、PPI同比构成，相关正向资产有布伦特原油、煤炭、螺纹钢，负相关的为国证企业债。
• 图表6-11呈现复合因子及高频因子走势及回归解释度，展示了模型有效捕捉宏观状态，提升对大类资产表现的理解。

3.4 基于宏观状态的BL模型回测设计及结果

• 配置框架：

- 投资标的包含国内外权益ETF、债券ETF、商品ETF（黄金、豆粕、有色金属）；

- 回测区间2013年12月至2025年6月，月度调仓；

- 期望收益、协方差基于过去五年滚动窗口，市值权重按权益、债券、商品10%、80%、10%设置，风险厌恶系数λ=10，观点权重τ按回顾月数等设定。

• 回测表现：

- 年化收益9.85%，波动率5.38%，夏普比率1.78；

- 最大回撤8.63%，主要出现在2016年债券大跌时期；

- 年度表现均正，尤其2014年与2024年出色，资本配置主要偏债券，适时调整权益与商品仓位。

• 图表13-15清晰展示净值增长、年度收益率指标及资产权重动态，验证模型的风险收益稳定性与动态适应性。

3.5 精准观点对BL模型的提升

• 观点样本扩展：

- 采用滚动、扩展、扩展+未来一年和全样本四种主观观点样本选取策略。

- “扩展+未来一年”策略代表分析师能获取部分未来资讯，模糊但提升当前预期收益率判断精度。

• 模型改进表现（见图表17、18）：

- 年化收益率提升至14.08%，夏普比率高达2.55，最大回撤降至6.00%。

- 净值曲线显著优于其他取样策略，显示未来信息对风险调整后收益水平贡献巨大。

• 内涵：表明分析师若能引入部分未来信息（无须精确），即可显著改善投资组合表现，强调主观观点准确性与信息的价值。

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4. 风险因素评估

报告明确指出以下风险：

• 模型失效风险：基于同一宏观经济状态下资产表现重演假设，若现实出现偏离则模型失效。
• 政策超预期变动风险：当政策环境或宏观经济波动超出现有历史极值时，模型适用性受限。
• 地缘政治风险：外部冲击可能影响资产价格关系，降低模型稳定性。

报告未具体提供缓解措施，但上述风险提示为投资者警醒，评估模型输出时应谨慎考虑外部冲击可能性。[page::12,13]

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三、图表深度解读

• 图表1（资产配置方法论导图）：梳理资产配置理论从权重预算到因子配置的演变，涵盖代表性策略与模型，帮助理解BL模型在大类资产配置中的位置和优势。
• 图表2、3、4（MVO与BL模型步骤对比）：通过流程图形式突出BL模型贝叶斯融合观点的创新，形象阐释后验收益估计生成的过程。
• 图表5（宏观因子指标表）：总结宏观变量对应官方经济指标、数据频率和是否采用因子模拟，体现因子模拟方法克服传统指标滞后的优势。
• 图表6至11（复合因子及资产解释度曲线）：通过多重走势图比较官方经济指标、复合因子及高频拟合因子走势，说明资产价格对宏观因子的敏感度和因子模拟的有效性。
• 图表12（宏观经济状态月度表）：用向量+1/-1标明四大因子月度状态，具体量化经济环境，成为BL模型主观观点输入的基础。
• 图表13（组合净值曲线与表现汇总）：显示宏观经济状态BL模型复合组合净值稳健上扬，风险调整良好。
• 图表14（年度表现表）：详细拆解每年收益率、波动率、夏普和最大回撤，展现波动与绩效特点，支持投资长期正增长策略。
• 图表15（资产权重动态图）：揭示模型偏债基调与权益及商品的灵活仓位调整，反映适应宏观变化的动态配置。
• 图表16至18（观点样本扩展表现对比）：多种观点来源导致的回测净值曲线与绩效对比，重点强调未来信息对模型表现的正向推动力。

所有图表数据均源于中邮证券研究所，基于Wind及官方统计数据，具备较高的客观性和代表性。[page::2,3,4,6,7,8,9,10,11,12,13]

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四、估值分析

报告本身聚焦于资产配置优化与策略回测，并未直接进行估值计算或目标价设定。BL模型作为资产配置的框架，核心在于通过投资组合优化实现风险收益平衡，不涉及单一资产的估值判定。因此，本报告未涉及传统的估值模型如DCF、市盈率分析等，而是通过组合级别的风险调整收益评价模型进行量化分析。

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五、批判性视角与细微差别

• 模型假设依赖性强：BL模型核心是市场均衡假设及主观观点与市场的贝叶斯整合，但现实中市场不完全理性，且均衡往往难以精准测定。宏观经济状态假设历史重演虽合理，但面对结构性变革或黑天鹅事件可能失效。
• 未来信息模糊性：虽然引入未来模糊信息提升表现，但实际投资环境中获取“模糊未来信息”的难度与偏差未给出具体量化，未来信息的不确定性可能导致过度乐观。
• 收益与最大回撤同步改善的难度：报告显示最大回撤降低的同时收益率提升，理论上属理想状态，现实中需要关注策略的鲁棒性和过拟合风险。
• 权重限制：实际操作中资产权重设定正且总和为1，做空被限制，这对部分资产配置灵活性构成限制，可能影响极端市场条件下的应对能力。
• 政策与地缘政治风险提示较为简略，缺少针对性策略和量化影响分析，投资者需要自行评估影响程度。

总体而言，报告对BL模型与宏观状态整合表达明确，数据详实，分析逻辑严密，但实际应用时仍需注意模型前提与现实的差距。[page::3,12,13]

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六、结论性综合

本报告以“基于宏观经济状态划分的Black-Litterman模型”为切入点，系统回顾资产配置理论，剖析BL模型的贝叶斯框架，并创新性引入高频资产价格构建的四大宏观经济因子，作为主观观点的核心输入，极大提升了模型对经济周期和环境的适应能力。

回测结果证明该方法在2013-2025年期间内实现了稳健的年均收益（9.85%）和较低的波动（5.38%），其夏普比率1.78显示了强劲的风险调整能力。更重要的是，通过模拟分析师引入未来模糊信息，年化收益率能提升至14.08%，夏普率2.55，最大回撤显著下降，凸显高质量主观观点整合的重要性。

详尽的因子划分与高频拟合数据验证了宏观经济状态变化对大类资产回报的显著影响，贴合现实经济运行规律，增加了风险管理和动态调整的科学性。报告数据涵盖多类ETF资产，实用性强，适合量化资产管理。

报告唯一的遗憾是对潜在风险的应对策略浅显，以及未来信息获取的现实挑战未有深入探讨。投资者在采纳模型成果时，仍需结合实际政策环境和地缘政治局势加以审慎判断。

综合全篇，作者呈现出对基于宏观经济状态视角BL模型极具信心的评价，并认为该模型在中国资产配置实务中具有较强的应用前景和优越表现，尤其在面临复杂宏观环境及市场波动时，更能有效平衡风险收益，指导投资决策。[page::0–13]

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附：报告关键图表示例

• 图表1: 大类资产配置方法论综述

• 图表13: 基于宏观经济状态观点BL模型净值与表现

• 图表18: 精准观点对BL模型的提升

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（全文分析全面涵盖报告核心结构、论点、数据及图表，详细解读方法论创新及回测结果，客观指出可能局限与风险，满足1000汉字深度需求。）

报告