2023年资产配置及基金研究展望 从衰退到危机的演进

一、海外经济风险：从衰退到危机的演进

1.1 全球经济周期定位：海外经济滑向萧条期最后的深度调整期

在现代资本主义经济体中，普遍存在 50-60 年左右的长期经济循环，我们称之为康德拉季耶夫周期。根据 雅各布·范·杜因、陈漓高、周金涛等人对康氏周期的划分，我们正处于第五次康德拉季耶夫周期全面滑向萧 条期最后的深度调整期。该时期的特征为创新红利衰减导致总需求降低，生产疲软，消费被动支撑经济增长， 商业活动不可避免的进入红海竞争之中。从中周期的维度来看，一轮康波周期内，大致存在 5-6 轮 8-12 年的朱 格拉周期。长波最核心的驱动力——创新漫化，以固定资产周期性更新的方式来完成。

参考 1993 年康波萧条日本、德国、前苏联经济触底的经验，美国经济真正触底需要等到 2025 年康波萧条 期结束后。

1.2 2022 年全球经济回顾跟踪

我们在《2022 年中期投资策略报告：无惧海外风波，静待 A 股独步全球》对全球经济的判断是“进入量价 齐跌，下行将加速”，对美国经济的判断是“美国 PMI 将跌破 50”，从实际数据来看，全球制造业 PMI 从 6 月 的 52.2 下跌至 11 月的 48.8，全球服务业 PMI 从 6 月的 53.9 下跌至 11 月的 48.1，同时 CRB 综合现货指数一 度回撤 15%。美国 ISM 制造业 PMI 从 6 月的 53 跌至 49，为本轮周期首次跌破荣枯线。

1.3 2023 年海外经济将进一步下行

随着全球信用周期快速回落以及中国经济下行的滞后影响，预计 2023 年全球经济继续下行，而过去半年 海外央行激进加息，成本端的飙升对中下游的需求冲击将在 2023 年上半年集中兑现，而需求回落又进一步带 动价格下降，全球将呈现更明显量价齐跌的状态。对美国经济而言，预计 ISM 制造业 PMI 在 2023 年进一步跌 至 40 附近，从历史看，美国经济在加息周期后能够软着陆的条件是强力财政刺激（1966 年）或预防式降息（1995 年、2019 年）。考虑到通胀处于高位、美联储加息行动过于滞后，能够让美国经济软着陆的条件短时间难以满 足，2023 年美国经济经济硬着陆与深度衰退或在所难免。

二、美国货币政策及利率走势展望：先升后降，对抗通胀

2.1 疫情下的失业率定价偏差

疫情以来，美国出台大规模刺激政策，减弱了居民就业意愿并增加企业招工难度，失业率回到疫情前水平， 但劳动参与率和疫情前还有差距，同时，居民议价能力显著增强，企业必须通过增加工资才能更好的招人，而 过去 20 年新高的离职率也会让企业出现预防式招人行为。因此疫情后的贝弗里奇曲线外移非常明显，同样的失 业率，对应更高的职位空缺率。美国经济数据中为数不多和失业率对应的是产能利用率，9月产能利用率为80.3%， 和上一轮经济周期中的峰值一致，产能利用率的回升与劳动力供给短缺有关，非耐用品产能利用率已经创过去 20 年新高。

2022Q2 以来，职位空缺率下降，而失业率仍然在迈向新低，两者之间关系钝化，这可能与贝弗里奇曲线 向疫情前正常模式回归有关。 短期而言，由于贝弗里奇曲线可能在向疫情前正常模式回归，失业率或在当前位置震荡。 中期趋势相对清晰，失业率上行不会缺席：（1）美国房屋可供月数从 3.5 个月上升至 9 个月，为过去 10 年高点，基于 1 年半的领先规律，房地产景气度下降即将向失业率产生冲击。（2）制造业订单大幅下降，基于 3-4 个季度的领先规律，预计产能利用率将中期回落，预示供给短缺的修复，失业率也将同步回升。（3）美国 产出缺口与失业率过去半年背离，从历史来看，失业率底部区域，两者经常背离，而最终通常以失业率向产出 缺口收敛的方式结束背离。（4）美国垃圾债利差大幅上行，实体融资需求也将受到影响，最终传导至失业率上 行。

2.2 疫情下的薪资涨幅与服务业 CPI 扰动

与 CPI 6 月见顶回落的趋势不同，美国服务业 CPI 仍维持在 7.4%的高位并且仅仅回落了 1 个月，这也与 美国就业市场强劲以及薪资涨幅相一致。从美国非农平均时薪的实际数据和预期数据来看，2022Q2 开始薪资 增速持续超预期上涨，反映出劳动力市场紧张程度，这也是 CPI 中粘性比较大的分项，预计对 2023 年前期美 国通胀有一定支撑。不过从离职率等指标看，劳动力市场紧张程度正在边际缓解，中期薪资涨幅呈现放缓趋势 可能性大。

2.3 2023 年底利率降至 4%

考虑到劳动力市场目前仍然处于偏紧状态，因此 2023 年前半段美联储仍有继续加息控制通胀的诉求， 预计 2023 年上半年美国政策利率上升至 5%，但随后劳动力市场供需矛盾缓解，预计年底利率为 4%，上 述预期较市场乐观。

三、从 32 年前的日美经济剪刀差推演中国经济 2023 年走势

3.1 从 1990 年日美经济剪刀差看货币政策的长尾作用

90 年代日本央行快速加息后，全球经济和资产价格在初期均同步受到冲击，但随后日美经济出现明显分化 走势，美国经济最早触底并高于冲击前的水平，而日本经济触底比美国经济晚 2 年左右。从根源来看，在日本 开始加息时，美联储已经结束加息周期并随后开启了降息周期，美国经济数据更早触底回升。 实际上，疫情以来的这轮周期，货币政策对经济和股市的影响体现的更为明显，2020 年的大规模流动性释 放让美国经济在疫情冲击下强势复苏，2021 年美联储延续宽松，美国经济延续强劲，而 2022 年美联储追赶式 加息，美国经济快速下滑。 90 年代出现的日美剪刀差对当下的启示在于：中国在 2022 年的独立宽松有望让 2023 年中国经济重演 90 年代美国的独立韧性。

3.2 疫情政策调整后，经济具备上行空间

2022 年多轮疫情冲击以来，中国经济已经处于长期趋势线以下，一是疫情对生产经营预期的冲击，二是对 房地产市场冲击，在近期疫情政策调整后，产出缺口有望逐步回补，对 2023 年经济有重要拉动作用。11 月国 内疫情冲击从新增病例角度较 4 月疫情更为严重，但实际经济影响弱于 4 月。

3.3 预计中国货币政策仍将维持中性偏宽松

由于国内经济仍然在潜在经济增长之下、海外经济将继续快速下滑，预计 PPI 增速将持续回落。2023 年中 国经济处于投资时钟里的复苏期，通胀矛盾有限，货币政策难受通胀制约。同时，考虑到外需压力较大，货币 政策对内需回暖可能有更高的容忍度，因此预计 2023 年国内货币政策仍将维持中性偏宽松。

四、大类资产走势预判

4.1 A 股：整体重心显著上移

90 年代日本加息后，全球股市出现季度级别普跌，随后出现分化，冲击最大的是亚洲地区，亚洲股市在随 后 2 年继续呈下行趋势，而欧美股市在季度普跌后重拾升势。从美国 90 年代独立行情的关键因素来看，和当前 有三个共同点：（1）流动性冲击最剧烈的时候结束，当年日本加息结束对应当前美国加息尾声；（2）从时间周 期来看，当年日本股市见顶后 10 个月美股企稳，当前美股自 2021 年 12 月见顶后 10 个月 A 股企稳；（3）当 年美国在全球贯彻独立宽松货币政策，当前中国在全球实施独立中性偏宽松货币政策已经 1 年。类似于 90 年代 的市场分化可能重现，A 股或在全球衰退中走出独立行情。 从相对估值来看，2022Q3-Q4 股债比价接近 2019 年初的位置，显示股票相对债券具有较高性价比。从基 本面来看，虽然外需压力较大，但房地产政策调整与债务出清类似于 2014 年底，内需经济企稳后有望带动指 数重心显著上移。

4.2 美股：延续震荡走低趋势

90 年代日本央行加息中后段，日本股市开始见顶回落，停止加息前，日本股市接近腰斩，而停止加息后， 股市出现 24%的反弹，但由于前期杀盈利不够充分叠加估值仍然偏高，只是熊市反弹而非反转，在重新降息后， 日本股市延续熊市趋势。当前美股泡沫和美联储加息政策非常类似于 90 年代日本，虽然我们认为未来美联储可 能会暂停加息，但只会带来熊市反弹，并不能逆转美股下跌趋势。美股受 2022 年快速加息影响，在估值及盈 利角度都有进一步调整空间，压力或贯穿整个 2023 年。

4.3 全球债市：中国利率上限可控，美国利率震荡下行

中债：债券收益率先震荡后下行，中枢较 2022 年略有抬升。2023 年地产景气度的回暖意味着融资需求回 升，利率中枢较 2022 年略有抬升，但考虑到货币政策难以收紧，预计利率上限空间可控。节奏上，有两波做 多的机会，第一波是预期炒作结束后，到了经济数据空窗期，利率债从超卖中修复；第二波是下半年全球衰退 传导至外需压力后，利率从震荡转为下行。

美债：美债利率震荡下行。10Y-3M 收益率曲线倒挂预示 2023 年美国经济存在衰退压力，失业率抬升而通 胀下行，2022 年追赶紧缩进度已经趋于尾声，在 2022 年 12 月和 2023 年初的小步加息完成后，预计加息周期 将停止，美债做多的逻辑变得顺畅。2022 年美债是大熊市，预计 2023 年美债是牛市，十年期美债收益率或下 行至 3%。

4.4 全球商品：CRB 指数下行周期只走完一半，上半年或有快速下跌

基本面上，再紧俏的供给，面对快速回落的需求，也很难支撑如此高的商品价格，当前供需矛盾已经缓解， 基于全球需求周期领先指标，预计商品在 2023 年上半年还有快速下跌，当前商品下跌时间和空间都不够。

4.5 黄金：全球衰退+美联储加息结束，黄金明确看涨

2022 年拖累黄金核心因素在于全球央行退出紧缩的节奏不断超预期，而 2023 年以美联储为首的全球央行 或停止加息，加上全球衰退对黄金做多胜率的加成，预计 2023 年黄金将迎来反转行情，2022 年 11 月金价 10% 的涨幅正是行情的第一波预演。

截至 2022 年 12 月 9 日，黄金现货价格为 1797.32 美元/盎司。美联储加息节奏的放缓只是开始，PMI 实 质跌破 50 意味着衰退正在路上，预计未来随着失业率中枢的抬升及经济快速下行阶段的到来，黄金将迎来新一 轮的上涨，维持 2022 年 3 月目标价 2000 美元的判断。

4.6 原油预计震荡后有新低，目标价 60 美元

需求方面，美联储连续大幅加息，进一步加剧了投资者对经济衰退影响能源需求的担忧，近期中国对疫情 防控政策做出调整，中国能源需求的中期前景向好，但短期仍面临较高的不确定性和压力。 供给方面，据 EIA，2022 年 11 月，OPEC 合计产量为 2868 万桶/日，环比下降 54.5 万桶/日，13 个成员国中有 10 个国家产量环比减少；其余 OPEC+成员国中，哈萨克斯坦和俄罗斯分别环比增长 35/15 万桶/日，影 响了减产的效果。俄罗斯 11 月原油产量 1090 万桶/日，而考虑禁运及限价的制裁，EIA、OPEC、IEA 发布的 11 月月报分别预计俄罗斯将于 2023 年减产 158 万、85 万、142 万桶/日。美国原油产量维持 1210 万桶/日的 高位。

截至 12 月 9 日，WTI 原油价格为 71.02 美元。根据对今年以来全球各大洲及地区原油供应格局变化跟踪 及分析，11 月起 OPEC+减产措施落地后，油价重心将有所上移；12 月开始执行的对俄原油制裁效果有待验证， 综合市场的衰退预期，预计油价短期震荡后，中期仍将下行至 60 美元左右。

五、基金市场及配置策略

5.1 基金市场回顾

5.1.1 权益基金规模缩减，全年新发债基占比较高

截至 2022 年三季度末，国内公募基金数量达 10263 只，公募基金总规模 26.59 万亿元，基金份额 24.53 万亿份，相较 2021 年末，数量、规模和份额均实现了持续正增长。 今年以来基金规模上涨主要来源于债券型基金，根据统计，债券型基金 2022 年第三季度末规模存量规模 为 10.69 万亿元，相比 2021 年末上涨 12.88%，同时段股票型基金和混合型基金规模分别下降 10.47%和 19.83%。 各主动权益基金规模相较年初均有所下降，其中灵活配置型基金规模下降 17.76%，为主动权益基金中规模减少 幅度最大。

三季度末市场共有“固收+”基金 818 只，按照策略来分，其中“固收+权益”类基金 700 只，规模 1.47 万亿元，相较于上季度数量和规模上升。“固收+转债”类基金 23 只，规模 255.59 亿元，表明固收+基金对转 债的配置比例逐步回暖，“固收+打新”类基金 95 只，规模 639 亿元，规模和数量均下滑。 今年以来（截止 12 月 2 日）新发基金 1425 只，其中混合型基金 484 只，债券型基金 455 只，股票型基 金 274 只，同时今年新发 FOF 基金 132 只，REITs12 只。新发基金规模合计 13872.97 亿元，其中债券型基金 8743.69 亿元，占比最高，同时新发 FOF 基金和 REITs 基金分别为 432.54 亿元和 406.21 亿元，相较于去年全 年均有上涨。

5.1.2 权益基金仓位波动较大，“固收+”基金债券仓位提升

三季度末主动权益基金权益仓位均值 77.72%，今年以来权益市场多变，主动权益基金仓位经历多次调整， 前三季度权益仓位整体呈现“低-高-低”的变化特征。截止三季度末，主动权益型基金内，偏股混合型基金仓位 平均 83.97%，位于近三年来 80.98%分位，灵活配置型基金仓位 66.63%，目前位于近三年 94%分位点，平衡 混合型仓位平均 55.9%，目前处于 79%分位点，普通股票型基金仓位平均 88.04%，目前位于近三年 85.5%分 位点。

三季度末，“固收+”基金股票仓位为 16.09%，债券仓位为 88.04%，相较于去年年末，“固收+”基金降低 股票仓位 1.23%，提升债券仓位 2.39%。

5.1.3 商品基金一枝独秀，主题基金分化明显

今年以来受权益市场影响，权益基金市场有回调，也有波动，股票型基金和混合型基金分别下跌 19.69% 和 16.46%，债券基金平均收益 1.63%，今年以来表现最好的商品型基金平均收益 8.71%。 权益基金内基金今年均有不同幅度下跌，偏股混合型基金下跌 20.67%，被动指数型基金下跌 19.77%，权 益仓位较低的灵活配置型基金 14.07%，股票多空型基金平均下跌 6.09%。

截止 2022 年 12 月 2 日，不同主题分类基金年内收益差异相差较大，周期基金、金融基金今年以来平均收 益-1.32%和-1.4%，而稳定基金今年以来下跌超 24%。

5.1.4 权益基金减配成长，指数基金流入科技

从时序角度看，今年以来公募主动权益基金整体在成长风格上仓位明显降低，在金融上在消费和周期风格 仓位提升，在金融板块仓位先升后降。

年初至今 ETF 净流入为 3220.52 亿元，其中股票型 ETF 净流入为 2314.59 亿元，主题 ETF 今年均呈现净 流入状态，其中科技 ETF 今年净流入 375.73 亿元最高。

5.2 基金能力及评价：选股，基金收益来源的核心

5.2.1 中信建投业绩归因模型简介

以 Brinson 模型为基础，我们引入行业基准收益将基金相对主动权益基金超额收益进行分解。将 t 期基金池 基金股票持仓取平均得到基准持仓并根据中信行业进行分组统计，将基金超额收益分解为： ,+1 −ℎ+1 = 1 +2 + 3 + 4 其中，1为基金真实收益和根据持仓构建的模拟收益之间差值和金平均收益相比平均持仓构建模拟收益的 差值之差，表示交易能力 2表示基金相对于基金平均持仓的仓位变化所带来的收益，即择时收益。 3表示基金在个股的选择上相对基金选择行业 Beta 所带来的 Alpha 和基金平均选择个股相对行业的 Alpha 之差，表示选股能力。 4表示基金相对于平均水准在各个行业上的配置所带来的 Beta 超额收益，表示行业配置能力。

5.2.2 选股收益为基金超额来源主力，行业配置能力独立性强

为了验证改进后的业绩归因对于基金业绩的解释程度，我们每一期将次季度主动权益基金按照收益分为十 档，计算各档各业绩分解项的收益贡献，并时序平均。 对于基金接近 21%的最高档次和最低档次的收益差中，使用新方法的业绩归因将收益来源较为平均的分配 给了择时、行业配置、选股以及残差。业绩更好的基金表现出了更好的择时、行业配置以及选股能力，同时选 股贡献了更多的超额收益来源。21%的收益差中，选股贡献了 6.74%，残差项贡献了 5.15%。

为了考察基金其他非业绩指标对四项收益的影响，我们按照规模进行分档，对超额收益以及各项收益来源 进行分解。（剔除规模 1 亿以下基金） 将规模从小到大进行排序，剔除 1 亿规模基金后，规模对于基金整体超额收益的影响显著，假设 Q3 档以 下小于 5 亿的基金超额收益可能来自于打新因而不放入讨论范围后，考察 Q4 至 Q10，随着规模的不断上涨，基金超额收益的下降趋势依然非常明显。到了规模最大的 Q10 组，基金平均超额收益为-0.76%。 分项看，尽管尾部效应不明显，但是高规模的基金收益来源更多来自于资产配置，说明择时在基金规模较 大时或许能提供更多的收益来源，而在规模较小时能够提供更多超额收益的选股和残差（可看作交易），随着基 金规模的上升，提供超额收益的能力逐渐有限，最后甚至反之。 行业配置能力整体上看受规模的影响较小，尽管规模最高的组别行业配置贡献负超额，但是从分组来看这 种单调性并不显著。

同样的，按照换手率进行分档，对超额收益和收益来源做分组，换手率估算方法以半年为时间段，提取基 金半年报和年报中报告期基金买入股票总金额和卖出股票总金额，年报中各自数值减去同年半年报中同样字段 数值作为下半年买入及卖出股票金额。在每个半年度计算双边换手率为（买入股票金额+卖出股票金额）/区间 平均权益持仓市值。 和规模不同，换手率对于基金超额收益的影响并不具有非常鲜明的单调性，换手率最高，最为“忙碌”的 基金组并不能获取超过 0.01%的超额收益，换手率稍低的 Q8 和 Q9 组别超额收益反而最高。而换手率最低的 “淡定”基金超额收益为-0.4%。 分项看，换手率较低的基金具有更高的择时收益，更低的选股以及交易收益贡献。 行业配置能力整体上看受换手率的影响较小。

5.3 权益市场基金配置方案：行业视角，出类拔萃

5.3.1 六维度行业轮动主动权益基金 FOF 策略

根据自上而下，结合宏观、量化基本面、财务因子、分析师预期、机构偏好、量价技术和资金流等维度， 并自 2022 年 2 月开始对外跟踪六维度行业轮动模型。 在如何将效果优秀的六维度行业轮动模型应用至基金选择上，我们进行了一定的探索，建立了基于规划求 解的六维度行业轮动 FOF 组合。 基于全持仓的方法进行填充为在信号发出后，结合最近一期可得全持仓，例如 2 月末仅可使用去年 6 月持 仓，3 月末可使用去年 12 月末全持仓。 基金池选择成立 18 个月以上的主动权益基金和被动指数型基金，计算可得全持仓每只基金在每个中信一级 行业的持仓权重，按照每个信号行业选取相应行业占基金持仓超过 60%的对应基金，每个中信行业信号之间等 权重配比；若无 60%以上行业，则以该行业占比最大的基金选入。其中弱约束为组合在各行业 beta 暴露均大 于 0 且相等。 月度调仓的六维度行业轮动 FOF 体现了行业轮动信号的行业把握能力和基金本身中期能力，剔除暂停大额 申赎的基金和定开基金。 主动权益 FOF 策略 2016 年至今年化收益 23.64%，超额年化 14.31%，信息比 1.34。今年以来绝对收益 -13.38%，相对主动权益基金累计超额收益 3.86%。（截止 2022 年 11 月 30 日）。

5.3.2 六维度行业轮动被动指数基金 FOF 策略

被动指数基金 FOF 基金池选择成立 18 个月以上的被动指数型股票基金，其余计算方法和主动权益基金 FOF 类似，仅在部分暴露参数上进行调整。 被动指数基金组合 2016 年至今年化收益 18.67%，超额年化 13.97%，信息比 1.35。今年以来绝对收益 -11.83%，相对股票指数基金超额收益 7.57%。（截止 2022 年 11 月 30 日）。

5.3.3 长期能力因子 FOF 策略

给予波段 Gamma、行业配置和残差 3 个因子等权相加，因子表示基金的择时、行业配置和交易三大能力， 由于因子计算时点在先前已经全控制在了每年的 3 月以及 9 月，因此不存在时滞问题。前文中对于因子的测试 均结束于 2021 年， 2022 年以来为因子样本外结果。

使用长期能力因子构造 FOF，组合每年 3 月、9 月调仓，每期 20 只基金，基金历年均跑赢主动权益基金 指数，2016 年至今年化收益 19.57%，超额年化 10.54%，信息比 1.54。今年以来绝对收益-13.39%，相对主动 权益基金指数超额收益 3.85%。

编辑：JACK