宏观经济和金融领域的大量文献研究了信贷市场与宏观经济周期之间的联系，研 究数据中常出现的一个模式是，信贷繁荣先于宏观经济活动的衰退。这种模式引 起了学术界和政策制定者的极大关注：如果信贷市场是宏观经济波动的根源，那 么更好地了解信贷周期的驱动因素就很重要，而且也应该尝试确定其领先指标并 设计调节这些领先指标的政策。 在本文中，作者表明，从投资者对其投资组合中各资产的相对偏好性来讲，投资 者对高收益公司债共同基金的选择是所有先前已被确定的描述信贷繁荣的指标 的有力预测因素。作者所构建的指标在 t 年的增加预示以其他指标所衡量的信贷 周期在 t + 1 和 t + 2 年的繁荣，这些其他指标包括低质量债券发行人的比例 （Greenwood & Hanson, 2013; López-Salido et al., 2017）、债券市场中追逐收 益率的程度（Becker & Ivashina, 2015）、金融中介机构资产负债表的增长 （Schularick & Taylor, 2012; Krishnamurthy & Muir, 2015），以及各种信用利差 的衡量指标（Gertler & Lown, 1999），特别是近期 Gilchrist & Zakrajšek（2012） 提出的超额债券溢价（EBP）。此外，作者所构建的指标作为信贷繁荣的领先指 标，对 t+1 和 t+2 年的 GDP 增长与失业率能分别进行正向预测与负向预测（在 它们 t+3 年发生反转之前）。
在构建投资者在共同基金上的选择的相关衡量指标时，作者希望捕捉投资者对高 风险信贷需求的变化，这些变化领先于典型的基于价格或数量的市场变量。共同 基金的相关数据通常有可能通过揭示投资者的流向来揭示此类信息：这是在一般 的市场背景下无法获得的信息。作者特别关注基金家族内部（intra-family）的 资金向高收益（high-yield）公司债基金的转换。 作者关注基金家族内部的主要原因有两个：首先，这一资金流向是基金家族内现 有资金跨资产类别的转移，因此它准确地反映了投资者将资金分配到某一资产类 别而非另一资产类别的决策。相比之下，共同基金研究中通常采用的总净流量主 要由投资者的长期储蓄决策驱动，并以一种更宽泛的方式反映了注入退休账户和 资产管理的资金趋势，这使得总净流量变为衡量投资者资产配置决策的一个更加 嘈杂的指标。其次，基金家族内部资金转移的交易成本要低得多。在许多同一基 金家族内的基金之间，进行资金转移时不收取费用（基金转换的收费优势）。相 比之下，总净流量受到基金家族内外销售和赎回所产生的各种显性和隐性成本的影响。综上所述，投资者对特定资产的需求变化将更快地在家族内部的资金流向 中显现出来。
至于作者重点关注高收益债基金的原因，第一点，关于信贷市场和商业周期的大 量文献表明，信贷市场中的高收益债市场对于检测经济变化具有相当的重要性。 例如，Gertler & Lown（1999）表明，高收益债利差是经济周期的先行指标，他 们将此归因于该领域的公司对金融摩擦的高度敏感性。再近期一些，Greenwood & Hanson（2013）以及 Lopez-Salido et al.（2017）表明，低于投资级别的公 司的融资活动对未来经济波动具有很强的预测能力，他们将其归因于投资者情绪。 第二点，高收益债基金的基金家族内部资金转移仅占全部资金流动总额的一小部 分，这是使用该指标作为领先指标的另一个优点。因为基金整体的资金流入和流 出本身就是整个市场的结果，于是其将与信贷周期同时变化，而非领先于信贷周 期。综上所述，投资者的投资组合向高收益债部分的转移相比于向更广泛资产类 别的转移而言，是一种更有效的经济状况晴雨表。 作者从投资公司协会（Investment Company Institute, ICI）获取有关基金家族内 部资金转移的数据。ICI 将投资者资金流分为转入（exchanges in）、转出 （exchanges out）、销售（sales）和赎回（redemptions），全部加总即为基 金的净资金流量总额。
销售和赎回指的是进入或撤出基金家族的实际现金流，而转入、转出则是基金家 族内部现有资金的转移。作者所关注的指标是高收益公司债基金的净转换额（转 入减去转出），并将该指标简称为 HY-NEIO。为了进行比较，作者还定义了 HY-NSR，即高收益债基金的销售与赎回之差。与 HY-NEIO 相比，HY-NSR 在 总资金净流量中所占的比例要大得多，不过作者确认 HY-NEIO 捕捉的才是投资 者需求的早期变化。 作为信贷繁荣的表征指标，HY-NEIO 有两个关键优势：首先，它相比以往文献 中与信贷繁荣有关的所有其他指标而言提供了一个更加领先的信号，这对不断寻 找领先指标的政策制定者非常有用。其次，它与投资者的资金流直接相关，因此 有助于将信贷繁荣的起源追溯到投资者需求的增加。虽然 Greenwood & Hanson （2013）以及 Lopez-Salido et al.（2017）的论文也将信贷市场过热归因于投资 者，但它们并没有提供投资者需求变化的明确代理指标，而作者的 HY-NEIO 指 标则基于实际的投资者流量所构建，更贴切地表示了投资者需求的变化。
除本文外，还有其他许多文献也使用资金流量来预测经济结果，例如 Warther （1995），但通常收效有限，这可能是因为在大多数情况下，其他使用共同基金 数据的论文都依赖于总资金流。不过 Ben-Rephael et al.（2012）是个例外，他 们使用了基金家族内部在股票基金上的资金转移数据。然而作者指出，股票基金 的基金家族内部资金流动行为与高收益债基金有很大不同。对于股票基金来说， 这些资金流动往往是跟随周期而不是预测周期，也就是说当股票价格高涨时投资 者才会转向股票基金，这种行为看起来与“聪明钱”不太相同。事实上，作者认 为股票型基金的投资者是一个非常多样化的群体，他们中的大多数人可能会表现 出与高收益债基金中相对精明的投资者非常不同的行为。
2.1、共同基金的资金流量数据简介
作者研究所使用的共同基金资金流数据来自于投资公司协会（Investment Company Institute, ICI）。数据周期为 1984 年 1 月至 2018 年 12 月，共计 420 个月。ICI 将数据分为 33 个不同的投资类别。作者将资 产类别 10 至 17 划分为投资级（IG）债券，将类别 22 划分为高收益（HY）公 司债券，将类别 1 至 9 划分为股票（EQ），将类别 27 至 33 划分为政府债和货 币市场（GM）基金。其中 IG 类别包括投资于国内和国际市场的纯债和股债平衡 基金。 ICI 将资金流分为四个部分：销售（sales）、赎回（redemptions）、转入 （exchanges-in）和转出（exchanges-out），这四个部分加起来就是整体的净 资金流量（赎回、转出在加总时以负数表示）。与大多数先前对于资金净流量的 研究不同（例如 Warther, 1995），作者将净流量分解为两个本质上不同的部分： 净销售额（销售减去赎回，以下简称 SR），它捕捉进入或撤出基金家族的实际 资金，以及净转换额（转入减去转出，以下简称 EIO），它捕捉同一基金家族内 跨资产类别的既有资金转移。正如 Ben-Rephael et al.（2012）所言，SR 主要 捕获长期储蓄和取款，而 EIO 则可被认为是由投资者的资产配置决策所驱动的。
2.2、主要指标构建
作者构建了月度的 HY-NEIO 指标，它是在给定月份下的 HY 资产类别的标准化 EIO（NEIO），其中标准化基于该资产类别在上个月的净资产来完成，在方法上 与 Ben-Rephael et al.（2012）较为类似，这种标准化的方式在样本期内能考虑 到共同基金行业的自然增长。类似地，作者构建了月度的 HY-NSR 作为 HY 资产 类别的标准化 SR（NSR）。此外，作者还计算了其他资产类别的 NEIO 和 NSR， 包括 IG 资产类别的 IG-NEIO 和 IG-NSR，EQ 资产类别的 EQ-NEIO 和 EQ-NSR 以及 GM 资产类别的 GM-NEIO 和 GM-NSR。
2.3、指标特征简析
不难观察 到 EIO 和 SR 的一些独特特征，例如在面板 A 中，HY-NSR 平均为 0.512%，表 明样本期内流入 HY 基金的资本在不断增加，但 HY-NEIO 的平均值却几乎为零。 EQ、IG 和 GM 类别也呈现出了相似的模式。在面板 B 中作者展示了资产类别内 部和跨资产类别的 NEIO 和 NSR 的同期相关性。面板 B2 显示，HY-NEIO、 IG-NEIO 和 EQ-NEIO 均与 GM-NEIO 呈强负相关，表明净资金转换额衡量的是投资者的风险承担行为。相比之下，在面板 B3 中，各资产类别的 NSR 之间的 相关性为正，这则表明各资产类别的净资金流量往往会共同运动，因为它们主要 是由投资者的相关储蓄决策和面向共同基金领域的资本流入所驱动的。
首 先，能看到 HY-NEIO 具有大幅的波动和相对高频的周期，这表明 HY-NEIO 序列 是一个快速的均值回归序列，这种特性与大多数其他常见的信贷周期领先指标 （例如利率或杠杆）形成鲜明对比，那些指标的时间序列往往是高度持续的序列， 因此需要较长的样本周期才能可靠地进行预测回归。此外，HY-NEIO 的波峰和 波谷不仅先于经济周期，而且还领先于一些已知的重大市场事件。例如，HY-NEIO 在 NBER 所确定的三次衰退之前都有过大的波谷，HY-NEIO 在重大危机和信用 事件之前也会大幅下降，例如 1987 年市场崩盘、1994 年墨西哥比索危机以及 2010 年初欧洲主权债务危机。
在本节中，作者将探究 HY-NEIO 可以在多大程度上预测先前文献中提出的信贷 周期领先指标。作者重点关注以下指标：（1）Greenwood & Hanson（2013） 所使用的高收益份额占比（high-yield share, HYS），它主要衡量公司债发行人 的质量，且被 Lopez-Salido et al.（2017）描述为信贷市场情绪的衡量指标；（2） 收益率追逐程度（reaching for yield, RFY），它反映公司债市场的风险承担程度； （3）整体信用利差以及由 Gilchrist & Zakrajšek（2012）所提出的超额债券溢价 （excess bond premium, EBP），后者已被证明对未来经济活动具有很强的预 测能力。此外，作者还考察了债券净发行总额和金融中介机构的资产负债表增长， Krishnamurthy & Muir（2015）认为后者是衡量金融危机严重程度的重要指标。
在所有的分析中，作者都控制了之前所发现的对预测信贷和商业周期变化而言很 重要的变量。特别是，作者控制了期限利差（TS），即 10 年期和 1 年期国债收 益率之间的差距；违约利差（DS），Baa 级和 Aaa 级公司债券收益率之间的差 距；3 个月期国库券利率（TB）；股息收益率（DY），即前 12 个月的股息总和 除以总市值；公司债指数的滞后回报率（作者以 HYRET 表示高收益债指数在过 去一段时间的超额回报）。此外，作者还会将 HY-NEIO 的预测能力与 HYS、EBP 进行对比，因为在近期的文献中后两者都被认为是信贷周期和商业周期的重要预 测因子。
3.1、预测高收益份额占比（HYS）
根据 Greenwood 和 Hanson（2013）的研究，公司债券发行人的 HYS 是公司债 回报率的有力预测指标。当信贷市场繁荣、风险溢价较低时，更多的低评级公司 就可以发行公司债券，这反过来又预示着公司债券回报率的较低水平。Lopez-Salido et al.（2017）使用 HYS 作为信贷市场情绪的代理变量，他们表明 这可以预测未来的经济波动。
Greenwood & Hanson（2013）以及 Lopez-Salido et al.（2017）以四个季度为 维度测算了 HYS，鉴于 HYS 在预测信贷和商业周期中的重要性，作者检验了 HY-NEIO 对这一 HYS 的预测效果，并发现其结果在 统计和经济上均具有显着意义。此外，HYS 和滞后的 HY-NEIO 的单变量相关性 为 0.49。HY-NEIO 对 HYS 的预测有效性进一步揭示了 HY-NEIO 在信贷和商业 周期方面的重要性。
3.2、预测收益率追逐程度（RFY）
作者进一步研究了 HY-NEIO 是否可以预测每个评级类别中收益率较高的公司债 的相对规模，作者将其解释为公司债市场的收益率追逐程度。正如 Rajan（2013） 和 Stein（2013）所指出的，超低利率环境可能导致信贷市场繁荣和投资者的过 度冒险。例如，当信贷市场蓬勃发展时，共同基金往往会在特定评级类别中持有 收益率较高的证券，因为这些基金的投资范围通常会基于某些信用评级（Choi & Kronlund, 2018）。
3.3、预测信用利差和超额债券溢价（EBP）
近年来的研究发现，信用利差是商业周期变化的重要指示变量。例如 Gilchrist &Zakrajšek（2012）认为信用利差不仅代表着公司债发行人的违约风险，还代表 金融中介机构资本状况的恶化程度以及由此导致的信贷供应减少程度。 Krishnamurthy & Muir（2015）表示，当与金融中介机构的资产负债表的增长相 结合时，信用利差是预测金融危机严重程度的一个重要变量。Gertler & Lown （1999）在研究高收益公司债的信用利差（即高收益债券与 Aaa 级债券的收益 率差距的平均值）时表明，该信用利差对未来商业周期的变化具有显著的预测力。 鉴于 HY-NEIO 是 HYS 和 RFY 的领先指标，一个随之而来的重要且有趣的问题 是，HY-NEIO 是否也能预测信用利差？作者重点关注高收益债利差（HY-Aaa spread）、违约利差（Baa-Aaa spread）以及 Gilchrist & Zakrajšek 所提出的 EBP（这是公司债全体的利差与由 Black-Scholes-Merton 信用风险模型的违约 预期所测算而来的利差之间的差距）。
3.4、预测金融中介资产负债表和债券发行总额的增长
越来越多的文献表明，金融中介机构的资产负债表变化在金融市场和实体经济中 所起的作用十分重要。例如 Schularick & Taylor（2012）以及 Krishnamurthy & Muir（2015）指出，金融危机和衰退的严重程度与危机前金融中介资产负债表和 信贷供应的增加密切相关。在本节中，作者考察了 HY-NEIO 是否能正向预测金 融中介资产负债表的增长，该变量以金融部门资产的季度变化除以上一季度的金 融部门资产来衡量。此外，作者还考察了 HY-NEIO 是否能够预测信贷的增长， 该变量以非金融企业的公司债发行的总净额（NBI）来衡量，具体而言，NBI 指 的其实是非金融企业的新发公司债占其未偿还公司债总额的比例。
基金家族内部资金流的变化是能够引领投资者总需求变化的最敏感特征，同样地， 针对经济周期，作者提出了一个重要的问题：HY-NEIO 能否比以往文献中的领 先指标更早地预测经济波动？在本章中，作者提供了强有力的实证证据，表明了 HY-NEIO 是未来 GDP、失业率变化以及货币政策变化的领先指标。此外，作者 还展示了这些变量在样本外的可预测程度。
4.1、预测实际 GDP 和失业率
为了检验 HY-NEIO 的长期预测能力并进一步将其与 EBP 和 HYS 进行对比，作 者对未来 4、8 个季度的实际 GDP 增长变化进行了回归。结果表明，在 5%的显著性水平上，HY-NEIO 的回归系数是正向 的，也即 HY-NEIO 预测了更长时期的 GDP 增长，HY-NEIO 的 1 个标准差增加 意味着未来 GDP 可以增加 0.64%~0.88%。与之相对地，在对未来 4 个季度以上 的维度进行预测的回归结果中没有发现 EBP 或 HYS 出现显著的回归系数，这表 明这些变量的预测能力主要集中在较短的时期范围内。
此前的结果显示，流入高收益债券基金的基金家族内部资金转换可以作为信贷和 经济周期的领先指标。在不更多地了解高收益债基金的投资者的身份的情况下， 很难辩称这些投资者能够比其他任何投资者预测得更准确。作者的观点是， HY-NEIO 提供了需求变化或风险偏好变化的领先信号，因为它捕捉到了高收益 债基金投资者资产配置方案的首次变化的信息，于是在基于 HY-NEIO 信号进行 交易时能获取丰厚利润的这一事实下，投资者流向高收益债基金的行为可能会表 现出“聪明的钱”行为。 在本章中，作者首先提出证据以支撑 HY-NEIO 所捕捉到的资金流转换会涉及到 快速流动的资金的观点，这是由缓慢流动的总资金流净额所捕捉到的未来投资者 总需求的领先信号。接下来，作者将展示 HY-NEIO 的行为也类似于“聪明钱”， 它可以预测股票和债券市场的回报，从而表明基于 HY-NEIO 信号的交易策略是 具有高回报特征的。最后，作者将展示 HY-NEIO 的预测能力来源于其对未来投 资者需求的预测能力的这一观点的证据。
5.1、HY-NEIO 的“聪明钱”行为
由于 HY-NEIO 能捕捉到需求的早期变化，因此可预计 HY-NEIO 将正向地预测回 报。作者考察了 HY-NEIO 对未来股票和债券市场回报的预测 能力，并与现有的回报预测指标和其他资金流成分进行了比较。在可预测性的基 础上，再使用 HY-NEIO 信号来检测交易策略的表现。
作者还构建了一个基于 HY-NEIO 的 Barclays HY 公司债指数的月度交易策略， 并将该策略的夏普比率与全部投资于 HY 公司债指数的买入持有策略进行了比较。 具体而言，基于 HY-NEIO 的策略回报为+1 = (1 + ) ∙ ,+1 + (− ) ∙ ,， 其中是在时间 t 的标准化月度 HY-NEIO 指标值，,+1是 Barclays HY 指数 的回报率，,是一个月国库券利率。在样本期间，作者发现这一策略的年化夏 普比率为 0.98，而买入持有策略的年化夏普比率仅为 0.60。 作者指出，越来越多的文献表明，某些个人投资者群体做出的交易决策可以携带 有价值的信息（例如 Kaniel et al., 2008；Kelley & Tetlock, 2013, 2017）。更重 要的是，不同于以前的研究中所采用的具有惯性的和趋势性的总资金净流量（例 如 Ippolito, 1992；Chvalier & Ellison, 1997；Sirri & Tufano, 1998），基金家族 内部的资金流量转换是主动的投资决策，并且高收益债基金的投资者基础与股票 基金的投资者基础明显不同。因此，高收益债基金投资者的投资组合选择可以为 未来的投资者资金流动提供良好的信号，并作为未来需求变化的领先指标。
关于信贷和商业周期的文献包含许多研究，它们主要在探讨是什么预测了这些周 期（例如 Gilchrist & Zakrajšek, 2012；López-Salido et al., 2017）。最近，有 一种不断成熟的观点认为，投资者需求是未来信贷市场和经济周期波动的关键驱 动因素。在本文中，作者利用投资者对基金家族内部高收益债券共同基金的选择 来直接衡量投资者的需求，也即 HY-NEIO，这可以作为信贷和商业周期的领先 指标。从结果上来说，作者的衡量标准地捕捉到了投资者需求向高风险信贷转换 的早期趋势，这种变化提前地预测了周期。
特别地，作者所构建的指标能够提前一年预测低质量债券发行人的份额占比 （Greenwood & Hanson, 2013）以及债券市场上的 RFY（Becker & Ivashina, 2015）。此外，它还预测了金融中介机构资产负债表和债券发行总额的增长。不 止如此，作者的指标还能够预测各种信用利差，如高收益债利差、违约利差以及 Gilchrist & Zakrajšek（2012）的 EBP。事实上，作者所构建的指标能够比其他 文献中的领先指标更早地对 GDP 增长和失业率进行正向和反向预测，也预测了 货币政策的变化。 如果将作者的指标定位在信贷和商业周期的时间表上，那么作者的指标会在周期 开始前领先一年。因此，它提供了周期演变的早期信号，这对于政策制定者及相 关投资者而言都是应该值得考虑的一大因素。
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