通胀时期的最优策略

398 8月11日
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文献来源:Neville H., Draaisma T., Funnell B., Harvey C. R. and Hemert O.V. The Best Strategies for Inflationary Times [J]. The Journal of Portfolio Management. August 2021, 47 (8): 8-37
推荐原因:过去三十年,发达市场一直没有出现通胀持续飙升的情况。因此,面对通胀风险加剧,投资者将面临的挑战是,他们的经验有限,而且没有近期数据来指导其重新配置投资组合。本文通过分析美国、英国和日本在过去95年里的各种资产类别的被动和主动策略,提供了一些见解。未预期通胀对债券和股票等传统资产来说是不利的,且本地通胀的影响最大。在通胀飙升期间,大宗商品有正收益,但在不同商品之间存在相当大的差异。在主动策略中,作者发现,趋势跟踪策略在重大的通胀冲击中提供了最可靠的保护。主动型股票因子策略,如质量因子和价值因子也提供了一定程度的对冲能力。此外,作者还对艺术品等另类资产类别进行了分析,并讨论了将加密货币作为防通胀策略的一部分的经济原理。

1. 简介

几十年来,在发达市场,通货膨胀并不是一个严重和持续的经济问题。货币政策和财政政策都促进了经济环境的反通胀,导致了更低和更稳定的通胀率(见图1)。如今,那些担心通胀抬头的人指出,至少有两个因素表明通胀风险已经加剧。

首先,货币扩张出现了前所未有的增长。在2020年2月至2021年6月这16个月里,美国货币供应量(M2)从15.5万亿美元增长到20.4万亿美元,增长了4.9万亿美元。其次,政府采取了非常宽松的财政政策。美国国会预算办公室(CBO)估计,2020年美国财政赤字将达到3.1万亿美元,占国内生产总值(GDP)的14.9%。国会预算办公室预计,2021年赤字将小幅减少至3万亿美元,占GDP的13.4%。在美国整个现代史上,连续两位数赤字的年份只有两次。

本文并不是预测通货膨胀何时(或是否)将上升到破坏性水平,而是试图回答一个更简单的问题:历史上,在高通胀且通胀率不断上升的环境中,哪些被动和主动投资往往表现良好(或糟糕)?这个问题的答案可能会帮助投资者重新配置他们的投资组合,以便在当前的担忧被证明是合理的情况下,做好更充分的准备。

我们将通胀时期定义为总体通货膨胀率、同比通货膨胀率(年增长率)加速上升,并升至5%或更高水平的时期。我们稍后详细说明通胀时期的完整定义。根据这一定义,我们确定了美国的8个通胀时期(图1中粉色阴影部分)。我们认为,高通胀率并且不断上升的时期主要是由于预期外的通货膨胀,在这种时期,资产可能需要重新定价。为了收集足够多的证据,我们使用了横跨三大洲的自1926年以来的数据。

在图2中,我们总结了对美国的主要发现。根据8个通胀时期的平均年化实际回报率,我们对各种被动和主动策略进行排名。名义债券的回报率较低。这并不奇怪,因为通胀上升通常与利率上升相关,这将导致债券价格下跌。或许更值得注意的是,股票也表现不佳,这加剧了60-40股票-债券投资者面临的挑战。历史上表现最好的是大宗商品;事实上,在通胀加剧的环境下,大宗商品的实际回报率远高于其他时期。

在进行实证研究时,起初,我们详细说明了将未预期通货膨胀与资产回报联系起来的经济机制。接下来,我们对通胀时期进行定义,确定了自1926年起美国、英国和日本的34个通胀时期。

研究表明,在通胀时期,股票和债券的实际表现都不理想。因为公司债务义务被放大,产品价格的增长幅度可能被调整到通货膨胀水平,股票可能被期望提供一些通货膨胀保护。然而在现实中,股票易受到不太稳定的经济环境的影响。成本,而不是产出价格,往往随着通货膨胀而上升。此外,我们发现,没有任何一个个股板块能够在高通胀且通胀不断上升的时期提供重大保护;即便是能源行业,按实际价值计算也仅略好于持平。名义债券也不能像预期的那样提供通货膨胀保护,而且随着期限的延长,其表现会出现恶化。信贷的实际回报率为负。国库通货膨胀保值债券(TIPS)在通胀上升时则表现稳健,在通胀和非通胀时期中产生相似的实际回报,且两者均是正的。

我们发现,从历史上看,在高通货膨胀和不断上升的时期,大宗商品交易表现最好。总的来说,在美国8个通胀时期中,他们有一个完美的记录,均产生正的实际回报,且平均年化实际回报率为+14%。这与正常时期形成了鲜明对比。正常时期,大宗商品总回报率仅为个位数。我们还评估了住宅房地产,发现尽管平均而言,它在通胀时期能够保持其价值(实际回报率为负,但幅度不大),但它明显落后于大宗商品。并且我们对艺术品、葡萄酒和邮票等收藏品也进行了评估。研究发现,在通胀时期,它们的实际回报率很高(尽管仍低于大宗商品),但很明显,鉴于流动性限制,这些可以构成机构委托的部分非常有限。此外,我们还讨论了投资比特币等加密货币作为对冲通货膨胀的情况。

我们还分析了一些主动策略。研究发现,在通胀时期,横截面股票动量是最佳的股票因子,实现了8%的年实际回报率,而在正常时期只为4%。然而,正如我们将在后面论证的那样,对于这种波动性大、换手率高的策略来说,这种差异在统计学上并不显著。也就是说,在通货膨胀飙升期间,主动型股票因子一般都能保持自己的优势,质量因子的实际回报率为小幅正值,价值因子的回报率为小幅负值。我们还遵循了Hamill等(2016)和Harvey等(2021)的方法,构建了一个应用于跨资产流动性期货和远期的时间序列动量(趋势)策略。这种趋势策略在通胀时期表现良好,债券和大宗商品趋势表现尤其出色。这与我们的直觉一致,即通货膨胀冲击往往不是一夜之间的事情,而是有利于趋势策略的长期事件。

尽管趋势策略在高通胀和通胀不断上升的情况下往往优于股票因子策略,但我们认识到,前者的能力比后者更有限,这是许多机构投资者考虑的关键因素。在这种背景下,例如质量因子提供的适度保护,在通胀时期平均为3%,可能仍然是有用的,特别是与只做多的金融资产所遭受的巨大损失相比。

2. 为什么通货膨胀会影响资产价格?

2.1. 经济机制

有大量学术文献侧重于研究经济机制,这些经济机制会将未预期通货膨胀与资产价格联系起来。区分临时性和永久性(或更持久)的通货膨胀冲击是至关重要的。股票和债券等资产价格是长期存在的,对市场参与者关于长期通货膨胀看法的变化最为敏感。例如,一个长达一个月的天然气管道中断可能会导致汽油价格(和通货膨胀)暂时飙升,而对资产价格的影响却很小,因为市场参与者预计价格将在下个月恢复正常。这个例子突出了在进行通胀冲击与资产价格挂钩的研究时面临的两个关键挑战:区分永久性和临时性冲击,并确定最相关的通货膨胀水平。

国债价格显然受到未预期通货膨胀的影响。它们当前的价格反映了预期的实际利率、预期的通货膨胀率和风险溢价。如果通货膨胀意外飙升,收益率中包含的预期通货膨胀就会增加,债券价格通常会下跌。如果新的预期通货膨胀水平是永久性的,那么期限较长的债券将比期限较短的债券更敏感。事实上,对于债券,由于固定的期限,与之相关的通货膨胀水平是已知的。

股票则更为复杂,通货膨胀加剧会通过多种方式影响股票价格。首先,更高和更不稳定的通货膨胀造成了更多的经济不确定性,从而损害了公司计划、投资、增长和签订长期合同的能力。此外,尽管拥有控制市场力量的公司可以通过提高产出价格来缓解未预期通胀的影响,但许多公司只能部分转嫁原材料成本的增加,利润率因此缩减。其次,意料之外的通货膨胀可能与未来的经济疲软有关。尽管经济过热可能会导致公司的收入在短期内增加,但如果通货膨胀之后出现经济疲软,预期的未来现金流将会减少。第三,对于拥有高资本支出的公司来说,存在着税收方面的影响。考虑到折旧是基于资产的历史成本(未根据CPI的变化进行调整)计算的,在高通胀且不断上升的环境中,确认的费用将被人为地压低,从而导致通货膨胀税的产生。当然,如今许多公司严重依赖无形资本,相对而言不受这种影响。第四,未预期通货膨胀可能会增加风险溢价(增加贴现率),从而降低股价。最后,与债券市场类似,高存续期股票(尤其是承诺在遥远未来派息的成长型股票)对贴现率的上升特别敏感,而贴现率的上升是由于人们对长期通货膨胀看法的改变。

与债券一样,大宗商品的通货膨胀机制相对简单。事实上,大宗商品往往是通货膨胀的根源。然而,大宗商品也是一种多样化的资产类别,尽管有些商品的走势与通货膨胀密切相关,但其他商品则不然。

2.2. 预期通胀与未预期通胀

投资者主要寻求对冲未预期通货膨胀。实际上,预期通货膨胀很容易对冲,因为债券价格已经反映了预期通货膨胀。此前的研究主要集中在两种类型的通货膨胀风险度量上。第一个是对未预期通货膨胀的度量(即,已实现的通胀水平减去预期通胀水平,或t时刻的实际水平减去t-1时刻对t时刻的预测)。预期的通胀率可以从专业预测或统计模型中得出。通常情况下,我们使用通货膨胀率的变化来表示未预期通货膨胀。这种模型假定对下一期通货膨胀率的最佳预测是本期的通货膨胀率。研究表明,与其他通货膨胀预测方法相比,这个简单的模型是一个很好的近似(Ang, 2014)。

然而,在衡量未预期通胀方面这种方法仍有许多问题。例如,尽管其在进行一个月、一个季度、甚至一年的测量时是直截了当的,但对于如何处理较长期的通货膨胀,我们是不清楚的。预期通货膨胀的期限结构不太可能是平稳的。事实上,根据我们之前的例子,如果市场参与者认为通货膨胀在不久的将来会逆转,那么月度大规模通货膨胀冲击可能不会影响资产价格。因此,可以使用另一种方法衡量预期通货膨胀的变化。例如,使用TIPS和名义国债中的盈亏平衡通货膨胀率(BEI)的变化来衡量。BEI是债券存续期预期通货膨胀的加权平均值。BEI的变化具有反映长期或永久预期通胀变化的优势。不幸的是,BEI数据仅从1997年起可用,这限制了它们对历史的通胀飙升方面的分析。

在研究中,我们将测量资产回报率在应对未预期通胀时的变化,这类似于通胀beta。我们预计债券和股票的通胀beta值为负,而某些大宗商品的通胀beta值为正。然而,人们对主动策略对未预期通胀的敏感性知之甚少。我们的贡献之一是详细介绍了各种股票因子策略以及主动趋势策略的通胀对冲特性。当然,通货膨胀beta是用噪音来测量的,因为我们对未预期通货膨胀(通货膨胀率的变化)的测量只关注短期,而不能分离临时和永久的成分。

我们的注意力大多集中在通货膨胀飙升至高水平的特定时期。这些通胀时期很可能是预期通货膨胀和未预期通货膨胀的混合体。例如,假设通货膨胀开始上升。这提供了一个正的未预期通胀,预期通胀将会上升。在某一时刻,通货膨胀率开始下降;尽管通货膨胀水平仍然很高,但是通货膨胀率下降导致了负的未预期通胀(投资者认为通货膨胀率会高于实现率)。因此,高通胀时期既经历了正通货膨胀(开始时加速),也经历了负通货膨胀(结束时减速)。我们的研究集中在有正的未预期通胀的时期。

3. 界定通胀时期

在详细说明通胀时期的设定规则之前,我们必须承认,通货膨胀很难定义。当然,有各种不同版本的通货膨胀——广义消费价格指数(CPI headline)、核心价格指数(CPI core)、个人消费支出平减指数和GDP平减指数(GDP deflator)。在这些不同的定义的基础上,我们给出的定义很大程度上是可靠的。

然而,有两个更深层次的问题使通货膨胀指数的构建变得复杂。一是质量调整。1990年,一个千兆字节的数据成本是10,000美元(以现在的美元计算),而今天它还不到1美分。在1985年发布时,一台Cray 2超级计算机的成本为3200万美元(以现在的美元计算),而今天你只需花大约1000美元就能实现数百台Cray的计算能力。技术是一种通货紧缩的力量,官方CPI计算中的hedonic质量调整在某种程度上是主观的。

其次,通货膨胀没有单一的衡量标准。例如,CPI是基于一篮子固定权重的商品。这一篮子可能适合一部分人,但却不适用于另一部分人。事实上,每个人都面临着自己的通货膨胀率。然而,我们使用的是单一指数,它可能反映也可能不反映那些投资于资产和旨在提供通胀保护策略的人的经验。

尽管通货膨胀的定义很复杂,但对资产价格来说,重要的是市场参与者认为什么是最合适的衡量标准,我们最终决定使用广义消费价格指数(CPI headline)来定义通货膨胀。它还有一个额外的优势,那就是历史悠久。虽然我们主要关注的是美国,但我们也对英国和日本进行了类似的分析,同时在本文后面提供了一个跨国分析。重申一下,我们使用通货膨胀率的变化来衡量未预期通胀。使用基于调查法的预期通货膨胀将大大缩短我们的样本周期。另一种选择是使用BEI,即名义债券收益率与通货膨胀保值债券收益率之间的息差。然而,这些方法与调查法存在同样的问题:可使用的历史期非常有限。

我们将通胀时期定义为年通胀率大幅上升且实质性超过2%的时期。今天,这一水平经常是世界各国央行的目标,即使没有明确表明,也被认为是一个重要的心理阈值。我们将“实质性超过2%”定义为达到或超过5%;将通胀时期结束定义为CPI年增长率达到峰值,且在滚动的24个月观测窗口中未低于其最大年增长率的50%。利用这一观测窗口,通货膨胀率可以在高水平上波动,在没有结束通货膨胀的情况下达到连续更高的高点。或者,当通货膨胀率超过2%,但已经下降到24个月来最高水平的50%以下,但只要通货膨胀率超过5%,就会开始新一轮的通胀时期。最后,少于6个月的时期被排除在外,因为它们太短而不能构成通胀时期变化(也就是说,资产价格对长期而非短期通货膨胀变化最敏感)。 在图1中,我们用粉色标出了美国自1926年以来基于这种方法的8个通胀时期。 在图2中,我们根据历史背景给每个时期命名,并在本文的其余部分使用这些标签。

在比较通货膨胀事件时,人们关心的一个问题是,每一个时期是否都是由一篮子商品的不同组成部分驱动的,因此是独一无二的。 美国劳工统计局(BLS)发布的通货膨胀成分数据表明情况并非如此。图3使用了图1中定义的美国通胀时期,并跟踪了CPI篮子中不同组成部分的变动。 现有数据有125个状态成分对。 这些中,有79个(63%)年化通货膨胀率达到或超过5%,这是我们定义通胀时期的门槛。从平均水平来看,在通胀时期,篮子中成分的价格涨幅均高于其他时期,而在59%的情况下,这一涨幅至少是其他时期的两倍。

4. 金融资产

现在,我们将注意力转向美国8个通胀时期的金融资产表现。在下图中,我们列出了广义美国股票指数、10年期国债和60-40的股票-债券组合的表现。第一列显示了8个通胀时期的总回报率,包括名义回报率(列的上半部分)和实际回报率(列的下半部分)。在这一列的顶部,我们报告了一些描述不同时期的额外统计数据。接下来的三列显示了通货膨胀、非通货膨胀和所有时期的年化回报率。最后一列显示命中率(定义为给定资产在通胀时期期间产生正回报的比例)和t统计量。

从股票来看,我们注意到通胀时期的名义回报率平均为零,50%的情况下,名义回报率为负;实际回报率平均为-7%,75%的情况下,实际回报率为负。对大多数投资者来说,实际回报率更重要。这些结果与前面提到的经济机制是一致的。

对于10年期美国国债来说,在高通胀且不断上升时期的表现也很差,这并不令人意外,原因我们已经描述过了。尽管名义上,通胀时期的平均年化回报率是+3%,但实际回报率是-5%。60-40的股票-债券组合在通胀时期也表现不佳,年化实际回报率为-6%。

在图5中,我们采取了一种不同的方法,进行美国通胀时期分析的稳健性检查,并允许我们探索股票的表现如何依赖于通货膨胀的起始水平。

在左侧面板中,我们展示了12个月股票实际回报与同期12个月通货膨胀年增长率变化的散点图。我们选择12个月的变化,因为它更有可能反映长期通货膨胀冲击。我们将起始通货膨胀率低于(黄色)和高于(蓝色)1926年以来的中值水平(2.6%)的情况分开。趋势线表明,如果起始水平低于中值(通货紧缩的风险),股票实际上会从不断上升的通货膨胀中受益,但如果起始水平高于中值(通货膨胀加剧的风险),股票则会受到不断上升的通货膨胀的负面冲击。我们的时期分析捕捉的是后一种效应。类似的结果也可以从右边的面板中得到,在右边的面板中,我们报告了12个月的股票实际回报率和由初始通货膨胀率构成的五分位数通货膨胀率同期12个月变化之间的相关性。只有在最低的五分之一(起始通货膨胀率低于1.0%)中,相关系数为0.4。在其他所有情况下,股票实际回报率与通货膨胀变化之间存在负相关关系,(单调地)对于较高的通货膨胀起始水平更是如此。

在图6中,我们为10年期国债实际回报率重复了这个分析。债券回报与通货膨胀变化之间的负相关关系并不取决于通货膨胀的起始水平。

在图7中,我们展示了不同行业股票的表现。为了节省篇幅,从现在开始,我们将只报告实际回报率。在通胀时期,只有能源行业的年实际回报率为正。然而,它明显落后于它生产的商品(见下一节)。可能的原因包括运营问题(如工资上涨的影响或资产通常位于地缘政治动荡地区)和公司本身的对冲策略,这可能会对商品通货膨胀和生产者更高利润之间的传导机制产生混淆。

弱势行业包括那些个人消费者比例较高的行业,如耐用消费品(-15%)和零售业(-9%),技术(法马和法国1997年分类中的“商业设备”)也为-9%。金融类股票表现疲弱,是因为违约风险成为利率可能上升的重要原因,而且通胀时期与央行收紧政策之间可能存在时滞。

图8对固定收益进行了更详细的介绍。就国债而言,期限越长,对不断上升的通货膨胀的敏感性就越大(通常与名义收益率上升相伴)。在通胀时期,2年期的年化实际回报率为-3%,10年期为-5%,30年期债券为-8%。

无论是投资级(IG)还是高收益级(HY)公司债券都无法保护购买力,在通胀时期,两者的年化实际回报率都为-7%。在通胀时期,以可比期限计算,这两种债券的表现都不及政府债券。IG指数的持续时间在6 - 8年之间,HY指数的持续时间在4 - 6年之间。这均低于10年期美国国债,10年期美国国债通常在7-9年之间。较短的期限与较弱的表现并不一致,而且,对衰退的担忧(以及随之而来的违约风险)很可能会在通胀时期加剧。这一对比清楚地表明,用类似期限的短期政府债券头寸对冲IG和HY多头头寸,在过去并不能提供通货膨胀保护。

最后,图8显示了TIPS的表现,这些TIPS的息票和本金支付与价格水平挂钩。美国财政部直到1997年才开始发行TIPS。然而,一项综合TIPS的数据可以追溯到1959年(Marshall 2020)。在最近五次通胀时期,TIPS表现稳健,年化实际回报率为2%,但并不优于非通胀时期的实际回报率。然而,值得注意的是,在通胀时期,TIPS的初始收益率是+2.4%,而目前是-0.9%。低收益率意味着未来TIPS将是一种非常昂贵的通货膨胀对冲工具(投资者在非通胀时期的回报率是负的)。

5. 硬资产

在本节中,我们将考虑硬资产:商品、住宅房地产和收藏品。这种有形资产可以自然地根据总价格水平的变化而调整,在某些情况下,可以明确地列入用于确定通货膨胀率的一篮子商品(例如石油)内。

在图9中,我们进行了与前面的展示相同的分析,包括6个商品分组,以及单独的黄金和白银,以及一个综合的商品组合。回报是来自假设投资于商品期货(加上现金回报,形成资金投资)。在通胀时期,所有大宗商品的年化实际回报率都是正的。事实上,在非通胀时期,大宗商品的表现往往较差,约为+1%。因此,从历史上看,大宗商品不仅在通货膨胀上升的情况下表现强劲,而且相对于正常时期,也从这种环境中受益。

不同商品类别的表现有何不同?食品行业表现最差,但仍能产生强劲的正的年化回报率,在7%至8%之间。布雷顿森林会议的结束对农产品和软商品(如糖、咖啡和可可)尤其不利。从某种意义上说,这很特殊,因为它与整个20世纪60年代旨在降低食品价格的立法相一致(例如,1962年至1963年废除了二战期间启动的强制性价格支持计划)。贵金属和工业金属表现更好,回报率分别为+11%和+19%。能源板块以41%的收益领先。后者的较强表现或许反映了在通胀时期,替代实物资产的趋势强于替代实物货币的趋势。

在解读大宗商品行业的分析时,需要谨慎一些。例如,随着电动汽车技术的快速发展,从长期来看,石油和其他棕色经济燃料可能会失去过去的通货膨胀表现水平。然而,从短期来看,我们有充分的理由认为历史模式可能会保持不变:替代燃料尚未达到临界量,到2020年,电动和混合动力汽车仅占全球汽车销量的4%。此外,还有很多其他原因,为什么通货膨胀在某些领域可能会有不同的影响:半导体短缺和价格上涨会影响技术相关部门,锂等稀有元素的短缺可能意味着对传统商品的通货膨胀的影响会不同于过去。

在图10中,正如我们在前一节中对股票和债券的分析,我们再次采取不同的方法来评估作为年通货膨胀率变化函数的总体商品的表现。与这些结果一致的是,不管通货膨胀率的起始水平如何,平均加权大宗商品篮子的12个月实际回报率与同期通货膨胀率的12个月变化之间存在正相关关系。从右边的面板中,可以看到,当通货膨胀率处于前两个五分位数时,正相关倾向于更强一些。

接下来,我们转向住宅物业。在图11中,我们看到美国住宅房地产在通胀时期的年化实际回报率为-2%,而在其他时期是+2%。因此,这种资产似乎不会像大宗商品那样从通货膨胀中获益;然而,有人可能会说,它比金融资产更稳健,实际回报率在通胀时期和其他时期之间只有很小的差异。在附录中,我们看到英国的房地产的经历与美国相似,而对于日本(我们的数据捕捉的是住宅用地的价值而不是住房的价值),在通胀时期的实际回报率高于其他时期。

接下来,我们考虑收藏品,特别是艺术品、葡萄酒和邮票。在图12中,我们展示了这些资产在美国8个通胀时期的表现。收藏品果然有其作为保值手段的美誉。我们发现,在通胀时期,这三种资产的实际年回报率都是正的,艺术品为+7%,葡萄酒为+5%,邮票为+9%。此外,我们注意到艺术品和邮票(与正常时期相比,在通胀时期表现明显改善)和葡萄酒之间可能存在一些区别,后者在正常时期和通胀时期的实际回报率更低,但更为一致。

鉴于交易量小,收藏品不太可能成为机构投资组合的一部分。例如,根据研究机构Fortune Business Insights提供的数据,2019年全球葡萄酒市场的营业额为3640亿美元,其中收藏葡萄酒只是一小部分。作为对比,世界银行估计2019年全球股票市场交易量为60万亿美元。

6. 主动策略

到目前为止,我们只研究了金融和硬资产方面的被动投资。现在,我们转向主动策略。首先我们考虑了多空股票因子组合。其次,我们研究了应用于期货和远期的趋势策略。

对于主动策略,执行成本可能是巨大的。因此,我们根据交易类似投资组合的实际经验,综合考虑了交易、滑点、融资和卖空成本的综合影响,纳入估计成本。估计值达到Harvey等人(2019)所设定的最大范围:股票因子和期货趋势策略每年分别为2.0%和0.8%。

在图13中,我们展示了一些众所周知的因子策略在美国8个通胀时期的表现。在通胀时期,规模较小的公司表现不佳。按实际价值计算,在通胀时期,做多小公司和做空大公司的回报率是每年-4%,而在正常时期是+1%。在8个时期中只有2个时期因子值为正。这与直觉相符。通货膨胀的成本会带来一些规模经济效益。以“皮鞋成本”为例,意思是当现金的价值更不稳定时,公司不得不付出额外的努力——去银行的次数更多,鞋子也穿破了,这是一个经典的类比(Fischer和Modigliani, 1978)。大公司更容易对这些情况做出反应,因为它们更有可能拥有必要的基础设施来无缝地进行这种调整。

盈利能力因子和价值因子在通胀时期大致保持不变(实际回报率-1%)。对一些人来说,价值因子表现可能出人意料地疲弱,因为随着贴现率的增加,较高期限的增长型股票通常被认为对未预期通胀有不利的敏感性。不过,值得指出的是,价值型多空资产的通货膨胀稳健程度仍远高于之前讨论的只做多的金融资产。

从历史上看,横向股票动量因子表现良好,通胀时期平均回报率为+8%,命中率为75%;然而,由于t统计量低,我们对结果保持谨慎。此外,这种表现对通胀时期的年代高度敏感。例如,1975年1月是横截面动量因子非常消极的月份,通胀时期在1974年12月停止。同样,2008年末到2009年初,对动量因子来说是灾难性的,通胀时期在2008年7月结束。

我们还研究了质量和低beta溢价因子,使用Asness、Frazzini和Pedersen(2019)以及Frazzini和Pedersen(2014)制定的投资组合。虽然质量因子在通胀时期保持的很好,但是低beta因子却很疲弱,实际年平均回报率为-3%,命中率为25%。因为低beta值通常是长期稳定现金流(例如,与CPI无关的公用事业),久期效应在这里可能很普遍。

在将这些动态因子的回报率与只做多的股票进行比较时,需要谨慎行事。这些主动策略通常在市场中有较低甚至为负的beta值。例如,在整个样本中,价值因子的beta值为0.2,低beta因子的beta值为0.1。平均收益近似于策略的alpha值。

接下来,我们遵循Hamill、Rattray和Van Hemert(2016)以及Harvey、Rattray和Van Hemert(2021)的方法,构建一个适用于流动性较好的期货和远期的时间序列动量(趋势)策略。该策略的事前年化波动率目标为10%,在趋势定义中选择历史滞后期的权重,使其最接近BTOP50趋势跟踪指数的收益。

在图14中,我们观察到,在通胀时期,五种趋势策略的年化实际回报率都是正的,包括四种资产类别加上所有资产版本。对于债券和大宗商品而言,在每一个通胀时期,实际回报率都为正值。这似乎很直观,因为债券和大宗商品对通货膨胀的风险敞口非常明显(分别因通货膨胀上升而受益和受损)。此外,就债券和商品趋势而言,通货膨胀上升时期的表现远高于其他时期。在通货膨胀上升期间,所有资产类别的趋势也表现相对良好。这与Baltussen、Swinkels和Van Vliet(2020)的观点一致,他们发现通货膨胀预期变化对债券和大宗商品的表现趋势有正面的影响。

主动策略提供了一些优势。虽然趋势跟踪策略比股票因子表现更好,但必须认识到趋势策略的能力有限,而主要股票因子的能力比较稳健。考虑到这一点,价值因子策略有-1%的实际回报,质量因子策略有3%的平均回报,看起来并不那么糟糕。在通货膨胀冲击期间,股票因子并没有经历被动股票和固定收益投资那样巨大的负回报。

7. 国际通货膨胀

我们对英国和日本进行了类似的分析,并基于本地数据使用同样的方法(如前所述,当通货膨胀加速超过5%时)定义通胀时期,结果如图15所示。

在图16中,我们对这三个国家的资产表现进行了对比。我们注意到,表现总是从特定国家(基础货币)的有利角度出发,这对实现通货膨胀调整至关重要。对于用期货合约执行的主动策略来说,基础货币对任何未支配现金赚取的利息也很重要,就像投资基金通常有不同的货币份额类别一样。我们报告了这三个国家在不同通胀时期的年度实际表现,在最后一列中,我们根据有多少国家处于通胀时期来划分样本时期。

在本国的通胀时期,股票往往表现最差。例如,在英国和日本的通胀时期,美国股票年化实际回报率分别为+6%和+9%,而在美国则为-7%。研究结果还表明了国际多样化的好处。例如,从英国的角度来看,在英国通胀时期,美国和日本股票的年化实际回报率分别为+6%和+9%。重要的是,当这三个国家都没有高通胀且不断上升时(49%的时间),或者当其中一个国家有高通胀且不断上升时(32%的时间),股市表现良好。只有当两个或两个以上的国家陷入困境时,股市才会真正陷入困境。这与全球范围内的通货膨胀对股票市场的负面影响是一致的。

在本国的通胀时期,债券的表现显然是最差的。在这三个国家中的任何一个国家的通胀时期,大宗商品都表现良好。

上一节讨论的所有资产趋势策略在美国通胀时期表现最好,与正常时期的差异是10个百分点(+25% vs +15%)。一个可能的驱动因素是美国在全球经济方面的领导地位,无论是在基本面还是在市场价格方面,这让美国在趋势发展时拥有先发优势。此外,当所有国家都处于通货膨胀状态时,趋势策略的表现尤其出色。

8. 结构变化和加密货币的崛起

与任何历史分析一样,我们面临着一个常见的问题:这次不同吗?例如,上世纪70年代初的通货膨胀飙升受到了一个外生事件的影响:欧佩克石油禁运。当时,美国经济高度依赖这种石油来源。今天不同了,因为美国不再像以前那样依赖外国石油资源。此外,尽管电动汽车目前还没有达到临界规模,但未来这种技术变革可能会大大降低油价飙升导致同样通货膨胀效应的可能性。因此,在解释数据时需要谨慎。事实上,这正是为什么我们的分析主要集中在时期表现上的原因。因为如果只有一个有影响力的时期,看所有时期的平均值可能会产生误导。例如,Erb和Harvey(2013)指出,黄金似乎能够对冲未预期通胀的能力是由一个单一的观察结果驱动的:1979年。

鉴于美国经济的结构演变,我们需要仔细权衡其他因素。在20世纪50年代和60年代,美国是一个制造业经济体。如今,只有11%的GDP是由制造业驱动的。公司的性质发生了变化,大部分资金不是有形的,而是无形的,包括商业秘密、专有软件、专利和非专利研发、客户关系和法律权利。这些可能对通货膨胀的抵抗力更强。

最后,我们正处在另一场以加密货币(包括比特币)形式出现的技术颠覆之中。比特币不受任何中央权威机构的控制——它是一个计算机程序的结果,该程序通过算法增加供应量,直到2140年达到2100万枚。这种货币供应规则导致了算法稀缺性。这种稀缺性与黄金稀缺性有一些相似之处,因为每年新开采的进入市场的黄金数量有限。

一些人主张将比特币纳入多元化的投资组合,作为一种通货膨胀保护资产。然而,考虑到比特币未经检验,只有8年的高质量数据,而这段时间缺乏单一的通胀时期,所以应该谨慎行事。此外,比特币的波动性是标准普尔500指数或黄金的5倍。这种高波动性可能导致比特币成为一种不可靠的对冲工具。事实上,Erb和Harvey(2013)认为,由于波动性,从短期来看,黄金是一种不可靠的对冲工具。

除此之外,有证据表明,比特币的价格波动并非独立于经济事件。尽管从理论上讲,比特币的通货膨胀beta值应该为零,市场beta值也应该为零,但现实并非如此。例如,2020年3月,在COVID-19危机最严重的时候,投资者开始降低风险。股市下跌34%,黄金下跌12%,比特币下跌53%,投资者纷纷将资金投入避险的美国国债。随着前景显然不像最初想象的那么糟糕,投资者重新回到风险资产,股市达到历史高点,黄金达到历史第三高值,比特币飙升超过800%(在2020年3月触底后的12个月内)。这表明比特币是一种投机性资产,相对于美国市场的beta系数为正。分析显示,未预期的高通胀与美国股市回报率呈负相关。美国股市与比特币回报率之间的相关性表明,在未预期通胀时期,比特币可能无法提供正的实际回报率。

9. 总结

即使有人预测未来几年的通货膨胀率在2%-3%之间,该预测的置信区间也可能比2019年底的相同预测更大。考虑到前所未有的货币和财政干预,大多数人认为通货膨胀风险已经上升。因此,面对这一上升的风险,投资组合经理是时候重新审视自己的资产配置了。

我们的文章并不是预测通货膨胀是否会飙升,而是提供了一些证据,说明如果通货膨胀真的飙升,一系列资产类别和主动策略的表现可能会发生什么。我们的分析跨越了近一个世纪。长样本尤其重要,因为在过去30年里,发达经济体的通货膨胀飙升非常罕见。

我们的分析采用两种方法。第一种是通货膨胀beta方法,即资产或策略的回报与未预期通货膨胀的相关性。平均而言,具有负预期通货膨胀beta的资产可以作为对冲工具。第二种方法侧重于通货膨胀从温和水平上升并超过5%的特定时期。这种方法的优点是,在每种时期,资产表现都可以被仔细检验。相比之下,通货膨胀beta方法只是所有时期的平均值。

我们的一些分析验证了已知的结论。例如,当通货膨胀飙升时,美国国债表现不佳。大宗商品通常是通货膨胀的来源,表现不错。然而,我们提供了更多的见解。例如,大宗商品是一组多样化的资产,它们的通货膨胀对冲属性取决于单个大宗商品。最重要的是,我们表明,未预期通货膨胀对股票投资者来说是非常坏的消息。我们还研究了一些主动策略。结果表明,专注于股票、债券、外汇和大宗商品的基于趋势的策略在8个通胀时期都有很强的命中率,并提供了令人印象深刻的保护水平。我们考虑了一系列股票投资组合,发现像价值这样的流行因子在通胀时期提供了一些好处。虽然平均收益很小(例如,质量因子策略的实际回报率为3%,价值因子策略的实际回报率为-1%),但这些因子投资组合的表现远远好于股票或债券的被动投资。此外,股票因子具有更稳健的优势。

本文编选自“量化先行者”,作者吴先兴;智通财经编辑:文文。


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