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经典的股债利差分析,是使用FED模型,将股票收益与长期债权的收益率进行对比分析,其模型公式为:
股债利差=市盈率倒数-十年期国债收益率
股债利差一般会和对应的股指走势进行对比。
以国内沪深300指数为例,其股债利差与股指的走势对比如下图所示:
可以看出,股债利差和沪深300指数呈现出明显的负相关性,两者的负相关系数达-0.79。当股债利差从局部低点或者高点发生转折时,股指运行也会有明显的变化。
结论看起来似乎很完美。
但如果我们仔细研究一下这个模型,会发现这个“完美”其实是有问题的。
首先,根据公示,股债利差由市盈率倒数与国债收益率两部分组成。这两部分与股债利差的相关性分别是0.95和0.18。也就是说,股债利差主要受到市盈率倒数的影响,国债收益率的影响十分有限。
几个指标之间的关系如下图所示:
股指与股债利差有较强的负相关性,而股债利差主要受市盈率倒数的影响,所以股指实际上是和它自己的市盈率倒数呈负相关性。
根据市盈率的定义,市盈率=股价/每股收益,所以市盈率倒数=每股收益/股价。所以股价(或股指)天然就和其市盈率倒数呈负相关性。
因此,股指和股债价差的负相关性,其实是必然的,这个结论对交易决策的指导意义并不大。
总结一下,使用FED模型计算股债利差,由于国债收益率的存在感较弱,因此并不能真正体现出国债和股指之间的互动关系。
那么改进的方向其实就明确了,要调整股债利差的模型。其中市盈率倒数指标,其负相关性天然就极强,所以将其改变。
我们使用股指一段时间内的平均收益率指标进行替代,具体的时间参数可根据实际情况调整。
新的模型变为:股债利差=股指收益率均值-国债收益率均值
下图是调整后的股债利差,其中指数为沪深300指数,收益率使用10日均值,国债收益率仍然使用10年期国债。图片右侧的绿线为历史分布:
作为对比,我们看一下标准FED模型的股债利差走势和分布:
可以看出,两者存在一定的相关性,但也有很明显的区别。另外,从历史分布来看,改进后的股债利率分布形态更“漂亮”一些。
我们顺便看一下中证500指数的股债利差:
对于中证500指数的股债利差来说,标准的模型与改进模型的差异是比较明显的。尤其是历史分布,标准的股债利差是双峰分布,而改进后是单峰分布。
最后,我们看一下股债利差对股指走势的预测效果,使用当日股指利差与未来20日股指涨跌幅做散点分析,首先是沪深300的情况:
可以看出,当股债利差在中间范围的时候,和股指的关系呈现明显的正相关性。但当股债利差处于极低水平的时候,前期股指收益率远低于国债收益率,股指处于超跌的状态,那么未来几日股指上涨的可能性较大,即超跌反弹。反之,当股债利差处于极高水平的时候,未来几日股指下跌的概率较大。
同样,我们看下中证500指数的情况:
可以看出,中证500指数的股债利差与指数走势呈现比较明显的负相关性,预测效果会更好一些。
2022年前4月基金“成绩单”出炉,其中,国泰大宗商品今年以来净值上涨45.09%,暂时领跑全市场基金。另一面,基金发行逐渐降温,前4月新成立基金发行份额同比下降70%。而基金发行步入寒冬,从多只基金发行失败也可见一斑。值得注意的是,公募基金正厉兵秣马,迎接个人养老金发展带来的机遇,鹏华、博时、平安等基金公司纷纷入局。
五月迎来第一个工作日,多只新基上场。其中,长信基金管理有限责任公司(以下简称“长信基金”)发行了一只混合型基金。回顾四月,鹏华基金管理有限公司(以下简称“鹏华基金”)于4月27日祭出了一只混合型基金。
一、基金行业动态
1、养老FOF业绩稳健,基金公司入局个人养老金投资
数据显示,截至5月4日,全市场105只(不同份额分开统计,下同)养老目标风险FOF累计规模为1,009.31亿元,成立以来的平均收益率为5%。其中,有36只产品收益率超过10%,成立于2019年1月的兴全安泰平衡养老FOF以44.5%的收益率位居第一,成立于2018年10月的泰达宏利泰和养老FOF收益率为30.35%。同时,84只养老目标日期FOF整体规模为218.01亿元,成立以来平均收益率为10.31%,其中华夏养老2045三年、嘉实养老2050五年等20只产品收益率在30%以上。
公募基金正厉兵秣马,迎接个人养老金发展带来的机遇,鹏华、博时、平安等基金公司纷纷入局。他们进行针对性的投研分工和人才引入,根据不同退休年龄设计相关产品线。公募人士认为,养老基金运作时间长,资金用途为数十年后的养老需求,建议投资者重视相关机构长期和跨周期业绩的稳定性。公募基金将发挥投顾优势,做好账户配置和投后管理等配套服务。
2、南方基金等公募公告,旗下基金调整长期停牌股票神火股份的估值方法
4月30日,博时基金、南方基金等公募发布公告称,旗下基金调整长期停牌股票神火股份的估值方法。
其中,南方基金表示,神火股份自2022年4月26日起停牌,经协商一致,旗下相关基金自4月29日起采用“指数收益法”对神火股份进行估值。自神火股份复牌之日起且其交易体现了活跃市场交易特征后,按市场价格进行估值,届时不再另行公告。
3、前4月基金“成绩单”出炉,国泰大宗商品领跑全市场基金
数据显示,截至4月29日,普通股票型基金今年以来净值平均下跌21.71%,纳入统计的789只产品仅6只产品净值上涨。混合型基金今年以来净值平均下跌15.53%,纳入统计的6,629只产品中有217只产品净值上涨。万家宏观择时多策略以33.42%的净值增长率,暂列主动权益型基金(普通股票型基金、混合型基金)收益率榜首。
指数型基金今年以来净值平均下跌15.85%,纳入统计的2,476只产品中有447只产品净值上涨。其中,华宝标普油气A人民币表现*,今年以来净值上涨43.25%。QDII基金今年以来净值平均下跌9.73%,纳入统计的392只产品中有62只产品净值上涨。国泰大宗商品今年以来净值上涨45.09%,暂时领跑全市场基金。
4、多重因素共振下,基金持有可转债市值与占比“双降”
数据显示,截至一季度末,整个基金持有可转债市值跌至2,548亿元,占全体基金净值的比例亦跌至1.02%,总持仓市值缩水2%。这也是时隔四年,可转债市场再度出现基金持仓市值缩水的现象。一季度,连续三年走强的中证转债指数下跌8.36%。一季度A股整体表现不佳。同时,受到美联储加息影响,债市亦回调较大。十年期国债收益率从一月的2.67%大幅升至2.84%。受此影响,公募基金持有可转债情况出现上述变动。
这也是2021年以来首度出现基金持有可转债市值和占比“双降”的态势。其中,可转债基金受到的冲击较为明显,不仅净值回撤,同时部分基金份额也出现一定的缩水。截至一季度末,可转债基金中共有3只基金的净值回撤超过了20%,表现*的华安可转债基金也回撤了4.17%。同时,多只可转债基金遭遇较大赎回,其中有一只基金赎回份额占比高达50%。受此影响,可转债基金整体降低了可转债持仓比例,仅有寥寥数家基金增持了可转债。
5、前4月新基成立发行份额同比下降70%,多只产品宣告发行失败
今年以来,基金发行逐渐降温,4月以来共有94只新基金成立,总发行份额835.12亿份。今年前4月新成立基金发行份额同比下降70%。数据显示,截至4月30日,今年前4月新成立基金共480只,总发行份额达3,573.41亿份,较2021年同期的12,075.98亿份减少8,502.57亿份,同比减少70%。从单月来看,4月共有94只新基金成立,总发行份额835.12亿份,环比大幅下降31%。不过,从平均发行份额来看,上述94只新成立基金的平均发行份额为8.88亿份,较前两月有所回升。
基金发行步入寒冬,从多只基金发行失败也可见一斑。4月28日,同泰基金发布公告称,同泰自主创新混合型证券投资基金于2022年1月28日起开始募集,但截至4月27日,该基金的募集期届满,未能满足《基金合同》规定的基金备案条件,故基金合同不能生效。此外,还有金元顺安泓泉纯债3个月定开、长江丰益6个月持有两只债券型基金发行失败。
二、基金公司动态
1、国投瑞银基金人事变动,汪斌出任公司副总经理兼财务负责人
4月30日,国投瑞银基金发布人事变动公告,4月28日起汪斌出任该公司副总经理兼财务负责人。国投瑞银基金表示,上述变更事项已经公司董事会审议通过,并按规定向中国证券投资基金业协会和中国证券监督管理委员会深圳监管局报告备案。
公告显示,汪斌曾任职国投泰康信托有限公司稽核审计部一级业务主管、部门副经理、部门总经理,安信信托股份有限公司稽核部部门经理、托管部部门经理、信托部部门副总经理、风险管理部部门总经理、信托业务部部门副经理,鞍山市信托投资股份有限公司综合计划部综合计划员、计划财务部部门经理助理、稽核部部门副经理、经理、财务会计部部门经理,鞍山市审计局财政金融审计处、综合外资审计处科员,副主任科员。
2、澳创资产总经理孙玉涛被出具警示函,并记入证券期货市场诚信档案
4月29日,浙江证监局发布的《关于对孙玉涛采取出具警示函措施的决定》显示,浙江证监局在对浙江澳创资产管理有限公司(以下简称“澳创资产”)私募业务情况现场检查中发现,澳创资产存在设立多个以资金募集为目的分公司,向不合格投资者募集资金;管理的部分私募基金未向中国证券投资基金业协会办理基金备案手续;开展具有滚动发行、集合运作、期限错配、分离定价等特征的资金池业务等问题。
孙玉涛作为澳创资产实际控制人、总经理,未谨慎勤勉履行相关职责与义务,对澳创资产上述问题负有主要责任,违反了《私募投资基金监督管理暂行办法》相关规定。根据相关规定,浙江证监局决定对孙玉涛采取出具警示函的监督管理措施,并记入证券期货市场诚信档案。
3、盈科资本今年前5月投资报告发布,共斥资超20亿元进行16笔项目投资
4月29日,国内头部创投机构盈科资本发布今年前5月投资报告。截至目前,今年以来盈科资本在新能源、生物医药、芯片半导体等核心赛道进行了16笔项目投资,累计出资金额超过20亿元。其中,日盛达、中因科技、万向一二三等7个股权投资项目为该机构在“疫情防控居家办公”期间克服困难实现落地,“万向一二三”单笔项目的投资金额为9亿元。
盈科资本董事长钱明飞表示,自3月24日以来,公司充分发挥多办公中心的优势,通过线上沟通、分部线下走访、中后台高效运营等方式,实现了投资业务的平稳推进。目前,盈科资本已确定的多个在途项目预计将在5月份完成落地,其中包括3家生物医药企业、4家新能源企业及多家芯片半导体企业。预计今年前5个月,盈科总体投资规模有望达到30亿元左右,较去年同期仍实现一定幅度的增长。此外,盈科资本战略布局的真实生物,其所研发的抗新冠新药目前也已完成三期临床。
4、博时新起点混合基金暂停大额申购,投资累计金额应不超过1,000万元
4月29日,博时新起点灵活配置混合型证券投资基金(以下简称“博时新起点混合基金”)发布公告称,为保护基金份额持有人利益,29日起暂停大额申购。
具体看,29日起该基金单日每个基金账户的申购、转换转入、定期定额投资累计金额应不超过1,000万元(A、C份额申请金额予以合计),如超过1,000万元该基金管理人有权拒绝。博时新起点混合基金成立于2015年6月,截至2022年一季度末的规模为4.71亿元。截至目前该基金A份额成立以来的回报率超过了110%。
5、招商智星稳健配置混合FOF-LOF提前结募,募集截止日提前至6月2日
4月29日,招商智星稳健配置一年封闭运作混合型基金中基金(FOF-LOF)(以下简称“招商智星稳健配置混合FOF-LOF”)发布公告称,该基金提前结束募集,接下来将对募集期内有效认购申请进行确认。
公告显示,招商智星稳健配置混合FOF-LOF原定募集截止日为6月28日,为更好地保护基金份额持有人利益,招商基金决定将募集截止日提前至6月2日,6月3日起不再接受认购申请。
三、新基金发行
1、长信基金发“双人管理”新基,李家春吴晖1只共同任职产品回报率告负
5月5日,长信基金推出了一只混合型基金,为长信稳健成长混合型证券投资基金(以下简称“长信稳健成长混合A”),基金经理为李家春和吴晖。
公开信息显示,长信稳健成长混合A以“通过积极主动的资产管理,在严格控制基金资产风险的前提下,力争为投资者提供稳定增长的投资收益”为投资目标,投资范围为具有良好流动性的金融工具,包括债券(包括国债、央行票据、金融债券、企业债券、公司债券、中期票据、短期融资券、超短期融资券、公开发行的次级债券、地方政府债券、政府支持机构债券、可转换债券、可交换债券、可分离交易可转债及其他经中国证监会允许投资的债券)、国内依法发行或上市的股票(包括创业板和其他经中国证监会核准或注册上市的股票)、存托凭证、港股通标的股票、资产支持证券、债券回购、银行存款(包括协议存款、定期存款及其他银行存款)、同业存单、货币市场工具、国债期货、股指期货、股票期权以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具。
李家春,2018年7月加入长信基金,现任公司总经理助理、投资决策委员会执行委员、长信利丰债券型证券投资基金等基金经理。此前,李家春曾任职于长江证券有限责任公司、汉唐证券有限责任公司、泰信基金管理有限公司等。
吴晖,2017年5月加入长信基金,现任长信价值优选混合型证券投资基金、长信利丰债券型证券投资基金、长信可转债债券型证券投资基金等基金经理。加入长信基金,吴晖曾任职于上海浦东发展银行股份有限公司和东方证券股份有限公司。
自2022年4月25日,李家春和吴晖开始任职长信稳健成长混合A的基金经理。截至2022年5月5日,李家春共任职7只混合型基金和3只债券型基金的基金经理;吴晖共任职7只混合型基金和3只债券型基金的基金经理。其中,李家春和吴晖任职长信稳健均衡6个月持有期混合A至今已1年又36天,任职回报率为-3.44%。
2、鹏华基金祭出新混基,金笑非任职逾一年产品斩获双位数收益
4月27日,鹏华基金推出了一只混合型基金,为鹏华创新增长一年持有期混合型证券投资基金(以下简称“鹏华创新增长一年持有期混合A”),基金经理为金笑非。
公开信息显示,鹏华创新增长一年持有期混合A以“在严格控制风险的前提下,本基金通过精选创新增长相关的个股,力争实现基金资产的长期稳定增值”为投资目标,投资范围为具有良好流动性的金融工具,包括境内依法发行或上市交易的股票(包含主板、创业板及其他中国证监会允许基金投资的股票)、存托凭证、港股通标的股票、债券(含国债、金融债、企业债、公司债、央行票据、政府支持机构债、地方政府债、中期票据、短期融资券、超短期融资券、次级债、可转换债券、可交换债券及其他中国证监会允许基金投资的债券)、债券回购、银行存款(包括协议存款、定期存款等)、货币市场工具、同业存单、资产支持证券、股指期货以及法律法规或中国证监会允许基金投资的其他金融工具。
金笑非,2012年7月加盟鹏华基金,从事行业研究工作,历任研究部基金经理助理/*研究员;现任权益投资二部总经理助理,鹏华医药科技股票型证券投资基金、鹏华科创主题3年封闭运作灵活配置混合型证券投资基金、担任鹏华创新升级混合型证券投资基金基金经理。
自2022年4月23日,金笑非开始任职鹏华创新增长一年持有期混合A的基金经理。截至2022年5月5日,金笑非任职逾一年的产品分别为鹏华科创3年封闭混合、鹏华医药科技,任职回报率分别为50.19%、81.66%。
周末闲来无事,发现一个公式对于测底比较有效,简单逻辑就是股债利差公式:
这一逻辑的体现形式是:沪深300市盈率的倒数*100—10年期国债收益率*100,其实也很好理解,市盈率的倒数大概就是预期年回报率,10年期国债收益率代表无风险利率,那么这个数值越大就表示越值得投资,越小就表示市场泡沫增大。
我简单拉了下数据做了个计算,这个数值在10以内,07年和09年市场火热的极端情况达到过0或者负,然后几次市场低情况是什么样的呢?见下图,横着看不清的,可以看横过来的图二。
在图中我们可以明显看到的五次峰值区域:
2008.11.3和2008.12.25,两次分别冲到4.78和4.67,也就是大盘1664历史底之后;
2014.5.7,次年大牛市前夕这个值达到8.41;
2016.1.28,三次股灾之后,6.34;
2019.1.3,数值6.72,沪深300大底;
2022.3.23,全球疫情暴跌之后,6.639,之后见底。
因为经济发展阶段不一样,结构不一样,见底数值差异较大,没法刻舟求剑比较*值,比如08年只有4-5,16/20年在6-7,14年*8.4。
但我们可以以经济体量已经起来的2016-2019-2020年作为参考,三次见底均是6.6左右。上周收盘是8.54-2.846=5.69(2022.5.6),4月26日收盘是6.057,这两次已经接近底部,但是距离6.6-6.8还有10%-15%的空间。而周五沪深300指数是3908,如果-10%-15%对应3321-3517。
仅作随记笔记,2022.5.8。
经典的股债利差分析,是使用FED模型,将股票收益与长期债权的收益率进行对比分析,其模型公式为:
股债利差=市盈率倒数-十年期国债收益率
股债利差一般会和对应的股指走势进行对比。
以国内沪深300指数为例,其股债利差与股指的走势对比如下图所示:
可以看出,股债利差和沪深300指数呈现出明显的负相关性,两者的负相关系数达-0.79。当股债利差从局部低点或者高点发生转折时,股指运行也会有明显的变化。
结论看起来似乎很完美。
但如果我们仔细研究一下这个模型,会发现这个“完美”其实是有问题的。
首先,根据公示,股债利差由市盈率倒数与国债收益率两部分组成。这两部分与股债利差的相关性分别是0.95和0.18。也就是说,股债利差主要受到市盈率倒数的影响,国债收益率的影响十分有限。
几个指标之间的关系如下图所示:
股指与股债利差有较强的负相关性,而股债利差主要受市盈率倒数的影响,所以股指实际上是和它自己的市盈率倒数呈负相关性。
根据市盈率的定义,市盈率=股价/每股收益,所以市盈率倒数=每股收益/股价。所以股价(或股指)天然就和其市盈率倒数呈负相关性。
因此,股指和股债价差的负相关性,其实是必然的,这个结论对交易决策的指导意义并不大。
总结一下,使用FED模型计算股债利差,由于国债收益率的存在感较弱,因此并不能真正体现出国债和股指之间的互动关系。
那么改进的方向其实就明确了,要调整股债利差的模型。其中市盈率倒数指标,其负相关性天然就极强,所以将其改变。
我们使用股指一段时间内的平均收益率指标进行替代,具体的时间参数可根据实际情况调整。
新的模型变为:股债利差=股指收益率均值-国债收益率均值
下图是调整后的股债利差,其中指数为沪深300指数,收益率使用10日均值,国债收益率仍然使用10年期国债。图片右侧的绿线为历史分布:
作为对比,我们看一下标准FED模型的股债利差走势和分布:
可以看出,两者存在一定的相关性,但也有很明显的区别。另外,从历史分布来看,改进后的股债利率分布形态更“漂亮”一些。
我们顺便看一下中证500指数的股债利差:
对于中证500指数的股债利差来说,标准的模型与改进模型的差异是比较明显的。尤其是历史分布,标准的股债利差是双峰分布,而改进后是单峰分布。
最后,我们看一下股债利差对股指走势的预测效果,使用当日股指利差与未来20日股指涨跌幅做散点分析,首先是沪深300的情况:
可以看出,当股债利差在中间范围的时候,和股指的关系呈现明显的正相关性。但当股债利差处于极低水平的时候,前期股指收益率远低于国债收益率,股指处于超跌的状态,那么未来几日股指上涨的可能性较大,即超跌反弹。反之,当股债利差处于极高水平的时候,未来几日股指下跌的概率较大。
同样,我们看下中证500指数的情况:
可以看出,中证500指数的股债利差与指数走势呈现比较明显的负相关性,预测效果会更好一些。
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