■周 亮

債券-股票收益比（BEYR）常用來衡量股票的估值高低，在投資實踐中得到了廣泛的應(yīng)用。本文采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型對滬深300指數(shù)、中證500指數(shù)及創(chuàng)業(yè)板指的BEYR進行了狀態(tài)劃分，以高低估值狀態(tài)下的均值為閾值構(gòu)造了BEYR動態(tài)資產(chǎn)配置策略，并利用T-M和H-M模型檢驗了策略的擇時效果，研究結(jié)果表明：BEYR配置策略可以顯著地降低投資風(fēng)險，也能夠提高投資組合的投資收益，大幅改善了投資績效；T-M和H-M模型的檢驗結(jié)果均驗證了配置模型具有顯著的擇時能力；在采用行業(yè)指數(shù)進行分析時，研究結(jié)論同樣穩(wěn)健。研究結(jié)論從理論和實踐兩個層面驗證了BEYR動態(tài)資產(chǎn)配置策略的有效性，對我國投資組合理論研究進行了有益補充。

一、引言與文獻綜述

股票估值及其公平定價一直是資產(chǎn)定價領(lǐng)域的重點研究方向，但是對其的研究往往專注于幾個特定的比率，這些比率是否可以用來對股票收益進行預(yù)測一直是爭論的焦點。自Campbell&Shiller（1988）和Fama&French（1988）最先提出長期股票收益率是可預(yù)測的，之后Campbell&Yogo（2006）、Cochrane（2008）等學(xué)者圍繞著股票長期回報的可預(yù)測性展開了研究。他們認(rèn)為一種替代性的方式是尋找一個相對性的收益率指標(biāo)，這種方式在實踐中比傳統(tǒng)的估值模型更具應(yīng)用價值，尤其是投資組合經(jīng)理可以比較不同資產(chǎn)之間的收益率，從而確定不同資產(chǎn)類別間的相對吸引力。具體而言，基于相對收益率的指標(biāo)體系可以幫助基金經(jīng)理在股票、債券及其他資產(chǎn)間進行擇時配置，從而相對于簡單的買入持有策略能夠提高組合收益。而最常使用的相對收益率指標(biāo)便是債券-股票收益比率（Bond-Equity Yield Ratio，BEYR）。BEYR常被財經(jīng)媒體或金融網(wǎng)站用來表明股票和債券的相對估值水平，但是在學(xué)術(shù)研究中卻仍然比較少見。BEYR常用長期政府債券收益率與股票收益率（通常采用股息收益率）間的比值來計算，因此從理論角度來看，它將股票和債券看成了競爭性的資產(chǎn)，它是判斷兩者相互替代性的閾值標(biāo)準(zhǔn)。對于BEYR的主要批判在于其使用了一個名義變量（債券收益率）和實際變量（股票收益率）進行對比。這樣的比較意味著投資者遭受貨幣錯覺，他們認(rèn)為股票收益率是與通貨膨脹正相關(guān)的，但是有大量研究表明，這種正相關(guān)關(guān)系確實是存在的（Ritter&Warr，2002；McMillan，2009）。因此，資產(chǎn)回報率會隨著通脹率的變化而變化，在通脹率較低時，投資者會要求較低的資產(chǎn)收益率，反之亦然。因此，采用債券收益率和股票收益率之比具有理論上的可靠性。

在實際應(yīng)用角度，尤其是短期市場擇時方面，BEYR具有一定的效果（McMillan，2011）。大量針對英國股市和美國股市的研究，都表明了BEYR在對股市漲跌預(yù)測中的有效性（Harris，2000；Brooks&Persand，2001；McMillan，2009）。股票和債券的價格無法直接進行比較，但是通過BEYR可以較好地對兩者間的相對估值水平進行比較。如果股票價格上漲，那么相對而言股息收益率就會降低，如果債券收益率沒有太大變化的話，BEYR就會上升。高的BEYR說明，相對于債券而言，股票價格被高估，因此投資者會將資金從股票配置到債券上。反之，低的BEYR說明股票價格被低估，因此投資者將資金從債券配置到股票上。Levin&Wright（1998）對美國股市的研究發(fā)現(xiàn)，當(dāng)BEYR高于2.4時應(yīng)將股票資產(chǎn)轉(zhuǎn)換為債券資產(chǎn)，而當(dāng)BEYR低于2時應(yīng)將債券資產(chǎn)轉(zhuǎn)換為股票資產(chǎn)。美聯(lián)儲于1997年提出的FED模型，將股票收益率定義為市盈率（PE）的倒數(shù)，因此BEYR可以表示為債券到期收益率乘以股票市盈率，由于該定義計算方法更簡單直觀，在投資領(lǐng)域受到廣泛應(yīng)用（Asness，2003）。隨著Gregory&Hanse（1996）提出的機制轉(zhuǎn)換框架在狀態(tài)劃分中得到廣泛的應(yīng)用，越來越多的學(xué)者將馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型應(yīng)用于BEYR的投資策略構(gòu)造中。如Migiakis&Bekiris（2009）將馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型用于股票和債券長期和短期替代性關(guān)系的研究，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，長期來看兩者確實具有替代效應(yīng)，而在考慮市場環(huán)境下的短期股債輪動配置策略可以取得較為理想的收益率。國內(nèi)學(xué)者陳正旭等（2008）發(fā)現(xiàn)，用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型預(yù)測BEYR并建立的投資策略，與其他投資策略相比，在我國資本市場上能夠獲得較高的收益率，但考慮了交易成本和風(fēng)險后優(yōu)勢卻并不明顯。丁謹(jǐn)?shù)龋?017）使用Markov機制轉(zhuǎn)換模型對BEYR所處機制概率進行預(yù)測，以此組建股票/債券動態(tài)轉(zhuǎn)換組合并對組合業(yè)績進行回測，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與任意股票/債券靜態(tài)組合相比，Markov轉(zhuǎn)換組合的業(yè)績明顯占優(yōu)，也優(yōu)于基于其他幾個可選模型的動態(tài)轉(zhuǎn)換組合。

本文也將采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型來對我國資本市場上的BEYR進行分析，進而構(gòu)造投資策略。同時，為了更充分的檢驗配置模型的擇時效果，除了對收益及風(fēng)險進行了詳細(xì)的統(tǒng)計及比較外，本文還借鑒國內(nèi)外對基金擇時能力研究的模型進行了詳細(xì)檢驗。最常用的考察擇時能力的模型包括T-M模型（Treynor&Mazuy，1966）和H-M模型（Henriksson&Merton，1981），它們均是基于收益測算并利用回歸方法檢驗系統(tǒng)風(fēng)險與投資組合收益之間的相關(guān)性。國外很多基于T-M或H-M模型的研究均表明，共同基金沒有表現(xiàn)出顯著的擇時能力，在某些情況下?lián)駮r能力甚至為負(fù)值（Sánchez et al.，2018）。周亮和衛(wèi)曉鋒（2019）采用T-M模型和H-M模型對我國資本市場上戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置策略的擇時效果進行了檢驗，結(jié)果發(fā)現(xiàn)戰(zhàn)術(shù)資產(chǎn)配置模型的擇時效果極其顯著。綜上可以發(fā)現(xiàn)，關(guān)于T-M模型與H-M模型在基金擇時能力方面的研究開展得相當(dāng)充分，但是在具體投資策略上的檢驗較為少見，這也是本文將要探討的。

二、研究設(shè)計

（一）馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型及BEYR動態(tài)資產(chǎn)配置策略

BEYR是債券收益率和股票收益率之比，常用來衡量股票收益率的指標(biāo)包括股票紅利收益率和股票盈利收益率。由于本文采用的是股票指數(shù)，因此只能采用股票盈利收益率來計算BEYR，具體計算公式為債券到期收益率與股票盈利收益率之比，即債券到期收益率乘以股票指數(shù)的市盈率。不同于其他研究采用BEYR的歷史經(jīng)驗值來劃分股票的高估和低估區(qū)間，本文采用二區(qū)制馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型來對股票指數(shù)的高估值區(qū)間和低估值區(qū)間進行劃分。馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型常見的形式如公式（1）-（5）所示：

其中，yt為所研究的時間序列，φ（L）為滯后算子多項式，st表示存在M種狀態(tài)的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)移變量，st=1，2，…，M，pij為轉(zhuǎn)移概率，為st狀態(tài)下的均值和方差。采用Hamilton濾波方法來推斷轉(zhuǎn)移概率，進而運用極大似然法可以求出各參數(shù)的估計值。本文只考慮各區(qū)制下均值的變化，并不涉及自回歸項，因此最終模型形式如式（6）所示，其中yt表示股票指數(shù)的BEYR序列：

不同于其他采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換進行BEYR分析的論文，本文采用的資產(chǎn)配置策略為：在BEYR上穿低估值狀態(tài)均值時買入股票指數(shù)、在BEYR上穿高估值狀態(tài)均值時賣出股票指數(shù)、其余時間持有債券指數(shù)。后續(xù)研究將證明這種配置策略的相對合理性。

（二）擇時效果檢驗方法

為了檢驗BEYR配置策略的擇時效果，本文采用T-M模型和H-M模型來對其進行檢驗，計算方法分別如式（7）和式（8）所示：

其中，ri為組合收益率，rf為市場無風(fēng)險收益率，rm為基準(zhǔn)組合的收益率。T-M模型采用超額收益率的二次項來反映擇時能力；H-M模型假定的擇時能力為投資組合管理人預(yù)測不同類型資產(chǎn)總體走勢并將其應(yīng)用于投資實踐的能力，采用max（rm-rf，0）來衡量。γ為擇時能力指標(biāo)，如果γ＞0，說明模型具有擇時能力；如果γ＜0，說明模型具有反向的擇時能力；如果γ=0，則說明模型不具有擇時能力。

（三）指數(shù)選取及描述性分析

本文選取了2010年6月到2019年3月滬深300指數(shù)、中證500指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)及中債國債財富指數(shù)的每周數(shù)據(jù)作為研究對象。其中，滬深300指數(shù)代表大盤股，中證500指數(shù)代表中盤股，創(chuàng)業(yè)板指數(shù)代表小盤股。采用股票指數(shù)的滾動PE值和5年期國債的到期收益率來計算各股票指數(shù)每周的BEYR，并構(gòu)造資產(chǎn)配置策略。所有數(shù)據(jù)來自于東方財富金融數(shù)據(jù)庫，共453組。

表1報告了四個指數(shù)周收益率序列的描述性統(tǒng)計情況及三個股票指數(shù)的BEYR統(tǒng)計情況。從Panel A可以看到，隨著規(guī)模的縮小，股票指數(shù)的周收益率逐漸提高，但是風(fēng)險也隨之升高，說明了規(guī)模因子在我國資本市場上的有效性；國債指數(shù)的周收益率雖然最低，只有0.07%，但是其風(fēng)險遠(yuǎn)低于股票指數(shù)，其標(biāo)準(zhǔn)差不到創(chuàng)業(yè)板指的1/10。從偏度和峰度上看，所有的指數(shù)均是左偏的，且峰度均大于3，說明股票和債券指數(shù)收益率序列均是尖峰厚尾的，符合金融時間序列非正態(tài)分布的一般假設(shè)。Panel B報告了三個股票指數(shù)BEYR的描述性統(tǒng)計結(jié)果，可以看到，滬深300指數(shù)的平均BEYR僅為0.4011，中證500指數(shù)的平均BEYR為1.2055，而創(chuàng)業(yè)板指的平均BEYR為1.73，說明股票規(guī)模越大，市場估值越低，反之亦然。

表1 描述性統(tǒng)計分析

圖1報告了股票指數(shù)BEYR在樣本區(qū)間的變動趨勢，可以看到，三個股票指數(shù)BEYR變動趨勢同步性較強，但是創(chuàng)業(yè)板指BEYR波動更大，這從表1也可以看到，創(chuàng)業(yè)板指BEYR標(biāo)準(zhǔn)差達(dá)到0.6001，而滬深300指數(shù)的BEYR僅為0.0819。三個股指BEYR均在2015年6月達(dá)到最高峰，此時我國股市正出于牛市的最后階段，市場泡沫嚴(yán)重，估值達(dá)到最高。之后隨著股市泡沫的破滅，三個股指BEYR迅速下跌，并直到2019年初才開始慢慢回升。因此，初步來看，我國股市正處于低估值階段，且由于近期股市上漲幅度較大，股指BEYR上升迅速。

圖1 三個股票指數(shù)BEYR變動趨勢情況

表2報告了四個指數(shù)周收益率的相關(guān)性分析結(jié)果，可以看出三個股票指數(shù)間的相關(guān)性非常高，均在0.6以上。但是國債指數(shù)與三個股票指數(shù)間卻存在著較弱的負(fù)相關(guān)關(guān)系，且與滬深300和中證500指數(shù)的相關(guān)系數(shù)均顯著，說明雖然在我國資本市場上經(jīng)常出現(xiàn)股債雙?；蚬蓚p殺的現(xiàn)象，但是長期來看，股票和債券間卻存在著負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此采用股票和債券組合投資的長期策略可以實現(xiàn)投資風(fēng)險的有效分散。

表2 指數(shù)收益率相關(guān)性分析結(jié)果

三、實證結(jié)果分析

（一）馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型回歸結(jié)果

本文采用二區(qū)制馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型對股票指數(shù)BEYR進行區(qū)制劃分，從而將股票指數(shù)劃分為低估值和高估值兩個區(qū)間。但是不同于其他研究在低估值區(qū)間持股、在高估值區(qū)間持債的策略，本文采用的策略是：在BEYR突破低估值區(qū)間均值時買入股票指數(shù)，在BERY突破高估值區(qū)間均值時賣出股票指數(shù)，其余時間持有債券指數(shù)。表3報告了二區(qū)制馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型的相關(guān)參數(shù)，可以看到，三個股票指數(shù)BEYR均可以成功區(qū)分為兩區(qū)制。其中，區(qū)制一為低估值狀態(tài)，區(qū)制二為高估值狀態(tài)。三個模型的轉(zhuǎn)換概率p11和p22均在0.97以上，說明低估值狀態(tài)和高估值狀態(tài)的持續(xù)性很強。從N1和N2可以看到，滬深300指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指在低估值狀態(tài)下持續(xù)時間較長，而中證500指數(shù)在高估值狀態(tài)下持續(xù)時間更長。

表3 馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型參數(shù)估計結(jié)果

圖2-圖4報告了三個指數(shù)的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換概率（區(qū)制二的概率）及指數(shù)變動情況，可以看到三個指數(shù)的區(qū)制劃分具有一定的相似之處。如2011年11月～2013年7月間所有的指數(shù)均處于低估值狀態(tài)，2018年8月之后所有的指數(shù)同樣處于低估值狀態(tài)等，但是也有很多的不一樣的地方。如2010年6月～2010年10月滬深300指數(shù)處于高估值狀態(tài)、而中證500指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)處于低估值狀態(tài)。因此總體來看，不同股票指數(shù)估值之間的走勢并不完全同步，采用BEYR配置策略可以實現(xiàn)在各資產(chǎn)之間的輪動配置。同時，從圖2-圖4也可以看到，如果采用其他研究的配置策略，即在低估值狀態(tài)持有股票，在高估值狀態(tài)賣出股票，由于整個低估值狀態(tài)下，股票指數(shù)上漲幅度很小，甚至還可能出現(xiàn)下跌，因此該配置策略的績效并不高，因此本文采取了新的策略，即在BEYR上穿低估值狀態(tài)均值時買入股票指數(shù)、在BEYR上穿高估值狀態(tài)均值時賣出股票指數(shù)、其余時間持有債券指數(shù)。

圖2 滬深300指數(shù)的走勢及BEYR區(qū)制轉(zhuǎn)換概率

圖3 中證500指數(shù)的走勢及BEYR區(qū)制轉(zhuǎn)換概率

圖4 創(chuàng)業(yè)板指數(shù)的走勢及BEYR區(qū)制轉(zhuǎn)換概率

（二）BEYR配置策略績效和擇時效果分析

1.績效分析

采用BEYR配置策略對各股票指數(shù)進行配置，策略績效表現(xiàn)如表4所示。其中基準(zhǔn)組合分別表示：前三者為相應(yīng)股票指數(shù)的簡單買入持有策略（也可以考慮采用股票指數(shù)和債券指數(shù)各占50%的等權(quán)重投資組合，但是由于債券收益率較低，因此該策略績效更差，并未列出）；投資組合的基準(zhǔn)模型采用了簡單的等權(quán)重組合，即三個股票指數(shù)和債券指數(shù)的權(quán)重各占25%（也可以考慮采用三個股票指數(shù)各占16.7%、債券指數(shù)占比50%的組合，但是這種策略下債券指數(shù)占比過高，雖然組合風(fēng)險有所降低，但是收益下降幅度更大，投資績效更差，并未列出）。從表4可以看出，對于滬深300指數(shù)而言，擇時策略將指數(shù)的年化收益率從6.17%提高到了10.51%，同時將指數(shù)的年化波動率從21.72%降低到了12.98%，最大回撤也降低到了23.41%，因此擇時策略的夏普比率和收益回撤比分別高達(dá)0.5786和0.4489，遠(yuǎn)高于指數(shù)的持有績效。從持股時間可以看到，擇時策略只有44.81%的時間持有了股票指數(shù)，其余時間均持有債券指數(shù)。滬深300指數(shù)最好的年份收益率高達(dá)55.11%，但是最差年份收益率卻為-25.31%，收益波動很大。但是擇時模型最好年份收益率仍為55.11%，但是最差年份只虧損7.12%，有效降低了投資風(fēng)險。因此對于滬深300指數(shù)而言，擇時模型無論是在擴大收益還是降低風(fēng)險上，表現(xiàn)都極為突出。對于中證500指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)而言，擇時模型雖然減小了年化收益率，但是控制風(fēng)險上卻表現(xiàn)得更好，均能有效降低年化波動率和最大回撤，且收益最差年份的收益率均遠(yuǎn)低于原指數(shù)序列。從夏普比率和收益回撤比來看，擇時模型均要優(yōu)于基準(zhǔn)指數(shù)（創(chuàng)業(yè)板指擇時模型的收益回撤比略低于基準(zhǔn)指數(shù)），說明擇時模型由于優(yōu)異的風(fēng)險控制能力，使得投資績效得到一定改善。

表4最后兩列報告了投資組合的績效表現(xiàn)，其中擇時模型是分別對三個股票指數(shù)進行BEYR配置策略分析，如果配置策略顯示應(yīng)持有股票指數(shù)，則將33%的資金配置在該股票指數(shù)上，反之，則將資金配置在債券指數(shù)上，因此各股票指數(shù)的權(quán)重可能是0或33%，而債券指數(shù)的權(quán)重可能是0、33%、67%或100%。從結(jié)果可以看到，擇時模型將基準(zhǔn)組合的年化收益率從6.91%提高到了7.73%，年化波動率和最大回撤分別從18.05%和45.51%降低到了8.91%和15.32%，由于在收益端和風(fēng)險端均有良好的表現(xiàn)，因此擇時模型的夏普比率和收益回撤比分別達(dá)到0.5302和0.5041，遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)組合。從持股時間來看，擇時模型在27.81%的時間內(nèi)持有了兩個或三個股票指數(shù)，在其余72.19%的時間只持有一個股票指數(shù)或全部配置了債券指數(shù)。從最好年份和最差年份來看，雖然擇時模型在最好年份只獲得了24.32%的年化收益，低于基準(zhǔn)組合的35.14%，但是其最差年份只下跌了4.79%，遠(yuǎn)好于基準(zhǔn)組合的下跌23.19%。圖5展示了基準(zhǔn)組合和擇時投資組合的凈值曲線圖，可以看到，相對于基準(zhǔn)組合凈值的大幅波動，擇時組合的凈值曲線表現(xiàn)更為平穩(wěn)，有效控制了投資風(fēng)險。因此綜合來看，基于BEYR擇時策略構(gòu)造的投資組合，無論是在擴大收益還是降低風(fēng)險上都要表現(xiàn)出優(yōu)于基準(zhǔn)組合的績效。

表4 BEYR擇時模型績效分析

圖5 BEYR擇時投資組合的凈值曲線

2.擇時效果分析

表5報告了三個股票指數(shù)分別配置及共同配置的擇時檢驗效果，可以看到，除了中證500指數(shù)T-M模型的γ系數(shù)不顯著之外，其他所有模型的γ系數(shù)均顯著為正，且γ系數(shù)均大于β系數(shù)，說明BEYR配置模型具有較強的擇時效果。從系數(shù)上看，T-M模型的γ值均要高于H-M模型，這是由兩個模型的結(jié)構(gòu)設(shè)計差異所決定。從T-M模型的γ系數(shù)來看，滬深300指數(shù)和投資組合的γ值分別高達(dá)5.0689和5.0515，說明BEYR模型在這兩個資產(chǎn)配置上表現(xiàn)出最優(yōu)的擇時效果；從H-M模型的γ系數(shù)來看，四個模型的差異較小，均稍高于1，相對而言，中證500指數(shù)和投資組合的系數(shù)稍高，分別為1.1049和1.0982。因此綜合來看，BEYR配置模型表現(xiàn)出了較為明顯的擇時效果，且結(jié)合T-M模型還是H-M模型的結(jié)果來看，四個指數(shù)的投資組合表現(xiàn)出了更優(yōu)的擇時效果。

表5 BEYR配置模型的擇時效果檢驗

（三）基于行業(yè)指數(shù)的資產(chǎn)配置績效及擇時效果檢驗

為了更進一步檢驗BEYR配置模型的擇時效果，保證結(jié)果的穩(wěn)健性，本節(jié)采用巨潮行業(yè)指數(shù)重新構(gòu)造投資組合，以分析組合績效及對擇時效果檢驗。巨潮行業(yè)指數(shù)包括能源、材料、工業(yè)、可選、消費、醫(yī)藥、金融、信息和公用9個，對每個行業(yè)指數(shù)BEYR分別構(gòu)造二區(qū)制馬爾科夫轉(zhuǎn)換模型，根據(jù)低估值狀態(tài)的BEYR均值和高估值狀態(tài)的BEYR均值，采用之前的配置策略，判斷是持有行業(yè)指數(shù)還是持有債券指數(shù)，并對每個指數(shù)等額分配資金構(gòu)造投資組合。表6報告了投資組合的績效表現(xiàn)情況，其中基準(zhǔn)是對9個行業(yè)指數(shù)及債券指數(shù)進行等權(quán)重配置構(gòu)造的投資組合。從表中結(jié)果可以看到，擇時模型在樣本期獲得了9.4%的年化收益率，高于基準(zhǔn)的5.88%，且年化波動率和最大回撤分別從19.77%和48%降低到9.47%和21.61%，使得擇時模型的夏普比率和收益回撤比分別達(dá)到0.6756和0.4349，遠(yuǎn)高于基準(zhǔn)組合。從持股時間看，擇時模型在50.11%時間內(nèi)持有不低于4個行業(yè)指數(shù)，相對于表4中股票指數(shù)的配置，行業(yè)指數(shù)的配置更為均衡。從最好年份和最差年份的收益率來看，雖然擇時模型最好年份的收益率為29.38%，低于基準(zhǔn)模型的37.74%，但是其最差年份僅下跌9.57%，遠(yuǎn)優(yōu)于基準(zhǔn)模型的下跌28.35%。圖6展示了擇時模型和基準(zhǔn)組合的凈值曲線圖，可以看到，相對于基準(zhǔn)組合較大的波動而言，擇時模型的凈值曲線平滑得多，在風(fēng)險控制方面表現(xiàn)的更為突出。因此綜合來看，基于BEYR的配置模型能夠有效降低投資組合的風(fēng)險，同時也能適當(dāng)提高組合的投資收益。

表6 基于行業(yè)指數(shù)的擇時績效分析

圖6 行業(yè)指數(shù)擇時組合的凈值曲線

同樣采用T-M模型和H-M模型檢驗行業(yè)指數(shù)BEYR配置模型的擇時績效，結(jié)果如表7所示?？梢钥吹?，T-M模型的γ系數(shù)為0.8188，H-M模型的γ系數(shù)為1.0084，均在1%水平下顯著，說明BEYR配置模型具有顯著的擇時效果。結(jié)合表5的結(jié)果綜合來看，BEYR配置模型在我國資本上具有較強的適用性，無論是采用規(guī)模指數(shù)還是行業(yè)指數(shù)，均能夠取得很好的投資績效，擇時效果極為明顯。

表7 行業(yè)指數(shù)BEYR配置模型的擇時效果檢驗

四、結(jié)論與討論

本文選取2010年6月到2019年4月的滬深300指數(shù)、中證500指數(shù)、創(chuàng)業(yè)板指數(shù)及中債國債財富指數(shù)的每周數(shù)據(jù)作為研究對象，采用股票指數(shù)的滾動PE值和5年期國債的到期收益率來計算各股票指數(shù)每周的BEYR，并利用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型對股票指數(shù)的BEYR進行區(qū)制劃分，進而利用高低估值狀態(tài)下的均值作為閾值來構(gòu)造資產(chǎn)配置策略。結(jié)果發(fā)現(xiàn)：對于滬深300指數(shù)和指數(shù)投資組合而言，BEYR配置策略不僅可以提高投資收益，而且能夠顯著降低投資風(fēng)險，因此大幅改善了投資績效；對于中證500指數(shù)和創(chuàng)業(yè)板指數(shù)而言，雖然BEYR配置策略下的投資收益有所降低，但是風(fēng)險卻得到了極大改善，從而使得風(fēng)險調(diào)整后收益仍有了一定改進；采用行業(yè)指數(shù)進行穩(wěn)健性檢驗，得到了同樣的結(jié)論；利用T-M和H-M模型檢驗BEYR配置策略的擇時效果時發(fā)現(xiàn)，無論是采用單個指數(shù)還是投資組合，均表現(xiàn)出了極其明顯的擇時效果，且擇時效果在投資組合中表現(xiàn)的更為明顯。相對于其他學(xué)者的研究，本文的主要創(chuàng)新之處在于：第一，采用馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換對BEYR進行狀態(tài)劃分，并利用各區(qū)制下的均值為閾值構(gòu)造了BEYR配置策略，使得模型的投資績效得到了極大改善；第二，采用T-M和H-M模型對模型的擇時效果進行了詳細(xì)檢驗，從理論和實踐兩個層面驗證了BEYR配置策略的有效性。

本文的研究結(jié)論是我國投資組合理論的有力補充，同時對于投資者來說具有一定的實踐借鑒價值：第一，價值投資倡導(dǎo)的買入低估值的股票并賣出高估值的股票，在我國同樣具有適用性，投資實踐中只是缺少對價值高低進行判斷的指標(biāo)，而BEYR通過引入債券收益率，可以對股票的估值狀態(tài)做出判斷，同時本文采用的馬爾科夫區(qū)制轉(zhuǎn)換模型更是可以較好的對BEYR當(dāng)前所處狀態(tài)進行分析，從而提高了BEYR的可應(yīng)用性；第二，相對于單個股票或股票指數(shù)的投資，通過構(gòu)造投資組合可以有效的降低投資風(fēng)險，但是要想實現(xiàn)投資績效的提高，需要在組合資產(chǎn)間進行滾動權(quán)重配置，如本文采用的BEYR指標(biāo)就是一個可行的擇時指標(biāo)，對于資產(chǎn)權(quán)重的分配有重要借鑒價值，同時投資者還可以采用如動量、流動性等其他指標(biāo)對投資組合進行動態(tài)分析；第三，參數(shù)的選擇及策略的具體框架對投資績效有著重大影響，如本文對BEYR配置策略采用的是以不同區(qū)制下的均值作為買入或賣出的閾值，相對于其他研究單純采取在低估值區(qū)間持股、在高估值區(qū)間持債的做法，有效提高了投資績效，在今后的研究中，也可以嘗試采用多區(qū)制馬爾科夫模型，針對不同區(qū)制下的股票估值狀態(tài)，構(gòu)建更細(xì)致的投資組合。