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    從組合投資角度看全球股票和債券投資資金的流動(dòng)

    2015-04-29 00:00:00左俊義
    債券 2015年9期

    摘要:本文介紹了全球跨境組合投資的規(guī)模、類(lèi)別及國(guó)別特點(diǎn),從組合投資角度分析了全球股票和債券投資資金流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)因素,并總結(jié)了跨境組合投資的國(guó)別配置特點(diǎn)。

    關(guān)鍵詞:跨境資金流動(dòng) 組合投資 股票投資 債券投資

    當(dāng)談?wù)摽缇迟Y金流動(dòng)時(shí),涉及三個(gè)主要部分:直接投資(FDI)、組合投資(portfolio investment)和銀行借貸(bank loan)。這三者比較容易區(qū)分:直接投資的投資對(duì)象是生產(chǎn)性資本即企業(yè),組合投資的投資對(duì)象是金融性資本即股票和債券,銀行借貸主要是指銀行等金融機(jī)構(gòu)對(duì)國(guó)外居民進(jìn)行的信貸。

    從資金流出角度,根據(jù)IMF全球國(guó)際收支表,2013年全球FDI流出規(guī)模為1.86萬(wàn)億美元,組合投資規(guī)模為1.62萬(wàn)億美元,其他投資規(guī)模為0.26萬(wàn)億美元,可見(jiàn)組合投資規(guī)模已經(jīng)與FDI規(guī)模相差無(wú)幾。那么如何跟蹤組合投資?組合投資的規(guī)模、類(lèi)別和國(guó)別主要有何特點(diǎn)?

    跨境組合投資基本情況

    目前,跟蹤組合投資的數(shù)據(jù)有:國(guó)際收支中的國(guó)際投資頭寸(International Investment Position,IIP);機(jī)構(gòu)調(diào)查和匯總數(shù)據(jù),如IMF的CPIS(Coordinated Portfolio Investment Survey);頻率更高的資金流動(dòng)數(shù)據(jù),如EPFR(Emerging Portfolio Fund Research)。

    筆者先通過(guò)CPIS數(shù)據(jù)對(duì)跨境的組合投資情況進(jìn)行初步了解。從跨境組合投資的規(guī)???,2013年底,IMF有統(tǒng)計(jì)的全球跨境組合投資規(guī)模為46.6萬(wàn)億美元1,相比2012年增長(zhǎng)6.9%。從歷年增速看,在全球金融危機(jī)前,跨境組合投資增速較快,危機(jī)后增速已經(jīng)出現(xiàn)了平臺(tái)式下降。具體來(lái)看,2002—2007年,全球跨境組合投資的增速均值為21.0%,但2010—2013年增速均值只有5.7%。

    為使大家對(duì)全球跨境組合投資規(guī)模有一直觀(guān)的認(rèn)識(shí),本文使用該數(shù)據(jù)占全球名義GDP的比例來(lái)看其規(guī)模到底有多大。數(shù)據(jù)顯示,2013年底全球跨境組合投資規(guī)模占全球GDP的比例為61.6%,從歷史來(lái)看,這一比例基本圍繞56%波動(dòng)(見(jiàn)圖1)。

    從投資標(biāo)的看,長(zhǎng)期債券投資在跨境組合投資中占比一直最高,短期債券占比最低,股票占比僅次于長(zhǎng)期債券。2013年,長(zhǎng)期債券、股票和短期債券的投資占比分別為50.9%、42.7%和6.4%。從歷年均值看,長(zhǎng)期債券、股票和短期債券占比中樞分別為53.8%、38.6%和7.6%。在金融危機(jī)后,隨著企業(yè)盈利改善和流動(dòng)性呈現(xiàn)寬松態(tài)勢(shì),股票投資占比逐步提升,而長(zhǎng)期債券投資占比略有下降(見(jiàn)圖2)。

    圖1 歷年全球組合投資規(guī)模占全球GDP的比例

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    圖2 跨境組合投資中投資標(biāo)的占比情況圖3 美國(guó)、英國(guó)和盧森堡是三大資金流出國(guó)家

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    那么誰(shuí)在投資海外市場(chǎng)?根據(jù)資金流出統(tǒng)計(jì),資金流出規(guī)模最大的五個(gè)國(guó)家依次是美國(guó)、英國(guó)、盧森堡、日本和德國(guó)(見(jiàn)圖3),前十大資金流出國(guó)家占全球組合投資規(guī)模的比例達(dá)到70%,這與部分發(fā)展中國(guó)家統(tǒng)計(jì)數(shù)據(jù)缺失也有一定關(guān)系。從資金流入角度,美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、德國(guó)、盧森堡是2013年全球組合投資資金流入前五大國(guó)家。

    全球股票和債券投資資金流動(dòng)的驅(qū)動(dòng)因素

    EPFR統(tǒng)計(jì)了全球主要基金的規(guī)模和國(guó)別配置比例,本文使用的是EPFR統(tǒng)計(jì)的流入股票和債券的總體資金規(guī)模數(shù)據(jù)。

    首先看驅(qū)動(dòng)股票投資資金流動(dòng)的因素。一是經(jīng)濟(jì)基本面,如全球PMI、經(jīng)濟(jì)意外指數(shù),這可以歸納為影響企業(yè)盈利的因素;二是流動(dòng)性狀況,如長(zhǎng)期利率水平、金融狀況指數(shù)、美元流動(dòng)性,這可以歸結(jié)為影響股利貼現(xiàn)模型(Dividend Discount Model,DDM)中折現(xiàn)率的因素;三是投資者情緒,如標(biāo)普500隱含波動(dòng)率指數(shù)VIX,反映投資者的恐慌情緒;四是技術(shù)指標(biāo),如股票指數(shù)過(guò)去的收益,因?yàn)楹芏嗤顿Y者都是動(dòng)量投資者。

    圖4顯示了全球股票流入資金與花旗G10經(jīng)濟(jì)意外指數(shù)的相關(guān)關(guān)系,圖5顯示了全球股票流入資金與10年期美國(guó)國(guó)債收益率的相關(guān)關(guān)系。經(jīng)過(guò)對(duì)比可以發(fā)現(xiàn),股票資金流動(dòng)和經(jīng)濟(jì)意外指數(shù)(經(jīng)濟(jì)基本面)同向波動(dòng),但與美國(guó)國(guó)債利率(流動(dòng)性狀況)反向波動(dòng),基本符合預(yù)期。

    此外,筆者使用上述的經(jīng)濟(jì)意外指數(shù)、長(zhǎng)期國(guó)債利率、VIX指數(shù)等指標(biāo),對(duì)股票資金流動(dòng)進(jìn)行簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸分析,以捕捉股票資金流動(dòng)的基本趨勢(shì)。結(jié)果顯示,隨著截取時(shí)間段的不同,模型的解釋力度大約在20%~30%之間波動(dòng)。從擬合值看,模型基本捕捉了股票資金流動(dòng)的趨勢(shì),但實(shí)際資金流動(dòng)的波動(dòng)要明顯大于模型的預(yù)測(cè)(見(jiàn)圖6)。需要說(shuō)明的是,部分指標(biāo)可以相互解釋?zhuān)热缑涝鲃?dòng)性增速與全球經(jīng)濟(jì)同向波動(dòng),但這里不對(duì)模型進(jìn)行嚴(yán)格界定。

    圖4 經(jīng)濟(jì)基本面影響股票資金流動(dòng)圖5 利率基本與股票資金流動(dòng)反向波動(dòng)

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    編輯注:左軸去掉千分符,左軸上方加上“百萬(wàn)美元”,灰色圖例改為“股票資金流入合計(jì)(4周移動(dòng)平均,左軸)”,紅色圖例后均加(右軸)

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    編輯注:左軸去掉千分符,左軸上方加上“百萬(wàn)美元”,右軸上方加上“%”,灰色圖例改為“股票資金流入合計(jì)(4周移動(dòng)平均,左軸)”,紅色圖例改為“10年期美國(guó)國(guó)債利率(右軸)”

    圖6 模型捕捉了股票資金流動(dòng)的基本趨勢(shì)圖7 債券資金流動(dòng)受貨幣政策影響

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    編輯注:左軸上方加“百萬(wàn)美元”,灰色圖例改為“股票資金流入合計(jì)(4周移動(dòng)平均,左軸)”,紅色圖例改為“模型預(yù)測(cè)值”數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    編輯注:左軸去掉千分符,左軸上方加上“百萬(wàn)美元”,灰色圖例改為“債券資金流入合計(jì)(4周移動(dòng)平均,左軸)”,紅色圖例后均加“(右軸)”

    其次看驅(qū)動(dòng)債券投資資金流動(dòng)的因素。一是貨幣政策,貨幣政策決定了政策目標(biāo)利率的變動(dòng)方向,從而影響其他利率;二是金融狀況指數(shù),金融狀況指數(shù)可以反映總體資金面的松緊,從而對(duì)債券投資資金流動(dòng)產(chǎn)生影響。

    圖7和圖8分別顯示了債券資金流動(dòng)與貨幣政策意外指數(shù)、金融狀況指數(shù)之間的關(guān)系。可以發(fā)現(xiàn),貨幣政策意外收緊對(duì)債券投資資金流動(dòng)有較大的負(fù)面影響,典型案例如2013年年中的削減恐慌(taper tantrum),當(dāng)時(shí)伯南克暗示將終結(jié)QE3,導(dǎo)致資金大幅流出債券市場(chǎng)。芝加哥聯(lián)儲(chǔ)的金融狀況指數(shù)(FCI)也對(duì)債券資金流動(dòng)有所影響,金融狀況緊張時(shí),資金流入債券市場(chǎng)的規(guī)模會(huì)下降甚至流出債券市場(chǎng)。

    用上述兩個(gè)指標(biāo)對(duì)債券市場(chǎng)資金流入規(guī)模進(jìn)行簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸分析,模型解釋力度大約在20%左右。與股票資金流動(dòng)模型一樣,債券流動(dòng)模型也撲捉到了債券資金流動(dòng)的基本趨勢(shì),但實(shí)際的資金波動(dòng)要比模型預(yù)測(cè)大得多(見(jiàn)圖9)。

    需要說(shuō)明的是,已有文獻(xiàn)中總結(jié)的影響債券投資資金流動(dòng)的因素還包括通脹類(lèi)指標(biāo),如通脹水平、通脹意外指數(shù),但通脹相關(guān)指標(biāo)加入模型后,影響并不顯著,可能在危機(jī)后通脹總體并不成為投資決策中的重要一環(huán),但這不意味著未來(lái)還會(huì)如此。

    圖8 金融狀況對(duì)債券資金流動(dòng)有所影響圖9 模型捕捉了債券資金流動(dòng)的基本趨勢(shì)

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    編輯注:左軸上方加上“百萬(wàn)美元”,灰色圖例改為“債券資金流入合計(jì)(4周移動(dòng)平均,左軸)”,紅色圖例改為“芝加哥聯(lián)儲(chǔ)FCI(右軸)”數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    編輯注:左軸上方加上“百萬(wàn)美元”,灰色圖例改為“債券資金流入合計(jì)(4周移動(dòng)平均,左軸)”,紅色圖例改為“模型預(yù)測(cè)值”

    跨境組合投資的國(guó)別配置

    筆者通過(guò)總結(jié)發(fā)現(xiàn),關(guān)于跨境組合投資的國(guó)別配置,已有文獻(xiàn)結(jié)論較為雜亂,指導(dǎo)性有限。筆者認(rèn)為,最簡(jiǎn)單的觀(guān)察國(guó)別配置規(guī)律的方法是看國(guó)別資金流入的相關(guān)系數(shù)。本文分別統(tǒng)計(jì)了主要發(fā)達(dá)國(guó)家(美國(guó)、日本、英國(guó)和發(fā)達(dá)歐洲國(guó)家)和發(fā)展中國(guó)家(巴西、印度、俄羅斯和中國(guó))債券投資資金流入和股票投資資金流入的相關(guān)系數(shù),數(shù)據(jù)使用EPFR國(guó)別凈流入的周度數(shù)據(jù),時(shí)間跨度從2011年1月至2015年6月。EPFR國(guó)別凈流入數(shù)據(jù)是使用基金規(guī)模乘以國(guó)別配置比例減去期間收益得到的。

    表1是國(guó)別債券凈流入相關(guān)系數(shù)表,表2是國(guó)別股票凈流入相關(guān)系數(shù)表,通過(guò)對(duì)比分析我們可以從中得出以下結(jié)論:

    表1 主要國(guó)家債券資金凈流入相關(guān)系數(shù)一覽

    美國(guó)日本發(fā)達(dá)歐洲英國(guó)巴西印度俄羅斯中國(guó)

    美國(guó)1.00 0.39 0.38 0.32 0.33 0.31 0.37 0.19

    日本0.39 1.00 0.52 0.54 0.59 0.55 0.64 0.22

    發(fā)達(dá)歐洲0.38 0.52 1.00 0.62 0.27 0.45 0.35 -0.03

    英國(guó)0.32 0.54 0.62 1.00 0.40 0.43 0.43 0.06

    巴西0.33 0.59 0.27 0.40 1.00 0.68 0.82 0.43

    印度0.31 0.55 0.45 0.43 0.68 1.00 0.74 0.35

    俄羅斯0.37 0.64 0.35 0.43 0.82 0.74 1.00 0.48

    中國(guó)0.19 0.22 -0.03 0.06 0.43 0.35 0.48 1.00

    注:相關(guān)系數(shù)表示不同國(guó)家間資金流入同向或反向的概率,例如,資金同時(shí)流入美國(guó)和日本債券市場(chǎng)的概率為0.39;資金同時(shí)流入發(fā)達(dá)歐洲國(guó)家和中國(guó)債券市場(chǎng)的概率為-0.03,即在這兩個(gè)市場(chǎng)間不會(huì)同時(shí)配置。

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    表2 主要國(guó)家股票資金凈流入相關(guān)系數(shù)一覽

    美國(guó)日本發(fā)達(dá)歐洲英國(guó)巴西印度俄羅斯中國(guó)

    美國(guó)1.00 -0.05 0.10 0.16 0.16 0.13 0.25 0.11

    日本-0.05 1.00 0.25 0.27 -0.06 -0.03 -0.04 -0.17

    發(fā)達(dá)歐洲0.10 0.25 1.00 0.82 0.14 0.34 0.20 0.06

    英國(guó)0.16 0.27 0.82 1.00 0.11 0.23 0.17 0.11

    巴西0.16 -0.06 0.14 0.11 1.00 0.66 0.61 0.51

    印度0.13 -0.03 0.34 0.23 0.66 1.00 0.58 0.41

    俄羅斯0.25 -0.04 0.20 0.17 0.61 0.58 1.00 0.37

    中國(guó)0.11 -0.17 0.06 0.11 0.51 0.41 0.37 1.00

    數(shù)據(jù)來(lái)源:方正證券研究所

    第一,股票流入相關(guān)系數(shù)普遍低于債券流入相關(guān)系數(shù)。即在大類(lèi)資產(chǎn)配置上,債券市場(chǎng)資金流入的趨同性更加緊密。

    第二,發(fā)達(dá)國(guó)家側(cè)重地區(qū)配置,發(fā)展中國(guó)家側(cè)重新興市場(chǎng)整體配置。這讓筆者聯(lián)想到收入效應(yīng)和替代效應(yīng),發(fā)達(dá)國(guó)家替代效應(yīng)更多一些,發(fā)展中國(guó)家收入效應(yīng)更多一些。對(duì)發(fā)達(dá)國(guó)家而言,國(guó)家因子更加重要,導(dǎo)致發(fā)達(dá)國(guó)家債券或股票市場(chǎng)資金流入的相關(guān)性相對(duì)較低;對(duì)發(fā)展中國(guó)家而言,全球因子更重要,即投資者對(duì)新興市場(chǎng)整體看法最為關(guān)鍵,所以發(fā)展中國(guó)家債券和股票市場(chǎng)資金流入的相關(guān)性相對(duì)較高。表現(xiàn)在相關(guān)系數(shù)上,就是表1和表2中左上角數(shù)字比右下角數(shù)字普遍要小。

    第三,發(fā)達(dá)國(guó)家中美元資產(chǎn)和非美元資產(chǎn)二元對(duì)立。在發(fā)達(dá)國(guó)家中,最重要的配置決策首先是美元資產(chǎn)和非美元資產(chǎn)配置比例問(wèn)題,表現(xiàn)在表1和表2中,就是美國(guó)和其他發(fā)達(dá)市場(chǎng)間的相關(guān)系數(shù)比其他發(fā)達(dá)市場(chǎng)之間的相關(guān)系數(shù)要低。

    第四,區(qū)域因子是資產(chǎn)配置的重要一環(huán)。地域相鄰國(guó)家的債券或股票資金流入的相關(guān)系數(shù)更高一些,比如發(fā)達(dá)歐洲和英國(guó)的相關(guān)系數(shù)在發(fā)達(dá)國(guó)家之間算是最高的。曾有文獻(xiàn)證明,地域偏好其實(shí)就是基金經(jīng)理傾向于投資距離自己更近國(guó)家的證券市場(chǎng)。

    注:1.其規(guī)模比IMF國(guó)際收支平衡表中組合投資數(shù)據(jù)大很多,可見(jiàn)IIP存在低報(bào)情況、數(shù)據(jù)質(zhì)量較差。

    作者單位:中天嘉華管理咨詢(xún)有限公司

    責(zé)任編輯:孫惠玲 羅邦敏

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