大類資產配置新框架專題報告：黃金配置，多資產的定量框架.pdf

大類資產配置新框架專題報告：黃金配置，多資產的定量框架。黃金獨特的風險收益特征決定了其在多數周期能夠優化投資組合的 風險調整回報。我們提供一個多資產的定量框架，研究黃金的最佳 配置比例。 通過情景模擬，在經典的“二八策略”基礎上，考慮夏普回報最優以 及風險約束，在論證黃金配置提升組合風險回報的同時，確定黃金資 產最優配置下限和上限。 配置下限（夏普比率優化）：尋求在不同宏觀情景（復蘇、過熱、滯 脹、衰退）使組合夏普比率最大化的最低黃金配置比例，確定黃金的 配置下限。 配置上限（風險約束）：在壓力場景下（假設黃金價格大幅下跌）， 為了控制組合年收益低于 2.5%的概率不超過 50%，需要限制黃金配 置比例。通過壓力測試模擬找到滿足該風險約束的最大黃金占比，作 為黃金配置上限。

在低利率、高債務、地緣政治沖突頻發的宏觀背景下，黃金的戰略配 置價值進一步凸顯。通過歷史數據回溯，黃金獨特的風險收益特征決 定了其在多數周期能夠調整投資組合的風險調整回報。我們提供一個 多資產的定量框架，分析在經典的股債二八配置策略中納入黃金的配 置思路。

一、長期視角下，金價由兩類因素動態平衡

黃金具有雙重屬性，既是一種消費品也是一種投資品。消費與投 資，兩大需求互為補足。 基于黃金的需求結構和雙重屬性，世界黃金協會的GLTER（ Gold LongTerm Expected Return）模型提出，黃金長期價格由兩類因素動態平 衡：經濟因素和金融因素。

二、黃金的風險收益特征

黃金在過去多年呈現獨特的風險收益特征，其在主要大類資產中的風險收益特征介于股票和債券之間。 近 15 年來 ，黃金年化收益率約為 6%，低于美股（標普 500 指數年化約 12%） 但高于恒生指數（約 -1%） 和中國 A 股（中證 800 指數年化約 1%）。 同期黃金的年化波動率在 15% ，基本持平于美股，明顯低于 A 股和港股（波動率均在 20%以上），高于與股 票相關性較低的債券（美債波動率約 6% ，國債約 2% ）。 從長期整體相關性來看，黃金與股票、債券等主要資產的相關系數較低（<0.3），有助于分散投資組合風 險。 近 15 年數據顯示，黃金和美股的整體相關性為負，與 A 股、港股的相關性接近于 0。黃金與債券的相關性則 取決于宏觀環境：在通脹溫和時期，黃金與美債相關性小幅正相關（均為低風險資產，有同步避險需求）；但 在利率上升期，債券下跌而黃金可能受益于通脹預期，二者相關性有概率出現轉負。 從避險的角度而言，黃金與股票等風險資產的負相關性會隨著這些資產的拋售而增加。 經驗上隨著市場不確定性的上升和波動率的增強，許多資產之間的相關性會越來越強，這一定程度是由風險追 逐/風險規避的投資決策造成的。 而黃金作為有效的風險分散工具，不僅與大部分主要資產之間的相關性較低，而且與股票和其他風險資產的負 相關性會隨著這些資產的拋售而增加。 從經濟周期的角度觀察，盡管在不同宏觀經濟情景下，相關性呈現明顯變化，但在經濟擴張和收縮時期，黃金 都是一種有效的風險分散投資工具：其通常在高風險偏好時期與股市正相關，而在危機期間與股市相關性大幅 降低，并轉變為負。

三、黃金的配置比例研究：多資產的定量框架

通過情景模擬，在經典的“二八配置”策略基礎上，考慮夏普回報最優以及風險約束，確定黃金資產最優配置 下限和上限。 假定當前投資組合的基準配置為：80%債券、10%股票、10%流動性(現金等價物）。債券部分假設主要為高等級 債券（如 10 年期國債），股票部分以中證 800 指數模擬，流動性部分視為無風險利率資產。我們的目的是通過情景模擬，論證黃金配置對于提高投資組合風險調整回報率的意義，并為確認黃金資產的最 優配置下限和上限提供一個基礎框架。 配置下限（夏普優化）：在不同宏觀情景下（復蘇、過熱、滯脹、衰退）加入黃金配置或可提高組合的風險收 益表現。我們尋求使組合夏普比率最大化所需的最低黃金配置比例，確定黃金的配置下限。 配置上限（風險約束）：在壓力場景下（假設黃金價格大幅下跌），為了控制組合年收益低于 2.5%的概率不 超過 50%，需要限制黃金配置比例。通過壓力測試模擬找到滿足該風險約束的最大黃金占比，作為黃金配置上 限。