【国信宏观固收】固定收益专题报告:信贷库存周期(下篇)

（以下内容从国信证券《【国信宏观固收】固定收益专题报告:信贷库存周期(下篇)》研报附件原文摘录）
　　分析师：董德志 S0980513100001 分析师：王艺熹 S0980522100006 核心观点: 1、 一个成熟的分析框架，首先要可以解释历史，在此基础上，对于未来的预测和应用要有借鉴和帮助意义。成熟的逻辑框架叠加高频的跟踪信号，希望更好的捕捉周期波动的拐点变化，从而对资产摆布进行调整优化。 2、 票据贴现的价格（票据贴现利率）本身具有双创属性，其一是内含货币市场的流动性因素，其二是内含信贷额度的余缺属性。“信贷额度价格”与“信贷余额增速-票据贴现余额增速”两者间具有较好的正相关性；逻辑上采用“信贷额度价格”指标作为高频跟踪信号更为精准，但是从实际应用层面来看，简单化的直接采用“票据贴现利率”也无碍大势。 3、 主要选择三类结构指数进行统计归纳，分别是大小盘风格指数、中信行业风格指数以及万得一级行业指数，统计寻找各类指数在不同象限中有无共性表现特征。 4、 大小盘风格指数在四象限中的优选轮动依次为：大盘成长、大盘价值、小盘成长、小盘价值。利用信贷余额增速、票据贴现余额增速所构成的四象限切分大致可以对应股市牛熊分布和资本市场流动性松紧状况分类，因此可以佐证现实数据统计结论的合理性。 5、 此外按照历史周期划分，针对中信行业风格指数、万得一级行业指数也进行类似的数据统计，分别得出在不同的象限分布中，不同的行业指数以及风格指数也有一些共性的优劣排序。 6、 基于信贷余额增速、票据贴现余额增速划分的信贷库存周期，可以描述股、债两类资产价格的相对优劣表现，同时针对股票市场的内部结构（大小盘风格、行业分布，行业风格）优劣也可以做出统计意义上的描述和逻辑上的解释。 风险提示：经济增速下滑导致信贷需求不及预期 正文: 在上中篇内容中，我们借助于实体经济库存周期，引申出信贷库存周期，并从逻辑上、数据印证上整理了信贷库存周期的线索，将其映射到资本市场走势中，在数据检验层面取得了相对良好的相关效果。 在本篇内容中，我们试图进行两个问题的探讨： 1、以月度时长为观察对象的信贷库存周期变化，是否存在更为高频的跟踪信号？ 2、四类信贷库存周期中，股票市场的结构特征是什么？在数据印证和逻辑支撑上是否顺畅？ 一、寻找更为高频的校验信号 一个成熟的分析框架，首先要可以解释历史，在此基础上，对于未来的预测和应用要有借鉴和帮助意义。 从目前市场熟知的美林投资时钟（增长+通胀）、“货币+信用”风火轮等分析框架来看，多以月度频率来刻画勾勒周期的波动，并印证资产价格的变化，同时在实践运用中，多采用周度或旬度的高频指标来近似刻画月度宏观指标的未来短期走向，比如：观察周度或旬度的高频物价指标、工业开工率数据等来近似推演未来时期的增长因素和通胀因素；观察了解中央银行的公开市场操作、商业银行的信贷投放节奏等来近似推演未来时期的货币政策因素和信用扩张因素。 成熟的逻辑框架叠加高频的跟踪信号，希望更好的捕捉周期波动的拐点变化，从而对资产摆布进行调整优化。 由“信贷+票据”所构成的信贷库存周期分析框架也需要进行这种高频跟踪信号的叠加。借用市场中较为通行的了解商业银行信贷投放节奏，甚至更细致化的了解商业银行中的票据贴现规模变化等模式，是可以对其进行高频校验跟踪的。但是，不可否认的是，这种基于非公开渠道数据的收集与调研本身是具有不确定性的，这对于每个投资者而言都是不可长期依赖的手段与方法，最为妥帖的模式则是对于公开渠道信息的收集和整理。 “信贷+票据”信贷库存周期与大类资产价格（股债）链接最为紧密的分析工具是两者增速的轧差值，即“信贷余额同比增速-票据贴现余额同比增速”，这一概念类比于商业银行的“合意信贷资产投放规模”，是在商业银行分配信贷额度中最为重要的组成部分，而票据贴现则多作为“蓄水池”、“调节阀”的作用而出现。 从逻辑内涵上看，票据贴现的价格（票据贴现利率）本身具有双创属性，其一是内含货币市场的流动性因素，其二是内含信贷额度的余缺属性。当票据贴现利率剔除货币市场流动性因素后，其起伏变化主要反映了信贷额度的余缺，被称为是“信贷额度的价格”。 当信贷额度总量稀缺时，银行会更多的将有限的资源投放到流动资金贷款和项目贷款中，从而导致票据贴现增量规模受限，票据贴现利率内含的“信贷额度价格”走高。 当信贷额度总量充裕时，银行不仅可以将额度资源配置到流动资金贷款和项目贷款中，还会有相对充裕的额度分布到票据贴现中，这时票据贴现利率内涵的“信贷额度价格”会走低。 因此票据贴现利率中内含的“信贷额度价格”反应了信贷额度的余缺状况，和“信贷余额同比增速-票据贴现余额同比增速”在逻辑上存在正相关性。 我们用SHIBOR利率作为货币市场流动性因素的代表，在票据贴现利率中剔除该部分，剩余成份大致表达为“信贷额度价格”。 即：信贷额度价格=票据贴现利率-SHIBOR。 “信贷余额同比增速-票据贴现余额同比增速”与“信贷额度价格”的相关性示意图如下： 可以看出，“信贷额度价格”与“信贷余额增速-票据贴现余额增速”两者间具有较好的正相关性，只有在阴影区域（2017.01-2018.06）期间，两者出现了一定程度的背离。 需要指出的是，高频校验信号只是一个辅助指引，并不能完全精确的反映最终的宏观指标变化，就像利用商务部食品价格周度数据无法精确的拟合出CPI数据、利用相关行业的开工率数据无法精确的表达出工业增加值一样，其只是一种高频跟踪、参考，因此不能完全要求其时刻精准无误。 当我们把“信贷额度价格”放置在四类信贷库存周期的划分中，呈现如下示意图： 如果单纯观察“信贷额度价格”在四类信贷库存周期的变化，似乎观察不到什么共性特征，说明“信贷额度价格”主要是在反应“信贷余额同比增速-票据贴现余额同比增速”的升降，对于不同细分的信贷库存周期指示意义并不强。 从道理上看，票据贴现利率内含有货币流动性成份和信贷额度价格成份，但是我们也发现事实上，其内含的流动性成份是较为有限的，单纯考察“信贷额度价格”指标和“票据贴现利率”指标，会发现其相关性很强，如下示意图： 可以发现，两者的吻合度是不错的，即如果从简单化角度来处理，也完全可以根据直接的票据贴现利率来近似判断“信贷余额增速-票据贴现余额增速”的升降，如下示意图： 那么，为什么票据贴现利率的走势与信贷额度价格走势相仿，似乎货币市场流动性成份不多？原因可能如下： 1、以3个月或6个月SHIBOR利率代表的货币市场流动性只是一个报价属性的利率，其与实际交易层面的超短期货币市场利率不同，走向性更为稳定，但是敏感度不高； 2、SHIBOR报价利率之始（2006年开始），短期限品种更多参考市场回购或拆借利率，长期限品种更多参考了票据市场利率，因此长期限SHIBOR利率在建立之初就更多内含着票据资产价格的成份，并没有内含过多的货币市场流动性成份，近些年这种局面是否有所改观，尚无清晰认定； 3、由于商业银行主业经营信贷类资产，因此票据贴现利率的本质还是更多的反应信贷额度的余缺性，对于货币市场的反应程度有限。 综合来看，逻辑上采用“信贷额度价格”指标作为高频跟踪信号更为精准，但是从实际应用层面来看，简单化的直接采用“票据贴现利率”也无碍大势。 在上述基础上，我们将“高频信号跟踪”、“逻辑映射”和“大类资产价格反馈”三个环节链接起来，形成如下的实用框架： 二、信贷库存周期对于股市结构性表现的指引与解释 在前述内容中，我们利用信贷库存周期的内容，对于大类资产（股、债）进行了优劣比较。在本部分内容中，我们更希望从信贷库存周期划分的角度，对于股票市场的结构性进行考察和分析。 如前所述，2011年以来，按照信贷余额增速与票据贴现余额增速的升降关系，我们划分了13次周期波动。将信贷余额增速作为坐标横轴，票据贴现余额增速作为坐标纵轴，划分为四大象限。其中属于I、II、III象限的历史时期分别有四次，属于IV象限的统计样本只有一次。 如下表所显示： 如果将其整合归纳，则可以形成如下表格，归类更为清晰： 我们针对每个象限中的不同历史时期股票内部结构情况进行梳理统计，希望求得一些共性规律。 主要选择三类结构指数进行统计归纳，分别是大小盘风格指数、中信行业风格指数以及万得一级行业指数，统计各类指数在不同象限中有无共性表现特征。 （一）、大小盘风格指数在不同象限中的表现 从前述的大类资产价格比较中可知，主要宽基指数（上证指数、万得全A等）在I象限和III象限涨跌参半，在II象限多数时期下跌。 那么，大小盘风格指数在不同的组合象限中是否存在一定的共性变化规律呢？我们选择巨潮风格指数系列作为统计标的，内容如下所示： 按照前文所述周期划分，我们对于大小盘风格（价值、成长）指数进行了归类统计，形成如下统计结果： 如何取舍不同风格指数的优劣，我们做如下标准制定： 按照指数在象限内获得正回报的次数判断该象限内占优的大小盘风格。比如大盘成长指数在I象限4次累计得到正回报，次数多于其他，为I象限占优风格；若多个指数获得同样次数的正回报，则将平均涨幅领先的指数记为占优风格。 按照此规则，在I、II、III象限占优的大小盘风格指数分别是大盘成长、大盘价值、小盘成长风格。需要注意的是，第四象限中的历史参照样本非常稀少，很难从数据显示中得出明确的结论，因此更适合从逻辑推演角度来对该象限的表现进行演绎归纳。 此外，考虑到月度宏观数据对于股票市场的影响过程，我们设定了股票指数统计起点和终点的规则：以每月15日前最后一个交易日为起止日期，比如I象限的2012.01-2012.09统计的是2012年1月13日-2012年9月14日期间指数的表现情况。 在上述一系列规则下，我们得出如下统计意义上的结果： 第一象限：大盘成长>小盘价值>大盘价值>小盘成长； 第二象限：大盘价值>小盘价值>小盘成长>大盘成长； 第三象限：小盘成长>大盘成长>大盘价值>小盘价值； 第四象限：大盘价值>小盘价值 >大盘成长>小盘成长；（注：仅一个样本点） 上述四个象限中，最优指数类型的表现图示如下所示： 那么为什么在不同的象限中，不同的大小盘风格指数会存在优劣差异之分呢？ 从传统认知上，我们知道针对大小市值以及成长价值风格的差异，存在“熊市买价值，牛市追成长；钱多攻大盘，钱少聚小盘”的看法。即，在股市上涨过程中，成长风格股票会更为引发投资者关注，而当股票市场处于熊市过程中，价值风格股票的避险防御特征就更为明显；此外，当流动性松弛阶段，大盘股可以获得充裕的资金关注，而当流动性整体趋于匮乏状态时，有限的资金聚焦于小盘股中。 首先，对于流动性因素的可以结合票据贴现余额增速来理解，票据贴现余额增速上行时，大概率表征应用于实体经济运行的流动性有限，流入资本市场的流动性相对充裕；反之，当票据贴现余额增速下行时，大概率对应流入资本市场的流动性相对匮乏。这基本对应了I、II象限中，大盘股风格占优，III、IV象限中小盘股风格占优。 例如，我们考察票据贴现余额增速与大、小盘股指相对强弱的变化，如下示意图： 其次，从股、债两大类资产的相对强弱来看，居于股强债弱象限中，多为成长股占优，而居于股弱债强象限中，多为价值股优先。 在上述一系列规则下，我们得出如下结论： 利用信贷余额增速、票据贴现余额增速所构成的四象限切分大致可以对应股市牛熊分布和资本市场流动性松紧状况分类，因此可以佐证上述统计结论的合理性。 需要说明的是，第四象限由于样本数量过少，其结论具有不确定性，但是从上述逻辑推演，在四象限中占优的风格品种应该为小盘价值。 在上述历史数据统计以及相关逻辑推演的背景下，我们整理出如下结论： 第一象限：大盘成长>小盘价值>大盘价值>小盘成长； 第二象限：大盘价值>小盘价值>小盘成长>大盘成长； 第三象限：小盘成长>大盘成长>大盘价值>小盘价值； 第四象限：小盘价值> 大盘价值>大盘成长>小盘成长； （二）、行业指数在不同象限中的表现 按照前文所述周期划分，我们对于万得全A一级行业指数进行了归类统计，形成如下统计结果： 在上述历史数据统计的背景下，我们整理出如下结论（省略号之前为表现较好的行业，之后为数次中表现均较差的行业，表现无统一性规律的则省略）： 第一象限：日常消费（4涨）>医疗保健（3涨1跌）≈信息技术（3涨1跌）≈工业（3涨1跌）…>材料（1涨3跌）； 第二象限：能源（2涨2跌）>...>可选消费（1涨3跌）>信息技术（1涨3跌）； 第三象限：医疗保健（3涨1跌）≈信息技术（3涨1跌）>...>材料（1涨3跌）>能源（1涨3跌）； （三）、大类风格指数在不同象限中的表现 按照前文所述周期划分，我们对于万得全A一级行业指数进行了归类统计，形成如下统计结果： 在上述历史数据统计的背景下，我们整理出如下结论： 第一象限：消费>成长>金融>周期>稳定 第二象限：稳定>周期>消费>金融>成长 第三象限：成长>消费>周期>金融>稳定 第四象限：金融>消费>稳定>周期>成长（样本较少）。 在进行了上述考察后，我们在象限图中进行总结归纳，最终形成如下图示结论：

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