1、 识别风险，发现价值 请务必阅读末页的免责声明 1 1/5353 Xml Table_Page 宏观经济研究报告 2025 年 6 月 14 日 证券研究报告 Table_Title 广发宏观广发宏观 用宏观因子穿透资产用宏观因子穿透资产 Table_Title Tabl分析师：分析师：郭磊 分析师：分析师：陈礼清 SAC 执证号：S0260516070002 SFC CE.no:BNY419 SAC 执证号：S0260523080003 021-38003572 021-38003809 请注意，陈礼清并非香港证券及期货事务监察委员会的注册持牌人，不可在香港从事受监管活动。Table_Sum

2、mary 报告摘要报告摘要：1在不同的宏观环境下有效控制风险，降低波动率、取得相对稳健的回报成为资产管理市场越来越主流的诉在不同的宏观环境下有效控制风险，降低波动率、取得相对稳健的回报成为资产管理市场越来越主流的诉求。前期报告解读“全天候”策略是我们对这一问题进行探讨的序章。与传统普通资产风险平价模型不求。前期报告解读“全天候”策略是我们对这一问题进行探讨的序章。与传统普通资产风险平价模型不同，“全天候”更精准的定位是“宏观因子”风险平价，“全天候”策略穿越周期的实现路径是均衡化“宏观同，“全天候”更精准的定位是“宏观因子”风险平价，“全天候”策略穿越周期的实现路径是均衡化“宏观因子”。传统配

3、置模型并不会根据宏观场景的变化而及时调整权重，在市场遭遇极端冲击时，其分散风险的功因子”。传统配置模型并不会根据宏观场景的变化而及时调整权重，在市场遭遇极端冲击时，其分散风险的功能往往被大幅削弱。比如流动性危机发生时，资产面临系统性的抛压，尾部风险会大幅推升资产之间的相关能往往被大幅削弱。比如流动性危机发生时，资产面临系统性的抛压，尾部风险会大幅推升资产之间的相关性，传统配置模型就会失效。而“宏观因子”性，传统配置模型就会失效。而“宏观因子”相较普通大类资产相关性更低，可以更有效地实现“降维”、归相较普通大类资产相关性更低，可以更有效地实现“降维”、归因，及权重调整。本文尝试将类似“全天候”的

4、因子配置模式在中国市场中落地，扩展出适合国内市场的宏因，及权重调整。本文尝试将类似“全天候”的因子配置模式在中国市场中落地，扩展出适合国内市场的宏观因子，构建本土化的宏观因子风险平价配置框架。观因子，构建本土化的宏观因子风险平价配置框架。资产和因子的关系类似于食物与营养元素（Andrew Ang，2010）。组合收益本质是承担市场中不同风险而 获得的补偿（Sharpe,1964;Lintner,1965;Ross,1976）。因子风险平价（Factor Risk Parity）其首次作为学术概念系统论述出现在 Attilio Meucci 2009 年的论文中，其通过主成分分析（PCA）提取资

5、产收益协方差矩阵在统计意义上不相关因子，并以此构建分散性的投资组合。Qian(2012、2016)亦指出风险平价模型的重点应是“风险”，而不是平价公式，对“风险”的理解该回到更为本质的“宏观”层面，而不是简单的资产波动率。在前期报告解读“全天候”策略中，我们借鉴钱恩平（2005）的做法尝试构建了基于国内 ETF（资产维度）的风险平价模型，该模型通过将每类资产在组合中的风险贡献度均等化来优化组合夏普，再通过杠杆来提升年度收益，最终在目标波动率为 6%的约束下，基于传统的资产风险平价组合可以获得自 2015 年以来 6.4%的年化收益，0.92 的夏普比率。资产间的低相关性是传统配置模式能获得“免

6、费午餐”的核心要素。而在实际操作中，当市场遭遇极端冲击，出于流动性的考虑，多类资产可能面临系统性的抛压，进而尾部风险推升资产相关性大幅度上升，传统配置模式的分散性就会失效。“宏观风险因子”相较普通大类资产相关性亦更低，同时这是一个“化繁为简”的过程。从数理上看，该过程将涵盖较多资产数量的资产空间降维至更小更具共性的几个因子空间。因子配置模型还可以做到更好地归因，一方面辅助分解收益来源，另一方面，我们还可以主观根据对未来的宏观场景的预判调整资产权重，而传统基于资产的配置方式仅从资产的风险收益特征出发，资产权重调整并不能反映宏观变化。搭建宏观因子配置框架要做哪些工作？我们参照对哈佛捐赠基金（搭建宏