关于长期利率决定因素的验证

刘可

摘要：一般认为，经济增长、通货膨胀和货币政策三者可以有效解释长期利率的方向变化。本文以工业增加值同比增速、CPI同比增长率和广义货币供应量同比增长率分别作为经济增长、通货膨胀和货币政策三种因素的度量，以此验证其对10年期国债利率变化的预测作用。

关键词：长期利率 三因素供需分析框架 利率债 经济基本面

长期利率决定：三因素供需分析框架

利率决定是金融市场关键、核心问题之一，几乎所有的金融现象都与利率有着或多或少的联系。在先后经过古典利率理论、“流动性偏好”利率理论、可贷资金利率理论及IS-LM分析框架下的利率理论等观点的争论、发展后，诸多学者日益认同利率由社会资本的回报率所决定，而社会资本的回报率又与经济基本面（经济增长、通货膨胀和货币政策）密切相关的观点，并进一步将利率细化为名义利率和实际利率及不同资产、不同期限利率等分别加以研究，逐步构建起针对利率谱系的庞大研究体系。

从当前债券市场分析研究的进展来看，由于利率债演进的时间较长，市场也总结出了一套较成体系的分析模式，即专注于基本面的分析逻輯与框架。针对利率债，其分析的标的主要集中于利率绝对水平的方向变化。从历史积累下来的经验来看，经济增长（约占23%）、通货膨胀（约占69%）和货币政策（约占8%）三者因素几乎可以解释利率绝对水平的全部变化。董德志（2011、2016）1在其《投资交易笔记》系列书籍中更是将其形象地总结为三因素供需分析框架。遗憾的是，就笔者所知，就经济增长、通货膨胀和货币政策三种因素分析利率走势较为标准的实证分析仍然较为少见。这正是本文的出发点。

考虑到，短期利率更容易受到市场情绪等诸多因素干扰，长期利率受经济基本面驱动更为明显。本文的主要目的或任务是验证经济增长、通货膨胀和货币政策三种要素对10年期国债利率变化的预测作用。

三因素供需分析框架的验证

（一）三因素供需分析框架度量指标

遵照市场普遍做法，笔者分别以工业增加值同比增速（IP）、CPI同比增长率和广义货币供应量同比增长率来度量经济增长、通货膨胀和货币政策三个因素。

笔者从Wind资讯的数据库导出相关数据：10年期国债到期收益率月度均值来自中债国开债到期收益率，按照每月交易日取月度均值；CPI为数据库中CPI同比增长率；IP为数据库中工业增加值同比增速；M2为数据库中广义货币供应量同比增长率。相关数据均自2002年1月至2017年7月，通过stata12.0编程处理和呈现相关结果。

（二）关于三因素供需分析框架的图形观察

1.2002年以来10年期国债到期收益率月度均值与CPI走势图

笔者将2002年以来10年期国债到期收益率月度均值与CPI走势图绘制在图1中。

可以较为清晰地看出，10年期国债到期收益率月度均值与CPI的走势关系发生过显著变化：（1）在2013年以前，即2002—2012年底（2013年初），在长达10年的时间里，10年期国债到期收益率月度均值与CPI基本呈现较为一致的走势，仅在2009年有较大的背离；（2）2013年以后，10年期国债到期收益率与CPI间的紧密关系明显弱化，两者高点、低点更多表现出不一致，背离情况出现较多。

为进一步研究，笔者将2013年以来10年期国债到期收益率月度均值与CPI走势图绘制在图2中。

10年期国债到期收益率月度均值与CPI走势背离从2015年下半年开始表现得更为明显。

2.2002年以来10年期国债到期收益率月度均值与IP走势图

笔者将2002年以来10年期国债到期收益率月度均值与IP走势图绘制在图3中。

相对于10年期国债到期收益率月度均值与CPI的关系，10年期国债到期收益率与IP的走势关系有所弱化：在2002—2017年的约15年里，两者较为密切的时期大约有五段时期。进入2013年以后，10年期国债到期收益率与IP出现背离的情况也明显增加，仅在2015年1月、2017年1月前后走势较为一致，见图4。

3.2002年以来10年期国债到期收益率月度均值与M2走势图

笔者将2002年以来10年期国债到期收益率月度均值与M2走势图绘制在图5中。

可见，10年期国债到期收益率月度均值与M2的关系似乎更弱化。进入2013年以后， 10年期国债到期收益率与M2仅在2014年下半年至2015年1月左右表现得较为一致（见图6）。

4.小结

就2002年以来的实际情况来看，10年期国债到期收益率与CPI、IP和M2之间存在一定的联系，且10年期国债到期收益率与CPI关系居首位，与IP关系居次位，与M2关系居末位。三者间的两两关系重要性与董德志在《投资交易笔记》的描述完全一致。但是，这种密切关系似乎在2013年以来，受到较大削弱。也正是自那时起，市场开始更加关注货币、信用、资金等其他因素的影响。

（三）关于三因素供需分析框架的粗糙验证

之所以称之为粗糙或者说不严格，是因为时序变量利率与同为时序变量的工业增加值同比增速、CPI同比增速和M2同比增速三者之间关系远非简单的最小二乘估计（OLS）所能揭示。比如，可以有如下问题：数据是否平稳？是否具有协整关系？是否经过因果检验？滞后期如何选择？向量自回归模型（VAR）或误差修正模型（VEM）是否更合适？格兰杰因果检验 （Granger Cause）结果如何？ARIMA和GARCH模型是否适用？对于诸多利率而言，面板向量自回归模型（PVAR）是否更加合适？等等。

诚然，这些都可能影响笔者验证结论的有效性，但是基于“用较少的变量解释主要问题”的原则，希望笔者的粗糙尝试能起到抛砖引玉的作用，进而引发读者对债券市场更为深入研究的兴趣。

笔者以10年期国债到期收益率rate为被解释变量，使用逐步回归法，在模型（1）逐步加入通货膨胀代表性指标CPI、工业增加值同比增速（IP）和广义货币供应量指标M2，试图得到模型（1）的解释效果和CPI、IP和M2变量的系数和显著性。庆幸的是，维尼尔·班萨利在《债券组合投资》（刘乃郗译）一书中也采取了相似的方法来验证短期利率与宏观经济变量的关系。

考虑到误差项可能存在相关、异分布问题，笔者使用了Wooldridge （2010）所提议的Huber-White法纠正后的估计量。针对样本在2013年相关关系可能存在的变化，笔者分别使用2002年以来的全部样本、2002—2012年的样本及2013年以来的样本三个样本区间，形成回归（1）至回归（3）、回归（4）至回归（6）、回归（7）至回归（9），列示在表1中。

上述结果显示，CPI系数至少在5%的水平上持续保持显著，且方向为正；IP系数至少在10%的水平上持续保持显著，且方向为正；M2系数不显著。同时，CPI系数明显大于IP系数。这一结果支持10年期国债到期收益率主要受到CPI、IP影响的判断。

同时，在表1中读者也可以较为清楚地看到2002—2012年样本区间拟合优度最高，r2_a均值在0.45左右；其次是2002年以来全部样本区间拟合优度次之，r2_a均值在0.35左右；而2013年以来样本区间拟合优度最次。这至少表明，2013年以来，10年期国债到期收益率与CPI、IP、M2的关系较大程度弱化了。

（四）基于三因素供需分析框架的预测

1.预测下的判断

利用模型（1）在回归（3）得到的结果，可以轻松得到关于10年期国债到期收益率的拟合值，再利用拟合值与利率实际值对比。两者差异较大代表实际利率严重偏离拟合值（理论值，代表着利率与经济基本面的规律），从较长的时间来看，未来大概率会修正这一偏离进而使得利率方向发生变化。

笔者根据模型（1）在回归（3）得到的系数结果（0.150；0.017；-0.010），得到2002年以來10年期国债到期收益率的拟合值，并算出它的95%置信区间（=拟合值±1.96×拟合值的标准误差），即10年期国债到期收益率实际值落在这一区间的概率为95%，然后将其与10年期国债到期收益率实际值绘制在图7中。

可以较为明显地看出，10年期国债到期收益率围绕着它的拟合值上下波动（均值回归的本质），仅有两次波动突破了拟合值的95%置信区间（2004年下半年、2014年1月前后）。因此，当发现10年期国债到期收益率偏离拟合值较大时，可以预判将来的利率走势。比如图7中的A点，10年期国债到期收益率远远高于拟合值，甚至超出了95%置信区间，在经济基本面没有发生大的变化前提下，它向下调整是大概率事件。类似如图7中的B点，情况相反。

2.预测下的再思考

现实中，可能存在如下疑问：在全面获知以前时段信息，得到全样本的拟合值后，再通过寻找变异点来看利率变动方向比较简单（如图7中的A、B点），但是身处变异点时，能否知道自己正处在变异点呢？

假定我们处在B点的2016年8月，如何判断利率未来走势？在B点时，我们没有办法获得2002年1月—2017年7月数据进而拟合上图中的拟合值曲线，但是可以根据2002年1月—2016年8月数据进而得到此时的拟合值曲线，然后进行利率未来走势判断。

在图8中的B点时，我们可以根据以前获得的短样本（2002年1月—2016年8月）信息得到拟合值E。尽管与以后获得的更长样本（2002年1月—2017年7月）信息得到拟合值D有所差异，但是在经济基本面没有发生根本性变化的前提下，对利率未来走势判断是高度一致的。毕竟两者只是样本信息量上略有差异。无论是从BD还是BE来看，2016年9月以后进入债市大举做多都不是明智的选择。

中小银行利率债投资建议

长期利率虽然主要由经济基本面（经济增长、通货膨胀和货币政策）决定，却在诸多因素影响下无序地波动，有时波动甚至超越了经济增长、通货膨胀和货币政策的主要影响。限于人才、信息、技术等因素，诸多的中小银行难以把握利率的中期走势，更难以捕捉利率的短期波动。事实上，在资产配置的压力下，中小银行应该努力提高研判由经济基本面决定利率“内在价值”（合理值应该为多少）的能力，并适当谋求利用中长期波动的拐点获益。

在不考虑衍生产品的风险补偿和对冲条件下，结合资金来源、期限及利润等要求，建议中小银行资金配置采取纺锥形配置即两头小中间大，短期、中期及长期（更准确说是久期长短）利率债配置在1︰2︰1左右，并在明确利率“内在价值”及中长期波动的拐点后加以调整：确定牛市走势，调整为1︰3︰6左右的配置；确定熊市走势，调整为6︰3︰1左右的配置；不能确定走势，局部微调，并转换为交易活跃的同类债券。毕竟，中小银行配置利率债更需要关注利息收入，而非资本利得（价差收益）。请相信，在现有经济环境下，银行稳健经营的时间将足够长，足以捕捉到中长期牛熊市的转换。当然，中小银行债券配置的考核期限也应该适当加以延长。（本文仅代表作者个人观点，与所在机构无关）

参考文献

[1]董德志：《投资交易笔记——2002—2010年中国债券市场研究回眸）》，北京，经济科学出版社，2011。

[2]董德志：《投资交易笔记（续）——2011—2015年中国债券市场研究回眸》，北京，经济科学出版社，2016。

[3] 维尼尔·班萨利著，刘乃郗译：《债券组合投资》，北京，机械出版社，2016。

[4]《国信证券固定收益专题报告：中国债券市场研究分析框架的探索——前言》，2013-09。