作者：中信债券明明团队

来源：CITICS债券研究

投资要点

基于对短经济周期的理解，我们构建了债务-通胀双周期战术性资产轮动策略。研究发现绝大多数短经济周期都可以归纳为这两类周期，其传递关系符合货币理论对于周期成因的解释。回测显示过去15年的年化收益为25%，累计收益31倍，表明这种周期划分方式对资产价格有较好的解释能力。

核心逻辑：构造战术性资产配置策略从理解经济周期开始。自2004年美林时钟理论出现以来，系统的战术性资产配置方法均以经济周期为核心，这是因为战术配置的资产轮动特征与经济周期有天生的贴合性。我们回顾了学术界主要流派对于周期成因的解释，并结合了市场上讨论的各种类型的周期。经研究发现绝大多数短经济周期都可以归纳为货币的周期和通胀的周期两类。根据这两类周期的传递关系，我们构造了债务-通胀双周期资产轮动策略。

通胀周期：连接价格、盈利、库存、企业行为和资产价格的关键。使用PPI衡量的通胀周期是工业企业利润波动的主要原因，利润波动又传导至去库、补库行为形成库存周期。作为下游需求的房地产周期与PPI同步波动，显示短经济周期可能是由需求拉动。此外，通胀周期是宏观经济与资产价格连接的关键。上市公司盈利、无风险利率、南华工业品指数均与PPI同步波动，PPI之差则是汇率的锚。

货币周期：短经济周期的驱动因素，反映市场信心、流动性和购买力。我们使用债务周期衡量金融体系对实体经济支持力度的周期性变化，其计算方法反映的是实体经济获取的超越生产所需的货币供给。债务周期内生的正/负反馈机制使其成为短经济周期的驱动因素，核心在于信用扩张和经济增长的相互增强。债务周期是经济总需求的周期，通胀周期是其直接结果。从拐点衡量，债务周期往往领先于通胀周期2~4个季度。

策略构造：依据两类周期拐点的位置，短经济周期可以划分为四阶段。我们自1996年有PPI数据以来进行回测，平均每一阶段的持续时间为10.9个月。股票在每一阶段的平均收益为61.4%/-3.5%/2.1%/3.2%，债券为1.0%/2.2%/0.7%/8.8%，商品为17.6%/7.4%/9.9%/-4.0%。从收益的离散程度衡量，该周期划分方法对资产价格的解释能力排序为债券>股票>商品。

策略改进：周期因素与非周期因素的结合。我们将第一阶段配置股票，二、三阶段配置商品，第四阶段配置债券作为最基础的策略。该策略自2004年有南华工业品指数以来的年化收益为25.1%，夏普比率1.04。通过规避股市泡沫后的崩盘，策略年化收益可以提高至28%；再通过PPI的反弹幅度引入供给因素，年化收益可达30.6%，累计收益为60.6倍，同期沪深300累计收益仅为2.8倍。根据该策略的周期划分方法，当前处于第二阶段，资产配置顺序为商品>股票>债券。

风险因素：非周期因素干扰经济周期向资产价格的传导；实际周期阶段的划分可能有多种选择；因数据量限制未区分训练集、验证集和测试集；策略复杂度提升后可能存在过拟合现象。

正文

引言

货币供给会引发通货膨胀，但是这种现象存在时滞。诺贝尔经济学奖得主米尔顿·弗里德曼曾认为这种时滞为3~4个季度。我们使用国内自1996年以来的数据回测，显示从拐点衡量的时滞平均为10.9个月，且领先关系相当稳定。据此我们将短经济周期划分为货币的周期和通胀的周期两类，根据两类周期的位置指导资产配置。回测显示过去15年的年化收益高达25%，累计收益为31倍，经简单改进后可高达61倍，表明这种周期划分对资产价格有较好的解释能力。

本文的顺序也是我们提出这种策略的过程。

如何构造一套战术性资产配置方法？

大类资产配置根据投资的时间长度划分为战略性资产配置（Strategic Asset Allocation, SAA）和战术性资产配置（Tactical Asset Allocation, TAA）两类。这两种配置在分析框架、收益类型和思维方式上均有较大区别。

战略性资产配置指调仓时间在3年以上的资产配置策略，通常为5年或10年。这类配置方法起源于马尔科维茨的投资组合理论，将每一类资产视作一个具有（风险，收益）特征的元素，再构建投资组合。具体操作过程是，首先估计未来各资产的风险-收益特征，然后根据机构的收益目标、风险容忍度和流动性需求构造投资组合。属于相对被动的获取各类资产的长期平均收益，为Beta策略。典型的策略有均值-方差理论、Black-Litterman模型、风险平价策略和因子配置等等。

战术性资产配置指3年以内的资产配置方法，通常为月度、季度或年度调仓。这种配置方法的核心在于资产轮动，也就是在战略性配置决定的基础比例之上进行战术调仓。通过获取更多的上行风险，规避下行风险，来得到超越各资产长期表现的超额收益，属于Alpha策略。战术性配置策略实际上就是多资产宏观择时策略，而当前以周期轮动为主，也就是认为在经济周期的不同阶段，应该配置不同的资产，这其中以美林时钟最为著名。

战术性配置的资产轮动特征和经济周期有天生的贴合性。虽然从理论上来说，任何多资产择时模型都可以用于战术性配置。但是目前市场上主流的资产轮动方法还是以经济周期为核心。这起源于2004年的美林时钟，即通过经济增长、通胀划分周期状态进而指导资产配置。但是我国这两个指标的领先关系并不稳定，使得经济周期划分经常出现紊乱。因此各金融机构根据自身需要，提出了自己的周期轮动策略。

虽然我们认为经济周期并非是唯一的方向，但这是市场上探讨最多，也颇具前景的方向。所以我们构造战术性资产配置方法的讨论，从系统地理解经济周期开始。

两类周期：通胀与货币

经济的周期性波动广泛存在于各种时间尺度下，其中和资产轮动最为相关的是持续3年左右的短经济周期。约瑟夫·熊彼特曾在1939年的著作《经济周期》中，提出经济是三个持续时间不同的周期嵌套，分别是持续60年的康德拉季耶夫周期（康波）、持续10年的朱格拉周期和持续3年的基钦周期。除此之外还有持续时间20年左右的库兹涅茨周期。每种周期对应不同的经济指标，存在不同的驱动因素。相较之下，短经济周期也即基钦周期和战术性配置的时间最为匹配。

经济学界对经济周期的研究由来已久，主要的学派均对周期的成因与机制有各自的理解。李嘉图和穆勒等古典经济学家一般将周期归因于人的错误预期以及战争等外部冲击，马克思则认为周期性的危机会导致资本主义的毁灭。凯恩斯认为应该通过积极的财政进行需求管理来渡过危机。货币主义认为货币供给量的变化导致物价水平的变化是周期的成因。过去半个世纪流行的真实经济周期理论则认为经济周期并不是短期波动与长期趋势的背离，而是技术创新等外部冲击导致的长期趋势本身的波动。

一个值得注意的迹象是，主流的经济周期理论中常有信贷扩张与收缩的影子。穆勒在《原理》中提到“借出的意愿往往比平时要大，而在随后的撤资期中，又比平常要小”；马歇尔在《工业经济学》中说“信贷增长期常常始于一系列大丰收，…信贷门槛放宽，…物价、工资和利润继续上涨”；凯恩斯在《货币论》中直接用信用周期（Credit Cycle）指代经济周期；弗里德曼和哈耶克更是认为货币是经济周期的直接驱动因素或传导方式。信贷的扩张和收缩在经济周期中扮演重要角色得到普遍认同。

然而大类资产配置与上述研究的关键区别是，必须考虑经济周期向资产价格的传导。

通胀周期：库存、盈利、利率与企业行为

假如只用一个宏观指标将大类资产联系在一起，我们认为这个指标可能是PPI。A股盈利周期与PPI具有较强相关性，这是因为A股工业企业占比较高，虽然银行业利润占比接近半数，但银行业利润也与工业企业盈利水平有关；无风险利率也与PPI相关度较高，这是因为名义利率跟随价格水平波动；南华工业品指数和PPI的主要区别在于期货与现货的差别以及权重；PPI之差是汇率的锚，这是购买力平价理论。

由于与实体企业经营的联系，我们认为PPI是比CPI更好的衡量通胀周期的指标。常用于衡量通货膨胀的指标主要有三种：CPI、PPI和GDP平减指数。其中平减指数因为是季度数据，更新频率过低，所以较少使用。PPI主要反映工业企业面对的价格水平，CPI则针对居民的生活成本。在2012年以前，CPI和PPI的波动高度一致，具体使用哪个指标区别不大，但之后CPI的波动几乎消失，不利于判断经济周期的位置。且从与各类宏观、资产价格指标的相关性来看，PPI的联系都更紧密。

通胀周期对企业行为影响的重要渠道是盈利。国家统计局公布的工业企业利润数据波动很大，但依然可以观察出与工业品价格具有相关性。工业企业多为重资产、高固定成本的企业，财务杠杆和经营杠杆均很高，因此产品价格的小幅波动，将传导至盈利的剧烈波动。这种价格向盈利的传导关系，是以PPI衡量的通胀周期影响企业行为的重要渠道。进而影响到企业的去库、补库行为，投资、融资行为，以及针对未来的预期。

市场常讨论的库存周期与通胀周期高度同步，且通胀周期具有一定领先性。持续3年左右的基钦周期，最初就是指库存周期。库存周期是企业为应对价格和盈利的波动而进行的周期性去库和补库的行为。在价格刚开始回升的阶段，需求强于供给，库存去化加快，厂商意识到库存水平过低难以满足周转的需要，开始主动累库。价格高位回落的时点，需求弱于供给，生产过剩形成被动累库，直到厂商意识到需求的弱势以及高库存，开始主动去库。数据显示库存周期和工业品价格的波动高度相关。

另一个与通胀周期同步波动的短周期是房地产周期，这在一定程度上显示短经济周期是由需求拉动的。过去20年房地产处于我国经济的核心地位，作为大多数工业品的下游拉动经济总需求，同时是主要的信贷资金的流向。历史上房价存在稳定的3年左右的周期性波动，这与地产调控政策有关，而政策又有逆经济周期调节的属性。房地产周期的波动与通胀周期高度同步，且具有一定领先性，这反映短经济周期可能是由需求拉动，后文我们会进一步探讨需求拉动。

全球通胀周期高度同步，这显示PPI可能并非是一个“国内的”指标。各国PPI同步波动的理由是全球大宗价格高度相关，这也导致全球经济周期的广泛联系。2002~2008年通胀稳步抬升主要受到美国房地产市场繁荣的驱动，2015年全球PPI企稳回升则是因为中国的去产能。全球通胀周期的高度相关显示PPI可能并不由国内的供求决定，而是全球大宗商品的总供求。但是考虑到中国消费全球大宗商品的半数左右，所以国内经济的好坏也对全球通胀周期有明确的影响。

发达国家制造业的景气周期也与通胀周期存在相关性。这可能与发达国家制造业偏向于中下游有关，如汽车、纺织服装、工程机械、食品加工等等，更容易受到终端需求的影响，并且发达国家与全球的产业链分工也更加彻底。新兴市场国家的制造业景气周期更不明显，东亚发达国家的制造业周期也不如欧美国家明显。但总体来看，全球制造业景气程度的波动确实与通胀周期有关。

货币周期：商业信心、流动性与购买力

通胀周期作为经济中的普遍价格因素，无疑对于企业经营、预期和资产价格具有明确的指向意义。但是还存在另一类并不与价格同步波动，但也具有3年左右周期性特征的经济因素，这就是货币供给。实际上我们认为货币供给量的周期性波动比价格具有更深层次的意义。我们使用债务周期衡量经济中货币供给量的周期。

债务周期使用实体经济杠杆率同比增加衡量，实质是实体经济获取的超越生产所需的货币供应。杠杆率等于债务规模/名义GDP（TTM），杠杆率的增长就是债务规模增长超越GDP增长的部分。由于我国金融体系以银行为核心，债务融资是金融支持实体经济的主要渠道。债务规模保持恒定，也就是借新偿旧没有新增货币供给，债务的增加对应货币供给增加。由于名义GDP代表包含价格因素的经济产出，债务增长超越GDP增长的部分就是超越生产所需的货币供应。

债务周期与社融相似，均为使用金融机构资产端衡量的货币供给，但剔除了产出因素，可视为社融的改进指标。M1、M2等常规货币供给指标使用金融机构负债端衡量，包含了资金在金融机构内部的空转，社融使用资产端衡量，仅包含实体经济从金融机构真实获取的货币供应，这是社融的创新之处。债务规模与社融口径相似，区别主要在于未包含股权融资并包含了中央政府债务融资。而债务周期剔除产出因素以后显示出更好的周期性特征。“社融增速与GDP增速相匹配”的政策目标实质就是债务周期保持稳定。

债务周期与M1的同步波动显示出作为衡量货币供给指标的有效性，M1可视为债务周期的次选高频指标。由于数据来源的不同，债务周期与M1的波动可以相互验证。2008年以前，M1增速显著高于债务周期的增速，这表明当时现金和活期存款的增加并非完全是由债务驱动的（但大致同步），企业自身造血能力明显较强。但是2008年后，整个经济的货币创造高度依赖债务扩张，使得两者波动幅度相近。在缺乏高频杠杆率的情况下，可以使用M1作为债务周期的高频指标使用。

债务周期可以进一步拆分至非金融企业、政府、居民三大部门。实体经济杠杆率 = 非金融全社会杠杆率 = 非金融企业杠杆率 + 政府杠杆率 + 居民杠杆率。市场上有观点认为过去三轮债务周期每一轮均为不同部门驱动的，但是历史数据并不支持这种简化观点。实际情况是三部门的杠杆率存在共振，而每一轮债务周期主要受到企业杠杆率的驱动。这主要是因为三部门中企业最为依赖债务融资，且经营和投资行为受到经济景气程度影响最为明显。政府杠杆率的周期性波动并不明显，主要受到财政政策影响。

居民杠杆率与房地产周期紧密相关。这主要是因为居民债务主要用于购房，个人住房贷款占全部居民贷款的54%左右，但是考虑到部分消费贷款也用于购房，实际比例应当高于此。由于我国房地产市场在很大程度上是政策驱动，因此居民杠杆率的波动应当主要受制于房地产政策。此外值得一提的是，由于统计口径的原因，大多数地方政府隐性债务纳入了非金融企业杠杆率中。

我们构造了月度高频杠杆率来避免数据更新频率过低的问题。市场上常用的杠杆率数据有两个来源，分别是中国社科院国家资产负债表研究中心公布的国内杠杆率以及世界清算银行公布的全球杠杆率，两者均为季度公布，且滞后发布1~2个季度左右。更新频率过低以及滞后限制了杠杆率数据的实用价值。所以我们使用Wind数据，推算出了月度高频杠杆率，每月社融数据公布的同时计算上月宏观杠杆率初值。

高频杠杆率数据与社科院数据存在小幅差异，但波动基本一致。由于涉及不同统计来源数据的整合，分部门债务规模的测算其实有很多选择，我们使用金融机构信贷收支表、社融、债券托管量来测算债务规模。GDP数据使用Wind一致预期，经通胀调整后线性插值拆分至月度。计算出的实体经济杠杆率与社科院数据的差异在5%~15%左右（总数约250%），且有逐步收敛的迹象。但波动基本上完全一致，不影响债务周期位置的判断。

我们上文对通胀周期、债务周期的探讨，主要针对其与各类宏观数据的相关性探讨作用机理，但是并未涉及短经济周期的成因。债务周期相较于其他短经济周期的优势就在于可以解释周期的成因。这是因为它存在内生的、可以驱动周期的正/负反馈机制，实质是商业信心和经济景气度的相互作用。

债务周期的上升阶段，信贷扩张与经济繁荣相互加强。债务周期触底回升的动力可能是货币政策刺激，也可能只是单纯的商业信心修复。但一旦债务周期的上升阶段启动，债务扩张促进企业投资、居民消费、政府财政支出，总需求回升拉动企业盈利、就业和工资收入。市场预期改善使得金融机构风险偏好提升，底层资产现金流的修复也使得获取信贷更为容易，债务周期进一步扩张，形成正向反馈机制。直到信贷的获取变得过于容易，市场变得盲目乐观，风险事件使得再融资突然收紧，开启向下阶段。

债务周期的下降阶段，信贷收缩和经济衰退螺旋向下。在下降阶段，债务的收缩抑制经济总需求，企业盈利恶化、失业率上升、工资收入减少，底层资产的质量下降使得金融机构进一步降低风险偏好，盈利和工资的减少使得债务压力进一步加大，加速去杠杆，形成恶性循环。在严重的时候，再融资的不畅使得企业违约，可能拖累金融机构破产形成连锁反应，最终发展为经济/金融危机。直到足够的政策刺激扭转这一负反馈，或者市场信心最终筑底修复。

历史数据显示上述周期阶段相当显著，证明了债务周期本身的存在。不仅如此，债务周期还存在跨国别的可比性。观察BIS美国上世纪50年代以来的宏观杠杆率可知，债务周期长期稳定存在，在不同历史时期仅仅是幅度和持续时间有差异。

实际上，中美债务周期同步性很高，只是国内债务周期的周期性特征更明显。从有数据的1996年以来，中美债务周期拐点相差不超过两个季度，考虑到每轮债务周期平均持续13个季度左右，这表明同步性很高。国内债务周期的周期性特征较好可能与第二产业占比高以及银行体系的核心地位有关。此外，美国的债务周期也与M1增速具有相关性。由此上述我们对于债务周期的分析同时适用于中美市场。

双周期嵌套：货币供给向通货膨胀的传导

到目前为止，市场上讲的绝大多数短经济周期，包括库存周期、通胀周期、价格周期、盈利周期、房地产周期、金融周期、信贷周期、货币周期、债务周期等等，都可以归纳为上述两类周期中的某一个。那么这两类周期之间是种什么关系呢？

货币主义学派的代表人物米尔顿·弗里德曼曾有一句著名的话，“一切通胀现象都是货币现象”。这句话可能有些绝对，比如2019年的超级猪周期明显不是由货币驱动，但是多数情况下货币供给量也确实是通货膨胀的重要驱动因素。我们认为货币的周期实际上领先于通胀的周期。

债务周期领先于通胀周期2~4个季度，短经济周期的实质是经济总需求的周期。企业融资用于投资，居民融资用于消费，政府融资用于财政，债务周期反映的是经济总需求。而在短经济周期持续的3年左右时间内，经济总供给存在一定刚性，这主要是因为工厂建成投产时间通常在2年以上。虽然短期可以停产，但高固定成本使得企业经常亏损经营，产出弹性有限。供给刚性和需求波动就导致价格水平周期性波动，这就是债务周期向通胀周期的传递关系。实际上供给的变化可以解释两者反弹幅度的差异，2012~2018年的产能过剩与去产能就是如此。

债务周期与通胀周期的时滞主要是因为投融资现金流的差异以及景气度在产业间的传导。两类周期存在时滞至少有以下原因：1）企业从获取融资到用于投资存在时滞，典型的例子是地方政府专项债发行到用于基建项目存在时滞；2）融资现金流通常是一次性的，但是用于投资却常常是分批次支出，这就形成了时滞；3）产业链间景气度的传导存在时滞，典型的例子是地产周期与地产后周期的关系。

其实市场对这种领先关系已有了解，2019年初时各卖方指出的社融底领先于经济底半年左右，或者是领先于盈利底半年，其实都是我们上面讲的领先关系。2008年“四万亿”刺激使得债务周期反弹，此后PPI反弹滞后了8个月左右。2019年初债务周期触底反弹，PPI反弹滞后了10个月。

使用双周期分析可以避免滞后性的问题。我们在最初的分析中就指出，通胀周期与股、债、商、汇具有广泛的联系。但对于股票来说，通胀周期与盈利周期同步波动，但是股价一般是领先于盈利的，因此通胀周期实际上是股价的滞后指标。引入债务周期可以解决这个问题，由于债务周期对通胀周期的领先，可以在盈利回升前提前配置股票。实际上周期复苏阶段股价的上升与债务周期回升的时点相当一致，2019年就是很好的例子。

资产轮动：双周期策略

上一章我们集中探讨了对于短经济周期的理解，认为绝大多数短经济周期都可以归纳为并不同步的两类周期。本章在此理解之上构造战术性资产配置策略。

策略构建：周期阶段的划分

根据两类周期的拐点位置，我们可以将短经济周期划分为四阶段。

阶段一，复苏：从债务周期触底回升至通胀周期触底。在此阶段，经济的领先指标货币供给已经企稳回升，但是物价水平、企业盈利、库存周期尚未见底。股票市场风险偏好修复推动一轮上涨，利率受货币宽松和低通胀影响仍处于低位运行，商品受益于投资支出增加也处于牛市。这一阶段类似于2019年1月至10月的情况。

阶段二，繁荣：从通胀周期触底回升至债务周期见顶。此阶段企业盈利回升、库存周期回升，股票市场盈利预期进入验证期，估值修复行情逐渐转为盈利驱动，指数涨幅不大的同时内部分化明显。利率受通胀回升影响开始爬升，商品受益于PPI回升，但是品种会根据周期阶段发生转移，比如从黑色转向有色。这类似于2019年10月以后的情况。

阶段三，衰退：从债务周期见顶回落至通胀周期见顶。本阶段定义为衰退仅仅是因为经济的领先指标货币已经出现下滑，但是实体感受上物价水平仍在上涨，企业盈利仍在恢复，库存周期仍在上行，称之为繁荣的尾部更为合适。此阶段大类资产表现与上一阶段总体差别不大，历史数据也支持这样的观点。此阶段预计于2020年8月以后出现。

阶段四，萧条：从通胀周期见顶回落至债务周期触底。此阶段债务周期、通胀周期双双下行，实体经济融资收缩、盈利下行、库存周期下行，实体经济感受很差，投资者风险偏好下降。股票市场出现明显下滑，债市走牛，商品总体表现较差。历史上绝大多数债牛都出现在这一阶段。这类似于2018年的情形，预计下一次出现在2021年6月前后。

这四阶段的划分有些类似于库存周期的被动去库、主动补库、被动补库、主动去库四阶段，但是使用双周期的方式明显更容易区分周期阶段。

上述周期阶段的描述中，阶段二、阶段三的大类资产表现总体模糊。实际情况也确实如此，作为自上而下的宏观策略，大类资产只有在经济周期波动明显的阶段（阶段一、阶段四）才会受到宏观因素的明确影响。在周期波动并不明显的阶段（阶段二、阶段三）自下而上的投资方法要比自上而下有效的多。

实际情形下的周期阶段划分更复杂一些，但理想周期是实际周期的平均情形。债务周期的周期性特征较好，拐点容易判断。但通胀周期的拐点相对难以判断，经常在上升或下降阶段出现平台期。我们划分的基本原则是：1）确保拐点债务周期对通胀周期的领先性；2）优先选取平台期结束位置的点作为拐点；3）运行通胀周期出现阶段性回撤，选取极值点而非最值点作为拐点。由此可以相对无歧义的划分通胀周期的拐点。

实际经济周期对理想经济周期的偏移，是因为非周期因素所致。宏观经济可以视为三类因素的合成：第一类是长期经济增长，包括人口增长、技术创新、产业结构变迁、发展阶段等等；第二类是经济周期因素，包括折旧和置换导致的投资周期，债务周期引发的需求波动等等；第三类是非周期因素，历史上只在某一时期出现且不会重复发生的事件，比如供给侧结构性改革、纳入WTO、911、英国脱欧等等。非周期因素是每一轮经济周期表现均不相同的原因。

策略回溯：对资产价格的解释能力

我们根据上述周期划分，回溯了各阶段资产价格的表现。为获得尽可能长的历史数据，股票资产使用上证综指代替，债券使用中债财富指数，商品使用南华工业品指数。PPI数据始于1996年，所以我们从1996年开始回溯。债券数据始于2002年，商品数据始于2004年。到目前为止，共经历过有数据的6轮完整周期，当前正处于第7轮周期的繁荣阶段。

从持续时间观察，每一阶段平均持续时间为10.9个月。上述理想周期的分析中我们认为，假如一轮完整的短经济周期持续40个月，则四阶段中每一个将持续10个月。历史数据支持这种观点。历史上每一阶段的平均持续时间分别为12.3/8.8/12.3/10.2个月。

此种周期阶段划分，对债市的表现解释能力很强。历史上四阶段中，中债财富总指数的平均收益分别为1.0%/2.2%/0.7%/8.8%，第四阶段债市收益率显著高于前三阶段。实际上前三阶段中收益最高的一次仅为4.5%，出现在2015年股灾之后，但第四阶段的最低收益即为5.4%，次低为8.1%。假如只在第四阶段配置债券，并将在每一轮周期内部获取债市收益最高的阶段定义为胜率，那么历史胜率为100%。

历史数据显示，这种周期划分方式对股市的解释能力次之。四阶段中，上证综指的平均收益为61.4%/-3.5%/2.1%/3.2%，可以看出，在第一阶段股市的平均收益显著高于其他阶段。实际上如果以指数涨幅超过15%定义为牛市，那么历史上一共出现过6轮牛市，4次出现在第一阶段，1次出现在第三阶段，1次出现在第四阶段。出现在第三阶段的为2000年互联网泡沫，出现在第四阶段的是2015年的杠杆牛。

对商品的解释能力最差，主要是因为本周期模型未涉及供给。四阶段中南华工业品指数的平均收益为17.6%/7.4%/9.9%/-4.0%，同样是第一阶段的收益显著高于其他阶段。但是该周期划分对商品的解释能力低于股票，这从各阶段收益的离散程度可以看出来，每一阶段的商品收益分化较大。这是因为商品价格由供求共同决定，但是上述双周期模型实际上是需求模型。供给扰动并未纳入模型，典型的例子是2012~2018年间的产能过剩与去产能。这是上述周期模型所不能解释的，但对商品价格有显著影响。

策略改进：非周期因素的纳入

我们根据上文对经济周期的分析以及各周期阶段大类资产表现的历史回溯，构建战术性资产配置策略，并探讨各种可能的改进方案。

实际构造策略中，我们使用沪深300作为股票表现的代理变量，这主要是因为沪深300比上证综指有更多的可直接交易的标的。此外沪深300在成分股构成上比上证综指更接近机构投资者的持仓。我们把沪深300买入持有策略作为比较基准，而非常见的60/40股债，主要是因为这样更能体现战术性策略对Alpha收益的获取。

策略一：第一阶段配置股票，第二、三阶段配置商品，第四阶段配置债券。这是上述分析可以得到的最简单、基础的策略。仅通过通胀周期和债务周期两个指标，配置股票、债券、商品三类资产，并在固定的周期阶段配置固定的资产类别。这也是双周期策略最为基础的形式，后续策略均为在策略一之上的改进。策略一也最能反映上述周期阶段划分对资产价格的解释能力。

策略一的年化收益为25.1%，累积收益30.5倍，年化波动率21%，夏普比率1.04。我们从2004年6月有南华工业品指数以来进行回测，同期间沪深300买入持有策略的年化收益为9%，累积收益2.8倍，年化波动率29.6%，夏普比率0.35。计算使用的现金收益率为2.7%，为该期间R007的平均收益。可以看出，策略一在累计收益达到沪深300的11倍的同时，波动率还更小。

策略一的表现证明了这种周期划分方式对资产价格的解释能力。后续的改进我们基于对“理想经济周期是真实经济周期的平均情形，真实周期对理想周期的偏离是由非周期因素所致”这句话的理解进行。通过加入周期以外的因素来改进策略表现。

第一个周期外因素是资产价格的路径依赖，也即之前的表现会影响之后的表现。最为典型的例子是股票，1996年以来A股经历过3轮泡沫式的快速上涨，分别在2000年、2007年和2015年，之后均以崩盘告终。泡沫发生的阶段分别在第三、第一和第四阶段，本身发生的时点并无规律，可认为在周期之外随机发生。但存在这样的规律，只要在三、四阶段出现过股市泡沫，下一周期的第一阶段（复苏）均不会出现股票牛市。由此，我们可以通过规避股市泡沫后的崩盘来提高策略表现。

策略二：在策略一的基础之上，只要在三、四阶段股市出现30%以上的涨幅，下一周期的第一阶段转为配置债券。这一条件规避了2000年和2015年上涨后的崩盘，但是由于回测数据从2004年开始，所以策略二针对策略一的不同仅为2015年股灾后下一周期的复苏阶段转为配置债券，实际持续时间仅有3个月。但是策略表现得到了很大程度的提高。这种改进的实质是认为，股票市场只会在第一阶段，也就是有未来盈利修复支撑的估值提升推动的大牛市，才是真正的牛市；其余阶段没有盈利提升而出现的估值大幅上行，都是股市泡沫。

策略二的年化收益为28%，累积收益44倍，年化波动率20.1%，夏普比率1.19。年化收益改进较小，但累积收益大幅改善，因为有效避免了近期的回撤。策略二的累积收益是同期沪深300的16倍，波动率进一步下降。夏普比率也有所提高。

第二个周期外因素是供给，我们使用PPI的回升幅度衡量。此前我们曾提到，短经济周期的实质是需求周期，上述框架并未将供给纳入考虑。从策略一、策略二的回溯表现可以看出，双周期策略在2012~2015这一轮周期中明显表现较差，主要原因是当时“四万亿”投资计划之后存在普遍的产能过剩，PPI反弹高点为负，上市公司盈利承压，工业品价格持续下滑。2015年底开始去产能后才得以改善。我们可以通过PPI的反弹幅度将供给因素也纳入分析框架。

策略三：在策略二的基础之上，如果预计本轮周期PPI反弹高点低于0，那么在第二、三阶段转为配置债券。与策略二的主要区别在于，回避了2012~2015年间产能过剩阶段工业品价格的下滑。策略三的年化收益为30.6%，累积收益为60.6倍，年化波动率19.4%，夏普比率1.34。相比策略二显著提升。策略三需要对未来PPI的反弹幅度进行预测，会引入额外的风险。但是目前宏观、固收研究均会对远期PPI进行预测，所以该策略可以结合其他基本面分析共同使用。

目前是该策略周期划分的第二阶段，始于2019年10月PPI触底回升，该阶段的资产配置顺序是商品>股票>债券。在该阶段PPI触底回升推高上市公司盈利，股票市场处于盈利兑现期，历史表现为稳定的小幅负收益（最高0.82%，最低-7.2%）。国债利率受PPI回升和补库周期启动影响逐步推升。商品在此阶段有相对好的收益，尤其是周期属性强的黑色、有色和能化。实际上在第二、三阶段经济周期波动平稳，自上而下的宏观策略有效性已经不如自下而上的选股。从历史平均的角度，预计第二阶段大致持续到2020年9月前后，但存在误差，需要持续跟踪债务周期见顶迹象。

风险因素

非周期因素干扰经济周期向资产价格的传导；实际周期阶段的划分可能有多种选择；因数据量限制未区分训练集、验证集和测试集；策略复杂度提升后可能存在过拟合现象。