[金融业] [2023-10-27]
今年前8 个月,尽管外资持债仍整体保持减持状态,但减持幅度远不及去年, 国内债市的外资流出压力较去年明显缓和。7-8 月,在美债长端利率大幅上行 导致中美利差倒挂程度再度加深、人民币汇率偏弱运行等因素的影响下,外资 持债“由增转减”。虽然人民币汇率在近期有所企稳,但中美利差或仍维持一定 程度的倒挂,叠加国内长债利率短期仍然面临诸多因素的扰动,外资持债在短 期内或延续波动。
[金融业] [2023-10-27]
对于银行而言,发行次级债需经历董事会/股东大会同意、获得央行及金融监 管总局批文、银行选择发行。但从实际来看,2023 年前三季度发行规模的缩 量主要与监管层面批文下发放缓有关,仅观察国有大行,2022 全年发行8600 亿元而2023 年1-9 月发行3800 亿元,2022 年批文已用完而2023 年批文 未下发是次级债供给缺失的主因。
[金融业] [2023-10-27]
今年前8 个月,尽管外资持债仍整体保持减持状态,但减持幅度远不及去年, 国内债市的外资流出压力较去年明显缓和。7-8 月,在美债长端利率大幅上行 导致中美利差倒挂程度再度加深、人民币汇率偏弱运行等因素的影响下,外资 持债“由增转减”。虽然人民币汇率在近期有所企稳,但中美利差或仍维持一 定程度的倒挂,叠加国内长债利率短期仍然面临诸多因素的扰动,外资持债在 短期内或延续波动。
[金融业] [2023-10-27]
今年前8 个月,尽管外资持债仍整体保持减持状态,但减持幅度远不及去 年,国内债市的外资流出压力较去年明显缓和。7-8 月,在美债长端利率大 幅上行导致中美利差倒挂程度再度加深、人民币汇率偏弱运行等因素的影 响下,外资持债“由增转减”。虽然人民币汇率在近期有所企稳,但中美利 差或仍维持一定程度的倒挂,叠加国内长债利率短期仍然面临诸多因素的 扰动,外资持债在短期内或延续波动。
[金融业] [2023-10-27]
三季度经济数据公布,经济持续恢复向好高质量发展稳步推进。具体来看,体现出以下三个特征:第一,支出端消费贡献提升。第二,生产端平稳扩张。第三,国企生产加速扩张,民营企业经营改善。四季度居民收入有望跟随经济恢复继续提升,进而支撑居民消费,同时房地产市场局部改善有望在更大区域扩展,另外,因去年受外部冲击 影响 GDP 增长 2.9%,基数相对较低。经济改善有望持续。而通胀水平的抬升亦有望助推经济名义增速的提高,进而改善企业盈利。鉴于经 济在三季度实现超预期增长,我们认为此阶段逆周期政策进一步加码 的必要性相对降低,后续重点在已出政策持续落实。
[金融业] [2023-10-27]
5 月底,核心指标 300 除金融指数的股债收益差再次来到-2X 标准差附近,我们当时的报告《写在股债收益差再次逼近-2X 标准差之际》也受到了非常广泛的关注。但是,随着时间过去了将近 5 个月,迟迟看不到有力度的指数反弹,很多客户对这个核心指标产生了质疑、怀疑和各种疑问。因为这个指标太广为流传了,所以我们有责任有义务跟大家汇报清楚他的每一个细节,包括应用的逻辑、局限性、背后代表的含义以及在实际操作中的应用,以避免产生误会或者是误导。
[金融业] [2023-10-27]
根据过去积累,我们在多个大类因子范围内定量+定性挑选细分因子:细分因子要求逻辑简单透明,多空分组好,rankic在同类因子排名中长期显著有效,避免参数过拟合。基于六种视角组合大类因子,可以拟合出常见的四种投资思路,我们这篇报告中展示简单等权合成结果:多头超额收益过去13年年化接近8%,绝对收益13%,能有效区分未来一个月行业涨跌幅。
[金融业] [2023-10-27]
当前市场处于长期悲观预期主导的弱震荡寻底区间;但可以观察到一些乐观因素正在浮现,8/9月经济数据持 续有改善,政策面亦不断释放利好,叠加外围转鸽,可以期待11月FOMC和中美会谈或对预期有一定的扭转,仓位维持 标配;风格短期延续均衡偏价值,左侧开始关注成长机会,板块关注资源和制造;外围美债利率快速上行后联储转鸽,进入短期反弹窗口。年内大类资产走势主要由,国内复苏强度偏弱定价,和海外经济软着陆以及年内加息暂停的预期,两条线索主导,当前来看两类交易已较大程 度price-in,Q4推荐更加关注国内权益与海外表现剪刀差的修复。
[金融业] [2023-10-27]
良好的行业景气度意味着行业内的股票可以带来超额收益的概率更高。从行业基本面看,行业景气通常有其构成的行业和宏观因子同向运动的特性。从行业内的产业逻辑看,行业景气提升的动力来自于上下游供需、产品价量等指标的边际改善,同时受宏观变化的影响。由上述因素构成的领先因子具有预测行业景气变化的能力,可以指导行业配置。
[金融业] [2023-10-27]
“低波异象”自 2006 年被发现以来,就一直是金融实证领域关注的热点问题。东吴金工借鉴前人经验,开拓创新,推出“波动率选股因子”系列研究,旨在目前已被广泛使用的传统波动率因子的基础上,进行一系列新的探索。在第一篇报告《寻找特质波动率中的纯真信息——剔除跨期截面相关性的纯真波动率因子》中,我们从学术界发现的“波动聚集现象”出发,对传统波动率因子提出了一 种简单朴素而又效果优秀的改进方案:在传统因子的计算过程中,只需增加 1 行代码,就可以实现信息比率从 1.5 到 2.2 的提升。