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文/华创证券首席宏观分析师：张瑜
执业证号：S0360518090001
联系人：张瑜（微信 deany-zhang） 殷雯卿（微信 yinwenqing15）
一、国际清算银行近期发表2篇文章，针对2020年3月全球金融市场流动性危机期间共同基金赎回情况进行复盘。
BIS：共同基金流动性管理加剧债市抛售。本文解释了为何在危机期间多数债券基金卖出标的资产的规模超过了赎回规模，并进一步加大债市抛售压力。主要原因在于基金经理为建立预防性缓冲，以应对预期到的未来赎回，从而主动出售资产使得基金净赎回的同时现金占比增加，因此导致了顺周期的抛售行为。影响预防性储备行为的因素包括了：原有现金现金储备水平（负相关，原有现金储备越少的基金，预防性储备抛压越大）；投资标的流动性（流动性越差的基金需要提前出售更大量的资产，预防性储备抛压越大）；赎回金额（赎回规模越大预期未来赎回要求也越大，预防性储备抛压越大），同时投资标的流动性越低，赎回金额对预防性抛售的促进越强。BIS：优先级货币基金在疫情期间的流动性压力。本文复盘了在危机期间优先性货币基金遭遇大规模赎回时的特点以及基金经理行为的特点。可以看到，危机期间大量资金涌入美国与欧洲的政府型货币基金，而优先型货币基金遭到大幅撤资；而撤资特点上，低流动性的优先型货币基金赎回比例大于高流动性基金；大客户基金的赎回比例也大于小客户基金；另外与小客户不同的在于，大客户在危机期间会大量且无差别地赎回不同流动性的基金，而与基金的流动性特征无关。同时，危机期间基金经理倾向于减少短期私人债券占比、提高相对长期的政府债占比以维持资产组合的周度流动性资产充足，并使得投资组合的加权平均到期日延长，而基金经理选择维持流动性的原因是防止“挤兑”。二、FED：实时预测美国通胀的模型。针对近期关注度较高的通胀预期估算方式，美联储最新工作论文中讨论了实时预测美国通胀的模型。文中的模型基于菲利普斯曲线，并研究了额外的宏观经济变量、专家主观判断及两种因素的组合，对提高通胀预测准确性的作用。结论可知，1、将多种预测模型结论进行加权组合的方法，对一个季度和两年范围内预测模型效果有显著提升，但在危机后到2019年期间，分别预测通胀各组成部分的方法更好。2、对于未来一个季度的通胀模型，在模型中加入主观预测数据（SPF和Tealbook）对预测效果有明显的改善。三、英国央行：货币政策意外的传导机制。货币政策意外如何传导到经济中是宏观经济学的一个经典问题，而近期美国货币政策处于转向前夕，货币政策意外可能对未来资产价格产生影响，因此本文研究了货币政策意外是如何影响预期利率和期限溢价，并对宏观经济产生影响。结论显示，在货币政策意外对名义利率的影响机制中，对预期利率的影响至少与期限溢价的影响同样重要。另外，本文通过主成分分析法捕捉货币政策对经济形成冲击的主要影响因子，并发现了三种类型的政策冲击，第一类主成分因子引起利率上行，并引起通胀上行、工业产出下降；第二、三类主成分因子都引起产出和通胀下降，其中第二类主成分因子的影响渠道符合凯恩斯主义理论，即影响长期利率并压制产出与物价；第三类主成分因子的影响渠道则符合金融加速器理论，即利率上行影响信贷市场，并压制产出与物价。
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在2020年3月，由于市场恐慌发生了对于债券的大规模抛售。在此过程中多数债券基金卖出的标的资产超过了赎回要求的数额，对市场产生了超出投资者赎回要求的额外压力。这是因为基金经理预期到将来可能出现的赎回，所以出售超过客户赎回金额的资产以建立现金缓冲。本文研究发现，标的资产的流动性和建立预防性缓冲是解释债券基金在面临赎回时增加现金持有量的关键因素——在冲击发生时赎回要求多、冲击发生前持有现金储备少的基金，倾向于出售更多资产以建立额外的预防性缓冲。基金投资标的流动性越差，这样的顺周期抛售行为越强烈。2020年3月多数基金面临净赎回并主动增加现金储备。200支投资于发达国家债券的基金中153支面临净赎回，120支在3月的现金储备的比例高于2月，即发生了预防性抛售，同时发生基金净赎回和预防性抛售的基金占比达到47%。在投资于新兴市场的基金中，这一比例为57%。![]()
基金经理主动出售资产增加现金缓冲，以应对预期到的未来赎回。图表2中的红色柱子代表当月投资者资金的净流入，蓝色柱子代表当月持有现金的变动，纵轴单位为占基金总资产净值的百分比。图中四类基金在3月全部面临净赎回。分基金标的资产类别来看，被赎回最多的是长期美国国债基金，赎回比例高达近20%，其次为美国短期投资级公司债基金和新兴市场债券基金，赎回比例在4%到6%之间。主动出售资产使得基金净赎回的同时现金占比增加，这说明面临赎回压力时，基金经理没有直接用现金支付，而是出售高于赎回要求的资金量，扩大现金缓冲以应对未来可能发生的赎回。特别是美国短期投资级公司债基金建立的预防性储备高达赎回额的28%。图表2中左上图显示的EME基金在4-6月的净赎回和现金占比下降证实了提前建立现金储备的必要性。![]()
预防性抛售与原有现金现金储备水平负相关。2020年2月现金储备较少的基金，会在三月增加现金持有量；在2月拥有更多现金缓冲的基金，则倾向于使用之前储备的现金满足赎回要求，因此其现金占比在3月下降。这说明，提前建立更高现金缓冲的共同基金能够更好地经受住赎回压力击，从而一定程度避免在压力最严重的时期抛售蒙受损失。投资标的流动性越差，初始现金水平对预防性抛售的影响越大。图表3 从左至右依次是投资于美国高收益债、美国投资级公司债、欧洲政府债和美国国债的基金。相比国债基金，公司债基金现金占比提升对原有现金水平更敏感。这说明投资低流动性债券的基金需要提前出售更大量的资产，才能为将来可能出现的赎回做好准备。![]()
预防性抛售与赎回金额正相关。图表4中横轴表示用于满足基金赎回要求的资产抛售，纵轴为自主进行的预防性抛售。对于各类基金来说二者都呈正相关关系，说明面临更多赎回的基金经理预期未来也将有更大规模的赎回要求，因此提前进行预防性准备。投资标的流动性越低，赎回金额对预防性抛售的促进越强。当一只投资于流动性非常强的美国政府证券的基金面临100美元的投资者赎回时，基金经理会额外卖出价值1.60美元的债券，以增加现金持有量。相比之下，当投资于非流动性EME债券的基金面临100美元的投资者赎回时，基金经理会卖出额外价值12.70美元的债券以增加其现金持有量。![]()
美国货币市场基金分为政府型基金、优先型基金和免税基金，其中政府型货币基金主要投资于美国国债、机构债等政府性债券，而优先型货币市场基金（prime MMF）主要投资于非政府债务，包括大额存单、商业票据和金融票据。欧洲货币市场基金分为固定资产净值（CNAV）、低波动资产净值（LVNAV）与可变资产净值（VNAV）基金，其中CNAV与美国政府型基金类似，LVNAV与VNAV则与美国优先型基金类似。本文将重点讨论优先型货币基金。
危机期间大量资金涌入美国与欧洲的政府型货币基金，而优先型货币基金遭到大幅撤资。仅3月6日到26日期间，美国政府性基金的资产管理规模（AUM）增加近三分之一，资金流入规模8000亿美元，欧洲CNAV基金AUM上涨近70%，资金流入规模800亿美元。而同时，优先型货币基金则面临大规模赎回，美国优先型货币基金与欧洲LVNAV基金资金流出规模分别为1000亿美元、900亿美元左右。3月18日美联储设立货币市场共同基金流动性便利（MMLF），同时欧央行将非金融商业票据纳入其大流行紧急购买计划（PEPP）中，从而缓解了货币市场基金的流动性问题。![]()
将基金根据其客户规模和流动性高低分为四组[1]。图表6显示，高流动性的优先型货币基金最多面临其资产管理规模20%的赎回，而低流动性的基金面临25%的赎回；大客户基金赎回高达30%，小客户基金赎回略高于10%。在大客户基金内部，流动性高低对抛售没有显著影响；小客户基金中，低流动性基金累计赎回规模较高流动基金多10%。![]()
由此可见，与小客户不同的在于，大客户在危机期间会大量且无差别地赎回不同流动性的基金，而与基金的流动性特征无关。主要原因在于：第一，由于大型投资者在数据收集、市场情报和分析方面比小型投资者拥有更强的资源，他们可以更快地识别风险，并对风险做出反应。第二，大型投资者可能受到限制而不愿接受潜在的资本损失；例如，公司财务主管可能对潜在的资本损失很敏感，当这些基金出现压力迹象时，他们可能会迅速赎回。第三，大型投资者可能持有杠杆风险较高的头寸，当这些头寸出现问题时，这些投资者可能会在接到追加保证金通知后或在预期中赎回。在本轮危机期间，基金经理倾向于减少短期私人债券占比、提高相对长期的政府债占比以维持资产组合的周度流动性资产充足（weekly liquid assets，WLA），并使得投资组合的加权平均到期日延长（weighted average maturity，WAM）。图表7的左侧为流动资产占基金总资产的比例，在3月中旬市场波动初期WLA维持稳定，说明基金经理的操作达到了保护流动性的目的。右侧为投资组合的平均到期日，该指标快速上升恰好反映了投资组合中期限较长但纳入流动资产统计的政府债务占比提高，即基金经理卖出短期的私人债券，一部分资金用于支付赎回要求，另一部分用于买入期限稍长的国债，这样在满足流动性指标的同时兼顾了收益。![]()
基金经理选择维持流动性的原因是防止“挤兑”。根据监管规定当优先型货币基金的流动性指标WLA降低到30%以下，就会触发更高的赎回费用或关闭赎回，因此当投资者发现流动下降逐渐接近监管规定的触发条件时，出于担忧赎回费上升和赎回渠道关闭的动机投资者会“挤兑”赎回。所以为了避免“挤兑”发生，基金经理需要将流动性保持在较高的水平。当前关于通胀压力的争论表明未来通胀的不确定性增加，同时反映了合适的信息对于预测通胀的重要性。预测通胀的一种常用方法是利用菲利普斯曲线，但从美国失业率、工资增长和通胀的历史数据可以看出，尽管劳动力市场剧烈波动，工资增长和通胀却是相对稳定和温和的，菲利普斯曲线在现实中的预测效力可能较弱。因此，本文基于菲利普斯曲线，研究了额外的宏观经济变量、专家主观判断及两种因素的组合，是否以及如何提高通胀预测的准确性。![]()
本文检验了额外的客观信息和主观信息是否能提高通胀预测的准确度。采用的模型如下：5个客观预测模型，分别是：AR、AR-GAP（加入额外宏观经济变量）、菲利普斯曲线、VAR、Aggregation（分别预测核心PCE通胀、食品PCE通胀和能源PCE通胀三个部分，然后加权得到整体通胀）。2个主观预测模型，分别是：SPF（加入专家的预测结果）和Tealbook（加入美联储官员的预测结果）。2个组合预测模型，分别按等权重和时变最小方差加权上述模型的结果。本文的通胀预测样本区间为1999年第三季度到2016年第四季度，分别用上述模型实时预测未来一季度、未来半年、未来一年和未来两年（h=1、2、4、8）的通胀。如图表2和图表3所示，得到以下结果：1、对于未来一个季度的通胀预测（h=1），组合预测可以提高预测效力。2、对于未来一个季度，SPF的预测误差显著降低。原因可能是SPF受访者通常在预测当季的第二个月开始时做出预测，因此预测者在预测时可以获得更多的信息。对于两年期（h=8），SPF的预测也优于基准，但对于半年期和一年期，SPF的预测性能几乎没有提高。3、组合预测可以提高预测准确性。同时，组合预测的结果更稳健，在较长时间范围内的效力下降的程度不像SPF那样严重，而且总是比最差模型(包括AR(1)和VAR(1))有所改善。4、时变的最小方差权重的组合比等权重的组合预测性能更好。最后，美联储官员（Tealbook）对下一季度的预测相对基准模型具有显著改善，Tealbook是短期预测效力提高的上限。但在更长期限，其表现并没有超过基准模型。这一结果很可能是因为Tealbook的预测更加复杂，考虑到了美国是一个开放的经济体、委员们的讨论，并纳入了有条件的假设，例如关于油价和贸易的假设。同时，Tealbook的预测效力在h=2时相对基准仍有显著提高，这表明对短期通胀的预测不仅可以获得更多具有预测能力的数据，还可以改进模型。![]()
（二）全球金融危机前和后，哪些模型的预测效力更强？全球金融危机和随后的大衰退严重扰乱了美国经济，同时也可能干扰通胀预测。因此，本文将样本分为危机前和危机后两个部分。这些结果表明，可以使用额外的信息改善通胀预测效果，特别是在危机后时期，且在短期（h=1）和长期（h=8）提升更显著。本文随后证明，以上结论在拓展样本期大多数仍然成立，各模型的相对预测效果变化不大。本文将样本期间拓展到2019年，比较了Tealbook以外的方法在1999-2019年和危机后到2019年的预测结果，检验基准样本期间的结果是否仍然成立。结果显示各模型的相对预测效果变化不大。在1999-2019年期间，SPF、Aggregation和Combination三种方法对下一季度的通胀预测能力显著强于基准，时变最小方差加权组合对两年期的通胀预测能力显著提升。在危机后至2019年期间，Aggregation和菲利普斯曲线模型对两年期的预测较基准显著改善，而时变最小方差加权组合法改进不显著，其他结果与之前相同。![]()
图表13展示了最小方差加权组合预测法中各成分模型的相对性能，期限选取h=1和h=8两段时期。如图所示，在具有更高不确定性和波动性的事件中，例如在全球金融危机期间，SPF为短期预测（h=1）提供了更多有用的预测信息。![]()
总的来说，本文发现两个重要结论：第一，随着时间的变化，最小方差加权组合方法在一季度和两年的范围内预测效力显著提高，但在危机后到2019年期间，分别预测通胀各组成部分的方法更好。第二，对于未来一季度，主观预测（SPF和Tealbook）的预测效果有明显的改善，因此，在通胀预测中考虑这些额外信息有助于提升预测效果。
货币政策意外如何传导到经济中是宏观经济学的一个经典问题。标准宏观模型认为货币政策意外通过影响预期未来利率来影响经济，而早期的研究却发现货币政策意外几乎完全通过期限溢价传导。为研究货币政策的传导机制，本文首先讨论货币政策意外在多大程度上通过预期利率和期限溢价来影响未来的名义利率，然后讨论预期利率和期限溢价两种传导机制对宏观经济的影响。本文使用了三个模型来分解FOMC会议前后收益率曲线的波动，模型分别为：基准模型M0，风险价格限制调整模型M1和统计偏差纠正模型M2，后两个模型用于纠正小样本偏差。根据分解结果，预期利率变动解释了短期收益率变化的大部分，同时纠正小样本偏差将提高预期利率对中长期利率的影响。图表14、15分别显示了预期利率和期限溢价对FOMC会议前后3个月期、5年期和10年期国债收益率变化的贡献，其中3个月期利率的变动主要受预期利率（暗色部分）的影响。在图表7中，尽管M0将5年期和10年期国债收益率波动的主要原因归结于期限溢价，然而，一旦纠正了小样本偏差(模型M1和M2)，预期利率的变动将占收益率变动的大部分。图表8是使用日度数据分解的结果，相比月度模型，5年期和10年期利率中的预期成分在日度模型中波动性更大。![]()
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图表16、17显示了FOMC公告窗口内预期利率和期限溢价的变化，调整小样本偏差和使用高频的日度数据大大增加了预期利率对FOMC公告的反应程度。在M1和M2中，10年期预期利率的波动性与期限溢价的波动性相当，约为M0的两倍。因此，过去简单使用未经调整的VAR模型可能严重低估货币政策意外对预期利率的影响。一旦考虑小样本偏差，货币政策对预期利率的影响至少和期限溢价一样大。
根据以上结果，在货币政策意外对名义利率的影响机制中，对预期利率的影响至少与期限溢价的影响同样重要。![]()
随后，本文通过主成分分析法捕捉货币政策冲击的主要影响因子。预期利率的绝大部分变化可以由两个主成分解释，分别占83- 90%和10- 17%。期限溢价的第一个主成分解释了其变化的99%。图表10显示了不同期限的预期利率和期限溢价主成分的情况。预期利率的一个有趣特征是，这些主成分对利率的影响模式，与名义利率对货币政策冲击的理论反应一致。第一个主成分（图表左上方）类似于对引发通胀预期转变的冲击的反应，第二个主成分(图表右上方)类似于新凯恩斯主义模型中对暂时性货币政策冲击的反应。期限溢价的第一个主成分的比重随着期限的增加而增加。根据以上结果，长期利率之间的高相关性可能是因为预期利率的第一个主成分和期限溢价的第一个主成分在短期和中长期之间正相关。而预期利率的第二个主成分在短期和中长期之间负相关，解释了短期利率与中期和长期利率之间较弱的相关性的原因。（二）货币政策冲击对局部宏观经济的影响机制和影响程度本文用预期利率的前两个主成分（M1t、M2t）和期限溢价的第一个主成分（M3t）来识别货币政策冲击对局部宏观经济的影响，如图表18-20所示。M1t导致收益率水平因子的增加，引起利率在整个期限内上行。在这种冲击下，年通胀率持续上升、工业生产持续下降、30年期抵押贷款利率上升从而引起住房市场活动减少。M2t和M3t都使产出和通胀下降，但影响机制不同：在M2t的影响下，短期利率的临时意外上调让市场相信美联储对待通胀的态度更鹰派，并通过费雪效应降低长期利率；最终产出和价格水平下降，符合新凯恩斯主义。M3t使抵押贷款利率大幅上升，企业信贷市场恶化，导致产出和价格下降，与金融加速器理论基本一致。![]()
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总体而言，本文主要有两点发现：第一，货币政策意外对预期利率的影响与对期限溢价的影响一样重要。第二，通过主成分分析发现了三种类型的政策冲击，它们各自对经济的影响现有理论基本一致。
[1]客户规模的划分标准：以投资某基金的最小客户规模作为标准，规模低于中位数的分为一组，高于中位数的分为一组。流动性的划分标准：总资产中WLA（周度流动资产）所占比例在2020年1月到2月期间的平均值，高于平均数的为一组，低于的为另一组。具体内容详见华创证券研究所3月28日发布的报告《【华创宏观】2020年美元流动性危机期间基金行为有何特点？——全球央行双周志第25期》。
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