本篇報告首先介紹了剩余流動性的定義並總結了現有剩余流動性測算方法的不足，其次討論了基于軋差模型的剩余流動性測算方法，最後構建了基于剩余流動性的擇時策略。策略對于A股從2013年至今具有良好擇時效果。

摘要

剩余流動性的定義及現有方法的不足

1）什麽是剩余流動性：我們將包含股市流動性、債市流動性和其他金融資産市場流動性的總和定義爲廣義剩余流動性，而將我們更爲關注的股市流動性定義爲狹義剩余流動性。如無特別指出，後文所指的剩余流動性均爲針對股市的狹義剩余流動性。更准確來說，我們所研究的剩余流動性，更聚焦于股票市場的負債端流動性變化。

2）現有測算方法的缺陷

► M1同比增速：M1同比增速變化背後存在多種可能的原因，與剩余流動性非嚴格對應的映射關系。

► M2 同比增速-發電量同比增速：其一，存在樣本選擇性偏差。其二，以發電量作爲實體部門流動性的影子需求會累積偏差。其三，M2爲存量指標且其同比增速中包含價格因素，而發電量爲流量指標且不包含價格因素。其四，該測度方式隱含假設了發電量與實體流動性需求之間1:1的對應關系。其五，發電量數值易受節假日影響。

► M2 同比增速-工業增加值同比增速：其一，存在樣本選擇性偏差。其二，工業增加值爲流量指標，且不包含價格因素。其三，該測度方式隱含假設了工業增加值與實體流動性需求之間1:1的對應關系。

► M2同比增速-名義GDP增速：其一，存在樣本選擇性偏差。其二，M2爲存量指標且其同比增速中包含價格因素，而名義GDP爲流量指標且不包含價格因素。其三，該測度方式隱含假設了名義GDP增速與實體流動性需求之間1:1的對應關系。其四，名義 GDP爲季頻披露，則該測算方法僅能用于季頻擇時。

► M1同比增速-PPI同比增速：其一，存在樣本選擇性偏差。其二，該測度方式隱含假設了PPI增速與實體流動性需求之間1:1的對應關系。

► M2同比增速-社融存量同比增速：該指標更能反映政策寬松外溢至債券市場的“剩余流動性”，邏輯上主要對債券資産表現有指引價值，但對股票而言，其直接影響是偏弱的。

基于軋差模型的剩余流動性測算

1）模型思路：通過拆解實體部門資金的入項與出項，盡可能擬合出實體部門注入股票市場的流動性變化。剩余流動性 = 實體部門獲得的流動性 – 實體部門未投向二級金融市場的流動性。

2）入項1：實體部門從金融部門融資。我們主要借助社會融資規模數據（扣掉政府融資與企業股債形式的直接融資部分）加以測算。

3）入項2：實體部門從海外部門收彙。我們主要借助銀行代客結售彙數據加以測算。

4）入項3：實體部門從政府部門收到財政淨支出。我們使用“財政存款變動”與“國債及地方政府淨融資額”做對沖的方法加以測算。

5）出項1：實體部門在銀行存款。主要包含非金融企業存款和住戶存款，數據來自金融機構本外幣信貸收支表。

6）出項2：實體部門所持現金。主要包含非金融企業的庫存現金和居民的手持現金之和。

7）剩余流動性 = 入項 – 出項 = 實體部門從金融部門融資 + 實體部門從海外部門收彙 + 實體部門從政府部門收到財政淨支出 – 實體部門在銀行存款 – 實體部門所持現金。

剩余流動性擇時模型

1）基于剩余流動性，構建多個擇時子信號。我們從趨勢、突破、反轉三大方面設計了19個子信號。

2）將子信號複合得到總信號。複合總信號取值爲上述19個子信號中，發出看多的子信號數量減去發出看空的子信號數量。若複合總信號取值大于0，則看多；小于0，則看空；等于0，維持中性。

3）基于剩余流動性的複合信號有良好擇時效果。擇時策略2005年至今（2024/4/3）多空年化收益12.91%，年化波動20.52%，同期基准年化收益3.92%，年化波動22.56%。複合信號共看多37次，勝率70.27%，盈虧比1.23；共看空17次，勝率64.71%，盈虧比1.11。

風險提示

由于模型基于曆史數據構建，因此模型在未來應用的有效性可能與報告回測有效性存在差異。

正文

剩余流動性的定義

在本章，我們將詳細闡述流動性、剩余流動性和流動性擇時背後的邏輯。

1）什麽是流動性？

Amihud and Mendelson (1988) 指出，流動性是市場的一切。流動性一般是指資産于短時間內在市場上完成交易而不帶來價值損失的能力，如果一項資産流動性好, 則其買賣容易, 價格穩定, 交易成本低。從本質上劃分，流動性可分爲資産端流動性與負債端流動性。

資産端流動性主要是指股票、債券、黃金、大宗商品等資産自身流動性，即以當下市場價格快速交易或者變現的能力。資産端流動性主要體現于變現價格偏離變現前市場公允價格的程度、變現速度、短時間內可變現數量、變現過程中間費用高低。而負債端流動性主要是指資産所處交易環境的資金充裕度，反映出資金體量與資産數量之對比。由于資産端流動性異質性較強，我們主要探討更具普適性的負債端流動性。

圖表1：流動性相關概念框架

資料來源：中金公司研究部

2）什麽是宏觀流動性？

負債端流動性可進一步分爲宏觀流動性和微觀流動性。其中，宏觀流動性所對應的資産環境最爲廣闊，如全球宏觀流動性、中國宏觀流動性等，主要跟蹤指標有社融增速、信貸增速和貨幣供應增速等。如我們在報告《量化配置系列（4）：資産宏觀流動性驅動指數及其應用》中所指出的，宏觀流動性的産生包括央行投放基礎貨幣、銀行擴張派生貨幣、企業個人融資投資三個過程。概括來說，宏觀流動性體現當前經濟體系內貨幣的數量以及金融機構、企業、個人進行投融資活動的成本和難易程度。從宏觀流動性的産生過程來看，首先，央行等職能部門通過公開市場操作等手段向商業銀行投放基礎貨幣；其次，商業銀行通過信貸業務對基礎貨幣進行擴張，得到派生貨幣；最後，微觀企業和個人通過融資活動獲得流動性，並可進一步通過投資、民間借貸等方式，使流動性在實體經濟中進行流轉。而微觀流動性則是指在一個更爲具體的資産交易市場中的流動性，本文不涉及對微觀流動性的分析，在此不表。

3）什麽是剩余流動性？

前述宏觀流動性不僅需要服務于金融市場，更需要支持實體部門。因此，我們在討論股市等金融市場流動性時，需要在宏觀流動性中剔除對實體部門流動性的需求。需要強調的是，金融市場流動性與股票市場流動性是有區別的。我們以兩個等式來分析二者間邏輯關系：①宏觀流動性=實體部門流動性+金融市場流動性（即剩余流動性）；②金融市場流動性=股市流動性+債市流動性+其他金融資産市場流動性。考慮到我們後文中軋差模型的特點與優勢，爲進一步對剩余流動性加以合理區分和准確度量，我們將包含股市流動性、債市流動性和其他金融資産市場流動性的總和定義爲廣義剩余流動性，而將我們更爲關注的股市流動性定義爲狹義剩余流動性。如無特別指出，後文所指的剩余流動性均爲針對股市的狹義剩余流動性。

更准確來說，我們所研究的剩余流動性，更聚焦于股票市場的負債端流動性變化。股市流動性一般是由整個市場交易資金相對于股票供給所決定的，跟蹤股市流動性邊際變化主要有兩個維度：一爲資産端擠壓，資産端對股市流動性的影響主要源于股票發行與股票解禁，即場內資金不變的情況下，可流通股票的增加。二爲負債端變化，如果流通股票供給不變，市場中資金增加，則股市流動性明顯改善。在個股層面，個股流動性強弱會影響個股在買賣時的摩擦，而在個股聚合形成的整個股票市場，流動性指參與交易資金相對于股票供給的多少，即我們所關注的股市資金面。

4）剩余流動性與股價的邏輯關系如何，爲何可以用于擇時？

剩余流動性與股價在邏輯上爲正相關關系。我們可將其背後的原因總結爲如下幾點：

其一，經濟政策與周期的映射：剩余流動性變化的背後往往是宏觀經濟政策和經濟金融周期的映射。當信貸市場寬松，即銀行和其他金融機構更願意放貸時，企業和家庭更易獲取貸款，此時實體部門能以更低的成本獲取資金，這通常會導致剩余流動性增加，這些額外的流動性被注入股市，提升股指。相反，當信貸市場緊縮，貸款條件變得更加嚴格，企業和家庭獲取資金的難度增加，這會導致剩余流動性減少，降低了對股票等金融資産的需求，拉低股指，且在信貸緊縮環境中，投資者可能更傾向于減持風險資産，轉向更安全的投資渠道，如債券或現金。因此，剩余流動性的增（減）可被視爲經濟擴張（收縮）或貨幣寬松（緊縮）的信號，而這些情況往往與股市上漲（下跌）相對應。

其二，資金供給增減影響供需與價格：在其他條件不變的情況下，剩余流動性的增加會增加股市的資金供應。較高的剩余流動性意味著有更多資金被實體部門用于投資，市場對股票等金融資産的需求上升，進而推高股票價格。相反，較低的剩余流動性則意味著更少資金被實體部門用于投資，市場對股票等金融資産的需求下降，進而拉低股票價格。

其三，資産相對吸引力與投資偏好：當剩余流動性較高時，當實體部門擁有較高的剩余流動性投向金融市場時，意味著他們手中的現金流超過了日常生産、生活、運營和預防性儲蓄的需要。在這種情況下，傳統的低風險投資（如銀行存款産品、債券等）的回報相對較低，這使得股市等高風險資産相對更具吸引力，從而吸引更多的資金流入股市，有助于股市上漲。

其四，投資者情緒和預期：剩余流動性的變化會影響投資者情緒和預期。當剩余流動性增加時，投資者可能預期經濟將會增長，企業盈利會改善，從而提高對股市的信心。這種積極的投資者情緒可以進一步推動股價上漲。較高的或上行的剩余流動性有助于增強投資者信心，因其減少了股市資金短缺的風險，在資金充裕的環境下，投資者可能會更加樂觀和更有信心，這種正面情緒有助于提振股市。如謝赤等（2007）指出，在流動性高的市場中，其參與者信心更足，對于外部沖擊的抵抗力更強，系統性風險更低，從更深層的角度看, 市場流動性的增加不僅保證了金融市場的正常運轉, 也促進了資源有效配置和經濟增長。

其五，市場流動性與價格發現機制：剩余流動性的變化可直接影響市場流動性。市場流動性較高時，股票交易更爲活躍，股價中的信息含量增加，投資者利用信息獲利的邊際價值上升，將促使更多投資者願意花費更多的代價獲取信息，提高流入市場的信息質量和股價信息含量（參考文獻5，Holmstrom and Tirole，1993），價格發現機制更加有效，可能吸引更多投資者參與市場，進一步推動股價上升。反之，市場流動性較低時，股票交易較爲萎靡，價格發現機制有效性降低，可能導致價格波動加劇，不利于股價上行（Amihud and Mendelson，1986）。

圖表2：剩余流動性與中證全指走勢

注：由于宏觀數據公布的滯後性，圖中剩余流動性時間後移一期，即2024年2月對應的爲當年1月的數據，同時進行了3期移動平均

資料來源：國家統計局，中國人民銀行，Wind，中金公司研究部

圖表3：剩余流動性與中證全指相關性

注：由于宏觀數據公布的滯後性，爲准確列示，圖中剩余流動性時間後移一期，即2024年2月對應的爲當年1月的數據

資料來源：國家統計局，中國人民銀行，Wind，中金公司研究部

5）如何使用剩余流動性構建擇時策略？如前所述，剩余流動性可作股市擇時指標，但應注意，宏觀交易邏輯已不是簡單的單期線性視角，即通過觀察當期指標高低來預判股市，而需要多維度、高緯度、更全面的邏輯思考。比如，方向上，不是簡單的越高越好或越低越好，宏觀交易邏輯需更加高階的邏輯引入，把握困境反轉預期、持續向好預期、趨勢突破預期等。路徑結構上，宏觀交易的邏輯需要把握其過去一段時間的變化路徑（如過去3個月、6個月、12個月、一個完整的流動性周期等），而非只看簡單的單期高低/漲跌。數據信息上，單指標擇時是很困難的，因爲只有一條序列。因此，需要設計多種可能的、有邏輯的、低相關的宏觀感知信號，才能實現較爲理想的勝率。

剩余流動性的測算：基于軋差模型

現有測算方法的缺陷與不足

在引入軋差模型測度剩余流動性之前，我們先回溯現有測度剩余流動性的方法口徑，對其測度方法與不足加以系統性分析：

1）現有口徑1：M1同比增速。該測度方法使用M1同比增速測度剩余流動性。M1爲狹義貨幣供應量，一定程度上能夠反映消費市場與終端市場的購買力。但其存在一點明顯不足，即M1同比增速變化背後存在多種可能的原因，與剩余流動性非嚴格對應的映射關系。如，若M1增長主要來自于政府部門的轉移，則更多反映逆周期政策的力度。若M1增長主要來自于居民部門的轉移，則說明居民購房需求和消費需求的修複，而非對金融資産需求的上升。

2）現有口徑2：M2 同比增速-發電量同比增速。該測度方法使用M2同比增速反映經濟中的貨幣供給力度變化，使用發電量同比增速作爲實體部門流動性的影子需求。其優勢在于經濟活動以能源爲基礎，且電力不存在庫存，能真實反映經濟運行情況。但其存在如下幾點不足：其一，存在樣本選擇性偏差，發電量不僅供應實體部門，還會供應金融與政府部門。其二，短期來看以電力需求刻畫實體需求可能具有一定的穩定性，但是隨著經濟發展與産業結構變遷，以發電量作爲實體部門流動性的影子需求會累積較大偏差。其三，M2爲存量指標且其同比增速中包含價格因素，而發電量爲流量指標且不包含價格因素。其四，該測度方式隱含假設了發電量與實體流動性需求之間1:1的對應關系，若二者對應比例關系發生變化，會導致測算有較大偏差。其五，發電量數值易受節假日影響。

3）現有口徑3：M2 同比增速-工業增加值同比增速。該測度方法使用工業增加值同比增速作爲實體部門流動性的影子需求，一定程度上所選指標與實體經濟間的映射關系更爲具象，但其存在如下幾點不足：其一，仍然存在樣本選擇性偏差，實體部門除工業外，還包括農業和服務業，且隨著中國經濟的發展與轉型，工業占比在逐年下降。其二，與發電量一樣，工業增加值爲流量指標，且不包含價格因素。其三，該測度方式隱含假設了工業增加值與實體流動性需求之間1:1的對應關系。

4）現有口徑4：M2同比增速-名義GDP增速：該測度方法使用名義GDP增速作爲實體部門流動性的影子需求，一定程度上所選指標與實體經濟間的映射關系更爲全面，認爲若M2同比增速>名義GDP增速則可視爲流動性超發或剩余流動性充足。但其存在如下幾點不足：其一，存在樣本選擇性偏差，名義GDP指標不僅涵蓋實體部門，也會將政府部門和金融部門納入統計範疇。其二，M2爲存量指標且其同比增速中包含價格因素，而名義GDP爲流量指標且不包含價格因素。其三，該測度方式隱含假設了名義GDP增速與實體流動性需求之間1:1的對應關系，若二者對應比例關系發生變化，會導致測算有較大偏差，尤其是在經濟增速邁入平台期時，該減數項波動往往很小，測算結果幾乎完全由被減數所主導。其四，名義 GDP爲季頻披露，則該測算方法僅能用于季頻擇時，大大降低了資産配置的時效性與機動性。

5）現有口徑5：M1同比增速-PPI同比增速。該測度方法使用M1同比增速反映實體部門所持有的流動性變化，以PPI同比增速體現投入生産與購買原材料時所需的流動性變化，該指標考慮了價格因素，但其存在如下幾點不足：其一，存在樣本選擇性偏差，PPI同比增速對實體部門中的居民部門考慮不足；其二，該測度方式隱含假設了PPI增速與實體流動性需求之間1:1的對應關系。

6）現有口徑6：M2同比增速-社融存量同比增速。該測度方法使用M2同比增速反映流動性供給，使用社融存量同比增速反映實體部門的流動性需求，二者同爲存量指標，能較好地刻畫剩余流動性。然而，該指標存在如下不足：拆解M2和社融分項可知，造成M2增速與社融增速差異主要是源于跨境收入（外彙占款）、同業投資、非標和直接融資項四個項目。其中，同業投資和非標是最核心的兩項，二者剪刀差主導著M2增速與社融增速之差。然而，同業投資和非標主要受貨幣政策、金融政策、融資需求等因素影響，在貨幣政策寬松、金融政策企穩、融資需求較弱時，同業投資活躍而非標較爲消沉，M2增速與社融增速之差擴大，利率趨于下行，故而該指標邏輯上主要對債券資産表現有指引價值。但對股票而言，其直接影響是偏弱的，同業投資主要是銀行表內自營的委外資金，並不能直接投向股票市場，更多投向債券等固定收益類資産，因此它並不能代表股票市場的“剩余流動性”，更像是政策寬松外溢至債券市場的“剩余流動性”。對股票市場而言，M2同比-社融同比越高，也不一定會滯留在股市裏面，不一定完全轉換爲股市的流動性。當市場對經濟預期較低時，居民與非金融企業傾向于增加儲蓄存款，資金的風險偏好也比較低，投資者對分子盈利的預期較爲悲觀，傾向于配置同業存單以及債券等低風險資産；而當社融同比增速較高時，市場對經濟景氣預期提升，這有利于將居民儲蓄轉移到股市中，以及債市資金分流到股市中，邊際增加股市的流動性。

此外，上述以M1同比增速或M2同比增速爲被減數的剩余流動性測度指標，背後往往是地産周期引致的貨幣供給周期主導。隨著未來地産周期的下行，上述指標的合理性也將受到沖擊。

綜上所述，我們亟需一種更優的剩余流動性測度方法。

基于軋差模型測度剩余流動性

當流動性供給與實體部門的流動性需求不匹配時，二者間的差額即爲剩余流動性。從宏觀經濟運行和金融市場結構的角度來看，股票市場資金的最終來源是實體部門，即非金融企業和居民的資金，因此我們可以通過拆解實體部門資金的入項與出項，盡可能擬合出實體部門注入股票市場的流動性變化。

爲此，我們設計軋差模型加以測度。該模型包含如下五方面的主體：其一爲實體部門，即由非金融企業和居民所構成；其二爲銀行部門；其三爲非銀部門；其四爲海外部門；其五爲政府部門。由于我們以實體部門爲核心設計軋差模型來測度剩余流動性，因此我們無需考慮實體部門內部資金運轉，如個人與企業間購買商品或服務的收入與支付，及個人對企業的實體投資，涵蓋直接投資辦廠、購買企業發行的股票或債券（一級發行市場）等等。從而使我們可以更爲專心和准確地剖析實體部門與另外四個部門間的資金運轉。

圖表4：基于軋差模型的剩余流動性測算框架

資料來源：中金公司研究部

我們首先來分析實體部門的資金來源：

1）實體部門從金融部門融資（A+B）：實體部門從金融機構（包含銀行和非銀金融兩個部門）融資，我們主要借助社會融資規模數據（扣掉政府融資與企業股債形式的直接融資部分）加以測算。社會融資規模是指一定時期內實體經濟（境內非金融企業和居民）從金融體系獲得的全部資金總額，是全面反映金融與經濟關系，以及金融對實體經濟資金支持的總量指標。這裏的金融體系爲整體金融的概念，從機構看，包括銀行、證券、保險等銀行與非銀等金融機構；從市場看，包括信貸市場、股票市場、債券市場等。該項在軋差模型中由字母A和B表征。

具體來說，我們使用下式加以測度：

實體部門從金融部門融資（A+B）≈新增人民幣貸款+新增外幣貸款+新增委托貸款+新增信托貸款+新增未貼現的銀行承兌彙票+存款類金融機構資産支持證券+貸款核銷

其中，人民幣貸款項目主要包含如下五項：①企業短期貸款，指銀行業金融機構向非金融企業發放的期限在一年以內的貸款，承擔著爲企業補充流動性的功能，尤其作用于補庫階段。2021年以來隨著結構性貨幣政策工具的廣泛使用，企業短貸上行明顯。②企業中長期貸款，指銀行業金融機構向非金融企業發放的期限在一年以上的貸款，多用于購置設備和建設工程，與企業資本開支需求相對應。③票據融資，指銀行業金融機構通過對客戶持有的未到期銀行承兌彙票進行貼現而提供的融資，具有期限短，成本低，流動性強的特點，是中小微企業的重要融資渠道。④居民短期貸款，主要包括短期個人經營性貸款（用于住房裝修、私營企業主或個體工商戶以自然人名義的貸款等）、信用卡透支、消費貸款（如車貸）等。⑤居民中長期貸款，可分爲居民中長期經營貸款和消費貸款，其中經營貸款主要投放對象是個體工商戶及中小企業主，消費貸款絕大部分屬于個人住房按揭抵押貸款，是房地産開發重要資金來源。

外幣貸款是金融機構以票據貼現、信貸、墊款等方式向非金融企業與居民發放的，以外幣爲計算單位的貸款。出于可比性考慮，央行在統計時會將其折算成人民幣加總。從用途上看，外幣貸款主要用于進口商品付彙或資本賬戶下的對外投資（國內資本賬戶仍然存在較強管制，對外投資的規模要遠小于進口，外幣貸款更多是用于進口商品付彙）。

信托貸款是指信托機構在國家規定的範圍內，運用信托存款等自有資金，對自行審定的單位和項目發放的貸款。社融中的委托貸款指由企事業單位及個人等委托人提供資金，由金融機構（即貸款人或受托人）根據委托人確定的貸款對象、用途、金額、期限、利率等向境內實體經濟代爲發放、監督使用並協助收回的一般委托貸款。未貼現銀行承兌彙票是指企業簽發的銀行承兌彙票未到金融機構進行貼現融資的余額，也就是企業簽發的全部銀行承兌彙票扣減已在銀行表內貼現的部分，是表外業務中近幾年波動最大的一項，當實體經濟向好時，企業對未來資金需求會大幅上升，通過儲備未貼現銀行承兌彙票來滿足未來的資金需求，從而帶動未貼現銀行承兌彙票規模擴張。

我們需要將存款類金融機構資産支持證券與貸款核銷納入加數，是因爲兩者都會使銀行表內貸款存量減少，但實際上已經支持了實體融資需求，不加回去會導致這部分融資量被低估。存款類金融機構資産支持證券是指存款類金融機構將信貸資産信托給受托機構，由受托機構以資産支持證券的形式向投資機構發行的受益證券。而貸款核銷是指銀行按規定將呆賬貸款或貸款損失予以核銷的一種制度，核銷的貸款會從社融的人民幣貸款分項中剔除，但這部分貸款是實體經濟從金融體系獲得的資金融入，因此需重新納入。

需要說明的是，由于我們研究的是實體企業整體從金融部門融資，因此實體企業直接融資不被計算在內，如企業債券融資（非金融企業發行的各類債券，包括企業債、中期票據、短期融資券、中小企業集合債、公司債、可轉債、可分離債等）、非金融企業境內股票融資（非金融企業通過境內正規金融市場進行的股票融資，包括A股股票首發、公開增發、現金型定向增發、配股、行權籌資以及B股籌資，不含金融企業的相關融資）。自然，政府債券這一分項也不納入考量。

2）實體部門從海外部門收彙（C）：實體部門從海外賺來的收入，我們主要借助銀行代客結售彙數據加以測算。在我國，實體部門無論是企業還是居民客戶都需與銀行系統發生關系，才能進行結售彙。所謂銀行代客結售彙，即銀行爲客戶辦理的結彙和售彙業務，客戶把美元賣給銀行就是結彙，客戶從銀行買美元就是售彙。該項在軋差模型中由字母C表征。

具體來說，我們使用下式加以測度：

實體部門從海外部門收彙（C）≈當月銀行代客結彙

需要說明的是，在使用軋差模型計算實體部門的剩余流動性，即實體部門的二級股票市場金融投資（標記爲G）時，通常目的是爲了衡量國內市場中的資金流向和剩余資金的多少。基于此，選擇結彙收入數據而非結售彙剪刀差是更爲合適的。原因在于結彙收入主要反映了將外彙轉換成本國貨幣的交易，關注的是外彙進入並轉換爲本幣的流量。這涉及到實際的貨幣供應變化，對國內經濟有直接影響，如影響流動性、消費和投資，直接反映了外彙收入對國內經濟的“實際注入”。而結售彙剪刀差反映了一國實體部門外彙買賣的淨結果，是評估國際支付能力和外彙市場平衡的指標。結彙數據反映的是已轉換爲本國貨幣並可能流入金融市場的資金，更貼近我們想要分析的實體部門在本國貨幣資金上的行爲模式。而結售彙差額可能包括仍保留在外彙形式的資金，這部分資金雖是實體部門的淨外彙流動，但不一定參與到本國的金融投資中。如果我們的目的是國際資本流動分析、外彙市場壓力評估、外彙儲備管理時，使用結售彙剪刀差可能更爲合適。

3）實體部門從政府部門收到財政淨支出（D）：實體部門從政府部門收到的收入與補貼等，減去交給政府的稅收等支出，即實體部門從政府部門收到的財政淨支出，或者說政府部門向實體部門的財政淨收入的相反數。我們對此使用財政存款變動與國債與地方政府淨融資額數據做對沖的方法加以測算。該項在軋差模型中由字母D表征。

具體來說，我們使用下式加以測度：

實體部門從政府部門收到財政淨支出（D）=-1*政府部門向實體部門的財政淨收入≈-1*（△廣義財政存款-國債與地方政府當月淨融資額）=-1*[△(政府存款中財政性存款+政府存款中機關團體存款)-國債與地方政府當月淨融資額]

其中，廣義財政存款由財政性存款和機關團體存款組成，二者數據來自金融機構本外幣信貸收支表（每月由央行公布）。財政性存款主要是指財政部門存放在國庫（包括代理庫）的預算資金，是金融機構對財政部門的負債。按央行口徑，財政性存款可進一步劃分爲國庫存款和其他財政存款，前者可理解爲已存放在央行的資金，後者則是留存在商業銀行賬戶上的資金。機關團體存款是指機關法人、事業法人、軍隊、武警部隊、團體法人存放在銀行業金融機構的定活期存款以及上述單位委托銀行業金融機構開展委托業務沉澱在銀行的貨幣資金。

從曆史走勢上看，在2010年和2011年因爲口徑的變化，機關團體存款的規模出現了兩次明顯的跳漲（付敏傑，2016）。其中，2010年，央行將機關團體存款單獨列示，並且將事業單位存款納入機關團體口徑。2011年央行將財務公司、信托投資公司、金融租賃公司委托存款減委托貸款後按委托人分別計入各項存款項下，部分存款也就調入了機關團體口徑。在調整完口徑之後，機關團體存款則進入了一個平穩上升的階段，不過近年來增速已經有所放緩，占境內存款的比重也在逐步下降。從走勢上看，與財政性存款不同，機關團體存款並沒有類似的季節性特征，只是會在每年年末的時候出現一次明顯的下行，這可能與這些單位會在年末對項目等進行集中支出結算有關。

政府債發行繳款相當于將商業銀行的超儲、庫存現金轉移成國庫中的財政存款，導致流動性減少，對于央行而言，負債端其他存款性公司負債科目減少、政府存款科目增加。因此，爲了獲取財政淨支出，需要借助WIND債券專題的“債券發行與到期”模塊，提取出每個月國債和地方政府債的淨融資額，作相應折減。

接下來，我們來分析實體部門的資金去向：

4）實體部門在銀行存款（E）：實體部門在銀行的存款數據，主要包含非金融企業存款和住戶存款，數據來自金融機構本外幣信貸收支表。該項在軋差模型中由字母E表征。

具體來說，我們使用下式加以測度：

實體部門在銀行存款（E）≈ 當月新增住戶存款+當月新增非金融企業存款

非金融企業存款即各類型工商企業存放在商業銀行的資金，按照期限，非金融企業存款可以劃分爲活期存款和定期及其他存款兩類。同樣，按照存取款方式的不同，住戶存款可劃分爲活期存款和定期及其他存款兩類，活期存款是居民部門在銀行的可隨時存取和轉讓的存款，定期及其他存款則主要是指居民在金融機構按照約定期限和利率所放置的存款，包括定期存款、通知存款、定活兩便存款、協議存款、協定存款、保證金存款、結構性存款等。

5）實體部門所持現金（F）：非金融企業的庫存現金和居民的手持現金之和。該項在軋差模型中由字母F表征。

具體來說，我們使用下式加以測度：

實體部門所持現金（F）≈ 當月新增M0

6）剩余流動性（G）：實體部門投入到二級金融市場的資金。如果實體部門購買基金産品而後基金通過一級證券市場投資企業，那麽會形成企業存款，這一流向已經被前文所涵蓋，因此此處的實體部門金融投資專指二級市場投資。該項在軋差模型中由字母G表征。

我們使用下式加以測度：

剩余流動性（G）≈實體部門從金融部門融資（A+B）+實體部門從海外部門收彙（C）

+實體部門從政府部門收到財政淨支出（D）-實體部門在銀行存款（E）

-實體部門所持現金（F）

≈新增人民幣貸款+新增外幣貸款+新增委托貸款+新增信托貸款

+新增未貼現的銀行承兌彙票+存款類金融機構資産支持證券+貸款核銷+當月銀行代客結彙

-[△(政府存款中財政性存款+政府存款中機關團體存款)

-國債與地方政府當月淨融資額]-當月新增住戶存款

-當月新增非金融企業存款-當月新增M0

需要說明的是：爲出于嚴謹，上述公式中我們基本以約等號連接等式兩端，這是因爲囿于數據可得性和精確性，我們無法獲取完全准確的各項指標，如實體部門從金融機構獲取的收入（工資、費用、分紅等）減去被金融機構賺走的錢（比如銀行的中間業務收入等）就沒有精確數字，但金額相對不大，故可以忽略。

圖表5：基于軋差模型的剩余流動性測算框架

資料來源：中金公司研究部

在介紹完剩余流動性測算的軋差模型邏輯與相關公式後，我們即可基于前述計算公式逐月得到當月剩余流動性原始序列。原始序列還需進行兩步調整，其一爲價格因素調整，其二爲季節性調整和春節性調整。

圖表6：經過價格調整與季節性調整的中國剩余流動性實時序列

資料來源：國家統計局，中國人民銀行，Wind，中金公司研究部

剩余流動性擇時模型

構建擇時子信號

具體子信號的定義和邏輯如下，共包含趨勢、突破、反轉三大類。考慮到剩余流動性與貨幣政策周期的關系，及市場交易的現實特征，我們定義四個時間參數，分別爲短期、中期、長期和周期，對應3個月、6個月、12個月和3年（一個較爲完整的宏觀流動性周期長度）。且我們注意到，不能僅關注當月剩余流動性水平的高低，其邊際變化（一階差分）與高階變化（如二階差分等）也非常重要，具有良好的擇時能力。

圖表7：子信號定義與邏輯總覽

資料來源：中金公司研究部

構建複合總信號

在前文中，我們展示了19個擇時子信號構建邏輯。在此，我們將19個信號進行複合，構建用于剩余流動性擇時的複合總信號。複合方法爲：

► 每月剩余流動性相關數據最末的公布日，統計每個子信號的多空觸發情況。

► 複合總信號取值爲發出看多的子信號數量減去發出看空的子信號數量。

► 若複合總信號取值大于0，則看多市場；若複合總信號取值小于0，則看空市場；若複合總信號取值等于0，則維持中性信號。

► 當複合總信號觀點方向發生變化時，以中證全指第二日的收盤價進行買入/賣出操作。

複合信號有良好擇時效果。基于複合信號的擇時策略2013年3月至今（本文的終止點爲2024/4/3日收盤）多空年化收益12.91%，年化波動20.52%，同期基准年化收益3.92%，年化波動22.56%。複合信號共看多37次，勝率70.27%，盈虧比1.23；共看空17次，勝率64.71%，盈虧比1.11。

考慮到信號5、7、16勝率不甚理想，因此我們使用剔除這3個信號的剩余16個信號重新進行回測。基于複合16信號擇時策略2013年3月至今（本文的終止點爲2024/4/3日收盤）多空年化收益14.37%，年化波動20.31%，同期基准年化收益3.92%，年化波動22.56%。複合信號共看多35次，勝率68.57%，盈虧比1.42；共看空13次，勝率69.23%，盈虧比1.15。比較來看，複合16信號擇時策略表現較複合19信號擇時策略表現有所提升，夏普比率從0.63提升至0.71，Sortino比率從0.72提升至0.80，Calmar比率從0.33提升至0.37。

可以看到，基于剩余流動性實時測度序列，從趨勢、突破、反轉多維度出發的複合宏觀信號體系對股市漲跌判斷具有良好的應用效果。且該策略爲低頻，2013年3月至今的調倉次數較少，年均調倉次數低于7次，可以避免由于頻繁調倉成本對收益的侵蝕。

圖表8：擇時模型策略表現

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表9：19信號下擇時模型分年統計

注：2024年截至2023/4/3

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表10：16信號下擇時模型分年統計

注：2024年截至2023/4/3

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表11：19信號下模型曆次看多/空區間收益統計

資料來源：Wind，中金公司研究部

圖表12：16信號下模型曆次看多/空區間收益統計

資料來源：Wind，中金公司研究部

參考文獻

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楊天宇,黃淑芬.基于小波降噪方法和季度數據的中國産出缺口估計[J].經濟研究,2010,45(01):115-126.

文章來源

本文摘自：2024年5月8日已經發布的《 量化配置系列（16）剩余流動性的測算與擇時應用》

宋唯實 分析員 SAC 執證編號：S0080522080003 SFC CE Ref：BQG075

周蕭潇 分析員 SAC 執證編號：S0080521010006 SFC CE Ref：BRA090

劉均偉 分析員 SAC 執證編號：S0080520120002 SFC CE Ref：BQR365

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