下半年十年期國債走勢的分析

——基于VAR模型的分析

張一 恒泰證券首席經(jīng)濟學家，柯巖 恒泰證券研究所研究員

去年以來，受多種因素的影響，十年期國債出現(xiàn)快速下行的趨勢。從3%左右的水平降至目前的2.2%左右的水平，也是2007年以來有相關統(tǒng)計數(shù)據(jù)以來的最低水平。在收益率降到這個水平的時候，很難說體現(xiàn)了對未來經(jīng)濟的預期。因此，簡單的定性分析不足以推斷未來收益率走勢。為此，我們構建VRA模型，并設定不同情形之下，收益率的走勢。

一、模型和變量選擇

我們選擇向量自回歸模型（vector autoregression model,VAR）模型作為分析工具。該模型可以捕捉到變量之間的動態(tài)影響，‌是現(xiàn)代經(jīng)濟學中常用的分析工具之一。更重要的是，構建出的VAR模型可以在不設定情形的情況下，以變量自回歸形式給出樣本外預測。

根據(jù)前述分析，宏觀經(jīng)濟走勢、資產(chǎn)收益率和通脹預期是影響十年長債收益率的主要因素。此外，根據(jù)前面的經(jīng)典的IS-LM，流動性對利率也有影響。在理論分析基礎上，通過定量檢驗，分別選擇GDP名義增速、萬得全A（扣除金融石油石化）的凈資產(chǎn)收益率、平減指數(shù)和M2-社融同比作為解釋變量，分別作為增長、質量、價格和流動性四個方面的指標，被解釋變量是十年期國債收益率。

在樣本的選擇上，2013年是我國利率市場化改革的起步之年，也是收益率曲線不斷完善的開始。以2013年作為起點截至20244年6月作為分析的樣本區(qū)間。

圖表1：VAR模型解釋變量說明 （%）

指標分類	指標名稱	原始頻率
增長（Growth）	名義GDP單季同比增速	季度
質量（Quality）	萬得全A（除金融石油石化）指數(shù)ROE（TTM）	季度
價格（Price）	GDP平減指數(shù)同比	月度、季度
資金面（CashFlow）	M2同比-社融同比	月度

數(shù)據(jù)來源：ifind，恒泰證券研究所

我們以月度頻率構建模型，對于原始頻率較高的變量（如國債到期收益率等），對日頻數(shù)據(jù)逐月取均值；對于原始頻率較低的變量（如上市公司ROE等），采用插值法做季度填充?？紤]到時間序列模型要求各變量通過平穩(wěn)性檢驗，我們對調(diào)整后的月度變量進行一階差分。

為更好地驗證模型有效性，我們以2013年1月至2023年3月數(shù)據(jù)為訓練集，保留最近12個月度數(shù)據(jù)為測試集；在2023年4月至2024年3月，通過滾動建模和預測，來驗證擬合結果的有效性。

二、數(shù)據(jù)描述

理論上，經(jīng)濟增速、凈資產(chǎn)收益率、價格平減指數(shù)和國債收益率之間存在正相關性。經(jīng)濟增長越高，經(jīng)濟過熱，就要求更高的均衡利率水平；凈資產(chǎn)收益率越高，增長質量更高，也可以匹配更高的收益率；價格平減指數(shù)則是通脹指標最直接的體現(xiàn)，通脹水平越高，那么相應的，收益率也越高。而M2-社融則代表了剩余資金供給，這數(shù)字越高，則說明剩余資金供給越充沛，那么收益率越低，換而言之，理論上，該指標應與收益率呈負相關性。

從實際數(shù)據(jù)看，與前述的理論分析一致，十年期國債收益率在走勢上與增長、收益率和價格之間存在明顯的正相關性，而M2-社融則與收益率之間存在明顯的負相關性。對相關指標做進一步檢驗可以發(fā)現(xiàn)，被解釋變量和解釋變量之間存在協(xié)整性，可用VAR模型進行分析。

圖表3：10年期國債到期收益率與宏觀因子歷史走勢統(tǒng)計

 

數(shù)據(jù)來源：ifind，恒泰證券研究所

三、模型預測及樣本外推結果

我們以最近12個月數(shù)據(jù)為測試集，在訓練集基礎上，利用VAR模型，逐個季度采用歷史數(shù)據(jù)進行建模、并向后預測一個季度的國債到期收益率變量?？紤]到數(shù)據(jù)的平穩(wěn)性，將收益率差分之后作為被解釋變量。在一階差分條件下，樣本內(nèi)指標走勢與實際指標基本一致，樣本外預測的12個測試集樣本中有10次符號相同。我們將一階差分數(shù)據(jù)還原至長期利率變量后，模型樣本外預測值與10年期國債到期收益率保持了較為一致的走勢。

圖表4：VAR（3）模型擬合值/預測值與實際數(shù)據(jù)對比

 

數(shù)據(jù)來源：ifind，恒泰證券研究所

VAR模型的特點是可以在不給定情景的情況下，利用模型，在現(xiàn)有數(shù)據(jù)向后滾動預測?；谀Ｐ偷念A測結果，我們得到從7月份開始到年底的數(shù)據(jù)。結果顯示，7月份之后，十年期國債收益率將在目前的基礎上有所反彈，回到2.35%左右的區(qū)間。這說明，如果沒有重大變化，如類似永煤違約這樣的風險性事件導致央行貨幣政策的短期重大調(diào)整，或者是大規(guī)模經(jīng)濟刺激計劃出臺帶動收益率快速上行，十年期長債在目前的水平上將略有上升并保持穩(wěn)定。值得注意的是，GDP名義增速在未來一段時期將出現(xiàn)較大幅度的下降。鑒于模型數(shù)據(jù)的內(nèi)生性，我們認為，如果三季度沒有中長期國債等財政政策的持續(xù)發(fā)力，不排除四季度名義增速下滑到4%以下。

圖表5：模型三四季度數(shù)據(jù)預測結果

日期	10年期國債到期收益率	季度GDP同比（現(xiàn)價）
2024年三季度	2.33%	4.77%
2024年四季度	2.34%	4.37%

數(shù)據(jù)來源：模型計算、恒泰證券研究所

圖表6：基于向量自回歸邏輯的10年期國債到期收益率預測

數(shù)據(jù)來源：模型計算、恒泰證券研究所

四、不同假設情景下的收益率走勢

我們基于已披露數(shù)據(jù)擬合VAR（3）模型參數(shù)，假設質量指標（A股ROE指標）符合分析師一致預期，在2024年末達到約8.55；假設資金面指標（M2-社融同比增速）維持不變；圍繞對增長和價格指標的變化情況，對10年期國債到期收益率預測進行情景分析。

在2024下半年，我們對GDP季度同比增速給出4.5-6.0%的測試范圍，對GDP平減指數(shù)同比變化給出-0.5-0%的測試范圍，結果如下：

當GDP同比增長4.5%，GDP平減指數(shù)同比變化-0.5%，10年期國債到期收益率為2.235%；

當GDP同比增長6.0%，GDP平減指數(shù)同比變化0.0%，10年期國債到期收益率為2.233%；

當GDP同比增長4.5%，GDP平減指數(shù)同比變化0.0%，10年期國債到期收益率為2.229%；

當GDP同比增長6.0%，GDP平減指數(shù)同比變化-0.5%，10年期國債到期收益率為2.227%。

總體來看，名義增速和平減指數(shù)變化對收益率的影響并不大。按照6%、4.5%名義增速，0%和-0.5%平減指數(shù)，一共四種組合，收益率在2.22%和2.23之間波動。不同情景給出的答案都是，在未來兩個季度，十年國債收益率在目前的基礎上將有所反彈。

圖表7：基于成長/價格指標的情景分析研究

模型計算、恒泰證券研究所

附錄：模型計算結果

1、模型構建

1.1、變量穩(wěn)健性檢驗與模型滯后階數(shù)選擇

如表所示，我們對模型中的被解釋變量（10年期國債到期收益率）和解釋變量（成長、質量、價格、資金面宏觀因子）進行平穩(wěn)性檢驗。經(jīng)過差分處理后，各變量均通過95%顯著水平的協(xié)整、單整檢驗，變量可以代入模型進行回歸。

圖表20：VAR模型核心變量平穩(wěn)性檢驗

變量		協(xié)整檢驗		ADF
		T統(tǒng)計量	C(95%)	T統(tǒng)計量	C(95%)
利率	ytm	137.13	60.06	-7.53	-2.88
成長	Growth	87.70	40.17	-3.88	-2.88
質量	Quality	57.68	24.28	-4.66	-2.88
價格	Price	31.92	12.32	-4.11	-2.88
資金面	CashFlow	10.55	4.13	-3.50	-2.88

數(shù)據(jù)來源：模型計算、恒泰證券研究所

綜合AIC、BIC、FPE、HQIC等指標判斷，模型的最優(yōu)滯后階數(shù)為3階，故選擇VAR（3）模型對樣本訓練集進行分析。

圖表21：模型滯后階數(shù)選擇

	AIC	BIC	FPE	HQIC
0	-6.39	-6.28*	0.0017	-6.35*
1	-6.43	-5.73	0.0016	-6.14
2	-6.13	-4.86	0.0021	-5.61
3	-6.83*	-4.97	0.0011*	-6.07
4	-6.54	-4.10	0.0015	-5.55
5	-6.36	-3.34	0.0018	-5.13
6	-6.32	-2.72	0.0019	-4.86

數(shù)據(jù)來源：模型計算、恒泰證券研究所

1.2、VAR（3）模型概覽

基于訓練集數(shù)據(jù)，我們擬合模型參數(shù)如圖表5所示。從回歸系數(shù)來看，長期利率與最近一期經(jīng)濟成長、發(fā)展質量正相關；與價格水平、資金面寬松程度負相關。

圖表21：VAR（3）模型回歸系數(shù)

	YTM	Growth	Quality	Price	Cash
const	-0.0033	0.0180	0.0021	0.0004	0.0443
L1.ytm	0.3456	4.1161	0.7151	0.3337	-1.8778
L1.Growth	0.0015	-0.0298	-0.0044	-0.0087	-0.0444
L1.Quality	0.0459	-0.1535	-0.0462	-0.0416	-0.0694
L1.Price	-0.0059	0.0699	0.0079	-0.0063	-0.1461
L1.CashFlow	-0.0162	-0.4428	-0.0295	-0.0710	-0.1770
L2.ytm	-0.1053	-1.6890	-0.0690	0.1349	-0.2771
L2.Growth	-0.0037	-0.0392	-0.00278	-0.0076	0.0012
L2.Quality	0.0345	-0.1387	-0.0129	0.0107	0.2015
L2.Price	-0.0059	0.0413	0.0096	0.0178	-0.1138
L2.CashFlow	-0.0221	-0.5889	-0.0436	-0.1822	-0.0096
L3.ytm	0.0136	-0.5250	-0.3438	-0.5154	0.4839
L3.Growth	-0.0013	-0.4098	0.0142	0.0757	0.0046
L3.Quality	-0.0072	1.5016	0.3009	0.6311	0.1361
L3.Price	-0.0092	-1.7585	-0.0846	-0.2665	-0.0504
L3.CashFlow	0.0027	-0.1580	-0.0434	-0.1084	-0.0267

數(shù)據(jù)來源：模型計算、恒泰證券研究所

綜合我們以12個月為窗口期繪制10年期國債到期收益率對于各宏觀變量的脈沖響應圖，結果如圖表6所示，國債利率對于質量（A股ROE）、資金面（M2-社融同比增速差）的響應較為明顯，且通常會發(fā)生在3-6個月內(nèi)（考慮到變量經(jīng)過一階差分，影響收斂說明變量邊際變化收斂）。

圖表22：VAR（3）模型回歸系數(shù)

數(shù)據(jù)來源：模型計算、恒泰證券研究所

（本文僅代表作者個人觀點）