【097】Not All Inflation Created Equal：通胀与资产定价
今年以来，美国的通胀率持续居高不下，引发了市场不少担忧。与此同时，随着美联储不断加息和中国的降息，中美利差扩大，人民币贬值，国内的通胀预期也有上升趋势。在此背景下，理解通胀对资产定价的影响，就显得尤其重要。
一个直观的例子是能源 ETF。图 1 展示了其月线图。尽管今年 A 股总体表现不佳，但能源 ETF 却大幅上涨，相较去年底的收盘价（0.905），最大涨幅达 46.19%；而相比于 2020 年 4 月的低点，最大涨幅更是高达 138.81%。即便考虑近期的下跌，最新价也在去年底的收盘价基础上上涨了 35.03%。作为对比的是，同期 Wind 全 A 指数则下跌了 17.09%。 图 1：能源 ETF 月线图. 数据来源：Wind. 传统上，一般认为商品、不动产等资产可较好地对抗通胀。但这个传统观念是否真的正确呢？也许并不尽然。这一朴素的认知大概说对了一半，但并非全部的故事。 要把故事补充完整，缺的那一块素材其实早就在了，那就是实践中对通胀（CPI）的区分：核心通胀与能源通胀（当然，严格来说，还有食品通胀）。其中，核心通胀即剔除食品与能源后的通胀率。 Fang, Liu and Roussanov (2022)（FLR (2022)）对此进行了仔细的研究。简言之， 核心通胀水平较低、持续性强，在总体通胀中占比较高；而能源通胀在总体通胀中占比较低，但波动大，因此，对总体通胀也有着显著的贡献。而从资产定价的角度来看，核心通胀的风险溢价为负，能源通胀的风险溢价为正，而传统上的抗通胀资产并不能有效对冲核心通胀 。 为更直观理解核心通胀与能源通胀的差异，图 2 绘制了美国和中国最近 5 年的不同类型通胀率（CPI 同比）。其中，上图展示了美国的通胀率，今年以来，通胀率居高不下（一直高于 7%，3 月份以来更是持续高于 8%）。但值得注意的是，核心通胀虽然也较高，但稳定在 6% 左右；而能源通胀率则远高于总体水平，一度超过 40%，且波动也非常大。食品通胀率也超过了 10%。 下图则展示了中国的通胀率。与美国相比，中国的通胀总体来看非常温和，长期低于 3%，而 2020 年初的最高水平为 5.4%。但值得注意的是，食品通胀率的波动则要大很多。 图 2：美国和中国近 5 年通胀率. 数据来源：Wind. 上述差异的一大背景是中美通胀率（CPI）中的一篮子商品和服务的权重有着较大的差异：美国通胀率中，第一大权重是住房（占比约 30%——40%），食品的权重相对较小。而能源的权重虽然也不高（约 6%——8%），但由于其波动很大，因此，对总体通胀仍有不小的影响。反之，中国的通胀率中，食品烟酒一直是占比最高的，虽经屡次下调，但权重仍超过 20%。住房也占有约 20% 的权重，而能源则没有单列，根据彭博等的估计，能源大约占 2%——3%。 当然，上述差异主要来自于中美两国居民消费的结构性差异，二者都同各自的居民消费结构大体一致。 重点在于，由于上述显著的差异，在借鉴美国和国际经验分析中国问题时，就需要考虑这些差异并进行恰当的调整 。 1. 核心（能源）通胀的资产定价含义 具体来看，虽然通胀是一个公认的重要宏观因子，但关于通胀对资产定价的影响，却并不清晰。通胀的风险溢价看起来并不显著。理解上述矛盾的根源实际上来自业界：需要区分核心通胀与以能源通胀为代表的非核心通胀。 表 1 报告了 1963 年 3 季度至 2019 年 4 季度的样本期间美国的各类型通胀率的描述性统计。可见，各类型通胀率平均水平非常接近，但波动和持续性则迥异。其中，能源通胀波动远大于核心通胀（7.33 倍），其持续性则接近 0。反之，核心通胀波动率非常小，而持续性则非常强（0.79）。食品通胀和总体通胀则介于二者之间。此外，各类型通胀与总体通胀的相关性都很高，尤其实核心通胀（0.80）。而核心通胀与能源通胀之间的相关性则仅为 0.20。 表 1：美国通胀率描述性统计. 数据来源：FLR (2022). 进一步，为考察通胀对资产收益的影响，需要估计通胀冲击（inflation shocks）。FLR (2022) 采用了如下向量自回归（VAR）模型来估计： 其中， 为考察通胀对资产定价的影响，FLR (2022) 考察了 8 大类资产： 对每一类资产，考虑了总体指数（8 个组合），以及细分类别资产（共 38 个组合）。 具体来看，通过如下回归估计资产的通胀暴露和模型隐含的预期收益： 其中， 图 3 报告了 8 类资产的通胀 beta。从左上角可见，股票的核心通胀 beta 显著为负，而能源通胀 beta 则显著为正。商品期货也呈现类似的特征，但其能源通胀 beta 更为显著，使得其对总体通胀的暴露也显著为正（这也与商品抗通胀的传统认知一致）。REITs 和国际股票也呈现类似的通胀暴露，但幅度显著更小，而对总体通胀的暴露则不显著。而各类债券则呈现出对通胀的负暴露。 图 3: 各类资产的通胀 beta. 数据来源：FLR (2022). 在此基础上，利用上述 beta 估计，可以估计模型隐含的各类资产的期望收益： 图 4 报告了基于总体通胀的估计结果。上图报告了基于 8 大类资产的结果。横轴为模型隐含的预期收益，纵轴为资产的平均超额收益。可见，除商品以外，其余资产非常接近在一条竖直线上（有没有想起平坦的资产收益与 market beta 的图示）。下图报告了基于细分资产的结果，总体上仍然非常相似。 图 4：资产平均超额收益与总体通胀隐含资产预期收益. 数据来源：FLR (2022). 图 5 则进一步报告了基于核心通胀 beta 的结果。结果显示，随着模型隐含预期收益的上升，资产平均超额收益也显著上升，拟合非常好。 对比图 4 和图 5 可见， 真正对资产定价重要的是核心通胀 ，而非总体通胀。 图 5：资产平均超额收益与核心通胀隐含资产预期收益. 数据来源：FLR (2022). 进一步，通过构建因子模拟组合（FMP），可以估计不同通胀因子的风险溢价。因子模拟组合中，资产权重为 表 2 报告了相关结果。可见，核心通胀因子在各类资产中均有显著为负的风险溢价，平均风险溢价同样显著为负。而能源通胀因子则相反，在除机构债以外的资产中都为正，但显著性则不一；值得注意的是，能源通胀因子的平均风险溢价显著为正，且水平值远大于核心通胀因子。而综合来看，总体通胀因子的风险溢价则不显著。上述结果进一步确认了区分核心与能源通胀对理解通胀的资产定价含义的重要性。 表 2：不同通胀因子的风险溢价. 数据来源：FLR (2022). 理解了通胀因子的风险溢价及资产的通胀暴露后，还有一个很重要的问题，那就是，通胀到底通过何种路径影响资产定价？理论上，资产价格由预期现金流和贴现率决定，因此，影响预期现金流和贴现率的因素都可能影响资产价格。高通胀既可能影响资产的现金流，也可能因为利率的快速上升而显著影响贴现率。 为估计上述结果，FLR (2022) 首先参照 Campbell (1991) 用一个 VAR(1) 模型将股票收益分解为现金流新闻和贴现率新闻两部分。在此基础上，进一步考察两个部分的通胀 beta。 首先，市场对核心通胀的暴露同时来自现金流和贴现率两个部分，而能源通胀对市场收益的影响则主要体现在贴现率上。
其次，成长股呈现出类似的特征，现金流部分和贴现率部分都有显著的核心通胀暴露，但现金流部分的暴露更大。此外，成长股收益的贴现率部分对能源通胀的暴露为负。
最后，价值股则有所不同。其对核心通胀的暴露主要来自贴现率部分（这也符合直观认知，价值股的现金流总体来看往往更为稳定），而对能源通胀的影响则不显著。
表 3：通胀的现金流与贴现率分解. 数据来源：FLR (2022). 上述通胀对资产定价的影响还有助于理解股债相关性的显著变化。一个众所周知的典型事实是，在上世纪末之前，股债收益是正相关的；而在最近二十多年间，股债收益则呈现出显著的负相关性。 根据前述分析，一个可能的解释是资产对通胀的暴露在前后两段时期发生了显著的变化。为检验上述可能性，FLR (2022) 将样本分为 1963——1999 和 2000——2019 两段，分别考察两个区间中股票和债券的通胀暴露。 结果如下表 4 所示。可见，债券的通胀暴露在两段区间相对较为稳定：总体暴露始终显著为负；但分开来看，也有一些变化：核心通胀 beta 都为负，但在后一区间不显著；而能源通胀 beta 则负得更为显著。股票的通胀 beta 则由负变正，且主要是受能源 beta 的变化驱动。换言之，过去二十年间，股票的能源通胀 beta 显著上升而债券的能源通胀 beta 显著下降，在相当程度上可以解释股债相关性由正转负。 表 4：不同区间股票和债券的通胀暴露. 数据来源：FLR (2022). 2. 讨论与结语 FLR (2022) 无疑为我们更为深入地理解通胀对资产定价的影响提供了深刻的洞见。尤其值得注意的是，除了各种扎实而有趣的实证分析外，FLR (2022) 还提供了一个精简的新凯恩斯主义模型来刻画上述典型事实。其中，一个代表性消费者通过消费核心商品与能源商品来获取效用，并通过劳动获得收入来支付其消费（当然，劳动本身会牺牲闲暇并因此带来负效用）。 但值得注意的是，FLR (2022) 并不是第一项研究通胀与资产定价关系的研究。至少从上世纪 70 年代开始，便陆续有研究关注这一问题。也因此，仍有一些值得思考的问题。例如，已有研究认为货币政策是通胀的驱动因素。而货币政策往往是基于较为持续的核心通胀制定的。因此，核心通胀有显著溢价的背后，是否仍然是货币政策在起作用呢？比如，较高的核心通胀可能导致货币政策的过度反应（如核心通胀上升 1%，名义利率上升 1.5%），从而导致更高的实际利率，而更高的实际利率导致未来的消费下降，从而以股票为代表的资产的收益下降，导致核心通胀有显著的负溢价（Weber, 2022）。对类似这些问题的思考，有助于进一步理解通胀的资产定价含义。 最后，要再强调的是，FLR (2022) 的研究核心仍是美国。由于中美所处经济/利率周期的不同（美国处在加息周期且最新的通胀预期数据显示通胀预期较年初已显著下降；而中国近期仍在降息而通胀总体温和，仅食品通胀相对较高）、两国通胀的构成不同（开篇已经有讨论）等诸多因素， 借鉴用以分析中国市场问题时，仍需在把握基本原理的基础上，依据实际情况进行调整 。 免责声明 ：本文在任何情况下都不代表投资建议。文中图表均来自相关文章、期刊，或互联网数据，版权归原作者和期刊所有，也不代表本公众号的意见。Campbell, John Y. "A Variance Decomposition for Stock Returns." The Economic Journal 101.405 (1991): 157-179.
Fang, Xiang, Yang Liu, and Nikolai Roussanov. "Getting to the core: Inflation risks within and across asset classes." No. w30169. National Bureau of Economic Research , 2022.
Weber, Machael. Discussion of "Getting to the core: Inflation risks within and across asset classes." at Jacobs Levy Center Webinar.
