驅動股債相關性的因素
根據AQR股債相關性的研究，作者建了一個模型（R平方71％），有相當不錯的解釋能力，模型中用了3大變數：
1.產出成長的不確定性。
2.通貨膨脹的不確定性。
3.成長和通貨膨漲的相關性。

圖14：股債相關性模型

圖片來源：清流君

實證結果也相當符合直覺，產出成長的不確定性，導致股市的波動性上升，同時會降低股債券之間的相關性，讓股債傾向反向變動；通貨膨脹的不確定性，加劇市場波動的同時也會增加股債之間的相關性，讓股債傾向同向變動。

圖15：股債相關性及夏普比率 （Sharpe ratio）

也就是說，當成長不確定性占主導地位時，像是過去20年，股債搭配會有更強大的多元分散效益。當通膨不確定性占主導地位時，像是1970年代，股債搭配的多元分散效益會顯得較為薄弱。

從通膨不確定性的Beta係數12可以得知，當通膨波動率從4％下降到1％時，股債相關性會下降0.36（3％×12），經濟意義相當巨大。再來當成長和通膨的相關性上升時，股債相關性也會下降，因為需求驅動型的通膨，更有可能導致股債的負相關。

如果我們預期2020年代的通膨不確定性會更高，那麼股債相關性很可能就會繼續攀升，如果預期將來通膨會趨於穩定，那就不必過度擔心。

樣本外測試
除了美國以外，作者利用相同的模型在其他5個已開發國家進行樣本外測試，也發現了類似的結果。

圖16：樣本外測試

圖片來源：清流君

模型的解釋能力在美國和德國比較顯著，在法國和義大利則不太顯著。主要是因為，美國和德國公債的信評等級較高，避險價值普遍受到投資人的認可。法國和義大利公債的信評等級較低，避險認可程度不高，即使市場充滿了不確定性，股票遭到拋售，投資者也不會一窩蜂去買法國或義大利的公債。

我的個人看法

研究看到這邊，我個人的看法是，儘管長期股債相關性有可能會上升，但各位也不需要過度擔憂，模型並不能解釋股債相關性的短期變化。

圖17：VTI、VBTLX 120天相關性

圖片來源：清流君

如果市場避險情緒急遽攀升，像是2008年金融海嘯爆發時，股債的負相關性會在短時間內大幅加重，高評等債券依舊能在金融危機時陪我們度過難關。

想要隨時隨地的負相關，這絕非資產配置的本意，我們最該關注的應該是，長期下來因為股債相關性的上升，導致投資組合多元分散效益流失的問題。

在正相關時期，要做好心理準備是，股債配置的波動性會比以前負相關時大很多，投資人應該要有股債齊跌的心理預期。

因應配置策略
如果這樣的風險超出你的承受範圍，那在正相關時期，就應該要降低股票配置的比重，但這樣又會讓預期報酬變低。

「清流君，有沒有辦法，可以在不犧牲報酬的情況下又維持同等風險呢？」

AQR的研究提供了4種替代方案來解決這種長期隱患：
1.非流動性的另類投資。
2.一籃子的大宗原物料商品。
3.多因子投資。
4.趨勢追蹤策略。

我個人是採用多因子的方式來進行分散投資。

結論》股債相關性還會上升嗎？

最後一定會有很多人想問：這種股債相關性上升的情況會一直持續下去嗎？

事實上沒有人知道，要回到2000年代前那種長期正相關，要有長期的通膨不確定性加上一些貨幣政策的錯誤，這種情況對投資人來說算是一種尾部風險。

另外考慮到如今高估值、低預期報酬的情況，考慮更多元的分散配置，為投資組合添加有別於市場的風險來源，從事前來看是一個可行也是合理的作法。

還有我要特別提醒，想要通過預測總體經濟或政策變化來進行擇時操作，是不可取的，因為需要做出的預測變數太多了，其中涉及的連鎖反應相當複雜，哪怕是受過專業訓練的經濟學家，也不太可能準確預測，更別說其他人了。

比較實際的做法是在一開始就應該準備好可以因應各種風險的配置，而不是臨時遇到意外才進行調整，事前做好充足的規畫，即便面臨風險也能臨危不亂，以不變應萬變。

本文經授權轉載自清流君

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