2025年稳定类资产如何进行逆周期配置？

一、A 股典型的稳定类资产有哪些？

低利率环境中，高且稳定的盈利能力越来越稀缺。 A 股高盈利能力的公司数量占比（ROE>10%的比例），自 09 年的 64%持续 回落至当前的 21%。其中，ROE 高于 10%、ROE 高于 12% 、ROE 高于 16%的 公司比例分别为 21%、13.7%、6.6%。在这种环境下，高盈利能力的资产很稀 缺，具备高且稳定盈利的资产更加稀缺。

那么，在这种环境中，还能够稳定盈利的行业有哪些？ 从过往各行业 ROE 稳定性来看（ROE 的变异系数），一级行业中，食品饮 料、家电、银行等行业的 ROE 较高且波动较小。

二级行业来看，ROE 高且稳定的行业主要有：白酒、白电、厨卫电器、食品 加工、股份行、国有行、城商行、房屋建设、饮料乳品、小家电、保险、物流、化 学制药、中药。 三级行业来看，ROE 高且稳定的行业主要有：空调、白酒、厨房电器、安防 设备、肉制品、冰洗、房屋建设、乳品、家纺、城商行、股份行、国有大行、烘焙 食品、保险、水力发电、印染、线下药店。

具体到个股层面，我们从盈利能力、盈利稳定性、现金流能力等角度出发，筛 选稳定类资产。 设定如下条件：近 10 年 ROE 均值>12%、ROE 变异系数<市场 30%分位；近 10 年 FCFF/利息支出、FCFF/分红额、FCFF/CAPEX 均小于 1。

二、哪些稳定类资产是顺周期的，哪些是逆周期的？

上述的这些稳定类资产，哪些是顺周期的，哪些是逆周期的？如何进行区分？ 我们从各行业与宏观经济相关度或市场走势相关度出发，将盈利稳定的资产进 一步分为两类： 一类是逆周期的品种。由于牌照、壁垒等优势，盈利能力稳定且可穿越周期。 典型的行业比如水电、国有大行、燃气、铁路公路、教育出版、软饮料、城商行、 农商行、啤酒、电网自动化设备、商业物业经营等，这类资产具有逆周期属性；当 市场不好的时候，能体现出显著的超额收益甚至绝对收益。 另一类是顺周期或弱周期品种。这类资产一般是供给端的格局较好，需求端又 具有一定的成长性，共同支撑了资产的盈利稳定性，虽然这类资产的盈利也会跟随 市场周期波动，但整体上呈现趋势性向上或中枢较稳定的特征，而长期稳定的盈利 能力也带来了显著的超额收益。典型的行业比如建材、定制家居、家居用品、厨房 电器、白电、小家电、安防设备、纺织服饰、食品加工、饮料乳品、医药生物、建 筑装饰、保险、美容护理等。

其中，逆周期行业的超额收益，主来自两个方面： 一是权益配置的资产荒：通缩背景下的流动性宽松，带来利率下行，债券性价 比提升，权益资产则面临配置上的资产荒，稳定类资产变得稀缺； 二是高股息的安全边际：逆周期行业一般具有高股息属性，若市场下跌，股息 率会被动抬升，性价比进一步提升，具备较确定的安全边际。 而这两方面，恰好能体现在“股债差”这个指标上面（利率-股息率）。

最后，我们通过如下两步进一步区分逆周期与顺周期行业： （1）筛选 2010 年至今 ROE 均值大于 10%、变异系数小于市场 30%分位的 行业； （2）计算 2005-2024 年，各行业超额收益（行业指数/万得全 A）与【10Y 国 债收益率】、【万得全 A-股债差】的相关系数，区分其逆周期或顺周期属性。 一般来说，若行业超额收益与 10 年期国债收益率或股债差同向，说明有较强 的顺周期特征；反向则具备一定逆周期属性。

具体来看，A 股市场稳定类行业，其超额收益的波动项与 10 年期国债收益率、 市场股债差，都呈现显著的负相关性。 比如：【水力发电】的超额收益波动项与股债差的相关系数-0.45、与 10 年期国 债利率的相关系数-0.30；【国有大行】的超额收益波动项与股债差的相关系数-0.43、 与 10 年期国债利率的相关系数-0.12；【铁路公路】的超额收益波动项与股债差的相 关系数-0.34、与 10 年期国债利率的相关系数-0.21。

三、海外经验：稳定类资产的逆周期特征

首先，我们计算80年代至今，海外各国典型稳定类行业的超额收益与市场ROE、 市场股债差的相关系数。从直观数据结果可以看到： 绝大多数国家的稳定行业的超额收益与各市场的股债差呈现显著的负相关性。 换句话说，股债差从高位回落时，稳定行业的超额收益扩大；股债差从低位回升时， 稳定行业的超额收益收窄。因而，稳定类行业的买点是在股债差高位见顶时，本身具备一定的逆周期属性。 另外，稳定行业的超额收益与市场指数 ROE 的相关性不明确，甚至多数时候呈 现负相关特征。市场盈利扩张时，稳定行业有负超额收益。

80 年代以来，美国稳定行业（以烟草为例）的超额收益与市场股债差的相关 系数为-0.854。期间主要经历四个阶段变化：（1）1980-1992 年，股债差由 7.3% 到 2.8%，稳定行业超额收益 1733%；（2）1992-2000 年，股债差由 2.8%到 5.4%，稳定行业超额收益-306%；（3）2000-2016 年，股债差由 5.4%到-0.7%， 稳定行业超额收益 2636%；（4）2016-2024 年，股债差由-0.7%到 3.3%，稳定行 业超额收益-146%。

80 年代以来，英国稳定行业（以烟草为例）的超额收益与市场股债差的相关 系数为-0.871。

2000 年以来，日本稳定行业（以电信服务商为例）的超额收益与市场股债差 的相关系数为-0.584。

80 年代以来，韩国稳定行业（以电信服务商为例）的超额收益与市场股债差 的相关系数为-0.710。

80 年代以来，新加坡稳定行业（以供水供气行业为例）的超额收益与市场股 债差的相关系数为-0.312。

80 年代以来，意大利稳定行业（以供水供气行业为例）的超额收益与市场股 债差的相关系数为-0.865。

80 年代以来，加拿大稳定行业（以供水供气行业为例）的超额收益与市场股 债差的相关系数为-0.656。

四、如何利用股债差模型，进行逆周期资产择时配置？

最后，我们在股债差模型中引入逆周期资产，对沪深 300 指数进行择时优化 配置，目的是提升收益率并降低波动性。具体操作如下： （1）逆周期资产：水力发电（851612.SI）、国有大型银行（801782.SI）、 铁路公路（801179.SI），仓位平均配置； （2）股债差模型：选用万得全 A（除金融、石油石化），股债差=10 年期国 债收益率-指数股息率； （3）调仓阈值：当股债收益差连续 3 日有效突破相应的标准差位置时，做出 仓位调整操作，比如-1X、-1.5X、-2X、+1X、+1.5X、+2X； （4）股债差向下时：原则上，股债收益差下跌至-1X 时，30%沪深 300+70% 逆周期资产；-1.5X 时，60%沪深 300+40%逆周期资产；-2.0X 时，100%沪深 300+0%逆周期资产。若股债差没有运行到相应位置，则在股债差反向突破时执行 操作，比如未跌到-2X 位置，则在股债差向上有效突破-1.5X 时执行操作； （5）股债差向上时：原则上，股债收益差上涨至+1X 时，60%沪深 300+40% 逆周期资产；+1.5X 时，30%沪深 300+70%逆周期资产，+2.0X 时，0%沪深 300+100%逆周期资产。若股债差没有运行到相应位置，则在股债差反向突破时执 行操作，比如未涨至+1.5X 位置，则在股债差向下有效突破+1X 时执行操作； （5）极端情况下（如 2022 年至今）：若股债差一直处于-1X 至-2X 之间运 行，则原则上仍以向下跌破时（比如-2.0X）、调升沪深 300 仓位，向上突破时 （比如-1.5X），调升逆周期资产仓位。

2016 年至今（截至 20250319），逆周期组合的收益率+128.5%，年化 +9.4%；相比沪深 300 的超额收益率为+121.0%，年化超额+9.3%。

各年度来看，逆周期组合除了 2017 年小幅跑输沪深 300、2019-2020 年跑平 沪深 300 之外，其余年份均有超额收益。其中，2022-2024 年的超额收益率分别为 20.6%、17.1%、17.4%。 另外，逆周期组合的年化波动率 17.3%，也显著好于沪深 300 指数的 19.2%。