2025年大类资产配置新框架专题报告：黄金配置，多资产的定量框架

一、长期视角下，金价由两类因素动态平衡

黄金具有双重属性，既是一种消费品也是一种投资品。消费与投资，两大需求互为补足。 黄金是一种特殊的商品，既是一种消费品，也是一项投资资产。历史数据显示，1995 年以来，黄金的消 费需求和投资需求（金币、金条、黄金 ETF）维持较为明显的负相关性。

1、黄金投资需求一直存在，因为不同周期阶段，黄金投资回报率有一定相对优势。 在过去 20 年中，以人民币计价的黄金提供了 8%的年复合收益率，高于股票外的其他主流人民币资产。根 据世界黄金协会的数据，2000 年以来，人民币黄金不但在国内经济衰退/滞胀期提供远超其他资产的收益，国 内经济复苏/繁荣期的回报也高于债券与现金。 因此不同于一般的大宗商品（实物资产），金矿厂商的开采成本并不是边际价格的制定者。事实上，面对 金价上涨，金矿厂商的反应反而是开采成本更高的金矿从而推高开采成本；当金价下跌时，为保持盈利能力， 同时阻止或减缓矿产金的下降，一些矿商会转向成本更低的矿床。 此外，大量地上黄金库存构成持续增长的供应源，庞大的地表存量不仅降低了金价对金矿产量的敏感度， 也使黄金与其他商品相比具有本质区别。

2、黄金的消费需求主要包括金饰需求和工业生产需求，其中金饰需求占黄金消费需求近 9 成。 黄金在电子、医疗等领域有一定工业应用，黄金的工业生产需求占比逐年降低。 黄金的主要消费需求仍以居民的金饰消费为主，2023 年居民金饰消费需求占黄金消费需求的 88%，较 2010 年的 82%提升 6 个百分点。 基于黄金的需求结构和双重属性，世界黄金协会的 GLTER（ Gold Long-Term Expected Return）模型提出，黄金长期价格由两类因素动态平衡：经济因素和金融因素。 黄金买家广泛分布于不同需求领域，包括金饰和科技用金、央行购金、金融投资、零售金条和金币，这些 买家的购买动机远比单一指标或者单一理论（仅从金融市场看待黄金需求）论证的更为广泛。 数据表明，长期金价主要由以全球名义 GDP 为代表的经济因素和以全球股市及债券市场资本化为代表的 金融因素共同驱动，二者互相牵制，使整体关系达到平衡。 经济因素，即以全球名义 GDP 增长为代表。名义 GDP 包含实际 GDP、通胀（GDP 平减指数）和货币因 素（用于将当地 GDP 换算成美元），此类因素反映实体经济的扩张对黄金需求的拉动（如珠宝消费、工业用 金）。 金融因素，即以全球股债市场总市值为代表。即投资者可以重新分配收入和财富的投资。黄金与全球投资 组合的替代效应，反映资本流动对避险属性的需求。 基于此，GLTER 模型创新性引入地上黄金存量分布（截至 2024 年 Q1 约 21.26 万吨）作为基础和出发 点，进行黄金收益分析。从黄金地表库存的结构可以看到，非金融需求占主导（92%），其为长期金价提供稳 定性；金融投资占比虽然较小，但波动剧烈，为黄金价格提供弹性。

黄金的双重属性，决定了黄金独特的风险收益特征，也是配置黄金能够优化投资组合在投资组合风险调整 回报的理论基础。 其一，黄金长期表现明显优于通胀和无风险利率，有利于增厚组合收益。 数据显示，1971-2023 年期间，黄金的年均复合收益率（以美元计）为 8%，而美国 CPI 为 4%，美国三月 期国债为 4.4%。黄金的收益率明显高于无风险利率以及通胀读数，而更接近全球名义 GDP 的增长率。 其二，黄金的波动率相对可控，有利于调整组合的风险回报。 从资产波动性角度而言，黄金的波动率相对稳定，底层因为金价由两种不同因素驱动：一种是低波动性的 经济因素，另一种是高波动性的金融因素。两者相互牵制。 具体而言，我们可以将大部分黄金的库存累积（包括个人持有的黄金、特定中央银行储备。甚至用作长期 储备的黄金投资）归因于波动性较低的经济因素。而金融工具的黄金累计归因于波动性较高的金融因素。 数据显示，自 2000 年以来，金融工具累计黄金（黄金 ETF+场外净买入和期货净多头头寸）的波动性是净 消费（金饰+科技用金）波动性的两倍多，但其累计速度远低于后者。

二、黄金的风险收益特征

尽管黄金尚未被巴塞尔协议 III正式认定为优质流动性资产（HQLA），但其风险收益接近 HQLA 的特 征。 依据 LBMA 的澄清报道，就资本要求而言，根据风险加权资产（RWA)规则，黄金属于 0%风险权重的一 级资产，并可作为抵押品适用 20%折扣率。但就流动性覆盖率（LCR）而言，黄金目前未被定义为 HQLA；在 净稳定资金比率（NSFR）框架下，黄金适用 85%的所需稳定资金（RSF）系数。 根据巴塞尔框架的协议，HQLA 的特性可以分为两类：基本特性和市场相关特性。黄金表现从实践角度符 合界定优质流动性资产的诸多标准。 基本特性包括，低风险、估值简单且确定性高、与风险资产相关性低。 黄金是不具有信用风险的资产，且是有效的投资组合多元化工具，往往在危机时期表现优异。但值得注意 的是，黄金不适用于债券和部分股票的常用估值模型。 市场相关特性包括，市场活跃且规模可观、低波动性、避险属性。 黄金市场体量巨大、流动性充沛，仅场外市场（OTC）日均交易额就超过 1200 亿美元。此外黄金往往可 在风险时期吸引投资资金流入，其与股市的负相关性也印证这一点。但黄金的波动率仍相较国债更高，其波动 性处于股债之间。

（一）黄金的收益和波动介于股债之间

黄金在过去多年呈现独特的风险收益特征，其在主要大类资产中的风险收益特征介于股票和债券之间。 近 15 年来 ，黄金年化收益率约为 6%，低于美股（标普 500 指数年化约 12%） 但高于恒生指数（约 -1% ）和中国 A 股（中证 800 指数年化约 1% ）。 同期黄金的年化波动率在 15% ，基本持平于美股，明显低于 A 股和港股（波动率均在 20%以上），高 于与股票相关性较低的债券（美债波动率约 6% ，国债约 2% ）。 总体而言，黄金的长期收益率虽不及权益（美股），但其波动介于股债之间，表现出避险资产的特征。黄 金在大类资产中独立性较强，既非高风险高收益，也非固定收益，其风险收益特征介于股票和债券之间。 长期金价由两类因素动态平衡，也支持了其跨越周期的稳定收益。 为了更好的将国内传统资产与黄金进行对比。根据货币政策与信贷松紧程度，我们将国内经济周期划分为 以下四类：

1）以宽货币宽信用为代表的复苏期

2）以紧货币宽信用为代表的过热期

3) 以紧货币紧信用为代表的滞胀期

4) 以宽货币紧信用为代表的衰退期

黄金在中国经济压力期表现优异。 在以宽货币，紧信用信号为代表的国内经济衰退期中，国内股票的下跌概率近八成。但人民币黄金表现抢 眼，在各时段均提供了正向收益，平均达到 8%，远高于国内债券、股票以及现金资产。 在以紧货币，紧信用为代表的经济滞胀期，黄金的平均收益达到 9%。 经济扩张期中，黄金的收益仍高于债券和货币基金。 我们也对人民币黄金与其他主流人民币资产在中国经济扩张期（复苏期以及过热期）的表现进行了对比， 结果发现：在压力期，黄金是一项有效的风险分散工具，在经济扩张期，黄金也是一项稳定的收益来源。 在 以宽货币，宽信用信号为代表的经济复苏期以及以紧货币，宽信用为代表的经济繁荣期，风险资产表现抢眼， 但人民币黄金也都提供了正向收益，高于债券与货币基金。

（二）黄金与风险资产的负相关性随着风险资产抛售增加

从长期整体相关性来看，黄金与股票、债券等主要资产的相关系数较低（<0.3），有助于分散投资组合风 险。 近 15 年数据显示，黄金和美股的整体相关性为负，与 A 股、港股的相关性接近于 0。黄金与债券的相关 性则取决于宏观环境：在通胀温和时期，黄金与美债相关性小幅正相关（均为低风险资产，有同步避险需 求）；但在利率上升期，债券下跌而黄金可能受益于通胀预期，二者相关性有概率出现转负。 从避险的角度而言，黄金与股票等风险资产的负相关性会随着这些资产的抛售而增加。 经验上随着市场不确定性的上升和波动率的增强，许多资产之间的相关性会越来越强，这一定程度是由风 险追逐/风险规避的投资决策造成的。

而黄金作为有效的风险分散工具，不仅与大部分主要资产之间的相关性较低，而且与股票和其他风险资产 的负相关性会随着这些资产的抛售而增加。 例如，2008 年全球金融危机时，股票和其他风险资产的价值大幅下跌，以人民币计价的黄金价格则保持 稳定并有所上涨，2008 年 12 月-2009 年 11 月人民币金价上涨了 64%。此外 2015 年和 2020 年中国股票市场的 回调期间，人民币黄金同样维持了积极表现。

从经济周期的角度观察，尽管在不同宏观经济情景下，相关性呈现明显变化，但在经济扩张和收缩时期， 黄金都是一种有效的风险分散投资工具：其通常在高风险偏好时期与股市正相关，而在危机期间与股市相关性 大幅降低，并转变为负。 经济复苏期：通常股市上涨、风险偏好回升，此时黄金需求相对减少但受益于消费属性仍维持韧性；债券 因利率渐升可能下跌，黄金与债券相关性并不稳定。 经济过热期： 特征是高增长伴随通胀抬头。此阶段股票可能继续上涨但估值承压， 债券受利率上行影响 下跌。黄金则一方面受益于通胀预期上升，另一方面受压于实际利率上升，走势复杂。相关性上，黄金可能与 股市略微正相关，反映通胀影响；与债券相关性不算显著。 经济滞胀期： 经济停滞、通胀高企。历史经验显示滞胀环境对黄金最有利：例如 1970 年代滞胀期内金 价大涨，黄金年均回报达 32.2% ，而同期美股为 11.6% 、美债约 9.6% 此时黄金与股市的相关性转负，黄金 充当组合主要支撑。 经济衰退期： 特征是经济增长转负、通胀回落。衰退期往往避险情绪高涨，黄金通常上涨而股票下跌， 两者呈负相关关系。 债券由于利率下降价格上涨，黄金和债券在危机中都作为避险资产，可能出现⼀定正相 关（例如 2008 年危机中黄金上涨 25% 、美债也上涨，两者同为避险。不过在流动性极度紧张时，黄金短期 也可能被抛售（与股市同步下跌）但随后迅速反弹，整体看衰退期黄金与风险资产相关性为负，与高评级债券均为避险工具。 综上，黄金在风险情景下与股票、信用资产负相关，在正常或过热情景下相关性不高甚至略微正相关。这 种“在风险开关时相关性逆转”的特性，使其成为优良的分散化资产。

（三）黄金市场具有相当深度及高度流动性

黄金市场规模庞大，全球化程度高，流动性强。 世界黄金协会的数据显示，截止 2019 年投资者和央行持有的实物黄金价值约为 26 万亿元人民币，另外通 过交易所或场外市场交易的衍生品，还有 7 万亿元人民币的持仓量。 与包括德国国债、欧元/英镑和上证综合指数在内的几个主要金融市场相比，黄金市场的流动性更强，而 交易量与 1-3 年期美国国债相近。 黄金的流动性数据集对黄金在全球各平台、产品组合以及市场板块的流动性进行了观察和分析，包括场外 交易（OTC）合约、期货和由黄金支持的 ETF 等。流动性是由特定时期的日均交易额（以美元计）来衡量 的，时间范围可以聚焦单一月份，也可以是季度至今、年度至今乃至全年的估计值。 伦敦金银市场协会(LBMA)交易量数据基于 LBMA 发布的周度报告。 非 LBMA 交易数据是指“代表 LBMA 交易数据集未涵盖交易量的场外交易量估算数据”。这一数字旨在 说明非 LBMA 成员或报告未囊括平台的交易情况。根据轶事证据，我们估算非 LBMA 交易量可能是 LBMA 报告交易量的 0.1-0.3 倍，中值为 0.2 倍，适用于表格中非 LBMA 交易数据的计算。请注意，随着更多可用数据 的出现，上述估算数据会定期进行历史修订。

上海黄金交易所(SGE)场外交易数据包括在该交易所场外市场交易的所有黄金现货合约、远期、掉期、租 赁合约和黄金期权的交易量，包括 PAu9999、PAu9995、iPAu9999、iPAu995、OAu9999、LAu9995 和 LAu9999。请注意，此处仅包含 2021 年交易量较活跃的合约。由于报告会对数据进行双边计算，因此我们会 将所有 SGE合约的交易量除以 2。 上海期货交易所自 2020 年 1 月 1 日起开始报告单边计算的交易量。对于此日期之前的数据，我们对该交 易所的交易量乘以 0.5 后计入；对于此日期之后的数据，我们不采用乘数。 上海黄金交易所的实物交易黄金合约包括 Au9999、Au9995、Au995、Au100g、iAu9999 和 iAu100g，递延 交易黄金合约包括 Au(T+D)、mAu(T+D)、Au(T+N1)、Au(T+N2)、NYAuTN06 和 NYAuTN12。请注意，此处 仅包含 2021 年交易量较活跃的合约。由于报告会对数据进行双边计算，因此我们会将所有 SGE 合约的交易量 除以 2。 所有其他交易所包含在以下交易所交易的黄金合约：伦敦金属交易所，迪拜黄金和商品交易所、ICE期 货、美国金属、伊斯坦布尔交易所、马来西亚交易所、莫斯科交易所-RTSX、东京商品交易所。 数据显示，2024 年，黄金的日均交易量为 2270.5 亿美元。在此期间，场外现货和衍生品合约占 1380 亿美 元，而全球各交易所的黄金期货日均交易量为 864.7 亿美元。其中，上海黄金交易所和上海期货交易所的黄金 日均交易量分别为 95 亿美元和 240 亿美元。黄金 ETF 提供了额外的流动性来源，平均每天交易 26.4 亿美元。 黄金市场的规模和深度使其能够轻松容纳大量买入并持有黄金的机构投资者。

三、黄金配置比例研究：多资产的定量框架

（一）模拟假设与基准组合

通过情景模拟，在经典的“二八配置”策略基础上，考虑夏普回报最优以及风险约束，确定黄金资产最优 配置下限和上限。 假定当前投资组合的基准配置为：80%债券、10%股票、10%流动性(现金等价物）。债券部分假设主要为 高等级债券（如 10 年期国债），股票部分以中证 800 指数模拟，流动性部分视为无风险利率资产。 我们的目的是通过情景模拟，论证黄金配置对于提高投资组合风险调整回报率的意义，并为确认黄金资产的最优配置下限和上限提供一个基础框架。 配置下限（夏普比率优化）：在不同宏观情景下（复苏、过热、滞胀、衰退）加入黄金配置或可提高组合 的风险收益表现。我们寻求使组合夏普比率最大化所需的最低黄金配置比例，确定黄金的配置下限。 配置上限（风险约束）：在压力场景下（假设黄金价格大幅下跌），为了控制组合年收益低于 2.5%的概 率不超过 50%，需要限制黄金配置比例。通过压力测试模拟找到满足该风险约束的最大黄金占比，作为黄金配 置上限。

（二）配置下限：不同宏观情景下确认夏普回报最优

传统经济周期视角下，经济增长和通胀变化牵引金价波动的方向。这也意味着不同经济阶段黄金的配置价 差存在差异。 我们针对前述复苏、过热、滞胀、衰退四种情景，模拟各主要资产的预期年化收益和波动率以及相关性 （基于历史数据），并分析组合的夏普比率随黄金配置变化的情况。 模拟假设如下： 复苏情景： 股票预期收益高（32%），债券适度为正，黄金收益优于债券 ；风险方面，股票波动率高于 黄金，债券波动率最低； 过热情景： 股票收益适中（10%），债券负收益，黄金受益于通胀预期升温的支撑相较债券表现更好； 黄金波动率上升；股票与债券正相关（同步受通胀冲击），黄金与股票、债券相关性均较低，略微正相关。 滞胀情景： 股票预期收益为负，债券小幅负收益，黄金大幅正收益；波动方面，黄金波动率继续上升。 衰退情景： 股票预期收益收缩，债券明显正收益（4%），黄金正收益；波动方面，股票最大，黄金适 中，债券较低； 基于以上情景参数，股票和债券维持基准权重（10%股、80%债），通过逐步增加黄金权重（相应减少债 券权重）观察夏普比率的变化趋势，可以得到每种情境下组合夏普比率最高时的黄金比例。

从模拟结果可见，滞胀和衰退场景下增加黄金配置，更加有利于提升组合风险调整回报率。 在滞胀情景中，模型给出最高的黄金配置。由于股票和债券预期收益为负的概率较高，只有黄金的正收益 较为确定，因此组合的夏普比率随黄金权重增加而上升（模型显示最优点在我们的扫描上限 75%以上，实际可能倾向更高比例）。 在衰退情境下，模型给出最优点在 7%。黄金对冲股市下跌，但债券相应也能承担避险需求，一定程度提 高黄金配置比例能够提高组合 sharp。 在复苏情景下，模型给出最优点在 6%。复苏场景，黄金表现优于债券，波动率低于股票，仍能提升组合 风险调整回报率。 过热场景下，模型给出的最优点在 25%，但对于 sharp 的改善比较有限。过热场景下，债券负收益概率提 升，黄金收益部分有通胀预期升温的提振，但基于黄金收益同样偏弱，对于组合的风险回报提升有限。 综合各情景，我们倾向将黄金配置下限定在 6%的水平。这个范围在滞胀和过热情况下虽未达到 Sharpe 最优的极值，但已一定程度改善组合抗风险能力。

（三）配置上限：压力测试下的黄金配置上限

压力情景假定未来一年黄金价格显著下跌，在此压力情景下，组合年回报低于 2.5%的概率不超过 50%， 这一预设可视为保底要求。 设定压力情境参数：

假设黄金预期年回报-20%（大跌）且有一定波动（15%）；考虑到黄金大幅下跌通常发生在经济强劲、通 胀受控的环境，假设股票年回报 15%，伴随一定波动（24%）；债券收益保持稳定，假设债券年回报为 3.5%。 模拟测算显示，黄金配置在 7.7%以下时，组合在黄金大跌情境下仍有一半以上概率取得不低于 2.5%的年 收益。 从模拟结果来看，当股票在压力情境中表现较好（如均值+15%），组合能够承受一定比例的黄金下跌冲 击。模拟测算显示，黄金配置在 7.7%以下时，组合在黄金大跌情境下仍有一半以上概率取得不低于 2.5 的年 收益。而若黄金权重更高，则在该压力情境下组合回报跌破目标。因此将黄金配置上限定为 7.7%左右。

（本文仅供参考，不代表我们的任何投资建议。如需使用相关信息，请参阅报告原文。）