2025年港股风险溢价2.0：港股估值底层逻辑再思考

一、风险溢价：名义经济短期增速指向标

1.1 回顾：我们曾将风险溢价视作估值的“北极星”

我们于 2023 年 5 月 17 日发布《港股市场估值要素研究-风险溢价：市场情绪晴雨表，左侧操作北极星》并推出国信海外港股风险溢价（ERP）模型。这个模型在2023-2024 年运行良好：一方面回溯解释了 2022 年10 月港股低位反弹、2023年1 月高位回落等市场重要拐点；另一方面在后续的应用中成功识别出2023年末-2024 年初的港股低点，以及 2024 年 9 月-2024 年10 月的行情始末。

1.2 风险溢价模型的未解疑点

ERP 模型有两个尚待解释的疑点。 首先，多个主要市场的 ERP 运动格局在历史上都出现过“特殊时段”。新冠疫情后，我们发现全球多个主要股票市场的 ERP 波动下限显著失效：例如美国的标普 500 指数在 2009-2021 年间普遍以最低 3%的ERP 水平定价，但在2022年及之后，它的 ERP 显著突破了 3%的常规下限，最低达到0%附近。新兴市场中，印度 SENSEX 指数是一个典型案例。SENSEX 指数在2009-2022 年间的ERP下限是2%，但这个格局也在 2022 年失效。目前，SENSEX 的ERP 也已降至0%附近。

部分市场在全球金融危机后也一度出现过“特殊时段”：恒生指数和日经225的ERP 在 2009-2011 年间曾达到过明显低于后续波动区间的低位；但在2011-2024年之间，两个指数的 ERP 都建立起了箱型震荡的运行格局；近期，它们又呈现出回归 2009-2011 状态的征兆。

另一个疑点在于：跨市场的 ERP 横向对比结果不符合我们的直观理解。风险溢价，顾名思义是投资者因承担风险所要求获得的补偿性收益。风险越高，ERP 就应该越高。宽泛地说，新兴经济体应该有高于成熟经济体的风险水平；相应地，新兴市场也应当拥有高于发达市场水平的 ERP。

1.3 重新理解风险溢价

在港股的基准择时语境下，这些指标可以具象化为：1） 现金流与现金流/价格：现金流的平替是利润（EPS）。因为从宏观、长期的角度观察，现金流与利润是相匹配的。如果我们采纳EPS 作为平替，那么现金流/价格可以替换为利润收益率（E/P），即市盈率倒数。我们在新的计算中基本沿用了旧模型选取 E/P 的做法，具体而言，EPS 采纳动态12 个月一致预期值。不同点在于在新模型中，我们取正数EPS 计算E/P，所得数据的稳定性略优于原方案。 2） 无风险收益率（Rf）：在旧模型中，我们以 10Y 美债收益率为Rf。一些人采用 10Y 中债与 10Y 美债的加权平均来代表 Rf。这样做，主要是考虑港股通投资者直接以在岸人民币投资港股的现实情况。而我们采用纯美债的原因在于：i）美元是港股的间接标价单位（港股由港币标价，而港币汇率锚定美元）；ii）美元/美债在离岸市场资产定价中有较强的泛用性；以及iii）离岸投资者既可以做多，也可以做空，拥有潜在的双向定价权（港股通投资者只能做多）。新模型中，我们将 10Y 美债收益率替换为 30Y 美债收益率（实际上替换前后差异不大）。这主要是因为股票的理论久期远不止十年，所以在估值中应选择久期尽可能长的品种。 3） 未来增速：宏观层面对应利润概念的指标是名义GDP（nGDP）增速。要注意，港股是美元间接标价的资产。因此，此处中国的 nGDP 应该以美元来衡量并计算增速。

将美元 nGDP 增长预期与 ERP 连接起来后，我们为解释ERP 模型过往疑点找到了一个解释： 1）某个市场的 ERP 波动区间发生格局性的变化，可能是由于这个市场的名义增速预期发生了格局性的变化。 2）一个新兴经济体拥有低于发达经济体的 ERP，可以解释为这个新兴经济体的名义增速预期高于发达经济体。

1.4 风险溢价与短期增速的相关性

上文提到，ERP 的变化与 nGDP 的永续增速预期相关，而代表“永续”概念的指标在市场中并不好找。 但在实践中，对未来的预期很大程度上取决于经济短期内的实际情况。因此，我们可以尝试用短期增速（领先或滞后值）替代永续增速预期，并将短期增速与ERP联系起来。 我们用中国的美元 nGDP 同比 TTM 增速（简称“短期增速”）作为短期经济增速指标，测试其与 ERP 之间的相关性。我们发现，ERP 与滞后400 天的短期经济增速高度负相关，相关性系数达到-0.79。即：给港股估值就是在预测短期增速。

将 2006 年以来的短期增速（向前平移 400 天）与当期溢价绘制成散点图并做线性回归，我们发现短期增速可以解释 62.8%的风险溢价变化。在实践中，我们也可以选择用更少的观测值来进行线性回归，以求更贴合当下特定环境的回归结果。

二、短期增速的直接推导

2.1 短期增速拆解：实际 GDP、通胀、汇率

我们在上文提到：恒生指数 ERP 与 400 天后的中国美元nGDP 同比增速（“短期增速”）强相关。因此，我们可以通过预测短期增速来推断恒生指数ERP 的波动区间，从而给港股估值。

2.2 rGDP、通胀、汇率对短期增速的影响能力

长期看，rGDP 增长是最重要的 nGDP 增长驱动因素。相比之下，物价上升对nGDP的增长起次要作用；此外，在逆周期财政、货币政策调节工具的影响下，物价水平在历史上通常能平滑 nGDP 的增长。最后，汇率因素在长期对经济名义总量的影响比较有限。

在二级市场，我们更关注 rGDP、价格、汇率对短期增速波动的驱动能力。近几年来，汇率变化对中国美元 nGDP 短期影响能力正愈发凸显。2020 年后，汇率对美元 nGDP 增长的影响能力变化幅度在±8ppt 之间。rGDP 增速对美元nGDP 增长的短期边际贡献则在 2008 年之后逐步下降，并不是近几年波动的主要来源。这意味着我们现在应该更加重视通胀和汇率这些影响名义经济总量的指标。

2.3 rGDP、通胀、汇率一致预期推算短期增速

rGDP、通胀、汇率均有季频的市场一致预期数据，我们首先尝试用它们来推算中国美元 nGDP 同比增速（“短期增速”）的一致预期。我们从 rGDP 增速开始。历史上，rGDP 的走势比较遵循线性外推，预测也是如此进行的。所以，当市场表现平稳时，rGDP 的一致预期比较准确；但当特殊情况发生时，预测也几乎没有反应能力。所以，rGDP 的一致预期是一项附加值不大的数据。

接下来是物价水平。严格意义上，我们需要的指标是GDP 平减指数。然而，市场上没有 GDP 平减指数的直接预期。因此，我们尝试用CPI 和PPI 的一致预期来合成平减指数的预期。 长期来看，由于 GDP 平减指数中含有 CPI/PPI 以外的信息，因此后两者对前者长期一贯的解释能力不强；然而短期之内，CPI/PPI 对GDP 平减指数有足够的解释能力，我们可以根据近四个季度的 CPI/PPI 与 GDP 平减指数的线性关系，以及市场的一致预期 CPI/PPI 来推导 GDP 平减指数的增速预期。

至此，我们得到了 rGDP 增速和 GDP 平减指数增速的一致预期，并可以计算nGDP增长的一致预期。 但对比历史上的实际和预期数据，我们发现这样推出的nGDP 预期并不准确。这一方面是因为历史上通胀的一致预期明显滞后于实际值；另一方面是因为市场一致预期不能捕捉 rGDP 的特殊情况。

最后，直接采纳美元兑人民币的一致预期数据便可求得中国的美元nGDP同比增速，即短期增速的一致预期。 但汇率一致预期的局限性和通胀类似——明显滞后实际值。由于市场一致预期对通胀和汇率都有滞后性，所以短期增速的预期也有比较明显的滞后。

结合实际情况看，目前 400 日后的短期增速一致预期是6.1%。展开后，rGDP增速贡献 4.3ppt 的增长，GDP 平减指数贡献 0.4ppt 的增长，人民币兑美元升值贡献1.4ppt 的增长。 根据我们得出的线性回归公式（2006 年以来数据），求得预测恒指ERP为6.4%；如果用最近 180 个观察值的线性回归结果推测 ERP 水平，我们得到的ERP期望值是 6.7%。 然而，恒生指数目前的实际交易 ERP 是 3.6%（2025/10/10 收盘），与短期增速一致预期推算 ERP 相差过大。这进一步说明一致预期的宏观经济数据与市场实际交易的估值水位并不匹配。 这样看来，用宏观指标的一致预期来推断港股 ERP 是不可行的。

三、重构短期增速框架

3.1 重构短期增速要素：中国 rGDP 与美元价值

上文中，我们将中国的美元 nGDP 同比增速（“短期增速”）分解为：1）rGDP增长、2）物价水平增长以及 3）人民币兑美元升值——并直接采纳它们的市场一致预期来预测，但结果并不尽如人意。因此，我们必须自行开辟一条道路。重新梳理上述变量： 1）rGDP 在常规情况下波动小、预测难度小、预测价值小。例外在于完全无法预测的“黑天鹅”事件。因此，我们可以考虑简单地沿用一致预期，国信宏观团队的预期，或者已知的实际值。 2）物价方面，我们先尝试从长期视角理解——如果货币多了，产量没有增加，那么物价就应该提升。所以，我们衡量物价只需要两个变量——货币供应量和rGDP。

3）汇率方面，以购买力平价理论为基础，融入货币发行行为的变化，人民币兑美元汇率取决于两国的 rGDP 和货币量。当美国的 rGDP 和货币发行行为维持稳定时，中国的 rGDP 走强或财政货币政策收紧将带来人民币兑美元升值；另一方面，当中国的各项指标不变时，美国 rGDP 走弱或加印美元也将令人民币兑美元升值。

3.2 简化理论模型实践

根据上述的理论推导，我们得出：在简化形态下，中国美元nGDP 增速（简称“短期增速”）取决于：1）中国 rGDP 增速，2）美国rGDP 增速以及3）美元供应量增速相关。

从拟合优度（R^2）的角度看，rGDP 的增长独立解释了接近一半的短期增速变化，但即使能准确地预测 rGDP 增速，46%的拟合优度仍然不足以令我们获得足够准确的美元 nGDP 增速。因此，对“物价汇率综合因子”的预测是不可或缺的。在简化框架下，美元价值因子（美元供应量/美国rGDP）与物价汇率综合因子直接相关，计算前者就是在预测后者。 计算美元价值因子时，我们有两个衡量美元供应量的备选指标：美国M2 和联邦政府债务，算上美国 rGDP，我们分别测试三个指标在不同时间差下对物价汇率综合因子的预测能力。另外，我们也可以直接测试它们对短期增速的预测能力。以美国 rGDP 对物价汇率综合因子的影响为例：在测试中，可以看到两个数据的相关性系数在领先五个季度时达到负相关谷底，读数为-0.37；在领先十个季度时达到正相关顶峰，读数为 0.26。我们采纳-0.37 的结果，主要和次要原因依次为：1）在理论推导中，美国 rGDP 应该与物价汇率综合因子和短期增速呈负相关，因此我们只考虑负相关的测试结果； 2）领先时间太长（两年以上）难以理解，也更容易携带多余因素；3）-0.37 的绝对值高于 0.26，相关性更有说服力。

利用上述方式，我们也确定了美元供应量的最优领先时间差。经测试，美国联邦债务的同比增速在领先 17 个季度时相关性最高（0.19），其次是领先两个季度（0.18），我们主要考虑两个季度的结果。

美国 M2 在领先九个月时相关性达到最高的 0.31。

对比两个指标，美国 M2（领先九个月）和物价汇率综合因子的相关性更高。因此，在预测后者时，我们偏好用美国 M2 代表美元供应量。选定美国 rGDP 和美国 M2 后，我们进一步通过双向敏感性测试寻找两个指标的最优时间差组合。测试结果结论仍为美国 rGDP（领先五个季度）＋美国M2（领先九个月）的组合。将两个指标结合使用，美元价值因子和物价汇率综合因子的相关性可以达到 0.37。

另一方面，既然我们的最终预测对象是中国美元 nGDP 同比增速（“短期增速”），那么我们也可以直接测试上述三个指标与短期增速之间的相关性。其中，美国 rGDP 领先短期增速五个季度（相关性系数-0.65）。

在美元供应量指标的选择上，当以短期增速为直接预测目标时，联邦政府债务增速（领先四个季度，相关性系数 0.71）优于美国 M2 增速（领先九个月，相关性系数 0.50）。

我们转而以联邦债务代表美元供应量，结合美国 rGDP 做双向敏感性分析，以求取最优的时间差组合。结果显示：结合领先六个季度的美国rGDP 与领先四个季度的美国联邦政府债务得出的美元价值因子能与短期增速之间实现0.77 的相关性系数。

总结我们的发现： 1） 当直接预测物价汇率综合因子时，用美国 rGDP（领先五个季度）结合美国M2（领先九个月）求得的美元价值因子是较好的选择，相关性系数可以达到0.37，拟合优度为 14%。 2） 当直接预测中国美元 nGDP 时，美国 rGDP（领先六个季度）结合美国联邦政府债务（领先四个季度）组合求得的美元价值因子可以实现0.77 的相关性系数，拟合优度达到 59%。 那么，我们在上述两种预测手段中如何取舍呢？我们这样考虑：1） 中国美元 nGDP 同比增速（“短期增速”）可以分解为中国rGDP 的变化和物价汇率综合因子的变化。其中，中国 rGDP 直接解释短期增速46%的变化；物价汇率综合因子能直接解释短期增速 15%的变化；剩余约39%变化由两个构成项的乘积解释。 2） 美国联邦政府债务/美国 rGDP 能解释短期增速59%的变化，超过物价汇率综合因子对短期增速的解释能力。这说明美国联邦政府债务/美国rGDP 不仅预测了物价汇率综合因子，还对中国 rGDP 起到了预测作用。3） 那么，如果我们对预测中国 rGDP 有很强的信心，希望单独利用美元价值因子来预测物价汇率综合因子时，就应该避免使用美国联邦政府债务/美国rGDP。因为后者会干扰我们对中国 rGDP 的预测结果。这种情况下，我们应该用美国rGDP/美国 M2 作为预测物价汇率综合因子的最优解... 4） ...相反，当我们希望尽可能强化对中国 rGDP 的预测时，就应该使用美国联邦政府债务/美国 rGDP 的指标组合。 5） 时间维度看，我们预测的是 400 天以后的中国美元nGDP 同比增速。如果用美国 rGDP（领先五个季度）和美国 M2（领先九个月）的组合，那么我们需要预测未来四个月（400 天-9 个月）的美国 M2。但是，如果我们用美国rGDP（领先六个季度）结合美国联邦政府债务（领先四个季度）的组合，我们便基本不需要进行预测（极少情况需要预测未来一个季度的美国联邦政府债务，但政府开支计划是提前制定好的，这在绝大多数情况下都不难）。

3.3 完整理论模型：引入货币传导效率

上文中，我们将中国美元 nGDP 同比增速（“短期增速”）的预测简化为中国rGDP增速和美元价值因子增速的叠加，理论支撑在于国内的货币增发行为在推高物价的同时也应该抑制汇率，最终两个因素对短期增速的影响理论上应当相互抵消。进一步思考，这更像一个长期稳定状态。短期之内，货币派生后在金融体系内空转的情况时有发生。这让货币增印导致汇率下降，但是没能充分传导至实体经济并提高物价水平，最终令短期增速受到了拖累。

社融转化成通胀，M2 影响汇率都是间接的，因此我们也需要考虑两个指标的时间差的问题。 M2 在我们的理论推导阶段与短期增速呈负相关。当我们以物价汇率综合因子为因变量时，同步的 M2 负相关程度最大，但仍不显著。当我们以短期增速为预测对象时，我们没有找到合适的 M2 时间差——在各个时间差下，M2 都与中国美元nGDP呈正相关。这也不难理解，M2 作为一个独立概念与中国美元nGDP 同向增长，它们在数据上呈正相关是合情合理的。

社融方面，当我们分别以物价汇率综合因子和中国美元nGDP 为预测对象时，领先12 个月和 13 个月的社融余额增速的相关性系数分别能达到0.50 和0.49。

接下来，我们进行双向敏感性测试，以求最优的社融余额和M2 时间差组合。当以物价汇率综合因子为预测对象时，领先 11 个月的中国M2 和领先10 个月的社融余额可以达到 0.66 的相关性系数。

当直接以短期增速为预测对象时，领先五个月的中国M2 与领先13 个月的社融余额可以达到 0.56 的相关性系数。

相比短期增速，货币传导因子更能预测物价汇率综合因子，这进一步说明社融与M2 主要是通过物价和汇率对 nGDP 产生影响的。这个结果符合我们的直观认知，也令我们倾向选择更能预测物价汇率综合因子的时间差组合。

最后，我们将中国 rGDP、美元价值因子以及货币传导因子相结合并形成预测，我们的完整框架预测能与中国美元 nGDP 之间达到 0.90 的相关性系数和81%的拟合优度，远高于直接使用市场一致预期 rGDP、通胀、汇率所得的0.02 的相关性系数。我们认为这个相关性水平是十分亮眼的。

四、短期增速预测框架的应用

4.1 时间差重新匹配

在上文中，我们总结出利用美元价值因子和货币传导因子预测中国美元nGDP同比增速（“短期增速”）的方法。而我们预测短期增速则是为了计算合理ERP并判断港股的估值。风险溢价领先短期增速 400 天，而计算美元价值因子和货币传导因子的指标分别不同程度地领先短期增速。那么，我们也可以在这些指标和ERP之间直接建立领先/滞后关系。 它们的时间差匹配如下。如果一个指标领先 ERP，那么我们就能直接用这个指标的已知实际值来推算 ERP；如果一个指标滞后于 ERP，那么我们就需要预测这个指标以估算目标 ERP。好在构成双因子的指标大多显著领先于短期增速，这降低了我们的预测难度。

4.2 短期增速框架对本轮牛熊的解释

接下来，我们对宏观指标的论述均以 ERP 为时间基准，例如rGDP 滞后风险溢价57 周。那么“同期对应”的 rGDP 即为 57 周后的已知值。我们会在数值后的括号中标明宏观指标的实际日期。 我们从 2021 年初的高点开始，以周为颗粒度。2021 年，港股于年初开始发力，于 2 月达到历史高位，并在随后的二季度维持在顶部平台。当时，恒生指数ERP降最低降至 4.2%（2021/2/19），并随后在整个二季度维持在6%以下。这主要是因为中国美元 nGDP 同比增速（“短期增速”）在同期达到21.6%的高位（2021Q4）。究其原因，我们认为从主要到次要分别是： 1） 中国宏观经济强势复苏。 同期，中国 rGDP 增速高达 20.9%（2021Q4）。 2） 美元流动性极致宽松，美元价值因子高增。 受美国 2020-2021 年刺激性财政和货币政策的影响，同期联邦政府债务增速高达24.1%（2020Q4），而美国 M2 增速高达 12.5%（2021/6）；作为分母的美国rGDP处于同比持平（2020Q2）。两种方式求得的美元价值因子增速分别为24.1%和12.5%。3） 货币传导顺畅，货币传导因子稳定在较优水平。同期，社融增速达 11.7%（2021/5），而中国 M2 增速略微低于前者（9.4%，2021/3）。两个指标的组合创造了 2.1%的货币传导因子。

接下来，我们观察 2021 下半年-2024 年初熊市的状态。2021 年7 月开始，港股经历了三轮回撤，恒指 ERP 于 7 月初突破 6%，8 月站上7%；在随后不时突破8%，并在 2022 年 10 月底达到 9.6%的阶段性极值。随后，港股于2023 年末-2024年初形成双重底，ERP 高位达到 8.9%（2023/12/22 和 2024/1/19）。同期，短期增速从 16.7%（2022Q1）大幅降至 11.0%（2022Q2），随后进入同比负增状态；到 2022Q4，同期对应短期增速已经降至-3.1%（2023Q3）的最低位；随后两个季度，同比负增的状态结束，但短期增速仍处在同比持平附近。将短期增速的波动进一步分解，我们认为原因主要包括： 1） 美元流动性显著边际收紧，美元价值因子急转直下。首先是美国联邦债务增长大幅减速，2021 年 6 月起，对应同期的联邦债务增速从22.6%（2021Q1）降至 8.6%（2021Q2），并在一个季度后进一步降至6.7%（2021Q3）。另一方面，美国 M2 大幅失速并进入负增状态。2021 年11 月起，同期对应美国M2增速跌破 10%，达到 9.1%（2022/4）；2022 年 7 月末，同期美国M2 开始逐渐由同比持平进入负增状态（2022/12）。 2） 国内产量增长放缓。 2021 年 5 月，同期对应 rGDP 增速跌破 10%，降至9.7%（2022Q2）；随后两个季度，rGDP 增速连续下降，最低达到 3.1%（2022Q4）。3） 实体经济流动性偏紧，货币传导因子稳步下降。2022 年 4 月起，同期对应货币传导因子逐步驶入负值区间，最低达到2023年3月的-2.7%。主要原因是货币政策发力，但资金向实体经济输入的路径不通畅，导致 M2 增速的波动区间持续高于社融增速。

本轮牛市始于 2024 年初，恒生指数 ERP 在 2023 年12 月和2024 年1 月两次达到8.9%的高位，意味着恒指估值确认底部。在此之后，恒指ERP 震荡回落，在2024年 5 月达到 5.9%的阶段性低点，随后的三个月显著回升至8.3%的水平（2024/9）。2024 年 9 月起，港股上涨节奏开始加速。 这段时间，已知的宏观指标还没有完全覆盖，我们挑选比较重要且覆盖程度比较好的宏观指标进行分析，观察到的原因主要如下：1） 美元流动性开始边际宽松。 2024 年 3 月，由美国 M2 计算的美元价值因子从持续负增边际修复至同比基本持平，这个状态持续至 2025 年初。在此之后，美元价值因子的上行趋势逐渐清晰化。这个指标目前覆盖至 2025 年 5 月，同期对应美元价值因子达到2.0%。2） 货币传导因子出现修复。 2024 年 9 月的同期对应社融增速达到 7.8%的低位（2024/11）。随后，社融增速进入了逐渐边际修复的过程中。截至 2025 年 8 月，社融增速已经修复至8.8%的水平。

4.3 评估短期增速，预测风险溢价

我们用隐含风险溢价来逆推定价的中国美元 nGDP 同比增速（简称“短期增速”），并评估其合理性。 以短期增速为因变量，以 ERP 为自变量进行线性回归，将3.6%的风险溢价代入，可以求得市场定价隐含的短期增速预期是 18.3%（2006 年以来数据）和15.0%（近180 周数据）。

1. 中国 rGDP、物价、汇率框架

从 15.0%-18.3%的增速中剔除 4.5%-4.9%的 rGDP 增长预期（国信宏观团队预测），我们得出物价汇率综合因子增长为 9.6%-13.1%。

以 15.0%的隐含短期增速，4.9%的 rGDP 增速，折合物价汇率综合因子9.6%的同比增速为例： 1） 假设物价同比+1.8%，倒推期末美元兑人民币汇率为6.26-6.31；2） 假设物价同比+2.4%，倒推期末美元兑人民币汇率为6.34-6.39；3） 假设物价同比+3.6%，倒推期末美元兑人民币汇率为6.50-6.55。考虑中国物价水平已经边际企稳，同时美联储失去独立性或将严重打击美元价值，上述通胀和汇率的组合并非不可实现。但也不得不承认它们总体是相对激进的。

2. 中国 rGDP、美元价值因子、中国货币传导因子框架

我们通过 rGDP、美元价值因子以及中国货币传导因子的框架能较准确地预测短期增速。但上述计算方式得出的结果并非直接等于短期增速，而是通过一个线性关系与后者产生联系。按上文 15.0%-18.3%的倒推短期增速，当以联邦债务计算美元供应量时，我们的三个因子需要得出大约 36.0%-42.6%的叠加增速。排除4.5%-4.9%的rGDP增长预期后，美元价值因子与货币传导因子需要叠加出 29.7%-36.5%的同比增长。

当以美国 M2 代表美元供应量时，我们的三因子模型需要得出大约38.0%-46.0%的整体增速；折合美元价值因子与货币传导因子相叠加31.6%-39.7%的同比增长。

29.7%-36.5%（美国 M2 路径：31.6%-39.7%）的叠加增长从哪里来？我们首先观察货币传导因子增速，它约等于社融同比-中国M2 同比。历史上，社融-M2 有四个比较重要的高点： 1） 2010 年，社融-M2 达到 12.6%。从逻辑上说，这主要得益于强烈的刺激性财政政策；从数据上看，这是我们提高频率估算的数据。总体上，这个数据的参考意义有限。但我们也不能排除市场因“适度宽松”的货币政策表述对标2008年，而将这个水平作为锚点的可能性。 2） 2012-2015 年，社融-M2 在 4%-5%之间。这也是我们提高频率求出的估算值。它的合理之处在于当时政策目的与现在相似：解决低通胀问题。这是一个可参考性较强的水平。 3） 2020 年下半年-2021 年上半年，社融-M2 达到3%附近，最高3.6%。若货币政策发力，地方财政融资加速，这是不难预期的。

接下来，我们观察美元价值因子。在美元价值因子中，美元供应量的弹性比较大，美国 rGDP 的弹性比较小且已知，所以我们将分析重点放在美元供应量指标——联邦政府债务和美国 M2 上。 联邦政府债务的预期相对清晰，目前市场对 2026 年联邦赤字的预测在2.1-2.4万亿美元之间，大约对应 7.3%-8.3%的联邦债务增速，不会有太大偏差。另外，我们也可以用 M2 来衡量美元供应量，它的优势是捕捉了现在较重要的美联储降息信息。目前，美联储已经不完全在通胀与就业的框架下执行货币政策，而是在白宫发出的行政压力下进行“预防式降息”，这种情况可能会带来超乎市场想象的 M2 增速。参考历史上 M2 增速的几个高峰，包括：1）2001 年末10%-11%；2）2009 年初 9%-10%；3）2012 年初 10%附近；4）2020-2021 年23%-27%。

我们结合美国贷款余额做进一步观察。目前，美国市场处于贷款增速较低的状态，美联储在信用紧缩状态下降息的历史记录主要包括2001 年和2009 年，美国M2在这两段时间都能达到 10%左右的增速。因此，10%附近的M2 增速是一个合理的谨慎预期。 然而，当前美国经济还处在过热状态，在这个状态下，银行抽贷的可能性不高。如果观察近期联邦基金利率和贷款增速的关系，可以看到贷款增速对2024年9月美联储降息的响应比较灵敏。所以，更高的美国M2 增速也是完全可能的。

（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。）