资产配置是影响风险的关键因素

先锋领航在2021年的研究指出，通胀率上升会导致股债回报相关性增强，从而削弱股债均衡组合的风险分散效益。2022年，这一情况进一步恶化，使得传统股债六四投资组合遭受重创。然而，即使在高通胀环境下，宣称股债六四投资组合“已死”仍为时过早。

尽管通胀和股债回报相关性已从近期高点回落，但其持续保持在高位的态势依然令人担忧。我们认为通胀不太可能长期走高。与其说近期的市场情况是一种新常态，不如称之为一种反常现象。我们的研究表明，长期投资者的投资组合表现不会因通胀居高不下而产生太大差异。

为何需要放缓通胀

先锋领航认为，未来10年的通胀形势将与过去20年相似，而有别于上世纪七八十年代的情况。虽然结构性因素推高了通胀，但我们预计各国央行将继续通过加息来平抑物价上涨，使通胀回归并保持在目标区间。利率的上升意味着长期回报预期的提高，这对投资者更为有利。同时，在危机来临时，高利率也为各国央行提供了更多降息空间。

在高通胀环境下，投资者应该根据自己的目标和风险承受能力，适当增持一些能有效对冲通胀的资产，例如大宗商品、通胀保值债券（TIPS）和未对冲本国货币的海外股票等。但一些较为特殊的资产类别也可能意味着更高的成本，从而弱化多元化投资的优势。

若通胀持续走高，形势将会如何？

先锋领航模拟了两组投资组合在两种情况下的表现：一组由60%的全球股票和40%的全球债券构成；另一组在股票资产中配置了10%的大宗商品，在债券资产中配置了8%的中期通胀保值债券。两种情况之一为基线情境，即按照先锋领航对未来10年大类资产类别回报、通胀和股债回报相关性的预测进行模拟；另一种情况则假设未来的通胀率和股债回报相关性都将更高（在很多情况下为正相关性，而非负相关性）。

低相关性或负相关性意味着两种资产类别的价格不太可能同时波动，甚至会发生反向波动，从而降低了整个投资组合的风险。更高的相关性则意味着二者的价格可能会趋于同步，从而加剧投资组合的波动性或风险。通胀率较高时，名义债券价格与股票实际收益增长预期往往会一同下降，进而增强股债之间的相关性。

在高通胀、高相关性的情况下，投资组合的波动性更高，潜在下跌风险相比基线情境也更大。无论是传统的全球六四投资组合，还是包含大宗商品和通胀保值债券的投资组合，情况皆是如此。相比传统的六四投资组合，后者波动性较低且下行风险也较小。值得注意的是，两种情况下，两组投资组合的10年期潜在收益区间高度相似。这进一步印证了我们的观点，即长期回报主要取决于资产配置，而非通胀率或股债回报相关性。

结果比过程更为重要

就投资而言，最终的收益结果才是关键，投资过程中的波动曲折相对次要。金融行业内有很多风险评估方法，但它们都偏重于过程而非结果。相较之下，我们更倾向基于投资者在投资周期结束时的资产来衡量风险大小或判断成功与否。归根结底，投资者的投资行为意在实现特定目标，他们更在乎是否能实现目标，而非投资过程中的波折。

先锋领航的结论表明，只有当以下四种条件同时成立时，方可认定股债六四组合不再有效：

• 通胀在未来十年或更长时间内持续攀升。
• 相关政府机构无法维持价格稳定。
• 唯一的风险分散效益来自于低回报相关性。
• 面对通胀飙升，更复杂的投资能够获得更高的收益，从而抵消投资成本的增加。

除非出现上述情况，否则股债六四投资组合仍是帮助您实现目标的不二之选。因此，现在改弦更张为时过早。

注：

• 所有投资均涉及风险，包括可能损失本金。请注意，金融市场的波动和其他因素可能会导致您的账户价值下降。并不能保证任何特定的资产配置或基金组合能满足您的投资目标或为您提供一定的收入水平。
• 过往表现不能保证未来回报。
• 在一组多元化投资组合中，某些投资的收益或能抵消其他投资的损失。然而，多元化投资并不能确保盈利或避免亏损。
• 债券基金或面临发行机构无法按时付款，以及由于利率上升或市场对债券发行机构偿债能力产生负面看法，进而导致债券价格出现下跌等风险。债券投资面临利率、信用和通货膨胀风险。

重要提示：VCMM得出的各类资产投资回报预测结果和其它相关信息均属假设，并不代表实际投资结果，也不能保证未来投资结果。模型预测结果可能随每次使用和时间节点变化而变化。

VCMM的预测基于对历史数据的统计分析而得出。未来的回报表现可能与VCMM的历史模式并不相同。更重要的是，VCMM可能对模型所依托的历史时期中未观察到的极端负面情况有所低估。

先锋领航资本市场模型®为一个专有的金融模拟工具，由先锋领航的主要投研和咨询团队开发并维护。该模型预测了一系列广泛资产类别的未来收益分布。这些资产类别包括美国和国际股票市场、期限不等的美国国债和企业固定收益市场、国际固定收益市场、美国货币市场、大宗商品以及某些另类投资策略。先锋领航资本市场模型的理论和经验基础是，各种资产类别的回报反映了投资者为承担不同类型的系统性风险（beta）所需得到的补偿。该模型的核心是对风险因素和资产收益之间动态统计关系的预估，这些关系是根据早在1960年就已获得的月度财务和经济数据进行统计分析得出的。该模型使用一个预估方程系统，然后应用蒙特卡罗模拟方法来预测风险因素和资产类别之间的相互关系，以及随着时间的推移所产生的不确定性和随机性。该模型根据每种资产类别的不同，在多个时间范围内生成了大量模拟结果。在这些模拟中，通过计算集中趋势的度量来获得预测结果。模型预测结果可能随每次使用和时间节点变化而变化。