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利率上升有弊有利,债券投资者或因此长期受益

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先锋领航认为,虽然美联储在7月26日又一次提高了利率,但其过去一年的政策立场并没有太大的变化。此举虽然在短期内会给美国债券价格带来下行压力,但是却会在未来提升美国债券投资者的总体回报。

 

近期利率的上调对债券投资者造成了沉重的打击

如今,全球各国一致采取紧缩政策来应对高企的通胀,这导致所有主要固定收益市场的债券回报大幅下降。

以美国债券市场为例:去年,美联储将短期利率从零左右提高到远超4%的水平,按照彭博美国综合债券指数(Bloomberg U.S. Aggregate Bond Index)的计算,2022年投资级债券的总回报率为-13%;除此之外,美国以外地区可比债券的表现也同样惨淡,彭博全球综合对冲债券(美元除外)指数(Bloomberg Global Aggregate ex-USD Index Hedged)的数据显示其回报率仅有-10%。长期美国国债作为过去十年来债券市场表现最好的产品之一,在2022年受到的冲击尤为严重,回报率跌至-29%。

 

一线曙光:长期预期回报有所提高

在过去十年的大部分时间里,全球债券投资者一直面临着极低回报的困境。对于即将退休或已经处于减持阶段的投资者来说,最近的债券抛售更是雪上加霜。但利率的上升让这些投资者可以将现金再投资于票息更高的债券。

下图展示了美国债券回报预期的改善。假设投资者在2021年12月31日用100美元购买美国债券,那么该债券10年后的预期价值中位数为122美元。然而,2022年3月开始的大幅加息拖累了债券价格,同时却改善了固收产品的回报前景。由于初始收益率较高,如果投资者在 2023年6月30日用100美元购买美国债券,那么该债券10年后的预期价值中位数为133美元,比大幅加息前的数值高出约9%。

 

利率将何去何从

一些金融市场评论员表示,随着美联储加息周期接近尾声,固收产品如今的吸引力陡增。先锋领航预计,利率将在一段时间内维持在限制性区域的高位。劳动力市场、住房和消费支出领域的强劲韧性也佐证了我们的观点,但我们认为最大的政策调整已经完成。

 

如何在这种环境下进行投资

从表面看,因为短期固定收益债券(如 3 月期美国国债)有着颇具吸引力的收益率,所以投资者倾向于投资这类债券是合理的。但对于有一定投资期限的投资者来说,短期债券的高回报可能不会持久。相比长期债券,短期债券的初始收益率对长期收益的影响要小得多,因为其票息重置频率要高得多。短期债券与股票的相关性通常也更高,这意味着其在分散风险方面的作用不如长期债券。

下图展示了3月期美国国债和10年期美国国债的初始收益率与未来10年年化收益率之间的关系,由此可见,二者长期回报率的可预测性有所不同。

那么,投资者为什么不能选择采用某种策略,在利率走高的时候持有短期固定收益证券呢?要做到这一点,投资者必须做出许多正确的决策:

投资者必须适时进场,若太晚将会错过有吸引力的价格,而太早则会经历因一段时间内的市场观点分歧而产生的 “负利差”(此处负利差指的是持有价格的跌幅超过收益的证券)。

投资者必须在收益谷底或接近谷底时离场。

投资者必须了解预期利率下降的幅度是否足以抵消任何相关的税收费用或成本。

先锋领航认为,无论美联储下一步的政策走向如何,有明确投资目标和实现目标计划的自律投资者,应该能够从利率和股票估值回归正常的过程中获益。

 

注:

  • 所有投资均涉及风险,包括可能损失本金。
  • 债券投资面临利率、信用和通货膨胀风险。

重要提示:先锋领航资本市场模型(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回报分布。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回报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。

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