核心观点 - 报告认为2025年四季度全球大类资产配置应遵循"股市韧中求进，债市稳中蓄势"的总体思路[2] A股市场预计延续"慢牛"态势，呈现宽幅震荡、逐级抬升的特征[5] 债券市场收益率将呈现区间收窄下的震荡下行，但空间有限[8] 大宗商品方面，黄金中长期仍看涨，原油价格区间震荡，有色金属价格有望上行[6] 量化模型建议根据风险偏好适度提升权益资产占比，并均衡配置A股与美股[9] 宏观环境展望 - 国内2025年三季度经济增速呈现放缓态势，生产、消费、投资同比增速均有所回落，预计三季度GDP同比增速可能低于5%[4] 8月份PPI同比增速为-2.9%，较前值上升0.7个百分点，核心CPI同比增速为0.9%，较前值上升0.1个百分点[21] 前8个月房地产投资累计同比增速为-12.90%[45] - 海外方面，IMF预测2025年全球经济增长3.0%，较2024年的3.3%有所下降[23] 美联储已在9月降息25bp，但后续降息节奏存在分歧[4] 美国8月CPI同比上涨2.9%，核心CPI同比上涨3.1%[25] 权益市场展望 - 2025年前三季度A股主要指数总体保持震荡上行，截至9月19日，上证指数上涨13.97%，深证成指上涨25.51%，创业板指上涨44.33%，沪深300上涨14.41%，科创综指上涨45.03%，万得全A上涨23.65%[27] 通信、有色金属板块领涨，累计涨幅分别为64.09%、51.05%[35] - 四季度预计延续"慢牛"态势，建议关注人工智能、"反内卷"相关行业及"十五五"规划方向[5] 长期资金入市是主要动力，预计2025年保险公司新增保费约1.7万亿元的30%（约1万亿元）将直接投资于股票[46] 债券市场展望 - 2025年前三季度债券市场整体呈现震荡态势，国债收益率曲线先上后下再上[48] 一季度30年期国债收益率上行11.1个BP，1年期上行了45.4个BP[56] 三季度受公募基金销售新规影响，呈现熊陡特征，30年期国债收益率上涨33.90BP，1年期上涨5.00BP[63] - 四季度预计收益率将呈现区间收窄下的震荡下行，10年期国债核心波动区间在1.6-1.9%[110] 建议关注票息策略和超长端利率债的阶段性机会[5] 公募基金销售新规短期对债市形成冲击，但中长期有利于市场稳定[5] 大宗商品展望 - 黄金价格创历史新高，COMEX黄金期货收盘价达到3685.9美元/盎司[76] 中长期仍看涨，主要受美联储降息、美元信用体系动摇及央行购金潮支撑[6] 中国官方黄金储备连续10个月增加，截至8月末为7402万盎司（约2300吨）[79] 2025年上半年全球央行净购金量达410.2吨[79] - 原油供需格局相对平衡，价格区间震荡，布伦特原油期货结算价在65~75美元区间波动[84] 有色金属受"反内卷"政策影响，供应偏紧，价格有望上行[6] 量化配置模型 - 根据风险偏好构建保守型、谨慎型、稳健型、积极型与激进型投资组合[88] 综合法下稳健型、积极型和激进型组合对股票型基金的配置比例分别为53.26%、70.26%和86.40%[104] - 权益类资产配置采用Black-Litterman模型，最新一期配置比例为43%的沪深300和57%的纳斯达克100指数[99] 全球化权益资产配置策略长期能跑赢单纯投资沪深300指数[99] 投资建议 - 权益市场建议采取中性偏多的配置策略，把握结构性机会，聚焦科技与政策双主线[7] 科技成长主线重点关注人工智能（算力、半导体等）及"十五五"规划方向[10] 政策驱动主线关注受益于"反内卷"政策的行业龙头[10] - 债券市场建议以票息策略为主，在窄幅波动市场中积累确定性收益[10] 关注超长端利率债在四季度的阶段性配置价值[10] 大宗商品建议以黄金为盾，关注工业金属[9]

市场表现 - A股主要指数多数收涨 沪指跌0.01%收报3853.30点 深证成指涨0.67%收报13445.90点 科创50涨1.24%收报1474.49点 创业板指涨1.58%收报3235.76点 [1] - 全市场个股跌多涨少 3875只个股下跌 1474只个股上涨 80只个股收平 [1] - 沪深两市成交额合计23711亿元 较上个交易日放量443.06亿元 [1] 行业表现 - 申万一级行业涨少跌多 传媒、通信、有色金属、电力设备、计算机、医药生物涨幅靠前 [1] - 纺织服饰、综合、农林牧渔、家用电器、交通运输、房地产跌幅靠前 [1] 概念板块表现 - 涨幅居前概念板块包括服务器、半导体硅片、铜产业、核聚变、Kimi、网红经济、光模块(CPO)、光通信、拼多多合作商、超导、网络游戏、AIPC、短剧游戏、稀有金属精选、DeepSeek等板块 [2]

核心观点 - 港股红利资产具备长期底仓配置价值，尤其央企红利板块在政策支持、资金配置和行业结构上优势显著 [1][2][3] - 中证国新港股通央企红利指数在收益风险比、行业配置和股息率方面优于市场主流宽基及同类指数 [3] - 景顺长城中证国新港股通央企红利ETF为布局港股央企红利板块提供高效工具 [4] 港股红利资产配置价值 - 港股红利资产年内展现极强韧性，截至9月18日恒生港股通高股息率R指数累计涨幅27.1%，最大回撤12.6%，收益回撤比达2.2倍 [1][10] - 政策推动分红力度加大，2025年中报813家A股上市公司累计分红6428亿元，家数及金额均超2024年同期 [18][19] - 险资等长线资金持续增配，2025年截至9月18日险资举牌30次，其中24次指向港股标的，三批长期投资试点合计2220亿元陆续入市 [23][27] - 港股红利股息率优势突出，恒生高股息指数股息率6.14%，税后收益仍优于A股同类资产；央企股息率近三年维持5%以上，PB仅0.7倍 [2][29][32] 行业与结构比较优势 - 港股红利内部呈现"港股＞A股、央企＞国企＞民企、资源型＞稳定型"分级特征 [2] - 资源型红利板块供需两端获支撑，反内卷政策优化行业竞争格局，全球流动性宽松提振实物资产需求 [33] - 需警惕银行股驱动的红利板块均值回归压力，优先配置资源型品种 [33] 中证国新港股通央企红利指数表现 - 指数编制聚焦港股通高股息央企，选取50只分红稳定且股息率高的央企证券 [3][36] - 2020年以来累计收益率37.2%，跑赢恒生指数(-7.0%)、沪深300(8.3%)及中证红利(-7.0%)；2018年以来年化夏普比率0.48 [3][39][40] - 行业结构重仓石油石化(30%)、通信(23%)、交运(14%)，金融地产权重仅2.4%，资源型红利占比41.9% [3][46][47] - 成分股以大市值为主，千亿港元以上市值个股权重占79%，前十大成分股集中度达72% [50][52][54] - 当前股息率6.0%，高于港股宽基(3.0%)及主流红利指数(5.8%)；2025H1 ROE(TTM)为9.6%位列同类第一 [3][55][58] 产品配置方案 - 景顺长城中证国新港股通央企红利ETF(520990.SH)成立于2024年6月26日，跟踪上述指数，管理费率0.50% [4][59][61] - 截至2025年9月18日基金流通规模达49.2亿元 [4] - 基金管理人景顺长城基金非货规模4939亿元，基金经理龚丽丽(14年从业经验)与汪洋(17年从业经验)共同管理 [63][64][65]

核心观点 - 美联储首次降息后，大类资产定价逻辑将从单纯的降息预期交易转向更复杂的混合定价阶段 [3][4] - 市场对美联储的降息预期（未来6个月降息110bp，未来12个月降息150bp）远较美联储自身指引（2026年底利率中枢3.375%）更为激进，在美国经济不出现大幅放缓的基准情形下，隐含利率回升的可能性更大，这从历史上看有利于美股上涨 [3][4] - 美联储降息为A股成长风格提供流动性环境（搭台），但行情启动需依赖内部政策等关键催化剂（唱戏），国内AI产业趋势的新进展弥补了政策空窗期，成长风格结构性行情仍未结束 [4][95] - 港股对国际流动性更为敏感，当前情境与2007年A股牛市背景下港股在美联储降息后追涨的剧本相似，预计月度维度港股较A股有望获得超额收益 [4][95] - 黄金在首次降息后与利率预期的强负相关性被打破，定价主导因素从利率转向全球政治和地缘冲突等风险事件，年内避险情绪仍有上行可能，黄金存在机会 [5][96] 市场预期与美联储指引的预期差 - 通过拟制联邦基金利率期货构建市场降息预期指标，当前市场预期未来6个月降息85bp，未来12个月降息125bp [12][15] - 自2023年1月市场预期由加息转向降息以来，降息预期已持续32个月且波动剧烈，本次周期中市场对降息力度的预期（6个月极值150bp，12个月极值200bp）远大于历史水平，显示市场对降息的急迫期待 [21] - 当前预期利率的期限利差为-0.45%（约两次降息步长），表明市场预期的降息路径为前快后慢 [22][24] 历史回溯：资产表现规律 - **美股**：首次“预防式降息”后，美股定价机制从预期交易（关注“会不会降息”）转向验证交易（关注“降息有没有用”），与预期利率变动的关系由负相关转为正相关，历史上此情形下美股倾向于震荡上涨（90天内道指预期涨1.5%，纳指预期涨5.06%） [23][27][30] - **黄金**：首次降息后，黄金与利率预期的稳定负相关性被打破，定价机制转向多元，除2007年金融危机外，多数时期黄金转为震荡格局，后续上涨节奏将更多由风险事件驱动 [41][43] - **中国股市**：港股历史上在降息后易出现大行情（如1998、2007、2024年），但牛市催化剂多源于内地因素，美联储降息提供的是流动性环境而非充分条件，当前格局类似2007年A股领涨、港股跟随追涨 [56][59][61]；A股整体对美联储降息反应不显著，行情更多由内部因素主导（如1995年改革开放、2024年9.24政策），指数层面规律性不强 [60][65] - **大宗商品（铜/原油）**：降息后走势分化严重，历史均值偏向震荡走低，其定价受利率、美元汇率及经济增长预期多重影响，但需求端是更决定性的因素，在美国制造业空心化背景下，降息对需求的传导路径长且不确定 [62][66] A股结构性机会：风格与行业 - **风格视角**：长期维度上成长风格与利率存在粗略负相关，但精准参与节点需内部政策催化剂触发，例如2019年由《关于支持深圳建设中国特色社会主义先行示范区的意见》触发科技行情，2024年由9.24政策大礼包启动上涨，缺乏内部催化剂时（如2007年）成长风格并未占优 [68][70][72][78] - **行业视角**：创新药与CRO虽存在降息利好海外研发支出传导的逻辑，但除2019年降息周期中的CRO外，市场并未给予稳定超额定价；半导体行业在2019年和2024年降息后相对成长风格表现更优，定价机制反而更为稳定 [79][84][87]；出海链在降息后的超额收益不具备持续性（2019年有超额，2024年无）；基于资产负债表改善逻辑的行业（如航空、造纸）在最近两个降息周期中均未被市场给予超额定价 [88][90][93]

核心观点 - 港股市场在2025年9月24日表现强劲 科技板块领涨 主要受AI基础设施投资和产业合作消息催化 南向资金持续流入支撑市场情绪 报告看好港股未来创新高潜力 尤其关注AI科技 新消费和资金流动性改善方向 [1][2][5] 市场表现数据 - 港股大市成交额达2887.7亿港元 南向资金净买入137.05亿港元 [2][5] - 恒生指数上涨1.37%至26518.65点 恒生科技指数上涨2.53%至6323.15点 恒生中国企业指数上涨1.64%至9442.99点 [3][5] - A股市场同步上涨 上证指数涨0.83% 沪深300涨1.02% 万得全A涨1.40% [3][5] 行业与主题表现 - 港股通一级行业涨幅前三：商贸零售(+7.58%) 家电(+2.58%) 电子(+2.49%) [3] - 概念板块领涨：蚂蚁金服指数(+6.65%) 智能电视指数(+6.29%) 集成电路产业基金指数(+5.43%) [3] - 下跌板块：医美指数(-7.60%) 富士康指数(-3.51%) 未盈利生物科技指数(-2.18%) [3] AI产业催化事件 - 港股主要互联网公司宣布推进3800亿元AI基础设施建设 未来可能增加投入 [2][5] - 新发布多款AI模型包括Qwen3-VL 并与英伟达开展Physical AI合作 聚焦机器人和辅助驾驶领域 [2][5] - 市场监管总局发布《外卖平台服务管理基本要求（征求意见稿）》 促进有序竞争 带动相关平台股价上涨 [5] 港股市场展望 - AI科技与新消费领域仍有较大增长空间 参考日美经验 [5] - 南向资金持续流入 边际定价能力提升 若中债利率在ERP模型中权重上升 叠加国内低利率环境 将吸引更多资金配置港股 [5] - 宽货币到宽信用传导 美国降息改善全球流动性 AI产业业绩兑现 共同支持港股上涨 [5] - "反内卷"政策加速供给端出清 相关行业底部反弹后有望补齐牛市短板 [5]

核心观点 - 构建AI驱动的多因子量化择时框架 通过趋势、动量、资金流向和估值四个维度整合12个核心指标 利用HistGradientBoosting机器学习算法生成复合择时信号 有效预警脉冲式行情风险[2][3][4] - 策略回测表现优异 年化收益率达36.41% 夏普比率2.30 最大回撤-19.51% 显著优于万得全A指数 尤其在"9·24"行情中展现"追涨不追高、下跌能抗跌"特征[4][41][42] - 模型在测试集准确率54.08% 21个因子通过IC显著性检验 证明多因子体系对市场波动具备稳定解释力[46][51][53] 多维度指标分析 - 趋势维度显示"9·24"行情初期MA5>MA10>MA20形成多头排列 10月10日后MA5贴近收盘价 MA10>MA5>MA20结构预示行情转向震荡[6] - 动量维度显示行情高点KDJ接近90 RSI_6逼近97 回调阶段KDJ从89急降至56 RSI从98跌至58 跌破60阈值释放行情结束预警[8][9] - 资金流向维度显示成交额从9月24日9744亿飙升至10月8日34835亿 10月11日降至15871亿形成量价背离 预示动能减弱[11][12] - 估值维度显示PE(TTM)从9月24日15.63(5年分位3.6%)升至10月8日19.55(分位74%) 分位高于70%叠加动量超买构成风险提示[15] AI量化框架构建 - 从四个维度精选12个核心指标 包括MACD、KDJ、RSI_6、收盘价、涨跌幅、成交额、振幅、PE(TTM)、MA5/10/20和换手率[22] - 构建衍生指标体系 包括MACD_acc(趋势加速度)、MACD_anom(趋势异常性)、RSI_percentile63(滚动分位适应)、Break20(突破信号)、Slope10(趋势斜率)等[23][24][26] - 采用Z-score标准化和GaussianRank分位变换处理因子 消除量纲差异 增强稳健性和可比性[29][30][31] 模型选择与训练 - 选择HistGradientBoosting模型 因其能处理非线性关系且在速度与效果间平衡 适合中等规模因子建模[36][39] - 参数调优采用学习率0.1配合树深度测试 训练验证集比例7:3 以验证集夏普比率和IC值为评估标准[39] - 输出看涨概率分数 超过60%触发买入信号 保证策略可解释性和可操作性[39] 策略效果验证 - 累计净值曲线显著优于基准 在多轮牛市中紧跟上涨趋势 市场大跌时通过减仓控制回撤[41][42] - 最大回撤-19.51% 远低于同期指数跌幅 "9·24"行情回调阶段策略回撤仅11% 显示抗跌性[45] - 月度信号数量与市场走势正相关 在2007年、2015年和2020年等牛市周期中信号显著增多[56] 当前市场研判 - 2025年9月24日万得全A指数6289.68点 对应PE(TTM)22.32倍 成交额2.35万亿元 未触及历史极端高位[61] - 政策环境与流动性提供支撑 美联储9月开启降息周期 全球流动性转向宽松 新兴市场估值修复可期[61]

核心观点 - 构建AI驱动的多因子量化择时框架 通过趋势、动量、资金流向和估值四个维度系统整合市场信号 有效识别短期脉冲行情风险并提升收益稳定性 [2][3][4] - 策略在回测中表现优异 年化收益率达36.41% 夏普比率2.30 最大回撤-19.51% 显著优于万得全A指数 尤其在"9·24"行情中展现抗跌性 [4][41][42] - 当前市场处于右侧区间但未达极端高位 万得全A指数6289.68点 PE(TTM)22.32倍 成交额2.35万亿元 中长期在政策与流动性支撑下保持乐观 [61] 多维度市场分析 - 趋势维度：均线多头排列（MA5>MA10>MA20）标志趋势启动 而MA10>MA5>MA20结构预示回调 布林带收缩印证趋势减弱 [6] - 动量维度：KDJ接近90和RSI_6达97表明超买 动量指标快速跌破阈值（如RSI从98跌至58）释放行情结束预警 [8][9] - 资金维度：成交额爆发（从9744亿升至34835亿）领先价格突破 量能萎缩与价格背离（如成交额从34835亿降至15871亿）预示见顶 [11][12] - 估值维度：PE分位数从3.6%飙升至74% 当分位数高于70%且叠加动量超买时 形成高风险共振信号 [15] AI量化框架构建 - 从12个核心指标（如MACD、KDJ、成交额、PE分位数等）衍生28个因子 通过Z-score标准化和GaussianRank分位化处理确保数据可比性 [22][29][33] - 采用HistGradientBoosting模型整合因子 利用非线性拟合能力捕捉复杂交互效应 生成未来5日上涨概率信号 阈值设为60%触发交易 [36][39] - 因子IC检验显示21个因子通过显著性标准（IC>0.03且t值显著） 证明因子具备稳定解释力 [46] 策略性能验证 - 回测显示策略累计净值曲线稳健上行 在多轮牛市中获得超额收益 市场下跌时通过减仓控制回撤 [41][42] - 模型测试集准确率54.08% 对上涨情形识别率57% 预测概率分布集中在0.35–0.65区间 反映中性谨慎倾向 [51][55] - 月度信号数量与市场走势正相关 在上涨周期（如2007、2015年）中信号显著增多 体现趋势跟随能力 [56] 当前市场研判 - 万得全A指数较年初显著抬升但未达历史极端高位 成交额保持2.35万亿元活跃水平 资金流入具延续性 [61] - 国内稳增长政策与低资金成本提供支撑 美联储降息周期开启缓解全球流动性压力 中长期估值修复空间仍存 [61]

核心观点 - 构建AI驱动的多因子量化择时框架 通过趋势、动量、资金流向和估值四个维度整合12个核心指标 利用HistGradientBoosting算法生成复合信号 实现系统性风险预警和收益优化[2][4][36] - 策略回测表现优异 年化收益率达36.41% 夏普比率2.30 最大回撤-19.51% 显著优于万得全A指数 尤其在"9·24"行情中展现"追涨不追高、下跌能抗跌"特性[4][41][42] - 模型验证21个因子通过显著性检验 IC值大于0.03且t值显著 测试集准确率54.08% 上涨情形识别率57% 证明多因子体系对市场波动具备稳定解释力[46][51][53] 多维度指标分析 - 趋势维度显示"9·24"行情中均线呈多头排列 MA5>MA10>MA20 10月10日后出现MA10>MA5>MA20的反压结构 布林带宽度收敛预示趋势持续性减弱[6] - 动量维度显示KDJ升至接近90 RSI_6逼近97的超买状态 10月9-11日KDJ从89急降至56 RSI从98跌至58 跌破60阈值 明确释放行情结束预警[8][9] - 资金流向维度显示成交额从9月24日9744亿飙升至10月8日34835亿 10月11日降至15871亿 量能萎缩与价格高位背离预示动能减弱[11][12] - 估值维度显示PE(TTM)从9月24日15.63(5年分位3.6%)升至10月8日19.55(分位74%) 分位数>70%叠加动量超买构成风险提示组合[15] 量化框架构建 - 从12个核心指标衍生28个因子 包括MACD_acc(趋势加速度)、RSI_percentile63(滚动分位)、Break20(突破信号)、Burst10(成交额爆发系数)等 通过Z-score和GaussianRank标准化处理[22][24][26][29] - 因子处理采用去极值、标准化和分位化方法 消除量纲差异 增强稳健性 避免虚假信号 确保因子具备可比性和可聚合性[29][33] - 因子聚类分析显示技术指标与估值因子分属不同类别 验证多维度因子体系的互补性 为机器学习建模提供基础[34] AI模型应用 - 选择HistGradientBoosting模型 参数设定学习率0.1 通过树深度控制和迭代次数优化 平衡拟合度与过拟合风险[36][39] - 模型输出未来5日上涨概率 超过60%触发买入信号 训练集准确率74.78% 测试集54.08% 上涨识别率57% 下跌识别率50%[39][51][53] - 模型预测概率分布集中在0.35-0.65区间 呈正态分布 反映市场对称性 月度信号数量与市场走势正相关 在牛市阶段显著增多[55][56][59] 策略性能验证 - 回测显示策略累计净值曲线稳健上行 在多轮牛市中紧跟上涨趋势 市场大跌时通过减仓控制回撤 如"9·24"行情回调阶段回撤仅-11% 远小于指数12%跌幅[41][42][45] - 最大回撤-19.51% 显著低于基准 在2024年初波动中小幅回撤后快速修复 显示策略具备良好的风险控制能力和收益稳定性[41][45] - ROC曲线AUC值显示模型区分能力 混淆矩阵验证预测有效性 证明AI辅助框架在复杂市场环境中具备系统化决策优势[53][54] 市场展望 - 当前万得全A指数6289.68点 PE(TTM)22.32倍 成交额2.35万亿元 未触及历史极端高位 政策环境与流动性提供支撑 美联储降息周期助力估值修复[61] - 量化择时信号显示市场处于右侧运行但未达危险区间 短期谨慎对待波动 中长期维持乐观展望 有望在政策与流动性共振下走出上行通道[61]

核心观点 - 美联储降息周期启动将刺激美国需求复苏，带动中国对美出口增长，特别是库存处于历史低位的行业存在显著补库需求 [2][5][7] - 科技出海指数2025年初至今领涨，受益于AI资本开支增长及降息预期，而制造与消费出海指数相对疲软，但随降息推进有望修复 [5][15] - 家电、机械、汽车及轻工等板块库存去化明显，历史分位数低于40%，未来补库需求强劲，叠加行业自身复苏逻辑，成为重点布局领域 [2][8][51] 美国库存与补库需求分析 - 截至2025年6月，美国名义库存同比与实际库存同比增速均回落，库销比下降，反映库存水平相对销售规模收紧 [2][7][34] - 分部门库存同比历史分位数：制造业38.9%、批发商26.4%、零售贸易36.7%，整体库存压力显著减轻 [2][8][49] - 需求扩张与库存回补双重驱动下，美国国内供给能力短期难以消化增量需求，将增加对进口商品的依赖 [7][33] 美联储降息的影响 - 2025年9月美联储降息25BP至4.00%-4.25%，通过宽松金融条件刺激总需求，支撑劳动力市场及消费情绪 [5][18] - 降息带动抵押贷款利率下行，推动房地产景气度回升，并传导至制造业PMI企稳反弹，成为中国出口的领先指标 [6][18][26] - 2024年中国对美出口金额占出口总额15.5%，美国自中国进口占比13.43%，降息有望进一步拉动中国出口 [29][32] 重点行业机会 - **轻工与家电**：受益于美联储降息后美国地产链需求企稳回升，库存分位数低于40% [8][51][55] - **机械**：全球制造业复苏及欧美再工业化带动资本开支扩张，工程机械和智能物料搬运设备需求韧性显著 [8][51][58] - **汽车**：库存结构优化，新能源车渗透率提升及降息对利率敏感型消费的提振推动行业复苏 [8][51][56] - 细分数据：汽车及零部件制造业库存同比-1.3%（历史分位18.2%），电气设备制造业库存同比-0.7%（历史分位27.3%） [49] 市场表现与指数动态 - 科技出海指数2025年初至今显著领涨，制造与消费出海指数因传统经济部门需求疲软相对跑输 [5][15][17] - 轻工、机械、家电及汽车出口标的弹性较大，近期涨幅明显，与上证指数对比凸显行业景气度分化 [53][55][56][58]

核心观点 - 美国政府停摆概率接近80% 主要由于两党分歧加剧 拨款法案通过门槛高且时间窗口紧张[1] - 若政府停摆 经济数据暂停公布将加大美联储决策难度 降息路径更可能延续9月指引[2] - 历史数据显示停摆期间黄金表现优于美股和美债 美股收益率下行 美债收益率短期上行[2][15][16] 新财年停摆可能性分析 - 2026财年拨款法案需在9月30日前通过 否则政府将停摆 众议院虽通过临时拨款法案但遭参议院否决[3] - 两党分歧焦点：民主党要求恢复《减税法案》削减的1万亿美元医疗补助 共和党希望维持减支成果[4] - 特朗普取消与民主党领导人会面 称停摆可能性上升 进一步缩小妥协空间[5] - 法案需参议院60票通过 共和党仅53席优势 且投票时间仅余9月29-30日两天[5] - 市场预期停摆概率达77% 12个部门中仅3个拨款进展较快 停摆影响范围广泛[6][7][8] 历史停摆情况 - 1980年以来联邦政府停摆15次 持续时间1-35天不等[9] - 最长停摆发生在特朗普时期(35天) 其次为克林顿时期(21天)和奥巴马时期(16天)[9][10] 经济影响 - 政府停摆拖累当季GDP环比折年率约1个百分点 但解决后快速反弹[11][13][14] - 政府支出占GDP近20% 停摆导致政府投资项目搁置[11] - 关键经济数据(失业率/非农/CPI)暂停发布 美联储决策难度增加[11] 货币政策影响 - 数据缺失使美联储更可能"按部就班" 延续9月点阵图指引在10月/12月各降息25BP[12] - 鲍威尔表示通胀上行与就业下行风险并存 政策利率仍具限制性[12] 资本市场影响 - 美股：停摆期间S&P500平均下跌0.2% 关门前一周跌1.0% 开门后1-3个月反弹0.6%-3.8%[15] - 美债：停摆超10天的7次事件中 10年期收益率普遍上行[15] - 黄金：停摆期间均上涨 时间越长涨幅越高 1995年21天停摆涨2.6% 2018年35天停摆涨3.8%[16]