行业趋势：从固收到多资产多策略的转型 - 在当前低利率、优质资产稀缺的环境下，理财行业正将“多资产多策略”视为破局关键，不再一味依赖固收类产品 [2] - 多资产多策略的核心是通过投资债券、股票、黄金、非标等不同资产类别，并运用红利、量化、指数、全球配置等多样化策略，以降低组合波动，实现收益与风险的长期平衡 [3] - 行业共识认为，多资产多策略能够分散风险、挖掘收益并灵活调整，是理财业务重要的增量方向 [4] 产品发展：“固收+”与混合类产品规模及表现 - 以固收为基底，辅以股票、黄金、可转债等资产的“固收+”产品体系已成为市场主流，截至2025年9月末，理财公司“固收+”产品规模约9万亿元，较2023年12月末增长3.6万亿元，涨幅达69% [4] - 同期，“固收+”产品在理财公司总规模（29万亿元）中占比达30%，较2023年12月末上升近7个百分点 [4] - 混合类理财产品发行提速，截至2025年三季度末存续规模为0.83万亿元，连续两个季度攀升，占全部理财产品存续规模的2.58% [6] - 混合类产品业绩表现亮眼，截至2025年三季度末，其近7日、近一月平均年化收益率分别为13.21%、6.62%，较上季度分别上升112.44基点和35.32基点 [6] - 截至12月12日，近6月年化收益率超20%的混合类产品达42只，多只产品收益率超40%，个别高达90% [6] 市场参与：理财公司产品创新与权益市场准入 - 多家理财公司已推出多资产多策略产品系列，例如招银理财“全+福”系列管理规模超3700亿元，徽银理财“星徽+”系列推出百日规模破200亿元，交银理财和中邮理财也发布了相关产品系列 [4] - 政策推动下，银行理财在权益市场存在感增强，2025年起银行理财被纳入A类投资者，正式获得参与A股IPO网下打新资格 [7] - 目前有9家银行理财子公司注册为网下投资者，其中光大理财、宁银理财、兴银理财已实质性参与，以宁银理财为例，年内参与25次新股申购，24次成功入围，累计获配超1000万元 [7] - 目前仅混合类与权益类产品可参与网下打新，且因规模门槛限制，机会几乎全由混合类产品享有 [7] 行业展望与产品策略 - 中信建投银行团队预计，2026年理财规模若达38万亿元，混合类产品余额将达1.52万亿至1.9万亿元，增量空间为0.7万亿至1万亿元 [8] - 为吸引长期资金，理财公司推出分红型产品作为折中方案，兴银理财、光大理财、宁银理财等机构旗下部分混合类产品年内已发布分红公告 [8] - 分红方式主要包括现金分红和红利再投资，前者让投资者快速“落袋为安”，后者则能增厚持仓 [8] 实践挑战与能力建设 - 多资产多策略实践面临三大挑战：在大量资产中做出选择、为每类资产确定具体策略、进行科学的资产配置与战术调仓 [5] - 要想取得较好投资结果，理财机构需要进行专业化、体系化的投研能力建设，并辅以持续的资源投入 [5]

量化模型与构建方式 1. **模型名称：高景气成长与红利策略轮动择时模型**[59] * **模型构建思路：** 构建一个系统化的定量模型，用于在“高景气成长”策略（以创业板指为代表）和“红利”策略（以中证红利全收益指数为代表）之间进行月度轮动配置，以捕捉不同市场环境下的优势风格[59]。 * **模型具体构建过程：** 1. **信号指标选取：** 从单因子测试中选取五个有效指标：期限利差、社融增速、CPI与PPI四象限、美债利率、资金博弈（ETF、险资、外资）[59]。 2. **信号生成：** 每月底，根据每个指标的状态，分别给出买入高景气成长或买入红利的配置信号（例如，指标值为0或1）[58][59]。 3. **综合打分：** 将五个指标当期给出的信号值取均值，作为最终的复合打分[59]。 4. **配置决策：** 根据复合打分的高低，决定下一个月在成长与红利之间的配置比例。例如，截至2025年12月12日，模型建议红利与成长的配置比例为60:40[55][59]。 2. **模型名称：黄金择时模型**[31][32] * **模型构建思路：** 通过构建一个多维度指标体系，对黄金价格进行择时判断，以区分配置仓位和交易仓位[30][31]。 * **模型具体构建过程：** 1. **指标体系构建：** 选取与黄金价格相关的六大类细分指标，包括：抗通胀属性（美国10年期盈亏平衡通胀率）、金融属性（实际利率）、货币属性（美国联邦政府财政赤字、商业银行总负债）、避险属性（经济政策不确定性指数）、资金与衍生品（CFTC黄金投机净多仓）、需求属性（中国央行黄金储备）以及技术指标（MAMA）[32]。 2. **信号处理：** 对部分低频数据（如月度、周度数据）进行时滞处理，以匹配交易频率。例如，财政赤字数据记录15个交易日时滞，商业银行负债数据记录25个交易日时滞，CFTC持仓数据记录6个交易日时滞，中国央行购金数据记录6个交易日时滞[32]。 3. **观点集成：** 对每个指标给出最新的多空观点（表中以“1”或“0”表示），综合这些观点形成对黄金的择时判断[32]。技术指标MAMA的参数设置为：fastlimit=0.1， slowlimit=0.01[32]。 模型的回测效果 1. **高景气成长与红利策略轮动择时模型**，累计收益193.47%，年化收益17.54%，最大回撤27.08%，年化波动率22.95%，年化夏普比率0.76，Calmar比率0.65[56]。 * **业绩基准（等权配置）**，累计收益60.61%，年化收益5.02%，最大回撤35.22%，年化波动率20.69%，年化夏普比率0.24，Calmar比率0.14[56]。 * **轮动策略相对基准的超额年化收益**为11.77%[59]。 量化因子与构建方式 1. **因子名称：期限利差因子**[59] * **因子构建思路：** 作为成长/红利轮动模型的输入指标之一，反映宏观经济预期和流动性环境，通常利差走阔有利于成长风格[59]。 2. **因子名称：社融增速因子**[59] * **因子构建思路：** 作为成长/红利轮动模型的输入指标之一，反映国内信用扩张程度和实体经济融资需求，影响市场风险偏好和风格[59]。 3. **因子名称：CPI与PPI四象限因子**[59] * **因子构建思路：** 作为成长/红利轮动模型的输入指标之一，通过分析消费者价格指数（CPI）与生产者价格指数（PPI）的相对位置和走势，判断经济所处的通胀周期阶段，从而对风格资产进行择时[58][59]。 4. **因子名称：美债利率因子**[59] * **因子构建思路：** 作为成长/红利轮动模型的输入指标之一，反映全球无风险利率和流动性预期，尤其影响对利率敏感的高估值成长板块[59]。 5. **因子名称：资金博弈因子**[59] * **因子构建思路：** 作为成长/红利轮动模型的输入指标之一，综合跟踪ETF、保险资金、外资（北向资金）等不同类型资金的流向和行为，捕捉市场情绪和风格偏好[59]。 因子的回测效果 （报告中未提供上述单个因子的独立测试结果取值）

量化模型与构建方式 1. **模型名称：Sharpe模型**[17][50][52] * **模型构建思路**：该模型用于对基金进行业绩归因，分析其收益来源，特别是股债轮动和风格（如大盘/小盘、价值/成长）的切换情况[50][52] * **模型具体构建过程**：报告未详细描述Sharpe模型的具体构建公式和步骤，仅展示了其归因结果。根据金融工程常识，Sharpe模型通常指基于William F. Sharpe提出的资产类别因子模型，用于将投资组合的超额收益分解为对不同资产类别或风格因子暴露所带来的收益。一般构建过程包括：1) 选择一组基准资产类别或风格指数作为因子；2) 在每一期，通过约束回归（如使权重非负且和为1）找到投资组合收益对这些因子收益的最佳拟合；3) 拟合系数即为该期投资组合在各因子上的配置权重，残差即为选股能力（Alpha）[50][52] * **模型评价**：通过该模型分析，可以看出基金经理胡中原在管理华商润丰A时进行了明显的股债轮动操作，并且基金的整体风格历史偏向小盘成长，但在2025年下半年逐渐切换为大盘成长[50][52] 模型的回测效果 1. Sharpe模型， 分析显示华商润丰A历史整体风格偏向小盘成长，2025年下半年起逐渐切换为大盘成长[50][52] 量化因子与构建方式 1. **因子名称：行业配置超额收益因子**[9][29][31][32] * **因子构建思路**：通过计算基金持仓行业相对于行业基准的平均季度收益，来评估基金经理行业配置能力，判断其是否能持续获取行业贝塔收益[9][29][31] * **因子具体构建过程**：统计基金在特定时间段内（如2019Q3-2025Q3）所有历史持仓行业。对于每个被重仓持有的行业，计算其平均季度收益和平均季度超额收益。其中，超额收益为个股或行业组合收益减去对应行业指数的收益。报告以华商润丰A为例，展示了其重仓行业（如通信、电子）的平均季度收益和超额收益[29][31][32] 2. **因子名称：个股配置收益因子**[9][35][38] * **因子构建思路**：通过计算基金前十大重仓股在持有期内的收益和超额收益，来评估基金经理的个股选择能力和持股胜率[9][35][38] * **因子具体构建过程**：按历史持有次数对基金的前十大重仓股进行排序。对于每只股票，计算其在基金报告期所在季度的涨跌幅作为收益，并计算其相对于所属行业指数涨跌幅的超额收益。进一步计算单只股票的平均收益、累计收益、平均超额收益和累计超额收益。例如，报告统计了中际旭创、天孚通信等个股的持有次数和收益情况[35][38] 3. **因子名称：行业集中度与相关性控制因子**[3][12][36][37] * **因子构建思路**：通过控制单一行业的最大仓位上限，并配置相关性低的行业，来分散组合风险，控制回撤[3][12][36] * **因子具体构建过程**：包含两个具体规则：1) **单一行业仓位限制**：设定单一行业占股票投资市值的比例不超过30%（在特殊强势行情下可阶段性突破）[3][12][36]。2) **低相关性行业配置**：在任何时点都配置至少两个相关性极低的行业方向。通过计算重仓行业日涨跌幅的相关系数矩阵来验证，例如在2022年上半年，配置的电力设备、交通运输、有色金属、社会服务等行业间相关性较低（如有色金属与社会服务相关性仅12%）[36][37] 4. **因子名称：核心-卫星策略因子**[42][44][45] * **因子构建思路**：采用“核心-卫星”资产配置策略，核心仓位长期重点配置于长期主线（如AI算力），卫星仓位围绕主线进行灵活轮动，以捕捉阶段性机会[42][44] * **因子具体构建过程**：1) **核心仓位构建**：长期且高比例配置于判断为长期景气主线的行业龙头股，并持续持有。例如，华商润丰A长期重仓光通信龙头股中际旭创、新易盛、天孚通信[42][44]。2) **卫星仓位构建**：围绕核心主线，在衍生方向（如AI服务器、AI应用、汽车电子）进行灵活轮动和调整，持仓周期相对较短，权重相对较低[42][44] 5. **因子名称：股债择时因子**[4][28][40] * **因子构建思路**：基于宏观判断和市场位置，自上而下灵活调整股票和债券的配置比例，以捕捉市场节奏，控制风险[4][28][40] * **因子具体构建过程**：根据对宏观经济、市场估值和情绪的研判，动态调整基金资产在股票、债券、现金等大类资产上的配置比例。例如，在2020年初判断牛市而高配股票，2020年底因市场情绪高涨而提前降仓，2024年初判断市场见底而大幅加仓至90%以上，2025年三季度趋势打破后降仓防御[28][40] 6. **因子名称：债券久期管理因子**[4][12][53][54][57] * **因子构建思路**：根据市场利率变化和宏观预期，调整债券组合的久期，以管理利率风险并增厚收益[4][12][53] * **因子具体构建过程**：观察市场利率（如10年期国债收益率）水平，在利率低位时降低组合久期或杠杆，在利率高位时拉长久期或增加杠杆。例如，华商润丰A在2019H2-2023H1平均久期为0.96年（中短久期策略），2023H2配置长期国债后久期提升至5.43年[53][54][57] 7. **因子名称：信用债评级筛选因子**[12][61][63][64][65][67] * **因子构建思路**：在信用债投资中，通过设定严格的信用评级门槛，规避信用下沉风险，主要配置高等级信用债[12][61][63] * **因子具体构建过程**：设定信用债入库的最低评级要求。例如，华商润丰A重仓信用债的评级始终要求在AA+以上，且2019年三季度后全部为AAA级；华商安恒A自成立以来，重仓信用债的债项评级和主体评级全部为AAA[61][63][64][65][67] 因子的回测效果 1. 行业配置超额收益因子， 华商润丰A绝大多数持仓行业获得正超额收益，通信、电子行业平均每只股票每个季度上涨32%、51%，且都有不俗的超额收益[29][31][32] 2. 个股配置收益因子， 华商润丰A持股胜率高，个股超额收益明显，例如中际旭创重仓10次，平均收益39%，累计收益386%，平均超额收益30%，累计超额收益301%[35][38] 3. 行业集中度与相关性控制因子， 华商润丰A近7年最大回撤-27.31%，优于灵活配置型基金指数（-34.04%）[18][20]；在2022H1市场下行期，通过配置低相关性行业（如电力设备与交通运输相关性30%，有色金属与社会服务相关性12%）有效控制回撤[36][37] 4. 核心-卫星策略因子， 华商润丰A在近四个季度坚守AI算力核心仓位（如中际旭创、新易盛），同时卫星仓位灵活轮动，策略清晰[42][44][45] 5. 股债择时因子， 华商润丰A在2020年通过高仓位捕捉到大牛市（年度涨幅59%），并在2020年底提前降仓避免了随后的市场调整[28] 6. 债券久期管理因子， 华商润丰A在2020H2利率低位时杠杆率达126.58%，在2021年初利率阶段高点时降低杠杆，此后保持稳定[53][54] 7. 信用债评级筛选因子， 华商润丰A自2021年提高债券持仓以来，前五大重仓债券以利率债为主，信用债持仓评级高，有效规避了信用风险[61][63]

文章核心观点 - 中信保诚基金举办投资者服务活动 旨在通过普及理财知识、提供专业决策支持和互动交流 帮助投资者建立长期理性的资产配置观念 以应对市场波动并力争实现长期可持续回报 [1][9][11] - 当前A股市场在宏观政策支持下呈现“下有支撑、上有压力”的震荡上行格局 市场预期正在逐步修复 [2][13] - 投资者应运用“导航思维” 借助专业分析框架来理解市场和管理情绪 减少非理性操作 聚焦长期趋势和资产配置纪律 [2][13] 理解经济周期与市场特征 - 2025年A股市场政策环境保持温和支持 财政与货币政策协同发力为市场提供流动性及信心支撑 资本市场支持工具引导中长期资金稳步入市 [4][14] - 2025年市场节奏呈现“筑底—修复—整固”特征 年初调整夯实底部 年中政策预期明朗带动情绪回暖与指数震荡回升 下半年进入高位震荡等待基本面验证 [4][14] - 与早期市场相比 A股市场韧性增强 大幅调整后的修复速度明显加快 早年下跌周期可能长达30个月以上 近年来类似幅度调整时间已缩短至数月以内 [5][15] - 市场参与结构深化与长期资金影响力提升 可能意味着市场整体稳定性与内在韧性增强 未来市场可能继续呈现“快速调整、缓慢修复”的特征 [5][15] 投资策略与行业观点 - 投资者不必过度焦虑短期涨跌 应着眼于中长期布局 避免因过度交易而脱离主线趋势 [5][15] - 针对AI半导体等热门板块 嘉宾分析认为其代表产业升级方向 中长期成长逻辑可能并未改变 过程中的波动更多源于阶段性情绪与技术面调整 不影响其作为重要配置主线的长期价值 [5][15] - 在不确定性中 投资者应把握“经济周期定位”、“导航思维”、“长期配置”等确定性逻辑 以在复杂的市场环境中保持清醒、理性决策 [9][19]

量化模型与因子总结 量化因子与构建方式 1. **因子名称**：风格组相对拥挤度[123] * **因子构建思路**：通过计算两种风格指数换手率标准化值的差值及其历史分位，来衡量一种风格相对于另一种风格的交易拥挤程度[123] * **因子具体构建过程**： 1. 对于风格A和风格B，分别计算其指数的近252日平均换手率[123] 2. 将上述换手率数据在2005年1月1日至今的历史时间序列上进行Z-score标准化，得到Z-score_A与Z-score_B[123] 3. 计算二者差值：$$Diff = Z\_score\_A - Z\_score\_B$$[123] 4. 计算差值Diff的滚动6年历史分位数（历史数据量满1年且不足6年时，以全部历史数据进行计算），该分位数即为风格A相对于风格B的相对拥挤度[123] 2. **因子名称**：风格指数累计超额净值[124] * **因子构建思路**：以万得全A指数为基准，计算各风格指数相对于基准的累计超额表现，用于衡量风格的长期收益特征[124] * **因子具体构建过程**： 1. 以2020年1月4日为基准日，将各风格指数及万得全A指数的每日收盘点数除以基准日收盘点数，得到各自的累计净值[124] 2. 将各风格指数在交易日t的累计净值，除以同一交易日万得全A指数的累计净值，得到该风格指数相对于万得全A指数的累计超额净值[124] 3. **因子名称**：机构调研活跃度[125] * **因子构建思路**：通过计算板块（指数、行业）的日均机构调研次数相对于市场整体水平的标准化差异及其历史分位，来衡量机构关注度的热度[125] * **因子具体构建过程**： 1. 计算板块（指数、行业）近n个交易日的“日均机构调研次数”[125] 2. 将上述数据在滚动y年的历史时间序列上进行z-score标准化[125] 3. 将板块的标准化值与万得全A的标准化结果作差，得到“机构调研活跃度”[125] 4. 最后计算“机构调研活跃度”的滚动y年历史分位数[125] * **长期口径参数**：n取126（近半年），滚动窗口y为6年（历史数据量满3年且不足6年时，以全部历史数据进行计算）[125] * **短期口径参数**：n取63（近一季度），滚动窗口y为3年（历史数据量满1年且不足3年时，以全部历史数据进行计算）[125] 4. **因子名称**：股债风险溢价（ERP）[50] * **因子构建思路**：通过计算股票指数市盈率倒数与无风险利率（10年期国债收益率）的差值，来衡量股票市场相对于债券市场的风险溢价水平，用于评估股债性价比[50] * **因子具体构建过程**：对于特定指数，其ERP计算公式为：$$指数erp = \frac{1}{指数PE\_TTM} - 10年期中债国债到期收益率$$[50] * **因子评价**：该指标是衡量权益资产配置价值的重要参考，ERP处于历史较高分位时，通常意味着配置权益的性价比较高[50] 5. **因子名称**：滚动季度夏普率[37] * **因子构建思路**：计算万得全A指数滚动季度（约63个交易日）的夏普比率，用于衡量市场在承担单位风险下所获得的超额回报，作为市场情绪与风险的观测指标[37] * **因子评价**：该指标上升至历史极高位置通常表明市场情绪达到极端高峰，后续市场易进入震荡或调整状态；当其从高点回落时，市场回撤风险有所减弱[37] 6. **因子名称**：成交热度[26] * **因子构建思路**：使用周度日均自由流通换手率的历史分位值来衡量市场或特定板块、行业的交易活跃程度[26] * **因子具体构建过程**：成交热度 = 指定标的（如指数、行业）的周度日均自由流通换手率在其历史时间序列（报告中未明确具体区间）上的百分位值[26] 因子的回测效果 1. **风格组相对拥挤度因子**，成长vs红利相对拥挤度历史分位：68%[70]，小盘vs大盘相对拥挤度历史分位：39%[70]，微盘股vs中证800相对拥挤度历史分位：93%[70] 2. **风格指数累计超额净值因子**，成长较红利超额收益（近一周）：-2.0%[59]，小盘较大盘超额收益（近一周）：0.1%[59]，微盘股较基金重仓超额收益（近一周）：3.3%[59]，动量较反转超额收益（近一周）：-2.9%[59] 3. **股债风险溢价（ERP）因子**，万得全A指数ERP历史分位：63%[50]，沪深300指数ERP历史分位：64%[50]，中证500指数ERP历史分位：74%[50]，创业板指数ERP历史分位：87%[50] 4. **成交热度因子**，万得全A成交热度历史分位：82%[35]，消费板块成交热度历史分位：89%[35]，医药板块成交热度历史分位：67%[35]，纺织服装行业成交热度历史分位：100%[35]

核心观点 - 报告为金融工程周报，跟踪了截至2025年12月12日当周的大类资产表现及多种量化资产配置模型的业绩[4] - 上周（2025-12-08至2025-12-12）表现最佳的资产是SHFE黄金，上涨1.0%[4][7] - 国内资产的Black-Litterman（BL）配置模型上周表现优于全球资产BL模型，国内模型均录得0.1%的正收益，而全球模型则出现下跌[1][4] - 基于宏观因子的资产配置模型在2025年以来表现最佳，已实现收益达4.48%[4][26] - 报告认为，尽管近期债券市场震荡影响了固收+策略，但基于宏观因子的资产配置模型或仍将持续录得正收益[4] 大类资产表现跟踪 - 上周（2025-12-08至2025-12-12）各大类资产表现分化[4][7] - 录得涨幅的资产包括：SHFE黄金（+1.0%）、中证1000（+0.39%）、中证转债（+0.2%）、国债总财富指数（+0.11%）和企业债总财富指数（+0.05%）[4][7] - 录得跌幅的资产包括：南华商品指数（-1.21%）、标普500（-0.78%）、恒生指数（-0.55%）和沪深300（-0.08%）[4][7] 大类资产配置策略跟踪 - 量化配置团队开发了针对全球和国内市场的Black-Litterman模型、风险平价模型和基于宏观因子的资产配置模型[10] - 各策略上周表现汇总如下[1][4]： - 国内资产BL模型1：上涨0.1% - 国内资产BL模型2：上涨0.1% - 全球资产BL模型1：下跌0.14% - 全球资产BL模型2：下跌0.01% - 国内资产风险平价模型：上涨0.04% - 全球资产风险平价模型：上涨0.02% - 基于宏观因子的资产配置模型：上涨0.07% BL模型策略跟踪 - BL模型是传统均值-方差模型的改进，通过贝叶斯理论将主观观点与量化模型结合，优化资产配置权重[12] - 国内资产BL模型1：上周收益0.1%，12月收益0.11%，2025年以来收益4.15%，年化波动2.12%，最大回撤1.31%[4][14] - 国内资产BL模型2：上周收益0.1%，12月收益0.11%，2025年以来收益3.93%，年化波动1.89%，最大回撤1.06%[4][14] - 全球资产BL模型1：上周收益-0.14%，12月收益-0.05%，2025年以来收益1.01%，年化波动1.96%，最大回撤1.64%[4][14] - 全球资产BL模型2：上周收益-0.01%，12月收益-0.0%，2025年以来收益2.59%，年化波动1.54%，最大回撤1.28%[4][14] - 当前持仓显示，国内BL模型1和2均高度集中于企业债总财富指数（94.92%）和SHFE黄金（5.08%）[11] 风险平价模型策略跟踪 - 风险平价模型核心思想是使每类资产对投资组合整体风险的贡献相等[18] - 国内资产风险平价模型：上周收益0.04%，12月收益0.0%，2025年以来收益3.68%，年化波动1.29%，最大回撤0.76%[4][20] - 全球资产风险平价模型：上周收益0.02%，12月收益0.04%，2025年以来收益3.31%，年化波动1.38%，最大回撤1.2%[4][20] - 当前持仓显示，国内风险平价模型配置较为分散，权重最高的资产是企业债总财富指数（71.44%）和国债总财富指数（19.77%）[11] 基于宏观因子的资产配置策略 - 该策略构建了涵盖增长、通胀、利率、信用、汇率和流动性六大风险的宏观因子体系，将宏观主观观点进行资产层面的落地[21] - 基于宏观因子的资产配置模型：上周收益0.07%，12月收益0.02%，2025年以来收益4.48%，年化波动1.53%，最大回撤0.64%[4][26] - 在2025年11月底，根据对当时经济情况的判断，为六大宏观因子设置的主观偏离值分别为：增长-1、通胀-1、利率0、信用0、汇率-1、流动性0[24] - 当前持仓显示，该模型权重最高的资产是企业债总财富指数（62.87%）和国债总财富指数（26.70%）[11]

全球宏观经济展望 - IMF预测2026年全球经济增长3.1%，较2025年的3.2%下降0.1个百分点[9] - 预计2026年发达经济体增长1.6%（持平），新兴市场与发展中经济体增长4.0%（下降0.2个百分点）[12] - 摩根大通全球制造业PMI于2025年11月为50.5%，位于荣枯线上方[17] - 美联储预计在2026年延续降息周期，预估有3次左右25BP的降息[22] 中国经济预测与驱动 - 预计2026年中国GDP实际增长4.7%，名义增长4.9%[1] - 科技（高技术/装备制造业）与消费（“惠民生”政策）将成为2026年经济增长的主要支撑[2] - 2025年1-10月固定资产投资同比下降1.7%，地产投资累计同比下降14.7%是主要拖累[31] - 2025年1-10月社会消费品零售总额同比增长4.3%[38] - 价格形势预计温和改善，PPI同比转正或要到2026年年中前后[2] 政策与市场环境 - 2026年财政政策和货币政策预计都将维持一定力度，增量政策可期[2] - 2025年1-11月新增社会融资规模33.39万亿元，政府债券净融资13.15万亿元是主要增量[62] - 美国财政不可持续性（2024年赤字占GDP比例6.4%）、货币政策分歧等因素驱动美元转弱[25] 大类资产配置观点 - 对2026年大类资产排序为：股票 > 大宗 > 债券 > 货币[1][2] - 弱美元背景下，全球资本寻求美元资产替代品，人民币资产是靠前选择[2][76] - 2025年前11个月大类资产表现：A股（创业板指涨42.54%）> 大宗 > 债券（十年国债收益率上行17BP）> 货币（货币基金收益率中位数1.20%）[77] - A股估值优势不明显，盈利增速偏低（2025年前三季度非金融非两油公司归母净利润同比增3.05%），需政策驱动改善[91][94] - 债券收益率处于较低水平（十年国债收益率1.84%），预计在合意区间波动[101]

2026年宏观经济展望 - 2026年是“十五五”开局之年，经济增长目标预计维持在5%左右，实际增长率约4.9%，名义GDP增速或升至4.2%左右，经济运行聚焦“质价共进” [1] - 预计GDP增速呈现前高后稳走势，四个季度增速预计分别为5.1%、5%、4.7%、4.8% [12] - 2025年前三季度GDP总量占比前五的省份是广东(10.4%)、江苏(10.1%)、山东(7.6%)、浙江(6.7%)和四川(4.8%)，合计占比39.43%，2026年经济大省“挑大梁”的定位将继续 [10][11] 投资端展望 - 制造业投资在高端化、智能化驱动下，预计增速达5.2% [1] - 2025年1-10月制造业投资累计同比仅增长2.7%，10月单月同比降幅走扩至-6.7% [17][18] - 高技术制造业保持活跃，2025年1-10月工业机器人、新能源汽车和集成电路产量同比分别增长17.9%、19.3%和17.7%，航空、航天器及设备制造业固定资产投资同比增长19.7% [22] - “十五五”重大项目推动下，预计广义基建投资增长6% [1] - 2025年1-10月基建投资（不含电力）累计同比仅增长1.51%，但发改委项目审批数据通常领先基建投资增速3-6个月，2024年8-12月项目审批数均实现正增长，预示后续增速有望企稳 [27] - “十五五”期间将实施一批重大标志性工程，包括雅鲁藏布江水电站（总投资约12000亿元）、西部风光电基地二期（总投资约22000亿元）等 [29] - 房地产投资降幅预计收窄至-10% [1] - 2025年1-10月全国房地产开发投资累计同比下降14.7%，但销售端降幅（-6.8%）小于供应端，供需处于动态平衡修复中，叠加低基数效应，2026年投资增速有望收敛 [33] - 2025年1-10月国有土地使用权出让收入累计下降7.4%，100大中城市土地成交溢价率连续3个月稳定在3%左右，土地市场仍在筑底 [33] 消费端展望 - 社会消费品零售总额增速乐观预期达5% [1] - 2025年1-10月社消总额同比增长4.3%，增速持续回落，主因基数上升及“以旧换新”拉动效果减弱 [43] - 居民消费率（居民消费/GDP）提升空间广阔，2024年为38.9%，远低于发达国家水平（45%-70%），若按2022年发达国家平均消费率54.6%静态测算，“十五五”期间我国居民消费规模将新增近8万亿元 [48][49] - 服务消费成为重要增长点，2025年1-10月服务零售额累计同比增长5.3%，增速高于商品零售0.9个百分点 [51] - 县域消费与医疗、教育、文旅等服务消费是重要增长点 [1] - 情绪消费、国潮消费等是新动能，2024年中国“谷子经济”市场规模达1689亿元，预计2027年规模超3000亿元，2025年中国情绪消费市场规模有望突破2万亿元 [49] 外需与贸易展望 - 出口增速预计在4%-5%区间 [1] - 外需受益于中美短期贸易协议及与安全型走廊贸易深化 [1] - 2025年1-10月以美元计出口累计同比增速为-0.1%，10月单月同比转降1.1%，为3月以来首次负增长，受基数及外需趋弱影响 [57] - 中国与安全型走廊国家（如东盟、伊朗、沙特等）的进出口贸易额占比自2022年后加速上升，目前占比约为42%，有助于缓冲传统贸易走廊（美欧日韩等）的波动 [57][59] 价格水平展望 - CPI和PPI预计分别回升至0.5%、-1%至0区间 [1] - 当前核心CPI稳步向好，PPI同比增速边际改善，2026年宏观调控政策对价格与经济增长匹配度的关注将持续提升 [12] 财政政策展望 - 财政政策持续发力，预算赤字率或突破4% [1] - 新增专项债限额约4.5万亿元 [1] - 超长期特别国债发行规模扩大至1.4-1.5万亿元，重点支持“两重”建设与消费品以旧换新 [1] - 税制改革将持续提升直接税占比，健全经营、资本、财产所得税收政策 [1] 货币政策展望 - 货币政策保持适度宽松，在美联储降息背景下，国内或有25bp降准和10bp降息空间 [1] - 社会融资规模增速预计保持8%以上 [1] 全球资本与产业发展 - 全球资本布局呈现地缘导向，西方集团内部投资增加，中国正从外资接收方转向对外投资输出方，重点加大未来产业、能源及关键金属矿产领域布局 [2] - 国内发展模式从“投资于物”转向“投资于人”，动态平衡效率与公平 [2] 国别经济与资产配置 - 美国就业市场降温，通胀可控但美联储降息节奏存疑；欧洲经济“南强北弱”，德国等通过财政扩张支撑增长；日本推行积极财政；新兴市场增速边际放缓，内部表现分化 [2] - 大类资产配置建议：超配美股（受益于流动性宽松与AI资本开支增长）、黄金（上半年降息预期与央行购金支撑）、铜（供给紧张叠加AI电网需求）；低配原油（库存高企、需求偏弱）；动态调整美债（上半年收益率或走低至3.25%-3.5%，下半年或反弹）与美元（利差收窄驱动走低，下半年或震荡） [2]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 12月8日 - 12月12日当周，美联储如期降息25BP并计划未来30天买入400亿美元短期国债，美元指数周度回落 全球股市分化、债市震荡、商品回落，国内股市分化、债市上涨、商品回落 综合来看，以美元计价，债＞股＞商品 市场后续将聚焦近期宏观数据表现及对大类资产价格的短期影响 [2][5][20] 根据相关目录分别进行总结 全球大类资产整体表现情况 - 全球股市概况：美元降息落地且市场对AI担忧升温，主要股票市场涨跌互现，美股表现不佳，新兴市场好于发达市场，VIX指数周度低位企稳 [7] - 全球债市概况：12月FOMC会议如期降息25BP，但官员对通胀及就业分歧大，纽约联储计划买短债稳定流动性，2年期美债收益率回落，10年期抬升，债市震荡偏强，高收益债＞国债＞信用债 [14] - 全球汇市概况：美元降息预期仍存，日本央行释放加息信号，全球主要央行货币政策分歧加大，美元指数周度回落0.59%，主要非美货币兑美元涨跌互现，人民币汇率震荡偏强 [15][16] - 全球商品市场概况：供应过剩使国际油价大幅回落，美元指数回落致贵金属价格上涨，主要农产品及有色金属价格普遍回落 [17] 国内大类资产表现情况 - 国内股市概况：国内重要政策落地，市场情绪稳定，A股主要宽基指数走势分化，两市日均成交额抬升，成长风格更佳，通信、军工等涨幅居前，煤炭、石油石化不佳，上证综指周跌幅0.34% [21] - 国内债市概况：央行公开市场操作净投放47亿元，资金面平稳，债市偏强运行，国债＞企业债＞信用债 [22] - 国内商品市场概况：国内商品市场周度回落，贵金属涨幅居前，能源表现不佳 [24] 大类资产价格展望 随着中美近期重要政策落地，市场将聚焦近期宏观数据表现及对大类资产价格的短期影响 [2][28]

2025年大类资产展望 - 以金银为代表的贵金属表现将一骑绝尘 [1] - 美国增长与通胀分化 经济和政治复杂性空前 [1] - 面对美国中期选举 美联储独立性被搁置 即便通胀中枢难压下 美国依然选择宽松 [1] - 美联储宽松预期不止 导致美债长短期限利差走扩 支撑贵金属强势 [1] 2026年展望及后续机会 - 需关注货币和财政政策回归后的全球经济走向 [1] - 接力金银的下一个大宗品种预计是铜 [1]