报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 报告对全球跨资产市场进行周度总结分析，涵盖摩根士丹利对各类资产2026年Q2的预测、近期市场表现、资金流向、市场情绪、资产相关性、波动监测等内容，为投资者提供市场洞察和潜在投资机会参考 [2] 根据相关目录分别进行总结 摩根士丹利预测 - 对股票、外汇、利率、信贷、证券产品和大宗商品等资产给出2026年Q2的预测价格、回报预测和波动率等数据，如S&P 500预测价格在熊市、基础和牛市情景下分别为4900、6500和7200，对应回报为 -20.7%、4.7%和15.9% [2] 近期市场表现 - 铜以9.1%涨幅跑赢BCOMSP，有~3SD变动和破纪录日涨幅；JGB 10Y收益率上升8bp，对应 +2SD变动；DAX创历史新高 [6] 重要图表 - S&P - US 2Y回报相关性降至2020年水平；铜价一日跳涨13%，创纪录日涨幅；US Cyclicals vs Defensives 3m表现达后新冠复苏水平；DAX上周创历史新高 [7][9][11] 跨资产ETF资金流向 - 跟踪全球约5000只ETF每日资金流向，涉及约7万亿美元资产，新监测器可衡量资产和地区需求，分析跨资产情绪和定位 [19] 跨资产ICI基金资金流向 - 跟踪全球来自ICI的每日资金流向，涵盖几乎所有美国ETF和共同基金，数据有较长滞后和较低粒度。上周股票资金流入131亿美元，债券流入175亿美元，大宗商品流入0亿美元 [37][38] 市场情绪指标（MSI） - 综合调查定位、波动率和动量数据量化市场压力和情绪，构建风险开启/关闭信号，系列可在彭博终端找到 [56] 跨资产持仓情况 - 展示各类资产在不同市场参与者（对冲基金、经销商等）中的净持仓情况，如美国股票在对冲基金中的净持仓为30% [64] 跨资产相关性 - 给出全球、地区、股票、利率、信贷等各类跨资产相关性指标的当前值、1个月变化、10年中位数和Z分数等，如全球相关性指数当前值为43%，较1个月前上升8% [71] COVA：跨资产相关性 - 估值框架 - 旨在识别合理价格下的良好投资组合分散器，给出各资产的COVA分数和对冲比率，如消费必需品相对于市场的COVA分数为89，对冲比率为1.3 [78][79] 最大跨资产变动 - 介绍综合西格玛指标（CSI）量化极端市场变动，展示上周最大跨资产变动，如日本30年期国债收益率变动19bp，处于98.0%分位数 [87][88] 跨资产波动率监测 - 展示主要股票市场、利率、信贷、大宗商品和外汇等资产的隐含波动率、波动率利差、波动率偏度等指标，如S&P 500隐含波动率为14.8% [94] 跨资产监测：水平、变化、估值 - 截至2025年7月11日收盘，欧洲股票在主要地区中表现出色，DAX创历史新高；能源板块领涨全球股票板块，消费必需品板块表现落后；信用利差在美国扩大、在欧盟收紧；利率在UST曲线全线下跌，JGB 10Y收益率上升8bp；澳元跑赢主要G10和新兴市场外汇；铜跑赢BCOMSP [96] 跨资产长期资本市场假设 - 给出股票和固定收益的预期回报框架和各市场10年名义预期回报及风险溢价数据，如MSCI ACWI预期回报为7.7%，风险溢价为2.5% [105][106]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 鉴于持续的通缩压力和维持宽松货币政策的需求，预计人民币不会大幅升值，允许人民币升值不足以达成贸易协议，也无法实现可持续的经济再平衡 [1][6] - 从解决贸易紧张问题、应对通缩挑战、助力经济再平衡三个角度看，人民币不太可能大幅升值，全球外汇策略团队预测到2026年年中美元将贬值6.2%，中国经济团队预计同期美元兑人民币将升值0.9%，而其他亚洲货币平均升值3.5% [9] 根据相关目录分别进行总结 人民币与20世纪80年代中期日元的相似性 - 1985 - 1995年，日元兑美元升值211%，实际有效汇率升值84%，投资者因中美贸易紧张和货币升值讨论，将当前中国宏观形势与20世纪80年代中期日本相类比 [7] 评估人民币是否会升值的三个角度 货币升值能否解决贸易紧张问题 - 仅货币升值不足以获得实质性关税减免，中美贸易关系存在国家安全等复杂问题，货币升值无法持续减少中美贸易顺差 [10][11] - 2005 - 2007年和2010 - 2014年，人民币兑美元两次升值13%，中美贸易顺差未缩小反而扩大 [12] - 中美贸易逆差反映两国增长模式问题，美国消费高储蓄低，中国依赖高储蓄和高投资，缩小贸易顺差需改变两国增长模式 [13] - 增加从美国采购存在战略竞争、美国产能限制等实际障碍，美国制造业工资成本是中国五倍，中国在全球供应链中占比41%，美国仅13% [14][17] 货币升值对中国债务 - 通缩挑战的影响 - 宏观条件不支持人民币大幅升值，经济面临持续通缩压力，首席经济学家预计进一步降息，政策倾向管理货币走弱或控制升值节奏 [23] - 出口占GDP比重20%，货币升值带来的汇兑损失将打击出口商，6月主要港口集装箱吞吐量增速放缓，出口增长可能进一步放缓，净出口对2025年第一季度实际GDP增长贡献率达40% [24] - 货币大幅升值会压低进口和生产者价格，削弱企业利润增长，企业削减工资增长，抑制总需求，加剧通缩压力 [25] - 1985 - 1995年日元大幅升值，导致日本出口竞争力下降，全球出口市场份额从1987年1月的10.4%降至1990年9月的8.5%，企业最终削减工资，抑制消费增长 [32] 货币升值是否有助于中国经济再平衡 - 实现可持续再平衡不止需要货币升值，中国政策制定者偏好投资，财政扩张刺激消费会增加债务负担，当前刺激消费措施规模不足且一次性，社会福利改革实施缓慢，农民工储蓄率达46%，高于全国平均 [41][42] - 政策制定者通过降息将实际利率与实际GDP增长率的差距控制在200个基点以上，但预计2025年下半年经济增长放缓，央行将在第四季度再降息15个基点 [43] - 1985 - 1995年日元持续升值未实现可持续再平衡，国民储蓄率、投资率上升，消费率下降，通缩导致债务与GDP比率大幅上升 [46][54]

报告行业投资评级 未提及 报告的核心观点 - 近期油价飙升若维持在每桶10美元的涨幅，对亚洲通胀影响有限 [12] - 由于增长和通胀的起始条件较弱，亚洲的政策宽松周期大体保持不变 [12] - 每桶75 - 90美元的油价可能会使韩国、印度尼西亚、马来西亚和新加坡的政策反应函数复杂化 [12] - 亚洲其他央行的“痛苦阈值”估计高于每桶100美元 [12] 根据相关目录分别进行总结 油价走势 - 过去两周，受以色列和伊朗冲突影响，原油价格上涨超15%，从约每桶65美元涨至约75美元 [2] - 大宗商品研究团队认为地缘政治担忧被夸大，维持油价下行的基本预测，2025年预测为每桶66美元，2026年为每桶58美元；但在最极端情况下，油价可能飙升至每桶120 - 130美元 [3] 通胀压力 - 布伦特原油价格每持续上涨10美元，对亚洲通胀的初始影响在0.1 - 0.5个百分点之间，平均为0.2个百分点，影响可控；菲律宾、泰国等燃油价格传导效率较高的经济体受影响更明显，而印尼、马来西亚等有燃油补贴制度以及印度炼油商能消化成本上涨的地区传导系数较低 [5] - 油价飙升未扩散到其他大宗商品，且亚洲货币表现较强，能抑制输入性通胀压力；同时，亚洲劳动力收入疲软和产出缺口为负，也会抑制商品和服务的重新定价 [9][11][13] 经济增长 - 油价上涨会挤压实际收入，对亚洲经济增长有负面影响，但拖累幅度较小，在0 - 0.2个百分点之间，平均为0.1个百分点；菲律宾、印尼等国内导向型经济体且能源在消费篮子中占比较高、复苏呈K型的经济体受影响更大 [16] 贸易平衡 - 油价上涨对亚洲各地区贸易平衡的影响差异较大，影响范围在GDP的0.1%至 - 0.8%之间，平均为 - 0.4%；泰国、韩国、中国台湾、菲律宾、印度等主要能源进口国受影响较大，但与2022 - 2023年相比，此次亚洲国际收支状况更强 [16][17] 货币政策 - 基于油价未来一年将继续下行至每桶60 - 65美元的基本预测，亚洲的降息周期不太可能受到实质性干扰，因为增长 - 通胀动态的起始条件较弱 [18] - 韩国、马来西亚、印度尼西亚和新加坡对油价较为敏感，每桶75 - 90美元的油价会使CPI升至目标区间以上，可能使这些央行的鸽派反应函数复杂化；而印度、泰国、菲律宾、中国、中国台湾和中国香港的“痛苦阈值”估计高于每桶100美元 [20] 外部账户 - 能源进口成本增加预计会给石油进口的经常账户赤字经济体带来压力，但目前美元疲软会缓和对汇率稳定的溢出效应；印尼最为脆弱，但印尼央行可利用外汇超额流动性进行干预 [21]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 - 石油价格大幅上涨，不同情景会使布伦特油价更高，油价走势取决于石油流动的中断程度，无中断则供应过剩，有中断则油价会大幅上涨 [46] - 油价对发达市场核心通胀的影响可能不如预期大，不会改变对央行的预测 [46] - 新兴市场尤其是亚洲受高油价影响更大，但亚洲石油负担低于历史平均，通胀和经常账户余额良好，油价持续上涨且美元走强，亚洲央行才会推迟降息 [46] - 欧洲股市可参考20世纪90年代，当时政策不确定、油价飙升、企业和消费者信心低迷，防御性股票表现良好 [46] - 美国高收益能源信贷方面，尽管油价上涨仍应保持防御性并提高投资质量 [46] 根据相关目录分别进行总结 石油市场 - 油价大幅上涨，6个月后的期货溢价消失 [5] 中东局势 - 有三种情景应对当前冲突 [8] 亚洲市场 - 供应驱动的油价上涨对亚洲影响相对最大，亚洲是最依赖石油进口的地区，但石油负担低于历史平均水平 [12][13] - 预计油价每上涨10美元，亚洲整体通胀率将上升0.4个百分点，经常账户余额占GDP的比重将下降0.4个百分点 [14][16] - 油价需持续高于85美元/桶且美元走强，亚洲央行才会推迟降息，预计该地区央行将继续降息 [18] 欧洲股市 - 可参考20世纪90年代，当时政策不确定、油价飙升，企业和消费者信心低迷，防御性股票表现良好 [23][25][34] 美国高收益能源信贷 - 自5月5日低点以来，高收益能源信贷强劲反弹 [39] - 高收益能源指数与高收益指数相比，各评级段表现不同 [42] - 高收益能源风险溢价正在寻找平衡，经信用等级和久期调整后，高收益能源信贷相对于整体高收益市场交易价格较高 [43] - 投资观点应保持防御性，提高投资质量，偏好天然气和收益均衡的公司，选择低自由现金流盈亏平衡点、强大对冲组合、低杠杆和贷款价值比、低循环信贷利用率和高可用性以及未来三年到期日程可控的公司 [44]

报告行业投资评级 报告未提及行业投资评级相关内容 报告的核心观点 报告对全球跨资产市场进行了全面分析，涵盖市场表现、资金流向、情绪指标、相关性、波动性等多个方面，展示了各资产的预期回报、风险及相互关系，为投资者提供市场洞察和决策参考 根据相关目录分别进行总结 摩根士丹利预测 - 对股票、外汇、利率、信贷、证券产品和大宗商品等资产给出熊、基、牛三种情景下的Q2 2026预测值、回报率、波动率和回报/风险比等数据，如S&P 500在熊市、基础、牛市情景下预测值分别为5,977、4,900、6,500 [4] 上周关键亮点 - Brent价格出现+2SD变动，自俄乌冲突以来涨幅最大；DXY跌至三年多以来最低水平；UMich消费者信心指数出现过去30年最大月度涨幅 [9] 5张不容错过的图表 - 展示DXY指数走势，其跌至三年多以来最低水平；黄金价格创下新高；Brent价格自俄乌冲突以来涨幅最大；UMich消费者信心指数出现过去30年最大月度涨幅 [11][13][14] 跨资产ETF资金流向 - 跟踪全球约5000只ETF的每日资金流向，涵盖约7万亿美元资产，新监测工具可衡量资产和地区需求，分析跨资产情绪和定位 [20] 跨资产ICI资金流向 - 跟踪全球来自ICI的每日资金流向，涵盖几乎所有美国ETF和共同基金，展示不同资产类别1周、1个月、3个月、12个月等时间段的资金流向和百分比变化，如股票资产1周资金流向为 -149亿美元 [37][38] 市场情绪指标（MSI） - 综合调查定位、波动性和动量数据量化市场压力和情绪，构建风险开启/关闭信号，展示当前指标读数和不同指标的情绪得分 [55] 跨资产定位 - 展示不同市场和资产类别中资产经理、对冲基金、交易商等的净定位情况，如美国股票中资产经理净定位为25% [60] 跨资产相关性 - 展示全球、地区、股票、利率、信贷等不同类型的跨资产相关性及其在10年范围内的位置，如全球相关性指数当前为43% [69] COVA：跨资产相关性 - 估值框架 - 旨在识别合理价格下的良好投资组合分散器，展示不同资产的COVA得分和对冲比率，如长期必需消费品与市场的COVA得分为88 [77][78] 最大跨资产变动 - 介绍综合西格玛指标（CSI），量化极端市场变动，展示上周最大跨资产变动（调整波动率后），如WTI上周变动为1301bp [85][86] 跨资产波动率监测 - 展示主要股票市场、利率、信贷、大宗商品、G10外汇和新兴市场外汇等的隐含波动率、波动率套利、波动率偏斜、期限结构和IV3m/RV1m比率等指标，如S&P 500的隐含波动率为17.4% [92] 跨资产监测：水平、变化、估值 - 截至2025年6月13日收盘，多数主要股票市场下跌，新兴市场股票除外；股票板块表现不一，能源和医疗保健板块表现出色，金融和工业板块表现不佳；信用利差扩大；发达市场利率上涨；多数G10货币兑美元升值；多数主要大宗商品市场上涨，Brent表现出色 [94] 跨资产长期资本市场假设 - 介绍股票预期回报框架和固定收益长期回报估计方法，展示不同市场和资产类别的10年名义预期回报和风险溢价，如MSCI ACWI的10年名义预期回报为7.8% [104][105]

全球流动性收紧 - 20年期美债拍卖遇冷，中标利率升破5%，投标倍数跌至2.46，10年期美债利率一度突破4.6% [1] - 日本20年期国债投标倍数跌至历史低位2.5，10年日债利率站上1.5% [2] - 2022年6月以来，美、日、欧、英四大央行资产占本地GDP比例分别下滑12.1、14.0、29.3和17.6个百分点，狭义流动性比例分别下滑0.57、13.6、14.6和14.4个百分点 [3] - 可交易美债规模从2019年的16.7万亿美元升至28.5万亿美元，上涨71.3%，美国上市企业市值从38.5万亿美元升至70.3万亿美元，上涨82.9%，同期美国名义GDP增长仅有35.4% [4][5][6] 美元资产依赖海外资金 - 过去两年美元更多是投资货币而非融资货币，因美股成长性明显且美元融资成本较高 [7] - 海外对美国净投资量明显增加，美元资产及美元价值很大程度上依赖海外资金 [7][9] - 2023年以来外资是美股的主要买入者 [11] 日债市场风险 - 日元作为重要融资货币，日债利率攀升且日本央行减少日债购入 [11] - 海外购买日债需求萎缩，承接压力给到日本本土私人金融机构和政府性机构 [11] - 日本私人金融机构持有大比例海外资产，美元资产亏损可能挤压其流动性，迫使资金回流日元资产 [13][15] - 自4月初以来，美元指数下跌基本发生在亚洲时段，反映日元资金从美元资产撤离 [17] 流动性风险与重启QE - 特朗普"美丽大法案"预计将增加赤字3.3-5.2万亿美元，美债上限可能在6月解决 [18] - 7-9月美债净融资量可能达到1.25万亿美元，大幅收紧美元流动性 [18] - 10年期美债利率可能在未来一两个月升至4.8%，7月后恐冲破5% [18] - 利率走高和流动性紧缩可能压制美股，加剧日本金融机构去美元资产压力 [18] - 美联储或被迫开启QE等扩表政策，释放流动性以稳住市场 [18]

美国市场流动性风险分析 - 美国市场出现股债汇三杀，10年期美债利率从3.9%升至4.5%，市场担忧对冲基金基差交易去化带来的流动性风险 [1] - 对冲基金通过基差交易可能积累了1-1.5万亿美元规模的美债现货持仓 [1] - 美债居于美元流动性派生的核心，债杀易导致短端融资的核心抵押品快速缩水，造成流动性紧缩 [1] - 5-6月债务上限问题解决后美债发行量增加可能进一步吸收流动性 [1] - 美国系统性金融风险的概率和美联储开启QE的概率在提升 [1] 基差交易机制 - 基差交易横跨美国国债现货、期货和回购三个市场，利用现货与期货市场价差实现套利 [2] - 投资者做多国债现货并做空国债期货，通过回购市场获得再融资并展期直到期货交割 [2] - 基差交易成本主要是回购市场的借贷成本，回报是期货相对现货的溢价部分 [2] - 基差交易需要加杠杆，杠杆率受回购抵押品借款的折损率影响 [2] 基差交易风险 - 回购展期风险：隔夜回购融资需要不断展期，若流动性不足将提升成本 [6] - 保证金风险：国债市场波动变大可能导致期货现货价格走向不同，引发逼仓 [6] - 杠杆风险：高杠杆会放大前两类风险 [6] 历史经验与当前规模 - 对冲基金基差交易去化是2020年3月美债市场危机的重要助推因素 [7] - 截至2024年3季度对冲基金美债现货多头总量为2.06万亿美元 [9] - 截至2024年2季度回购净借款规模约1万亿美元 [9] - 截至今年3月18日美债期货做空量为1.1万亿美元 [9] - 估算当前基差交易总量在1-1.5万亿美元之间 [9] 当前市场特征 - 市场波动性快速走高，VIX和MOVE指数均来到近期高位 [12][14] - 美债供过于求，海外资金需求自去年底开始走弱 [16] - 美国参议院通过新版本债务上限方案，未来十年增加5.8万亿美元基本赤字 [16] - 贸易冲突升级可能引发海外资金流出，造成股债汇三杀 [19] - 对冲基金在多市场持有较大敞口，具备风险传导能力 [22][24] 潜在政策应对 - 流动性冲击可能倒逼美联储重启QE [26] - 特朗普政府可能通过美国主权财富基金抄底美国资产 [26] - 后续收益可能用于美国制造业和基础设施投资等再工业化项目 [26]

中美经济与资产走势分析 - 春节以来，DeepSeek与特朗普关税成为全球资产波动的新变数，牵动投资者情绪及中美宏观叙事 [1] - AI趋势引发对中国AI产业与资产的价值重估，冲击2023年以来美国AI"一枝独秀"的叙事 [1] - 特朗普关税政策反复加剧对美国通胀前景、市场情绪及国际贸易格局的担忧 [1] - AI和关税两大变量与国际收支表的金融账户与经常账户息息相关且互相关联 [1] 美国经济与资产走势 - 自20世纪80年代以来，美国经常账户长期维持赤字，金融账户长期盈余 [2] - 2006年三季度美国经常账户赤字和金融账户盈余占GDP比重分别达到-6 3%和7 2%的峰值 [2] - 2008年金融危机后美国经常账户赤字收窄，占GDP比重于2019年底缩小至-1 8% [2] - 疫情后美国财政扩张推动需求，经常账户逆差扩大，AI趋势吸引资金流入，推高美元和帮助美国融资 [2] - 回顾80年代以来美国金融账户加速流入阶段，不同时期吸引资金的核心支柱有所不同 [4] - 1990年信息技术革命时期和2023年以来的AI趋势吸引大量资金流入 [4] - 2001年中国加入WTO后增持美债，在美债海外持有者中占比由2000年底的6%抬升至2011年最高点时的28% [4] - 目前中国持有美债规模已降至7700亿美元，在美债海外持有者中占比仅9%，日本持有规模降至1 1万亿美元，占比13% [4] 中国经济与资产走势 - 自2001年加入WTO后中国经常账户长期顺差，非储备金融账户波动更为明显 [13] - 过去三年中国经常账户盈余不断扩大，金融账户资金不断流出 [13] - 2001年加入WTO后中国经常账户顺差占GDP比重由1 1%持续增加至2007年三季度6%的高点 [16] - 2007年经常账户占GDP达到近10%的峰值 [16] - 金融危机后中国经常账户顺差收窄，占GDP比重于2011年、2014年及2017年后三度降至1% [17] - 2018年一季度中国出现加入WTO以来首次经常账户逆差 [17] - 疫情后中国经常账户顺差占GDP比重增至2 1%，为2012年三季度以来新高 [18] - 非储备金融账户赤字占比扩大至-2 5%，为2016年三季度以来的最低水平 [18] AI与关税的影响 - AI在关税、资本和地缘的"大棋局"中扮演"棋眼"角色 [21] - 若美国AI趋势继续强化，将维持美元强势，吸引全球资金流入 [21] - 若美国AI优势趋势无法延续，金融账户流入趋势放缓，美元走强基础被破坏 [21] - 对于中国，关税或影响以经常账户盈余推动经济增长的模式 [23] - 中国需政策刺激内需，同时吸引资金流入改善金融账户 [23] - 2026年可能是AI的关键验证年，模型的迭代、资本开支能否持续、端侧应用的前景都是关键 [25]