1.最近の債券市場の急激な調整は、2008年以降、中国の債券市場がブルからベアになる典型的な変曲点を2009年1月、2010年10月、2013年6月、2016年10月、2020年5月の5回経験しており、中核的な原因は、経済サイクル主導と流動性収縮主導に大別される。11月以降の国債金利の急騰と債券市場の急激な調整により、市場に懸念が広がっています。 10年物国債金利を参考にすると、国債金利は2008年以降、2009年1月、2010年10月、2013年6月、2016年10月、2020年5月の5回、典型的な上昇変曲点を経験している。 その中で、2009年1月と2020年5月の国債金利は、総量規制政策に刺激された中国経済の急速な回復を背景に上昇し、残りの3期間は中国の経済成長は横ばいで、流動性の引き締めが国債金利上昇の主因であった。
2.債券市場がブルからベアに転じたことによる株式市場への影響は概ねポジティブであり、2009年第1四半期や2020年第2四半期など、消費とサイクルに代表されるプロサイクリックセクターが優勢な経済サイクル駆動型シナリオのもと、株式市場は債券市場からブル市場へと引き継がれた。具体的には、「4兆円」計画の導入後、2009年第1四半期に、全体的に上昇傾向の経済ファンダメンタルズと社会金融信用データが、国債利回りの急騰を背景に予想を上回り、株式市場は正式に上昇トレンドを確立、非鉄、自動車、建材などのプロサイクリカルセクターが上昇を主導しました。 2020年第2四半期、中国経済と合わせて 強気から弱気への債券市場のV字型反転、株式市場の急速な上昇、消費者部門の優れたパフォーマンスの代表として社会サービス、貿易、小売、食品飲料に支えられた消費者回復ロジックの後に流行した。
3.流動性収縮が主導する状況では、短期的な株式市場は影響を受けるかもしれませんが、より構造的な市場の強化現象、 “シーソー効果 “があるか、そのような10月から11月の2010機械装置や家電部門、2013 Q3GEMと発散のメインボードとして、好況セクターへの資金の収集が増加します。 と、2016年第4四半期のスモールキャップとラージキャップのスタイル乖離が激化したこと。具体的には、2010年10月から11月にかけて、金利上昇により債券市場は引けましたが、設備投資の拡大やスマートフォン産業の台頭を背景に、機械設備、電機・コンピュータなどの高好況セクターが急上昇し、株式市場は上昇傾向を維持しました。 2013年6月には流動性ショックにより財務省金利が急低下し、短期的に株式市場が引けましたが、その後はGEMの構造的性質に 2016年第4四半期、PPI上向きの国庫金利と上昇するために減少の影響下で「金融デレバレッジ」、A株市場は最初に上昇し、その後減少したが、ブームより良い大型の価値とサイクルで大きな超過リターンを。
4.一緒に基本的な期待、流動性と市場心理による債券市場の最近の急激な引き戻しは、短期的な中国の経済期待の修復が、期待第一、弱い実際の成長の勢いの状況が続くだろう、金利が急速に上昇するための条件を持っていないかもしれませんが、将来の経済が緩やかに回復した場合、10債券利回りが上昇し続けて排除していません。現在の市場の期待は、まず経済が、中国の消費と不動産市場の不確実性の修復のペースはまだ存在している、海外の景気後退が徐々に状況を温めることが期待され、外需も下向きの圧力に直面しています。 そのため、短期的には金利がすぐに上昇するような状況にはない可能性があります。 ただし、今後の中国経済の回復には、短期的な景気下押し圧力が依然として高く、総量規制による景気刺激策を積極的に行うシナリオと、構造政策を中心とした自然回復のシナリオの2種類が考えられることは注目すべき点であろう。 第一のタイプのシナリオでは、金融緩和はまだ債券市場に投資機会をもたらすと予想されるが、第二のタイプのシナリオの場合、10債利回りか引き続き上昇する傾向にある。
5.株式と債券のパフォーマンスレシオは、株式の配分の増加を指摘し、配分の方向、経済期待の改善から短期的な利益、不動産チェーンと消費者チェーンは、リバウンドをオーバーシュートする機会を持っているかもしれません、中期的な次元の焦点は成長セクター、セキュリティ開発などのサブセクターと同様に独立制御できる二つのメインラインです。現在のところ、今後の中国経済の修復ペースはまだ不透明だが、債務市場の投資収益が落ち込めば、株式市場の配分価値がさらに高まるだろう。 2010年10-11月期、2013年第3四半期、2016年第4四半期を参照すると、資金調達面が引き締まる傾向にあるとはいえ、「シーソー」効果では、株式市場の好況セクターの方が勝率が高い。
リスク警告想定以上の流動性の逼迫、景気の下振れ、米中摩擦の増大、想定以上の疫病の悪化、過去のデータは参考程度など
