全球恐慌三大根源,原油股市2016“开门黑”

随风 2016-02-12 17:36 来源:【原创】
本文共3602字  |  预计阅读: 13分钟
汇通财经讯——全球市场年初以来普遍大跌,让2016年遭遇了惨淡的“开门黑”。以股市为例,全球有40个国家的股市宣布进入熊市。“世界经济即将陷入衰退”的声音骤起,恐慌情绪充斥了整个市场。市场为何如此恐慌?——全球市场的恐慌有三大根源。而黄金、国债等的传统避险资产,自然成为投资者的最爱。
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全球市场年初以来普遍大跌,让2016年遭遇了惨淡的“开门黑”。以股市为例,全球有40个国家的股市宣布进入熊市。“世界经济即将陷入衰退”的声音骤起,恐慌情绪充斥了整个市场。市场为何如此恐慌?——全球市场的恐慌有三大根源:1)油价跌跌不休,市场盯住油价而非基本面;2)中国经济忧虑;3)美元升值的历史之鉴。而黄金、国债等的传统避险资产,自然成为投资者的最爱。

【40个国家的股市宣布进入熊市】

2016年1月,全球股市轮番重挫,引发了市场的恐慌情绪。如图1红色标注显示,放眼望去,全球股市从此前各自的高点下跌超过20%,陷入技术性熊市的不在少数。从亚洲的中国到欧洲的英国再到美洲的加拿大,全球有40个国家和地区的股票市场都陷入了技术性熊市中。股市下跌幅度介于10%至19.9%之间的国家也不在少数,在图中用橙色标注出。状况良好或者跌幅小于10%的股市屈指可数,在图中用金色标注出。

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(图1:截止至2016年1月20日脆弱的40国;图中深红色地区表明该地股市已经陷入熊市,橙色地区表明该地股市即将进入熊市,金色地区表明该地股市状况良好)


股市暴跌到底又怎样的负面效应呢?根据牛津经济研究院的研究结果显示,假设股市下跌20%,那么对于该国GDP增长将具有明显的拖累作用,见图2。对于全世界来说,假设全球股市平均下跌20%,将会拖累全球GDP下降近1%。

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(图2:假设股市下跌20%,对于本国经济拖累的程度估计;假设全球股市平均下跌20%,将会拖累全球GDP下降近1%)


【全球恐慌原因之一:油价跌跌不休,市场盯住油价而非基本面】

美国WTI原油在2016年1月大跌9.2%,布伦特原油则大跌7.8%。自2014年年中开始,油价瀑布式的断崖下跌,是造成全球市场轮番恐慌性大抛售的一个重要原因。而原油供大于求是其价重挫的核心原因。

油价自2014年107美元/桶的高位起一路下跌至2016年年初的26美元/桶附近,总跌幅达77%,见图3。如此的跌幅,油价被低估了吗?从图3中可以看出,过去几次油价崩盘幅度也都是在70%以上。分别为20世纪80年代的-74%,20世纪90年代的-74%,和21世纪初的-78%。

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(图3:自1970年以来美国WTI油价走势图;2014年至今该油价已累计下跌达77%)

不过,换一个角度来看油价,或许就不难看出市场对于原油市场有多么的恐慌了。2016年1月20日,美国WTI油价收盘报26.55美元/桶,是自2003年5月7日以来的最低到期结算价。当日在岸人民币兑美元收盘价价为6.5796元,油价折算成人民币仅0.61元/500克,这已经比在超市里能随意买到的一瓶中国产500毫升农夫山泉矿泉水都便宜了。

原油供远大于求的基本面使得油价下跌,但事已至此,低位的油价引燃了投资者的抄底热情。1月最后一周,油价又在主要产油国可能减产的传言中来回剧烈震荡。以布伦特油价为例,图4为1990年以来按日波动百分比计算的布伦特油价波动率变化图;图5为1990年以来按日波动美元计算的布伦特油价波动率变化图。从这两张图中可以看出,2016年1月油价的波动率接近25年以来最高水平。

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(图4:1990年以来按日波动百分比计算的布伦特油价波动率变化图;其中绿色横线为2倍标准差,橙线为3倍标准差,棕线为4倍标准差)


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(图5:1990年以来按日波动美元计算的布伦特油价波动率变化图;其中绿色横线为2倍标准差,橙线为3倍标准差,棕线为4倍标准差)


一时之间,市场走势的驱动因素似乎都变成了以油价走势来代替各自的基本面情况,而油价波动的驱动因素从供大于求的预期中过渡到了对减产传言的刺激。根据德意志银行的研究显示,最近6个月来,全球金融市场由油价驱动,而不是基本面,见图6。

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(图6:2015年7月至2016年1月全球金融市场走势与油价高度相关,包括美股、美元和债券市场,几乎都由油价来驱动,而不是各自的基本面)


【全球恐慌原因之二:担心中国经济放缓】

在1月20日至23日召开的“2016年冬季达沃斯论坛”上,全球各路大佬都对中国经济未来的发展情况分外在意,并做了详尽的讨论。对于中国经济放缓的担忧主要来自汇通网集团储备的缩水、股市的大跌、汇率的大幅贬值和负债的不断增加。

由图7可见,中国汇通网集团储备自2014年起开始拐头下降,但仍拥有大量汇通网集团储备。2015年12月的降幅刷新了历史记录。

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(图7:中国汇通网集团储备2006年1月至2016年1月的变化图;其中白线表示中国汇通网集团储备余额,橙色柱状图表示每月汇通网集团储备变化情况)


由图8可见,中国上证指数自2015年6月起大幅快速下跌,最大跌幅逾44%。而股市保证金余额也印证了股市价值的缩水。

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(图8:中国股市上证指数和股市保证金余额2014年年初至2016年1月21日对比图;其中绿线表示上证指数走势图,白线为股市保证金余额变化;随着资金不断离开股市,上证指数不断下跌
)

中国央行在2015年8月11日进行的汇率改革使得人民币兑美元一次性大幅贬值,加剧了全球市场的恐慌。根据牛津经济研究院的研究显示,假设人民币贬值10%,中国自身能从中受益,但对全球而言都有不同程度的负面效应,特别是对韩国及中国台湾地区的影响最深,详见图9。

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(图9:假设人民币贬值10%,对于全球各国经济影响关系图;中国将受益,但韩国最惨)


另外,中国不断增加的负债情况,也使得市场较为担心。自2007年以来,相对于GDP而言,中国各个部门的负债率在不断增加,见图10,其中非金融企业持有的债务最多,中央政府拥有的债务最少。

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(图10:中国各个部门负债对国家GDP比率图;其中非金融企业负债相对最多,中央政府负债相对最少)

中国经济增速的确在放缓,但是远没有到衰退的地步,如果增速放缓是因为经济结构向着更加可持续性的方向调整,那么从长远的角度来说,这会是一件好事。


【全球恐慌原因之三:美元升值的历史之鉴】

由图11可见,根据贸易加权计算而得的美元实际有效汇率,在最近的一轮大牛市中已经连续上涨了长达4年之久,涨幅约为24%。此前两轮较为可观的上涨分别在20世纪80年代初期(当时连续上涨了6年多,涨幅约为49%)和20世纪90年代后期(当时连续上涨了将近7年,涨幅约为33%)。

美元的大幅升值,增加了其对投资者的吸引力,因为投资以美元计价的相关资产容易获得更多的回报。这使得资本从非美元的市场涌向美元市场。正是由于美元市场具备的广度与深度,使得这种世界级的超级资产一旦大幅流动起来,势必会造成各种问题。

根据图11标注显示,每一次美元升值,都会引发各种危机事件。主要包括但不限于:各种全球或地域性范围内的经济危机、金融危机、债务危机、石油危机、行业泡沫、战争等。

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(图11:20世纪70年代迄今贸易加权后的美元实际有效汇率与现代世界几大主要危机的时间叠加图)

但其实从某种意义上讲,这是一个鸡生蛋还是蛋生鸡的问题,究竟是美元升值导致了危机事件发生,还是危机事件发生后的避险情绪让人们选择了现金为王呢?恐怕这是一个仁者见仁智者见智的问题。


【全球恐慌情绪使得全球金融压力骤升】

一时之间很多人似乎是把恐慌情绪、危机事件、经济衰退以及大萧条混为一谈了。然后就看见市场上各种多空“踩踏”事件的相继发生。图12为最近十年以来美银美林全球金融压力指数。自2014年起,全球金融压力呈现上升状态,目前已经至2011年底时的水平,虽然远低于2008年金融危机时的水平。金融压力指数越高,市场越倾向于避开风险资产。

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(图12:最近十年美银美林全球金融压力指数;目前全球金融压力以至逾四年最高水平)

【恐慌之下黄金和国债备受青睐】

市场恐慌,使得传统避险品种,诸如黄金和国债,备受市场投资者青睐。金价1月涨幅逾5%,录得最近1年以来最佳单月涨幅,这是最近3年以来都不增多现的涨幅,见图13。

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(图13:以美元计价的黄金2013年1月至2016年1月间的走势变化图;2016年1月金价涨逾5%,录得最近1年以来最佳单月涨幅)


股市和大宗商品价格大跌,投资者逃离高风险资产,全球债市1月份已经给投资者带来5670亿美元丰厚回报,见图14。

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(图14:2014年12月至今全球债券投资回报对比图;2016年1月全球债市投资回报高达5670亿美元)


另外,日本央行在1月底出人意料地决定实施负利率政策,加上市场恐慌情绪,进一步刺激了全球债券市场的涨势。美国、日本、德国、英国和法国等国主权债收益率纷纷下降。图15为世界主要国家10年期国债收益率走势对比图;黑线代表美国,橙线代表德国,绿线代表日本,棕线代表英国。国债收益率下降意味着国债价格上涨。

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(图15:世界主要国家10年期国债收益率走势对比图;黑线代表美国,橙线代表德国,绿线代表日本,棕线代表英国;国债收益率最近10年呈下降趋势,意味着价格不断上涨)

【1月市场行情小结】

2016年1月发生的全球市场大甩卖,尽管有基本面的原因,但更大程度上是源于市场参与者的情绪变化所致,不过金融市场的高波动性却是实实在在存在的。

另外,在汇通财经此前的文章《【图解】金融市场最大心病“中国”,最大尾部风险“还是中国”》中,主要介绍了2016年1月全球投资者最为关心的热点和风险事件有哪些。(如需阅读,请点击这里://www.phqianzheng.com/C/20160119/201601192301482178.shtml )

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