在上节内容【1.3】中，我们已经向大家初步介绍了债务周期框架以及我们为什么要关注债务周期。接下来在我们课程的第二部分，在这节课中我们将对大家介绍历史上海外的债务危机是怎么形成的？以及债务危机下，哪些资产可以“幸免于难”？

1923-1926（美国大萧条前期），美国的债务、信贷的扩张带动经济增长，包括汽车、收音机行业规模的膨胀，投资回报率增长，杠杆率逐步提升。

1927-1929年大萧条的前夜，美国信贷的扩张带来了经济增长的繁荣。但比较宽松的货币政策、杠杆、贷款放量产生了资产泡沫，泡沫的背后包括了保证金和信托基金规模的激增。直到1929年货币信贷收紧，资产泡沫破裂，资产价格的下跌形成了负的反馈。

以美国经验为例，左侧图表和中间图表展现了美国在货币收紧、资产价格泡沫破裂后进入萧条期，房价和股价都出现了大幅度下跌。此时企业和个人的投资目标从利润最大化转向债务最小化，陷入了所谓的“资产负债表的衰退”。

日本的经验也是有共性的。上世纪80年代后期，日本央行连续降息。由于1985年的《广场协议》导致日元升值影响日本经济增长和出口，当时日本央行选择了宽松的货币政策。这带动了信贷的繁荣、经济的增长以及投资回报率的迅速上升。低利率环境下，日本杠杆率大幅上升。

到1990年货币和信贷收紧，资产价格泡沫破裂，日本的房价和股价出现了大幅的下跌。在这个过程中，企业和个人同样是采取了负债最小化的投资策略，而不是利润最大化。

因此在右边的图中展示了日本在去杠杆的过程中，CPI和PPI都出现了低迷。我们可以发现两次债务周期的共性，都是历经宽松，扩张债务，紧缩，债务崩溃、资产价格下跌，负反馈的过程。

我们能从债务周期中的大类资产轮动中获得什么经验？

如图分别展现了三种大类资产在日本和美国的表现。在泡沫阶段、信贷扩张期，股票是最好的资产，债券是最弱的。如图所示，而一旦进入顶部泡沫破裂阶段和萧条阶段，债券和固定收益类产品就成为所有资产中最佳的资产，此时债券好于汇率好于股票。

经过漫长的去杠杆期后，进入和谐去杠杆阶段和正常化阶段，此时股票成为重新成为所有的大类资产类别中最好的资产。因此我们要去把周期阶段转变的拐点，并在拐点出现后做出大的资产配置变化。

当时日本债券在债务周期中的价格变化也遵循上述规律。在萧条和泡沫破裂期，债券市场呈现陡峭化上行的牛市，之后漫长的去杠杆过程中，债券也是相对优质资产。美国的案例也是如此。

为什么中国的债券一直在走牛？

2019年年底，我在北京的中国保险业协会年度策略会上做了一个主旨演讲。当时我认为中国的债券利率中枢在未来会下行，这是因为中国的房地产周期正在过去。

在平时我们从投资者朋友的交流、报告、自媒体等渠道听到一个观点，他们觉得一直债券上涨过多，接下来要防止债券崩盘。我认为这种观点就是没有理解债务周期，没有在大周期中去寻找位置。我觉得债券和固定收益类资产的牛市还很长。

上面左侧图表展示了泡沫破裂和萧条期，高股息因子的股票，即股息率排在前列的股票，它的超额收益是上升的。而EPS因子的股票，即基本面因子股票的有效性并没有显著好，这是日本的经验。

接下来我们关注美国的经验。在泡沫破裂和萧条期，高股息的因子抗跌；而基本面EPS的因子不显著。

这个结论可以解释大家的两个困惑。

第一个困惑是近几年来我使用基本面投资和景气投资为什么不奏效？

为什么近几年，投资者使用DCF投资和景气度投资这两种方法都失效了。如果想要回答这个问题，我们应该用债务周期的角度去看大周期定位。

第二个困惑是，A股的历史上从未出现过像现在这样，高股息股票价格长期震荡上涨，投资者可以获得长时间高股息股票的超额收益，当然最近有一些调整。近年来“高股息股票要崩盘”、“高股息股票过度拥挤”的观点不绝于耳，我认为这种观点依然没有从债务周期的角度去看待问题。全球股市的历史中，典型债务周期的经验表明了，在萧条期高股息的因子是最显著的，投资者应该去配置高股息的股票。

对于高股息的股票，投资者也需要防范股息陷阱，其中包含了正股息陷阱和反股息陷阱。

例如，前几年中最具代表性的煤炭和地产行业，它们的名义股息率都比较高。但事后市场发现，由于地产行业的基本面下降，股息的分派很不稳定，这使得地产行业成为一场正股息陷阱；而投资者们普遍认为煤炭行业是强周期性的股票，所以对高股息的发放感到担忧，但结果是煤炭行业的盈利能力比投资者的预期更稳定，因此煤炭行业是一个反股息陷阱。

当进入和谐去杠杆阶段时，高股息因子依然有效，EPS因子的有效性也会上升。美国和日本的经验展现了高股息因子的股票在整个债务周期中，包括萧条、泡沫以及和谐去杠杆阶段，都是有效因子。因此我认为高股息因子股票的超额收益将长期存在。

我们在前文中说债券市场将长期维持牛市，而高股息因子股票也是类债券的股票。希望这节课可以帮助大家理解。

以上是本期课程的主要内容，有什么问题欢迎留言交流，我们下期再见。

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