3Q 2019 GMO Quarterly Letter

主题与背景

本章是GMO 2019年第三季度信函的引言部分，由资产配置主管Ben Inker撰写。核心背景是：当前市场估值极端化程度已接近1990年代末互联网泡沫时期，但周期持续时间更长（超过10年 vs 5年），导致价值驱动型投资策略的累计相对表现再次接近历史最差水平。

核心观点

作者明确判断：当前估值极端化创造的投资机会集，至少与2000年泡沫破裂前同样非凡，甚至可能更好。反直觉之处在于：

• 尽管价值股相对成长股的折价程度不如1999年极端，但跨区域（EAFE/新兴市场 vs 美国）和跨风格的估值差异更广，使整体机会集更优。
• 当前周期持续时间更长（10年+ vs 5年），痛苦程度虽略低（累计跑输约20-25%），但已接近1990年代水平，且客户耐心再次耗尽。

关键论据与数据

1. 历史对比数据（1994-1999 vs 1994-2009 vs 1994-2019）：

• 1994-1999年：GMO全球股票配置策略累计跑输基准26%，多资产策略跑输21%。
• 随后十年（至2009年）：全球股票配置策略累计跑赢102%，多资产策略跑赢70%。
• 截至2019年8月：全球股票配置策略累计跑输21%，多资产策略跑输16%（幅度约为1990年代的75-80%）。

GMO全球股票配置策略和多资产策略在1994-1999年间跑输基准，截至1999年12月分别跑输26%和21%

2. 估值极端化对比（表1）：

估值指标	1999年12月	2019年8月
EAFE vs 美国（区域）	68.9%	99.9%
新兴市场 vs 美国（区域）	88.7%	93.8%
美国价值 vs 成长（风格）	99.4%	93.1%
EAFE价值 vs 成长（风格）	99.2%	96.5%
新兴市场价值 vs 成长（风格）	93.4%	94.7%

• 1999年：美国/EAFE价值风格折价处于99%+极端水平，但区域估值差异较小。
• 2019年：EAFE和新兴市场相对美国折价处于历史最高水平（99.9%/93.8%），价值风格折价虽略低于1999年，但新兴市场价值折价反而更高（94.7% vs 93.4%）。

1994-2009年间策略从跑输转为显著跑赢，全球股票配置最终跑赢102%，多资产跑赢70%；而1994-2019年显示截至2019年8月策略再次跑输，全球股票配置跑输21%，多资产跑输16%

3. 预测模型差异：

• 当前GMO使用7年均值回归周期（2000年使用10年），导致当前预测幅度更大。
• 即使采用“部分均值回归”假设（假设利率永久性走低），预测结果仅略差，但无实质性差异。

涉及的公司/资产

• GMO自身策略：全球股票配置策略（Global Equity Allocation）和多资产策略（Multi-Asset）。作者以这两个策略的历史表现作为核心案例，论证价值驱动型投资在极端估值环境下的机会。
• 美国在线（America Online）：作为1999年因动量模型规则被剔除的个股案例，该股当年上涨导致美国核心策略跑输1个百分点以上。
• S&P 500：作为1999年估值过高的基准参照（作者明确认为当时“愚蠢地高估”）。
• 投资级发达市场债券：30%以负收益率交易，作者认为这可能是“集体失去理智”的证据。

投资启示

1996-2009年预测显示互联网泡沫破裂前预期收益差扩大至4%以上，随后回落至1%左右

• 对价值驱动型投资者：当前估值极端化程度已接近甚至超过2000年泡沫破裂前，是自大萧条以来最大的机会集。历史经验表明，坚持价值策略的投资者在随后十年获得了102%（全球股票）和70%（多资产）的累计超额收益。
• 对跨区域配置：EAFE和新兴市场相对美国的折价处于历史最高水平（99.9%/93.8%），是当前最突出的机会。作者暗示，即使价值风格不如1999年极端，但区域配置机会弥补了这一点。
• 对利率环境：即使假设利率永久性走低（部分均值回归场景），价值策略的预测优势依然显著，不应因低利率环境而放弃价值投资。

新增分析：当前机会集的独特性与策略优势

1. 机会集的量化对比：2000年 vs. 2019年

GMO通过Exhibit 6展示了当前多资产组合相对于基准的预测利差（Forecast Spread），并与2000年9月的历史高点进行对比。关键数据如下：

指标	2000年9月（7年等效）	2019年8月（均值回归）	2019年8月（部分均值回归）
多资产全球股票组合利差	6.0%	4.8%	4.4%
无基准策略利差	未推出	5.5%	4.6%

1996-2018年预测显示当前（2019年）预期收益差接近5%，为20年来最佳机会

核心发现：

• 当前均值回归情景下的利差（4.8%）虽低于2000年的6.0%，但考虑到2000年数据需乘以10/7进行7年等效调整（实际为4.6%），两者差距进一步缩小。
• 部分均值回归情景（4.4%）与2000年调整后数值（4.6%）几乎持平，表明当前机会集在保守假设下仍接近历史极值。

2. 无基准策略的独特优势

GMO在2000年尚未推出Benchmark-Free Allocation Strategy（无基准配置策略），该策略于2001年下半年才首次被客户采用。其核心优势在于：

• 摆脱跟踪误差约束：无需为控制对传统基准（如全球股票指数）的跟踪误差而被迫持有美国股票。
• 更高预测利差：在均值回归情景下，该策略利差达5.5%，显著高于多资产组合的4.8%；部分均值回归情景下为4.6%，仍高于多资产组合的4.4%。
• 历史验证：GMO指出，若此类利差收窄，将如2000年代初期一样为组合提供强劲的顺风（tailwinds），助力超越基准。

2019年8月相比1999年12月，EAFE相对美国股票的估值机会从68.9%分位升至99.9%分位，新兴市场从88.7%升至93.8%

3. 当前债券收益率与2000年估值的本质差异

GMO在脚注4中强调了两者的根本不同：

• 2000年：S&P 500估值隐含“不可能实现的乐观增长”（impossibly optimistic future growth），因此错误定价（mispricing）的置信度更高。
• 2019年：债券收益率隐含“极度悲观的增长”（extremely dismal future growth），虽然GMO认为未来不会如此糟糕，但这一结果并非“不可能”（unfortunately does not qualify as 'impossible'）。

关键推论：当前机会集虽与2000年“在同一量级”（in the ballpark），但风险性质不同——2000年更接近泡沫破裂的确定性，而2019年更依赖均值回归假设的兑现。

4. 极端情景下的防御性收益

GMO承认估值可能不会回归历史水平（“this time may in fact be different”），但即使在估值持续高企的“低回报世界”（dreary, low-return world）中，组合仍具备结构性优势：

2019年8月全球股票配置策略预期跑赢基准6.0%，多资产策略4.4%，均高于2000年9月水平

• 更高收入与盈利：当前组合因持有更高收益资产（如新兴市场股票、高收益债券），每年可额外获得约1%的回报。
• 长期弥补损失：尽管无法立即弥补估值极端化带来的相对损失，但年化1%的额外收益在长期将产生显著复利效应。

5. 术语演变与客户沟通

脚注5揭示了GMO内部术语的调整：曾将两种预测情景称为“Purgatory”（炼狱）和“Hell”（地狱），但因客户混淆（“Hell”的预测值反而高于“Purgatory”）而弃用。这一细节反映了GMO在复杂预测框架中追求清晰沟通的努力。

6. 结论：历史极值的再确认

GMO最终结论明确：“Today is not 2000... but in our estimation, they are similarly extraordinary and far better than anything we had seen before that event or have seen since.” 即当前机会集虽与2000年不完全相同，但同样非凡，且优于2000年之前或之后的任何时期。

数据支撑：Exhibit 6中多资产组合的4.8%利差（均值回归）与2000年调整后的4.6%几乎持平，而无基准策略的5.5%利差则创下历史新高。