资产之间的相关性是资产配置的重要问题，尽管它远没有单个资产的收益和风险特征那般受到广泛关注。
随着大类资产（或多资产）配置力量的崛起，相关性问题会得到更多的重视。即便对于单资产投资者而言，思考自身所处市场与其他市场之间的关联关系也是大有裨益的。资产之间的相关性并非一成不变，甚至会在正相关和负相关之间来回波动。
原油号称大商品之王，美股是全球最大的股市。本文的数据分析中，前者采用WTI价格，后者采用标普500指数及其细分行业指数。
我们先来看油价和标普500各行业指数之间的相关性。首先符合预期的是，能源行业指数和油价呈现很强的正相关性，不过能源行业在标普500指数中的权重只有6%。
能源指数和油价的相关性自然是最高的（0.62，0.62）；其次是原材料（0.47，0.32），相关系数低了一档；再次是工业、金融和可选消费，相关系数又低了一档，不过它们三者和油价的相关系数比较接近。以上几个行业都属于典型的周期性行业。
一个自然而然的问题是，美国的信息技术也是周期性行业吗？答案是“是的。”半导体指数（SOX）和ISM制造业PMI的走势可以说明这一点。
理论上，交通运输行业受益于低油价，但标普500二级行业中的交运指数和油价却是正相关，过去10年和过去5年的相关系数分别为0.29和0.13。我们再来看标普500指数、标普500周期股指数、标普500防守股指数与油价的相关性。标普500周期股指数包括能源、工业、原材料、可选消费、信息技术这五个行业，权重各五分之一。标普500防守股指数包括必需消费、医疗保健、电信、公用事业，权重各四分之一。
用过去10年的周度数据，计算12周（约为3个月）的滚动相关系数，以刻画不同时期的变化。首先对于标普500指数和油价，二者的相关系数时高时低，时正时负，过去10年的均值为0.31。
原油和美股之间整体上的正相关，主要是对一些因素的共同反应，一般可归结为总需求和市场风险偏好。
如果美国或全球经济向好，则原油和美股可能都会上涨，反之亦反。如果市场风险偏好上升，作为风险资产的原油和美股可能都会上涨，反之亦反。前者主要体现了原油的商品属性，而后者更多体现了原油的金融属性。
但是，油价的变动，可能既反映需求变化的影响，也可能反映供给变化的影响。如何量化油价变动中需求和供给的影响各占多少，是一个很有价值但又很有挑战性的问题。
纽约联储的研究人员每周会发布Oil Price Dynamics Report，分解过去一段时间里油价变动中的需求冲击、供给冲击以及其他不可解释因素各占多少。
纽约联储研究人员采用PLS(Partial least squares)方法，涉及74个变量，包括美国股票指数（一般指数、周期股指数、防守股指数、能源指数）、外国股票指数（石油净出口国股票指数、石油净进口国股票指数）、汇率（石油净出口国汇率、石油净进口国汇率、日元和法郎为代表的避险货币汇率）、巅峰小保姆利率（美国10年期国债收益率）以及其他几类商品的价格。
基本思想是，如果是供给冲击导致油价上涨，则石油净进口国的股市和汇率通常下跌，周期股指数跑输防守股指数。如果是需求冲击导致油价上涨，则容易伴随利率水平和其他商品价格的上升，以及避险货币的走弱。
我们采用James Hamilton(2014)和Ben Berrnake(2016)更为简单的办法，将油价的变动对铜价、美元指数和10年期美债收益率的变动做线性回归，把模型的拟合值作为纯需求因素对油价的影响。继续采用过去10年的周度数据，回归结果较好，各系数在经济意义上和统计意义上均较为显著。
基于上文的分解方法，我们可以做一个样本内预测，衡量年初以来纯需求因素影响下的油价是什么情况。计算结果表明，需求因素对油价的影响是负面的，7月20日的油价预测值是57.1，较去年底下跌3.2%；而实际油价为69.8，较去年底上涨15.6%。
一般认为，原油等大商品价格和美元指数存在负相关关系。主要原因在于，原油以美元计价，如果美元升值，则非美国家的进口成本上升，导致需求下降和价格下跌。下图和前文的回归结果均表明，油价和美元指数负相关关系是较为明显的。
这一方法虽然粗糙，但是结果显示，原油和铜的相关系数，跟原油和美元的相关系数，存在较强的负相关。也就是说，原油在需求主导时期，油价和美元更容易出现负相关关系。
油价和美元存在负相关关系的另一个逻辑是，油价上升时期，石油出口国贸易条件改善，外汇储备规模增长，（新增）外储的多元化配置需求使得欧元资产的占比上升（对应美元资产占比的下降），这一过程利好欧元汇率、利空美元指数。因此，油价和美元指数负相关。
而供给主导时期的油价上升，伴随着原油产量和消费量的下降，石油出口国的外汇储备并不一定会增长。
本文由 恒宇国际（www.neivn.cn）整理发布
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