哪些貨幣的估值差距最明顯？

  • 野村對宏觀均衡、購買力平價、實質有效匯率及生產力調整後實質有效匯率四項指標取均值，美元高估14.7%，日圓低估18.7%；亞洲貨幣平均低估8.6%。
  • 亞洲貨幣中，印尼盾和印度盧比按四項指標均值分別低估18.0%和15.5%，人民幣低估9.5%。其中購買力平價及實質有效匯率數據截至2026年9月，宏觀均衡匯率使用較早的數據窗口。

新興市場基金的貨幣配置如何變化？

  • 按資產管理規模加權的貨幣配置，印度盧比占比從2026年8月的8.5%升至9月的10.1%，相對基準從低配1.5個百分點轉為高配0.1個百分點。
  • 同期人民幣配置從7.2%升至7.4%，相對基準仍低配2.6個百分點；巴西雷亞爾配置從8.3%升至9.0%，相對基準的高配幅度則從1.5個百分點收窄至1.3個百分點。
  • 貨幣配置和地區資產配置是不同口徑：9月印度地區配置為8.2%，相對基準低配1.8個百分點，與盧比配置的小幅高配並不相同。

亞洲債券供給有哪些變化？

  • 中國國債和地方政府債合計淨供給從2026年9月的2.354萬億元人民幣降至10月的1.963萬億元。
  • 南韓國債發行預測中，2027年總發行額為222.8萬億韓元，高於2026年預測的214.9萬億韓元；但再融資額同步增加，淨發行額從98.7萬億韓元降至96.3萬億韓元。
  • 印度方面，野村預計FY27中央政府債券總發行額為15.995萬億印度盧比，高於FY26的14.610萬億；扣除公開市場操作後的淨供給預計從1.878萬億升至12.332萬億印度盧比。

外匯儲備充足率對制度假設有多敏感？

  • 野村按匯率制度及資本管制情況設定四組權重，用短期債務、其他負債、廣義貨幣和出口估算所需儲備。以2026年9月或最新可得數據計算，亞洲平均充足率在四種情境下分別為83%、125%、102%和148%。
  • 中國在四種假設下的充足率為50%至141%，印度為189%至307%。同一經濟體的結果會隨制度假設改變，因此比較時要同時看採用的權重。

月末再平衡模型如何使用，歷史表現如何？

  • 野村的模型以各股票和固定收益市場經匯率調整後的美元計價相對表現，估算資產管理人維持目標權重時可能產生的匯率再平衡方向；美國市場和投資者規模較大，通常對訊號影響更強。
  • 野村更偏好一籃子訊號：回測顯示其歷史風險調整後表現較好，但美元兌日圓的單一貨幣對表現較弱。交易成本也會侵蝕收益，例如加權籃子的歷史年化收益率由不計成本的0.66%降至計入成本後的0.38%。