主要观点总结
报告通过秩鼎公司提供的供应链数据,构建了行业供应链关联度、供应商动量因子和客户动量因子,并设计了行业轮动策略和指数增强策略。研究发现,行业间供应链关系随着数据量增长逐渐清晰,行业间供应链关联度可用供应关系数量和强度合成,具有稳定性。行业供应链动量因子相比行业动量因子具有更优的预测能力。分位数测试显示,供应链动量因子对行业组合有显著的区分度。行业轮动策略在供应商动量下获得显著超额收益,指数增强策略在沪深300和中证500指数成分股中增强效果显著。报告提示模型失效风险,不构成投资建议。
关键观点总结
关键观点1: 行业供应链关联度构建
通过供应关系数量和强度合成,发现行业间供应链关系随着数据量增长清晰,具有稳定性。
关键观点2: 行业供应链动量因子测试
行业供应链动量因子相比行业动量因子具有更优的预测能力,分位数测试显示显著区分度。
关键观点3: 行业轮动策略
基于供应商动量的行业轮动策略获得显著超额收益,优于客户动量策略。
关键观点4: 指数增强策略
基于供应商动量因子的指数增强策略在沪深300和中证500指数成分股中增强效果显著。
关键观点5: 风险提示
报告提示模型失效风险,不构成投资建议。
文章预览
本报告采用秩鼎公司提供的上市公司供应链数据为样本,根据公司供应链关系合成行业供应链关联度,并构建了行业供应商动量因子和客户动量因子,最后以此设计了行业轮动策略和指数增强策略,主要结论如下: 行业供应链关联度可采用公司之间的供应关系数量和供应关系强度进行合成。从时间序列角度, 随着数据量的快速增长,行业间供应链关系越来越清晰,且行业供应关系整体具有一定稳定性 ;从截面角度, 各行业主体与其它大部分行业均存在供应链关系,但行业主体与自身的供应链关联度普遍更高 。 根据行业供应链关联度与历史动量,可以合成得到行业供应链动量因子。IC测试结果表明, 在100个交易日的中等长度窗口下,供应商动量因子和客户动量因子对行业未来收益率的预测能力要优于行业主体自身的动量因子 。 分位数测试结果
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