量化投资与机器学习公众号独家解读
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本期遴选论文 来源:The Journal of Portfolio Management August 2021 作者:Rei Yamamoto, Naoya Kawadai, and Hiroki Miyahara 标题:Momentum Information Propagation through Global Supply Chain Networks
核心观点
供应链数据主要包含某家公司的供应商及客户的信息,公开信息中,可以获取某家公司供应链信息的主要来源包括:
把所有公司的供应商及客户的数据整合在一起,就得到了供应链网络图谱数据。供应链数据在量化投资,特别是因子化的应用中,学术界最早可以追溯到Cohen和Frazzini(2008),他们发现客户的股票价格的变动会影响供应商的股票价格。随后在Chen, Gao和Zhang(2019)基于美国供应商和中国客户之间的研究,也验证了这类现象,并取得了不错的策略表现。
总结过去多年的研究方法,关于供应链数据在量化中的应用,主要有以下几个方面:
但总体而言,研究Customer Momentum,且发现明显传导效果的研究成果比较多,在Customer Momentum研究的过程中,还有许多值得考虑的问题:
以上的问题,作者在文章中,基于Facset全球产业链数据,都做了详细的实证研究。我们首先来了解下数据。
供应链网络数据
作者采用2003年4月至2019年12月,FacSet供应链数据,该数据库总共有76000家供应商、120000家客户、总计140000多条供应链关系。值得注意的是,该供应链数据只有关系确定的时间点,并没有关系结束的时间点。图1给出了2019年12月Toyota相关的部分供应链数据。最后一列是销售额占比,大部分是空值,只有9%的数据有具体的销售占比。
下图2,作者基于GICS行业分类,做了一个各行业间供应链关系的网络图,图中圆圈的大小表示行业公司数量,连线的粗细表示行业间供应链关系的多少。
图3展示了历年数据中的供应链关系的数量及销售占比不为空的比率。
Customer Momentum
客户动量因子,主要研究的是客户的股价变动对于供应商股价的影响,所以在每个换仓时间点,需要计算每个股票作为供应商,其所有客户在过去一段时间的加权收益率。最简单的Customer Momentum计算方法如下,见Cohen和Frazzini(2008):
其中 为 的客户 过去一个月收益率, 为销售占比。
但由于销售占比数据的缺失,基于上面的方法并不能有效的计算Customer Momentum,所以Hamuro和Okada(2018)想到了基于图网络的边中介中心度(Edge Betweeness Centrality)计算权重:
其中
上式中 为 边的中介中心度。
Edge betweenness centrality 是一个图或网络中经过某条边的最短路径的数量。Python中的NetworkX可以很方便的计算该数值。
之前的大部分研究,都只讨论了供应商直接关联的客户(第一层)的Customer Momentum,但Yoshino等(2020)发现,客户的客户,甚至递进了多层关系的客户,对供应商的股价仍有影响。如上图4,左边是单层客户关系,右边是两层客户关系。所以当我们考虑多层(L层)客户关系后,上式就变为:
实证结果
作者使用了月度的供应链数据,其中不仅包括当月存续的供应链关系,还包括一年内结束的供应链关系,因为即使供应链关系已经结束,其影响还在。股票池选取的是MSCI发达国家指数,包括了23个国家,近3000只股票。
覆盖度统计
从图5可以看出,2004年,供应链数据能覆盖平均大概40%的股票,平均市值占比为70%。到了2019年覆盖度达到了90%左右。图6展示了不同行业的所有时间段的平均覆盖度,及2019年的覆盖度。
作者将所有股票按Edge Betweeness Centrality分成了5组,如图9所示,Mean为每组销售占比的均值,可以看出,Edge Betweeness Centrality与销售占比间存在明显的正相关性。这个结果给我们用Edge Betweeness Centrality作为权重提供了依据。
表10给出了不同T与Layer取值下,因子的自相关性,自相关性越高说明因子换手越小,比如第一行第一列,表示计算Customer Momentum用过去一个月的收益率,且只用直接关联的客户,这样因子的自相关性为0,说明因子换手非常高。
测试结果
针对MSCI发达国家指数成分股,基于Customer Momentum分为五组,做多Top组,做空Bottom组,月度调仓。下表12给出了测试结果:
基于上表有以下发现:
下图13给出了T=12,Layer=3的累计收益曲线图,年化收益4.44%,夏普比率0.81。
下表14展示了在美国、欧洲及日本市场分别测试的结果,整体而言,在各个市场,T=12的效果均优于T=1。
总结
供应链数据、产业链数据等越来越多样化的另类数据,正成为量化投资机构新关注的焦点,从逻辑出发,结合新兴的算法模型,将为Alpha的挖掘提供更多的可能性。
参考文献(给出原文的参考文献,以供进行更深入的研究)
Chen, R., Z. Gao, and X. Zhang. 2019. “Return Predictability: Evidence from the US-China Supply Chain.” The Journal of Portfolio Management 45 (4): 143–151.
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