• 报告背景及选题动机[page::0][page::1]：

- 国际股市联动性显著，跨国供应链作为重要经济联系，成为投资超额收益的潜在来源。
- 文章重点研究中美跨国供应链中客户-供应商股票收益的联动性，填补国内相关研究空白。

• 跨国供应链样本及数据分布[page::1][page::2]：

| 会计年度 | 供应链数量 | 等权重投资组合的月平均回报率 |
|---------|------------|------------------------------|
| 2009 | 22 | -1.305% |
| 2010 | 22 | -4.412% |
| 2011 | 27 | 2.483% |
| 2012 | 23 | -0.497% |
| 2013 | 20 | 0.365% |
| 2014 | 20 | -1.168% |
| 2015 | 39 | 1.145% |
| 平均 | 24 | -0.484% |
- 样本包含173个客户-供应商链接，供应链数量相对稳定，主要匹配2010年7月至2017年6月的股票回报。
- 美国供应商月均回报率为-0.240%，中国客户月均回报率为0.650%，体现两国市场表现差异。

• 投资组合策略构建与表现[page::2][page::3][page::4]

- 构建基于客户公司前月收益率的正负投资组合，形成买入正收益供应商、卖出负收益供应商的零成本L/S策略，组合每月调仓。
- L/S策略在CAPM、三因子、四因子及五因子模型下均显著产生异常收益，五因子alpha达到约2.179%月度异常收益。
- 累计净值显著优于标普500，表明策略稳定且具较强经济价值。

• 可预测性验证方法及结果[page::4][page::5][page::6]

- 采用Fama-MacBeth回归分析，控制市场、行业、规模和价值因子，发现中国客户t-1月回报对美国供应商当月回报显著正向预测作用。
- 使用PSM倾向性评分匹配，构建对照样本，结果显示去除真实供应链关系后预测能力显著减弱或消失，强化了预测性来自供应链联系的结论。
- 供应商对客户的回报预测检验结果无统计显著性，验证投资异象为单向且由客户至供应商传导。

• 量化策略总结[page::2][page::3][page::4]

- 策略核心思想：利用供应链上下游的收益滞后联动，通过客户股票收益率预测供应商股票走势，进而构建市场中性L/S投资组合。
- 组合调仓频率：每月调仓，确保信息的时效性。
- 回测区间：2010年7月至2017年6月。
- 主要绩效指标：
| 模型 | 月异常收益(%) | t统计量 |
|--------------|-------------|----------|
| CAPM | 2.179 | 1.990 |
| Fama-French 3因子 | 2.029 | 1.810 |
| Carhart 4因子 | 2.216 | 1.899 |
| Fama-French 5因子 | 2.179 | 1.990* |
- 策略经济价值显著，体现信息非对称和市场非完全有效性。

• 研报观点与后续思考[page::7][page::8]

- 供应链关系的回报可预测性揭示了市场信息传播缓慢及有限采集处理能力的现实。
- 未来可拓展研究涉及更多跨国经济联系及其他市场影响，利用此逻辑为A股市场构建量化买卖策略。
- 强调跨国市场尤其是与中国联系密切地区的结构性风险同步对投资者的重要意义。

【国君金工 学术纵横系列】基于中美供应链的投资异象 研究报告详尽解析

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一、元数据与报告概览

• 标题：【国君金工 学术纵横系列】基于中美供应链的投资异象

- 作者：陈奥林、杨能，Allin君行团队

• 发布机构：国泰君安证券金融工程研究所

- 发布日期：2021年09月02日

• 主题：基于中美跨国供应链关系的股价投资异象研究，探究供应链上下游关系对股票收益率预测性的影响。

该报告基于学术论文《Return Predictability: Evidence from the US China Supply Chain》展开，核心在于通过跨国供应链数据对中国客户公司与美国供应商公司股票收益率之间的联动关系进行分析，验证中国客户的股价变动具有预测美国供应商股价表现的能力，而反向预测性则未得到支持。

核心观点为三：

1. 中国客户的股价收益率对美国供应商的股票收益率具有显著的预测能力；

2. 这种可预测性直接来源于真实的供应链经济关系；

1. 美国供应商对中国客户的收益预测能力不显著。

基于这一发现构建的买卖策略（根据客户公司过去月度表现做多或做空美国供应商股票）在风险调整后产生了显著超额收益，显示该投资策略具备一定的经济价值和实用潜力。

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二、逐节深度解读

2.1 引言及研究背景

• 关键论点： 产业链研究日益成熟，供应链作为产业链重要连接方式，通过对跨国企业的财务表现联动研究，可挖掘投资价值。尤其在中美跨国经营网络愈加开放融合的背景下，客户与供应商间的信息传导对股价走势的影响值得深度研究。

- 推理依据： 跨国供应链关系的经济纽带使得上下游企业的业绩和市场表现互相影响。鉴于投资者难以完全掌控全部信息，信息在供应链各环节间缓慢扩散，因而股价存在可预测的异象。

• 意义： 国内研究主要集中于国内供应链，而中美跨国供应链带来的股价联动效应未被充分探索，本报告提出通过跨国供应链数据构建预测股价的投资组合策略。

2.2 文章背景详述

• 关键论点： 国际金融危机显现了国际市场联动，联动原因包括宏观经济基本面共性和市场传染效应。供应链联系是经济联系的有效体现，在有限信息处理中成为超额收益来源。

- 核心事实与数据： 报告强调跨国中美供应链中的公司股价联动现象，强调供应链内价值相关信息传递的机制，说明研究以上市公司供应链关联中的定量投资有效性的重要性。

2.3 核心模型介绍

2.3.1 跨国供应链介绍

• 报告选取2010年7月至2017年6月期间美国供应商与对应中国客户的公司数据，匹配关系基于财年报告公布后的表现。

- 样本数量稳定，2009-2015年涵盖173个客户-供应商链接。

• 数据均未进行价值加权，多客户供应商的客户回报率采用等权重加权处理。

2.3.2 关键数据点解读（表1与表2）

• 表1：跨国供应链链接数量年均在24左右，2015年最高达到39条，整体样本稳定。

- 表2：数据显示美国供应商的月均回报率为-0.240%，明显低于中国客户的0.650%，反映两国产业及市场环境差异；同时列出标准风险因子（如Fama-French五因子模型变量）及市场指标统计数据。

这一统计体现供应商和客户回报率分布特征及市场因子，支持后续风险调整模型的构建和回报预测分析。

2.4 投资组合构建与结果（章节1.2）

• 根据客户公司滞后一个月的股价回报的正负，将对应供应商公司股票划分为正负两个投资组合，形成L/S策略（做多客户回报正的供应商，做空客户回报为负的供应商）。

- 采用等权重和价值加权方法，并在每月重新平衡组合。

• 通过资本资产定价模型（CAPM）、Fama-French三因子、Carhart四因子及Fama-French五因子模型控制风险因素，使用Newey-West标准误调整异方差及自相关。

表3组合表现详解

• 等权重组合下，L/S策略在五因素模型下带来显著2.179%月度异常回报（t=1.99，5%显著性水平）。

- 价值加权组合同样表现类似，异常收益在2%左右，且多数模型均显著。

• 做空组合（Q1）有明显负Alpha，买组合（Q2）表现接近零或正，整体L/S收益正向且显著。

图2累计收益解读

• 图2显示2010年7月起，L/S策略累计净值大幅跑赢标普500指数尾段达到6.39倍，标准普尔500仅约2.2倍，显示体验有效性和潜在的强悍超额收益。

2.5 可预测性验证（章节1.3）

• 运用Fama-MacBeth多期回归，模型核心方程为以下形式：

$
RET{t} = a + \gamma \times CRET{t-1} + \beta \times 控制变量 + \epsilont
$

• 结果（表4）：

- 公告后样本（Panel A），滞后客户回报率CRET{t-1}系数显著正（0.163-0.247），表明客户收益率对供应商股价正向预测。
- 公告前样本（Panel B）中，系数不显著，显示信息披露后效果才显著。
- 控制变量如本公司滞后回报、自身行业回报及公司规模均在模型中考虑，未削弱客户效应。

• 结论：供应链上的客户信息对供应商股价具有信息先行性，验证了预测的强有效性。

2.6 可预测性源于供应链关系的验证（章节1.4）

• 利用倾向评分匹配（PSM）方法构造控制组，即无真实供应链联系但在多个财务及业务特征上接近的公司对照样本。

- 期望如果预测性纯粹是供应链经济联系驱动，替代样本不应表现出同样的预测性。

表5PSM回归结果解析

• 使用PSM伪样本回归，客户股票回报对供应商预测能力显著下降并变负（尤其公告后样本），且不显著，提示真实供应链联系为预测性的根本来源。

- 表明经济实质的供应链联系是股价联动和信息传递的必要条件，而非简单的同行业或财务相似性。

2.7 供应商对客户预测性的研究（章节1.5）

• 逆向检验美国供应商股票收益是否预测中国客户股票收益，使用类似Fama-MacBeth回归框架。

- 表6结果
- 不论公告前后样本，供应商滞后收益对客户回报预测系数均不显著甚至为负。
- 明确表明股价联动和预测性为单向，从客户(中国)向供应商(美国)，而非相反。

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三、图表深度解读

表1 跨国供应链数量及回报分布

• 反映跨国供应链链接的数量随时间波动保持相对稳定，样本覆盖期间呈现多样的市场表现（回报率正负波动）。

- 该表为后续实证分析提供基础样本特征保障。

表2 股票回报及风险因素分布统计

• 展示供应商美国公司与中国客户公司股票回报率的均值、标准差和分位数，显示美国供应商回报波动幅度比客户更大，且平均回报率较低。

- 风险因子SMB、HML、MOM、RMW、CMA等均统计描述，保障多因素模型分析的风险调整合理性。

表3 组合回报结果（面板A和B）

• 细致展示了L/S策略的Alpha值及其t统计量，建立不同风险调整模型（CAPM、3因子、4因子、5因子）下策略表现持续稳定。

- 见证买多客户回报正者所对应供应商，卖空客户回报负者所对应供应商实现了正向且显著的Alpha。

• 统计水准符合专业实证金融研究标准。

图2 累计净值比较图

• 直观显示L/S策略在七年时间内显著优于标普500指数，强调策略在实际投资中的潜在吸引力。

表4 Fama-MacBeth回归

• 通过多期截面回归，进一步定量检验主假设。

- CRET的显著系数强调客户收益对供应商收益的预测价值，控制模型变量严谨加强可信度。

• 区分公告后和公告前样本揭示信息公布对预测重要性的时效影响。

表5 PSM匹配回归分析

• 该表阐释匹配后公司样本，客户回报对供应商收益预测效应大幅减弱，强化供应链联系中信息传递的独特效应。

表6 供应商→客户方向预测分析

• 探索反向预测效果，表中各项系数均不显著，证实了预测不对称的事实。

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四、估值分析

本报告侧重于供应链关系揭示的股价异象及投资策略构建，未涉及传统财务估值方法（如DCF、市盈率等）具体估值模型。采用的五因素模型（Fama-French）及CAPM等多因素风险调整方法旨在从风险调整后的超额收益角度验证投资组合策略的有效性。

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五、风险因素评估

报告未专门列出标准风险披露，但隐含风险因素包括：

• 信息披露风险：供应链关系信息若被延迟或错误披露，可能影响策略收益；

- 市场波动风险：中美市场差异及政治、政策风险可能影响跨国投资组合表现；

• 投资组合构建风险：样本有限，过度集中于特定供应链关系，流动性风险存在；

- 模型风险：基于历史数据的统计关系未必持续，未来宏观经济、政策环境变化可能影响供应链联动的稳定性。

报告显示策略异常收益在多因素调整后仍显著，表明策略的回报非纯粹风险补偿收益，但未对极端市场环境下的策略风险进行深入讨论。

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六、批判性视角与细微差别

• 信息滞后性假设：尽管报告强调供应链信息在不同市场间的传递较慢，挑战完全市场有效假说，但未明确探讨信息披露时间差的具体分布及可能的制度性差异。

- 样本限制：样本量为173个客户-供应商链接，规模较小，可能存在因样本选择导致的偏误，尤其多重客户供应商的等权平均方法简化了复杂关系。

• 投资组合实操考量：报告未详述交易成本、税负、市场冲击成本等实操因素对策略净收益的影响，实际操作中的收益可能低于理论值。

- 跨国市场特殊性：中美市场体制、监管及政策存在巨大差异，模型普适性在其他国家的供应链关系中需谨慎验证。

• 逆向因果及预期效应：报告未细致探讨客户股票收益能否部分反映预期的供应商表现，潜在的双向信息流动及预期调整，可能使结论过于简化。

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七、结论性综合

本报告基于《Return Predictability: Evidence from the US China Supply Chain》学术研究，系统梳理了基于中美跨国供应链的股票收益率联动与预测能力。核心结论为：

• 供应链作为经济信息传导的重要通道，中国客户月度股票回报率具有显著且稳健地预测美国供应商股票收益的能力；

- 基于客户回报构建的多空（L/S）投资组合策略在多种风险模型调整下均实现2%以上的显著月度超额回报，彰显经济收益潜力；

• 这一预测性源自于真实的供应链经济联系，倾向评分匹配验证了经济关联的非替代性；

- 美国供应商的滞后收益对中国客户股票回报无显著预测能力，显示股价联动存在明显方向性，兼具理论及实证价值；

• 图表直观描绘了数据样本分布、投资组合年化累积收益及多期回归效果，有力证明发现的稳健性和投资价值；

- 报告强调市场信息处理存在限制，市场非完全有效的现实，为采取供应链信息驱动的投资策略打开空间。

报告还指出，随着全球金融自由化和国际市场联动加强，其他跨国经济联系对股价波动的影响值得进一步研究，并建议投资者关注与中国公司有重要经济联系的海外市场，开发更多基于经济联系的投资策略。

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综上，国君金工报告通过理论建构、实证分析和策略回测，揭示了基于中美产业供应链构建的投资异象，为跨国股票联动性理解和量化投资提供了新思路和可操作的策略框架，对机构投资者和研究人员具有较高的参考价值。[page::0,1,2,3,4,5,6,7,8]

报告