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
- 全球供应链数据中存在显著的Alpha信息
- 可以基于图论中的Edge Betweeness Centrality作为Customer Momentum计算时的权重，其与销售占比存在显著正相关性。
- 考虑更多层的客户，采用更长时间的动量，能够显著提高Customer Momentum因子的表现。
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：
- 上市公司披露的财务报告，其中包括主要供应商及客户的名单
- 招投标数据
- 新闻
- 航运数据
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：
- 股票价格的传导，比如Customer Momentum研究的是客户价格变动对供应商的影响；Supplier Momentum研究的是供应商价格变动对于客户股票价格的影响。
- 下游经营情况对于上游股价的影响，比如客户的收入增长对于供应商股价的影响。
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：
- 多长时间的动量？过去一个月，还是过去一年？
- 不同客户的动量怎么加权？等权？还是按销售占比加权。如果按销售占比加权，遇到没有具体销售数额时怎么处理？Ahern(2013)把应用图论的中心度作为销售占比的代理变量，取得的显著的效果。
- 是否考虑客户的客户？大部分研究中，只考虑直接关联的客户。但Yoshino(2020)发现客户的客户对于供应商的股价也存在显著的影响。
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：
- 其中T表示Customer Momentum计算时采用的不同的时间长度，比如T=1，表示在等式5中采用过去1个月的收益率。
- Layer表示等式5中的L，例如Layer为5时，表示考虑了5层的供应链关系。
- mom列是标准的动量因子（前12个月收益）多空测试的结果
- 第一行至第三行分别为多空策略的年化收益、年化标准差及夏普比率
- 第四行之后，是把收益与Fama因子回归后的结果，回归等式如下等式7所示：
基于上表有以下发现：
- 与标准的动量策略相比，同样基于过去12个月收益的Customer Momentum因子效果更好（T=12，Layer=1）
- 对所有的T，夏普比率基本随着Layer的增加而升高，基本在Layer为3达到最大。说明相对于只考虑直接的客户，客户的客户能带来更多的增量信息
- T=1与T=12的结果，相对更优，但如果考虑到换手率，T=12的效果更优。
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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Yoshino, T., M. Morita, H. Tsuda, and T. Ohria. 2020. “Customer Momentum Strategy: Empirical Study of the Japanese Stock Market.” Securities Analysts Journal 58 (5): 63–75 (in Japanese).
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