FactSet将处于同一供应链上的所有企业分门别类,归入四大项总计13种关系中,完整地描述了公司间的直连关系。·FactSet将处于同一供应链上的所有企业分门别类,归入四大项总计13种关系中,完整地描述了公司间的直连关系。目前,FactSet供应链数据对A股市场的覆盖率已达75%。且2014年以来,数据整体质量较高,完全可以满足深入研究,乃至策略设计的要求。其中,中证800与沪深300的覆盖情况更优,2015年之后便超过90%。在此基础上,我们构建了前期报告中提出的两类关系网因子——度和中心性,考察了它们与股票预期收益之间的关系。其中,中心性的计算使用PageRank算法。 ·通过在沪深300、中证500和中证800的指数成分股中,构建供应链相关因子的股票组合,我们发现,供应商数量、客户数量和PageRank这三个因子具有一定的选股效果。以供应商数量为例,在中证500指数成分股中,因子组合的年化收益为11.82%,超额收益为7.29%,夏普比的提升幅度超过1倍。ROE同比+供应商数量的因子组合,年化收益可以提升至21.82%,夏普比达到0.70,表现远远优于供应商数量和ROE同比各自的单因子组合。更重要的是,供应链因子与传统的基本面因子(ROE、PE)相关性低,相关系数基本都在0.1以下。 【更多详情,请下载:FactSet供应链数据在A股上的应用:金融科技(Fintech)和数据挖掘系列研究(五)】 镝数聚dydata,pdf报告,小数据,可视数据,表格数据
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    FactSet供应链数据在A股上的应用:金融科技(Fintech)和数据挖掘系列研究(五)

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    年份2019
    来源海通证券
    数据类型数据报告
    关键字供应链数据, 金融科技, 数据挖掘
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    发布时间2020-01-22
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    数据简介

    FactSet将处于同一供应链上的所有企业分门别类,归入四大项总计13种关系中,完整地描述了公司间的直连关系。

    详情描述

    ·FactSet将处于同一供应链上的所有企业分门别类,归入四大项总计13种关系中,完整地描述了公司间的直连关系。目前,FactSet供应链数据对A股市场的覆盖率已达75%。且2014年以来,数据整体质量较高,完全可以满足深入研究,乃至策略设计的要求。其中,中证800与沪深300的覆盖情况更优,2015年之后便超过90%。在此基础上,我们构建了前期报告中提出的两类关系网因子——度和中心性,考察了它们与股票预期收益之间的关系。其中,中心性的计算使用PageRank算法。
    
    ·通过在沪深300、中证500和中证800的指数成分股中,构建供应链相关因子的股票组合,我们发现,供应商数量、客户数量和PageRank这三个因子具有一定的选股效果。以供应商数量为例,在中证500指数成分股中,因子组合的年化收益为11.82%,超额收益为7.29%,夏普比的提升幅度超过1倍。ROE同比+供应商数量的因子组合,年化收益可以提升至21.82%,夏普比达到0.70,表现远远优于供应商数量和ROE同比各自的单因子组合。更重要的是,供应链因子与传统的基本面因子(ROE、PE)相关性低,相关系数基本都在0.1以下。
    
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