股票分析方法：基于地理关联度因子研究.pdf

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时间：2022/09/01
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股票分析方法：基于地理关联度因子研究。因子开发迭代更新越来越重要。近几年来，随着传统多因子模型在市场的应用逐渐广泛，因子的波动特征逐渐加大，因子拥挤等原因造成了因子的收益逐渐下降。为了能够寻找更好的 Alpha 收益来源，在多因子模型框架中，因子作为底层 Alpha 来源输入的基础，因子的开发、迭代、更新就显得越来越重要。低频相关的数据的因子开发目前难度越来越大，增量的信息越来越有限。本篇专题探讨个股基于地理关联数据在因子选股中的应用。

领先滞后效应与地理关联度概念。传统的有效市场假说认为，在完全有效的金融市场上，价格能够及时、充分反映资产的所有公开信息以及私有信息。但实证研究表明，股票市场中存在着“领先滞后效应”。 Parsons 和 Sabbatucci(2018)在发表论文《Geographic Lead-Lag Ef fects》中提出地理关联股票之间存在这一效应。这两位学者认为，总部位于相同地理区域的个股会受到同一基本面因素影响，但不同公司的股价对于新信息的反应速度存在差异，从而地理关联股票的价格变动对目标股票收益具有显著预测作用。本报告基于地理关联度研究思路，构造了地理相关系数因子及其优化因子，并研究该类因子在 A 股中的有效性。