社会服务策略视角下的出行链投资：出行链量化框架1市场在定价什么

TOC\o"1-2"\h\z\u研究背景 4三个递进的问题 4数据：公开行情与高频经营数据 4概念与记号：信号、IC、回测与夏普比率 5纯价格信号的系统性证伪 5全景扫描：哪些指标真的同向？ 6需求景气能否预测股价：一个令人失望的结果 8链内传导：机票的“量”和“价”分别流向酒店，油价影响航空 10小结：纯价格/绝对景气信号判断股价走不通 从显著到可交易：诚实的边界 配对交易：协整框架与半衰期 全市场扫描：唯一幸存的“山岳门票簇” 12定价归因：市场在为什么买单 13完美预测无法盈利 13从“绝对景气”到“相对强弱” 15分解定价因子：ADR完胜OCC 16截面推广：四家酒店股的普遍规律 17回测结果：预测ADR带来超额收益 18长期收敛：美股酒店对照与定价权的边界 20美股镜像：相对景气为何不被定价 21美股酒店股价由什么驱动：一个大盘β载体 226结论 237风险提示 24图1：三大酒店周度股价（后复权） 7图2：锦江、首旅周收益率散点图 7图3：锦江、华住周收益率散点图 7图4：华住、首旅周收益率散点图 7图5：出行链“股价×基本面”相关：趋势口径表面同向，扣掉共同趋势后同期几乎归零 8图6：航空客运量和酒店入住率之间强相关（yoy角度） 10图7：航空票价和酒店ADR之间强相关（yoy角度） 10图8：峨眉山-九华旅游价差围绕中枢平稳波动（周频） 12图9：峨眉山-九华历史配对机会与盈亏分布（2017年以来次） 1310-（季频时序，2010-2026Rank相关+0.30） 15图华住-锦江相对ADR差的走势与相对股价：市场定价归因监控 17图12：ADR动量组合累计净值与相对等权的超额净值（2010年以来，扣费，对数坐标，k=-1） 20图13：ADR动量组合累计净值与相对等权的超额净值（2010年以来，扣费，对数坐标，k=0） 20图14：美股六家酒店等权板块周收益vs标普500总收益：高β、强共动（β=1.22，R²=0.58，2009-2026） 22表1：本篇研究结论总览 4表2：数据资产与口径说明 4表3：出行链“完全同向”强相关组 7表4：需求景气同比对出行链个股的RankIC（节假日对齐修正后，2023年以来，按预测期k） 9表5：合成需求信号对出行链篮子的分年IC（k=+1周） 9表6：出行链驱动量对酒店基本面的相关系数（每格为“趋势口径/平稳口径”，2023年以来周频、剔极端段） 10表7：布伦特油价对机票量价的相关与传导（每格为相关系数，2023年以来周频、剔极端段） 表8：不同期对单票股价收益的IC：全样本vs剔除2020-2022 14表9：用已知的过去RevPAR（k<0）交易本季的回测 14表10：华住-锦江、锦江-首旅、华住-首旅：相对同比差对未来相对股价的IC（按期数k，三对×双口径） 16表华住-锦江：ADR差与OCC差对未来相对股价的IC（按期数k，双口径） 16表12：截面池化联合回归：相对ADR与相对OCC的标准化β（每季截面去均值，按期数k） 18表13：定价权排序的逐季落地完全前与上限口下每季买入标的其ADR同比与当季超（2023-2026，2023各季信号按修正基数口径，超额=top1相对等权、扣费） 19表14：ADR动量稳健性：把“信号→持有”错位从滞后两季扫到前视两季（k=−2…+2）的超额剖面、分季段表现 20表15：美股酒店镜像检验相对ev/R/OCC同比差对未来相对股价的I（万豪希尔顿洲际精选四家池化截面、彭博KPI口径、剔2020-2022，按期数k，三指标×双口径） 16“信号→持有”（k=−2…+2）（彭博KPI口径、季初建仓季末平仓、股价回溯2002） 22表17：中美酒店股对照：和大盘vs和定价权 23研究背景三个递进的问题其对研究的价值几何、价值何在，需要被定量地回答。我们把这个大问题拆成三个递进的小问题。问题一：只用高频数据能不能获取收益？——需求热度能否预告股价涨跌？高频数据之间是什么关系？问题二：经营数据能不能变成可交易的信号？——把“谁的生意更强”算出来，能否转化为“超配/低配”得起回测？问题三：若不能交易，这些数据对本职研究值多少？——推荐提供量化的锚，这些“研究价值”同样需要被定量评估。从结论来看：问题一的答案基本是否定的；问题二的答案是“统计显著、但不可交易”；真正的价值在问题三——而且我们在回答问题三的过程中，得到了本篇最重要的增量结论：市场给酒店股定价时，看的是“房价（定价权）”而不是“入住率”。研究方向 核心结果 结论表1：本篇研究结论总览研究方向 核心结果 结论需求景气→股价（领先择时） 修正节假日对齐误差后IC≈0；分年符号反转（−0.33/+0.12/−0.05） 证伪唯一通过协整检验：峨眉山/九华p<0.001、半衰期约6周、11年11次价格配对·山岳门票簇上限测试·完美预知RevPAR定价归因·ADRvsOCCADR动量组合·ADR股

机会胜率91%IC≈0不显著（；可用的过去信息仅上季RvR负相关（反指1季（β0.3，t=2.4（聚类t≈2.9~3.9）上限口径下超额+11.6%/0.67、t≈2.7

可监控，交易受限否定可交易性采用（超配框架）“提前”瞻、难机械追数据：公开行情与高频经营数据表2：数据资产与口径说明数据 频率 覆盖范围 说明数据 频率 覆盖范围 说明行情（后复权） 周度公司经营数据（公告口径） 季度

22只+20（年/华住16年）华住/锦江/首旅/亚朵RevPAR、ADR、OCC，2009Q1起

公开数据，全市场可得公告即披露、全市场可得，非独家航空数据 日度 分成航空客运量、客单价等 航班管家来源为酒店之家；无公司维度，行业分档数据 周度 按城市线级×档次，2019年起、公司公告、酒店之家、航班管家

作辅助本篇用到两类数据。第一类是公开行情： 全历史周K线（后复权，覆盖出行链22只个股与20家景区公司；为了把样本拉到足够长，酒店与OTA同时使用美股长历史（2216年。第二类是经营数据（华住/锦江/首旅/亚朵）自2009年以来的季度ev/AD/OC（公告口径，以及酒店之家按城市线级×档次拆分的行业ev/A/OC周度数据（2019年起，无公司维度；周度的航空数据来自航班管家、飞常准。概念与记号：信号、IC、回测与夏普比率我们首先定义全文用到的一些概念。信号（signal）是一个在t期就能算出来的数字，用来预判“接下来谁强谁弱”，例如“华住RevPAR同比−锦江RevPAR同比”。信息系数（IC）衡量信号的预测力，定义为信号与未来收益的相关系数：IC(𝑘)=Corr(𝑆𝑡,𝑅𝑡→𝑡+𝑘)St期可见的信号，Rtt+k期的（相对）IC=00.1以上的信号已属很强。IC在本篇里区分两个口径，默认报告RankIC。普通IC（Pearson相关）保留幅度信息，但容易被少数极端值左右；RankIC（Spearman秩相关）先把信号与收益各自换成排名再算相关，只问“信号排序能否预测收益排序”，对极端值稳健。本篇的基础数据多是几2020-2022IC易被个别极端季度撑起或压制，故RankICIC作对照；两个口径明显分歧时会在正文专门说明。期数记号k全文统一：k=0表示信号与收益同属一季（“本季”，k=+1表示用下一季的指标对照本季收益（“下季”，k=−1表示用上季信号，依此类推；周频场景下k以周计。回测（backtest）严格只用每个时点“当时已知”的信息，按既定规则模拟买卖，统计扣除交易成本后的累计收益。本篇所有回测均扣除单边20个基点（0.2%）的交易成本。夏普比率（Sharperatio）衡量收益的性价比：年化超额收益Sharpe=

年化波动率直观理解：每承担一份波动，换来多少超额收益。大于1属于不错；为负说明承担了波动还录得亏损。涉及统计推断时，我们报告t值——衡量“该规律非运气”的把握程度，经验法则是|t|＞2即统计显著。两类场景需要更诚实的标准误，本篇分别处理并在相应表格注明：其一，重叠样本——4.3节联合回归的持有期收益跨季重叠，会人为放大显著性，标准误统一Newey-West（HAC）方法校正；其二，截面相关——4.4节池化回归把四家公司堆进同一面板，同一季度内各家收益同涨同跌，t值按季度聚类校正。此外，对关键结论（4.1节“预知下季”IC4.2节背离回归的相关系数）另做块置换检验：把信号序列按时间块（4个季度）打乱数千次、收益序列保持不动，构造“本无规律”情形下统计量的分布，看真实值是否仍然极端，表中报作“置换p”。纯价格信号的系统性证伪全景扫描：哪些指标真的同向？在动用任何统计检验之前，我们把出行链上能拿到的指标两两放到一张图里，看谁和谁是真的“同涨同跌”7项高频基本面指标（民航客运量、机票价格——含油与扣油两个口径（含油＝旅客实付价、扣油＝2.3节末入住率/房价）放进同一张周频相关矩阵，2023年以来、剔除极端波动段，逐对计算相关系数。本章所有基本面同比均采用"节假日事件对齐"口径计算。出行链需求高度依赖法定节假日，而春节、清明、端午、中秋等农历节日在公历上逐年漂移（春节可在1月中旬之间摆动近一个月，若直接以"去年同一公历周"（即简单52周同比）把今年的春节周错配到去年的非春节周，使同比被节假日错期严重污染、虚高或虚低。为剔除这一干扰，我们对每个观测周先判断其是否落入某一节假日的影响窗口（春节±25天、国庆±10天、五一±8天，清明/端午/中秋各±7天：若落入，则以"去年同一节日、相同天数偏移"对应的那一周为同比基准（例如"3天"对应"天"；若不在任何窗口内，则退回常规口径，以去年同期（−364天，恰为52星期对齐）为基准。该方法覆盖春节、清明、端午、中秋、五一、国庆六个法定节假日。我们把相关性区分两个口径，避免“假同向”。P代表股价指标（个股周收盘、后复权，X代表基本面指标的周度读数（客运量、行业RevR等，下标为周序号——t周、t−1是上周、t−5252周前（即一年前的同一周。口径一是趋势口径：两边都取“和一年前比”的涨幅，看的是“长期方向像不像”：𝑟𝑡=𝑃

−1， =

−1， 𝜌=,𝑔𝑡)𝑡−52 𝑡−52r52周收益率——“股价同比增速”是同一件事；g面指标的同比增速——本周读数比去年同周高多少。ρ像不像。口径二是平稳口径：把两边都换成“和上一周比”的变化（差分势扣掉，看的是“去掉一起涨的大背景后，真实的同期共动还剩多少”：𝑃𝑡𝑃𝛥𝑝𝑡=𝑃𝑡−1

1， =−𝑔𝑡−1，𝜌稳=Corr(𝛥𝑝𝑡𝛥𝑔𝑡)Δp为当周股价涨跌幅；Δg“本周比上周”抬升或回落的幅度（一阶差分。同一对指标、同一段样本，仅因口径不同：以华住股价RvR为例，ρ趋＝0.39（，ρ＝+0.07（同期几乎无关。前者宽松、后者严格——经济一复苏，几乎所有东西的同比都一起往上，趋势口径下什么和什么都“表面相关”，这并不能说明它们之间存在专属的联系。先看真正“完全同向”的是哪几组：强相关的，普遍是“同源”的一对。第一类是同板块的股票收益率——酒店三家（华住/锦江/首旅、两家（携程/同程、航空两家（国航/春秋）0.4~0.8，这是“β”0.9本就≈入住率×房价、是会计恒等式，必然同向。这些“强相关”没有任何信息增量：它们要么是同一批资金在交易、要么是同一个公式拆出来的，本来就该同向。一、资产内部·板块β（同一批资金、同一套板块逻辑驱动）逐对样本(周)平稳口径(最严格)相关系数趋势口径相关系数指标对板块/口径表一、资产内部·板块β（同一批资金、同一套板块逻辑驱动）逐对样本(周)平稳口径(最严格)相关系数趋势口径相关系数指标对板块/口径酒店华住×锦江+0.80+051170酒店华住×首旅+0.77+041170酒店锦江×首旅+0.87+079172OTA携程×同程+0.54+068178航空国航×春秋+0.49+065170组内均值—+070+061—二、基本面内部·会计恒等式（RevPAR≈入住率×房价，同一公式拆出）酒店基本面行业RevPAR×入住率+0.95+089180酒店基本面行业RevPAR×房价(ADR)+0.95+091180酒店基本面入住率×房价(ADR)+0.82+063180组内均值—+091+081—（个周K复收盘）酒店家（店行口周度RevPAR/入率/房价） 测算β（RevPAR＝＝OCC＝ADR）/52Pearson（）＝两条“周变化/当周收益”序列的相关（扣掉共同趋势后的真实同期共动）。样本为周频2023年起、剔除极端波动段。图1：三大酒店周度股价（后复权） 图2：锦江、首旅周收益率散点图图3：锦江、华住周收益率散点图 图4：华住、首旅周收益率散点图需求景气能否预测股价：一个令人失望的结果我们基本面分析师通常有最朴素的假设：航班执飞、酒店入住率高企，对应股票应该上涨；或者反过来，需求过热说明景气见顶，应该下跌。那么股价和基本面指标之间，到底相不相关？趋势口径下表面上有点相似：0.27，毕竟经济好的时候股价同比和基本面同比会一起抬头。但只要把那个共同的大趋势扣掉（平稳口径跨块平均相关立刻回落至约0.08。也就是说，“股价同比和基本面同比一起涨”这件事，几乎全部是“大家一起被经济周期带着走”；0.270.08？因为复苏期里每个同比都可以拆成“趋势＋各自的特有波动”两块：𝑟𝑡=𝑇𝑡+𝑢𝑡，𝑔𝑡=𝑇𝑡+𝑣𝑡T为两边共享的大趋势（如经济复苏，u、vVar(𝑇)𝜌趋≈ √(Var(𝑇)+Var(𝑢))·(Var(𝑇)+Var(𝑣))Tu与v占满、ρ1——“表面相关”全是大趋势的功劳。周度差分（平稳口径）Tu、v的真共动——“专属联系”。图5：出行链“股价×基本面”相关：趋势口径表面同向，扣掉共同趋势后同期几乎归零，酒之家航管家 测算最后看市场近期最关心的油价，油价与航空股收益显著负相关（布油×国航趋势−0.32、春秋−0.52，油一涨航空就承压；而油价与酒店基本面只是弱负相关（趋势−0.34且平稳口径≈0，与酒店股更几乎不相关。这说明油价对酒店从来不是“成本端”的事，而是“二阶需求传导”：油价大幅上涨→机票变贵→出行需求减少→酒店入住率走弱，再叠加出行链板块情绪联动。这给后面两章定了基调：指望“需求热度高→股价该涨”这类跨“股价×基本面”的同期相关来获取收益，从相关结构上就先天不足——能带来收益的相关性得是“别人还没反应、景气却已先动”的领先关系，而不是这里看到的同期共动。从“相关”到“预测”。同期相关（相关系数ρ）只回答“什么和什么在同一周一起动”，而“一起动”既不等于谁能预告谁，也不等于能带来收益。要判断“能不能用景气信号去预测股价方向”，必须从“同期相关ρ”换成“领先预测IC（信息系数，定义见1.3节）”。9只出行链股票逐一计算IC9只出行链个股RankIC（IC用ank口径，预测期k从0周扫到8周。全表最大的不过0.18，绝大多数格子在±0.1以内，也不存在“k越远预测力越强”的领先结构——需求热度的信息含量基本归零。表4：需求景气同比对出行链个股的RankIC（节假日对齐修正后，2023年以来，按预测期k）股票民航客运量k=0民航客运量k=+4机票价格k=0机票价格k=+4行业RevPARk=0行业RevPARk=+4中免−0.15**−0.18**+0.02−0.09+0.01−0.08国航+0.01−0.03+0.08−0.09+0.02−0.04东航−0.03−0.06+0.09−0.04−0.04−0.06南航+0.00−0.05+0.10−0.09+0.01−0.03华住−0.07−0.09+0.06−0.03−0.01−0.08亚朵−0.05−0.04+0.03−0.12−0.03−0.11携程−0.01+0.05−0.05−0.13*−0.04−0.09同程+0.01+0.05−0.13*−0.10−0.03−0.07锦江+0.01−0.03−0.05−0.06−0.03−0.05等权篮子−0.01−0.02+0.05−0.10+0.00−0.07、酒之家航管家 测算注：*分别示在05水平著k为号领周数0当、=4领先周，08逐周描；篮=航东/南/住亚朵携/同程等权更致命的是分年检验（表5：把合成需求信号（客运量、行业evAz合成）k=+1IC——2023年为−0.33、2024年+0.12、2025年以来−0.05，同一信号在不同年份符号相反，这是过拟合最典型的指纹；换成普通IC口径同样不成立（2024年−012、不显著，结论不依赖口径。表5：合成需求信号对出行链篮子的分年IC（k=+1周）年份RankIC普通ICn（周）2023−0.33**−0.29**522024+0.12−0.12512025-26−0.05−0.0874、酒店之家、航班管家测算注：合需求号=客运、业RevPAR、行入住同比等权z合成；*/**分表在10/5水显著。需求的“绝对热度”和股价，本就分属相关结构里互不相关的两块，IC≈0只是一个局部特写。真正的教训是——绝对景气水平不含可交易的领先信息。链内传导：机票的“量和“价分别流向酒店，油价影响航空上一节用同期相关和领先IC两个方法，证明高频基本面数据无法显著传导到股价；那就把镜头从股价彻底移开，单看“基本面×基本面”——出行链上游的需求与成本，到底怎么流到酒店的经营指标上。需要说明：这一节看的是“基本面如何联动”、而非“股价信号”，它为后文判断相对强弱（第4章）打底。我们把三个驱动量（民航客运量、机票价格、布伦特油价）单拎出来，看它们各自与酒店基本面（酒店之家行业口径RevPAR/入住率/房价）的相关。最干净的一条规律是：出行的“量”流向酒店的“住”，机票的“价”流向酒店的“价”。客运量与行业入住率（OCC）的同期相关高达+0.40（平稳口径，全表最强的“驱动→酒店”关系，但与房价（D）只有+0.09——出行的人多了酒店自然住得满，却不直接把房价抬ADR相关+0.36RevPAR+0.39（含油口径，扣油口径为+0.35/+0.5、同样显著，机票涨价与酒店涨价是同步的，背后是同一股“旺季出行链定价能力”在共振——油价同时推高两边成本的结果。表6：出行链驱动量对酒店基本面的相关系数（每格为“趋势口径/平稳口径”，2023年以来周频、剔极端段）驱动量行业RevPAR行业入住率行业房价ADR民航客运量+0.79/+0.28+0.79/+0.40+0.68/+0.09机票价格（含油）+0.59/+0.39+0.52/+0.32+0.61/+0.36机票价格（扣油）+0.62/+0.35+0.54/+0.28+0.66/+0.35布伦特油价−0.34/+0.03−0.32/+0.05−0.32/+0.01酒店之家、航班管家测算注：机票价格分含油（旅客实付总价，含燃油附加费）/扣油（剔除燃油附加费）两口径，定义见2.3节。图6：航空客运量和酒店入住率之间强相关（yoy角度） 图7：航空票价和酒店ADR之间强相关（yoy角度）航管家酒店家 航管家酒店家客运量管“住得满不满”（C，机票与酒店的价管“卖得贵不贵”（D，两者无关。另外这些关系几乎全部集中在同期（当周，把驱动量往前挪2~8周再去对酒店基本0——也就是说机票基本面与酒店基本面是“同时发生”，并不存在“票先动、酒店后动”可供提前埋伏的时间差。如果拆分含油机票价格和扣油机票价格的影响：布油与附加费水平同期相关+0.68、把布油前移4周升至+0.87，与“按上月油价、月度5日生效”的机制吻合。出乎直觉的是附加费涨上去后，裸票价反而下行——趋势口径下布油与含油票价相关≈0（+0.08价却显著为负（−0.23。需求约束封住了旅客实付总价的上限，油价抬高附加费、航司只能在裸票价上让利对冲，两股力量相抵，含油总价才与油价“表面无关”。表7：布伦特油价对机票量价的相关与传导（每格为相关系数，2023年以来周频、剔极端段）指标对趋势口径平稳口径布油领先2周布油领先4周布油领先8周布油→燃油附加费（同比变+0.59***−0.06+0.02+0.25***−0.00化）布油→国内票价（含油）+0.08−0.03+0.07+0.08+0.06布油→国内票价（扣油）−0.23***−0.01+0.06+0.01+0.06布油→跨境票价+0.52***+0.16**+0.09−0.09+0.05布油→民航客运量−0.35***+0.07−0.08+0.06+0.06、航班管家测算注：***别表在10/5/1水显著趋/平口径义表领先k周”平稳径下油领先票标k周相关衡两条指标I3元）（0-1，含油旅＝油价跳涨直接影响航空成本端、板块随之走弱，但要真正传导到酒店，必须先走通“出行变贵→出行量下滑”——2026年4月以来的行情可以验证结论：油价跳涨后附加费从20元/5170元/段，含油票价同比一度高达+23%，表观上像一轮强票价景气，但扣掉附加费后裸票价同比基本贴零、部分周转负——表观的“机票大涨”几乎全是燃油附加费，不是航司真实提价。且历史上油价对酒店基本面并无稳定的领先关系（各滞后期相关≈0。所以判断这轮油价对酒店的杀伤，关键不是酒店成本，而是盯客运量——旦机票贵到压住出行人次，最先且同步反映出来的就是酒店入住率（客运量→Occ＝+0.40，全链同期最强、且无时滞。小结：纯价格/绝对景气信号判断股价走不通纯价格、绝对景气信号对股价既无同期相关、也无领先预测：股价×0.08RankIC0.18、且分年符号相反。唯一真实的结构在基本面内部——出行链“量→住、价→价”的产业链传导清晰可辨，但那是“基本面”层面的事实、是后文判断相对强弱（4章）的底座，并不构成“股价就能获取收益”的信号。从显著到可交易：诚实的边界配对交易：协整框架与半衰期上一章证明：纯价格、绝对景气信号都判断不了股价。但价格里还藏着另一类机会——不去判断单只股票的涨跌，而是交易两只“同质”股票之间的价差回归，这就是配对交易，一种确有部分有效的交易方法。直觉版解释是“醉汉遛狗”：狗（两只股票的价差）会四处乱跑，但绳子（两家生意的同质性）捕捉的就是“拽回来”等待价差收敛。这件事在统计上的学名是协整（cointegration：ln𝑃𝐴,𝑡=𝛼+𝛽·ln𝑃𝐵,𝑡+𝜀𝑡P、B（取对数，εεF检验判定（p值越小、绳子存在的把握越大；价差偏离后的收敛速度用半衰期刻画：＝ln(05)/n()，ρ为残差AR(1)（一阶自回归）需要强调，协整的经济前提是“做几乎同一门生意”——只有收入结构高度同质，价差才有回归的理由；走势表面相似不构成证据。我们的检验流程是：对出行链全部股票做两两扫描，每一对依次通过协整检验、分时段稳定性检验（绳子是否一直存在）评估（半衰期是否够短、历史机会是否足够多。全市场扫描：唯一幸存的“山岳门票簇”扫描的结果中唯一通过全部检验的是自然山岳门票景区簇（峨眉山/九华旅游/黄山/三特索道。其中峨眉山-p<0.0016中枢（图8。这几家公司的生意几乎完全相同——门票+索道+同样有说服力：宋城演艺看似同属景区，实为演艺生意，与门票景区不构成协整对。图8：峨眉山-九华旅游价差围绕中枢平稳波动（周频）把历史机会逐步计算：2017年以来，峨眉山-九华价差共出现11次“显著拉开后收敛”10165.2%91%2018年的一次16.6%（26周。簇内方向一致性可信，但重仓任何单独一对A股做空约束（融券券源少、成本高）决定了实务上只能做“超配便宜者/低配贵者”的相对倾斜，而非教科书式多空对冲。图9：峨眉山-九华历史配对机会与盈亏分布（2017年以来11次）定价归因：市场在为什么买单无法盈利这一章的数据口径发生了变化——无论是第二章的客流、航班、机票与酒店ADR量价同步，还是第三章股价配对套利，用的都是周度和日度的高频数据：高频跟踪胜在样本密、能比财报更早地捕捉景气的边际变化。但“景气到底能不能换成股票收益”这个问题，终归要落到上市公司正式披露的经营口径上，季度、低频的衡量酒店景气的核心指标RevPAR只在季报与经营数据公告里按季披露，一年仅四个观测点。于是从这一节起，分析频率从“周”降到“季”、数据来源也从高频跟踪切换到公司季度公告；进一步拆分成三个问题：1）同比（当季景气强弱）与它同一季的股价收益逐季对齐，看“景气更旺的季度、股价是不是也涨得更多”？2）如果我们知道了过去季度的3）更进一步的，假如我们我们用“按RevPAR期数k的IC扫描”一次回答三个问题。k<0是现实问题——k=−1、−2“能不能用已实现的景气预测本季收益”，信号在季初确实已知、是真能落地去回测的；k≥0是预测未来——k=0、k=+1/+2更得预知未来，问的是“哪怕赋予完美预知、理论上限有多高”。先看现实层：k=−1RankIC在−0.33上下（前者1%、后者5%显著，即上一季景气越高、本季收益反而越弱（追着已实现的高景气买入、本季反而回撤，k=−2进一步收敛、不显著；能用的过去信息只有“上季景气”这一个变量，且方向是“反指”。再看预测未来：预知本季（k=0）单票IC对三家都不显著，锦江−0.14、首旅−0.21、华住+0.19，当季已实现的景气到季末基本被市场定价。（k=+1）华住ankIC升到+0.27（p<.05I+0.19，方向一致，+0.27RankIC——64个季度分别按“同比”与“本季（季初至季末）股价收益”排序，两组排名的相关系数为+0.27。它的交易含义是：若季初就知道下季景气的相对强弱，按强弱做多做空，方向正确的概率高于随机猜测（p<0.05。但排序的解IC²≈7%2020-2022后已不显著——这就是“统计显著”与“能转化为收益”之间的距离。而锦江、首旅k=+1已回到零附近。表8IC：全样本vs2020-2022公司·样本k=−2k=−1k=0k=+1k=+2n（季）华住·全样本−0.19/−0.12−0.09/+0.04+0.13/+0.19+0.19/+0.27**+0.16/+0.1864华住·剔20-22−0.06/−0.01−0.02/+0.08+0.06/+0.23*+0.00/+0.20+0.05/+0.1152锦江·全样本−0.29**/−0.20−0.34***/−0.33***−0.17/−0.14−0.04/+0.07+0.01/+0.0564锦江·剔20-22−0.19/−0.18−0.33**/−0.29**−0.30**/−0.12−0.25*/+0.01−0.15/+0.0052首旅·全样本−0.23/−0.19−0.28*/−0.33**+0.01/−0.21+0.15/+0.17+0.06/+0.0948首旅·剔20-22−0.21/−0.15−0.32*/−0.35**−0.30*/−0.33*−0.22/−0.01−0.12/−0.1136，公司公告测算注：每格为“普通IRkC”kQk为vR+k季的RPR=/1/（的vR0为本季RPR=/2为未季度eA、需完预“帝视/美知”指0这分***分别表在10/5/1平显。k<0去赚本季超额？1.3节的回测口径做了三种回测（结果见表10。从单票来看，锦江确实能获取超额收益——季初同比反向开多空、持有本季，全样本年化+19%0.562020-2022（048、纯201-21（0.33）也都还是正的，是一条真实存在的“高景气季后回吐”规律。表9：用已知的过去RevPAR（k<0）交易本季的回测全样本 剔除2020-2022 2010-2019 2023-2026回测模式年化夏普年化夏普年化夏普年化夏普单票反指·华住−4.3%−0.11−2.6%−0.07−11.9%−0.29+20.5%+0.76单票反指·锦江+19.0%+0.56+16.3%+0.48+10.9%+0.33+29.4%+0.82单票反指·首旅+6.3%+0.18+1.6%+0.05−13.0%−0.29+18.5%+0.90三票等权择时+9.6%+0.33+8.9%+0.31+2.3%+0.07+22.8%+0.94市场中性截面多空−6.4%−0.26−5.2%−0.21−17.8%−0.78+9.2%+0.35对照·等权买入持有+10.1%+0.33+11.6%+0.38+21.3%+0.67−8.7%−0.33对照·长期超配华住+16.5%+0.43+23.8%+0.63+31.5%+0.77+7.7%+0.27，公司公告测算=evR（=−g（−1季均值夏普=÷×√42020-2022=2010-20192023（2020-2022n57（华住/锦江）4（0022约58209约21，306仅约3——=每季多上季1.3但它并不是一个可推广的策略：1）不外推——k=−1为+0.04（强者高景气延续、并不回吐，反指亏损，首旅也不成立，最干净的市场中性截面多空全样本夏普−0.26、为负（块置换p=0.69，可见这是锦江个股的特性、不是一条共有的因子；2）去掉2020-2022跑不过最简单的买入持有基准——2020-2022/2010-2019口径下，锦江反指的夏普（0.48/0.33）反而低于“长期持有华住”（0.63/0.77。所以k<0这半边的诚实结论是：信号在锦江单票上可用，但没有一个能外推、剔2020-2022仍稳健、又跑赢长期超配华住的可推广超额——RevPAR的信息含量统计上看得见，要形成稳定alpha却很难。“即便完美预知也无法盈利”这个结果本身指向了一个更有价值的问题——市场既然早已定价，它定价的到底是什么变量？从“绝对景气到“相对强弱”前文研究发现需求的强弱无法预测未来股价、也不能产生超额收益，我们现在更关心在同样的趋势下，“谁涨得比谁多”。基础信号与标的定义为：相对基本面 =𝑔华住,t−𝑔锦江,t；相对收益 𝑅𝑡=𝑟华住,t−𝑟锦江,tgRR同比增速，r为股价收益率（t。F＞0先用公告口径的季度数据（2010-2026，64个季度）做第一轮检验：把每对公司的相对evR同比差，与其未来相对股价收益逐季对齐、按期数k计算IC（表10，并把华住-锦江的相对evR同比差与相对股价同比收益两条序列画成时序对照（图10。换到相对维度，信号既清晰、方向又为正：华住-本季/下季（k=0/k=+1）RankIC为+0.32/+0.262020-2022后不降反升至+0.40/+0.31；图10里两条同比序列大体同涨同跌——相对景气走强的阶段、相对股价收益也同步走高。推广到三家酒店，华住-锦江（同为经济型连锁、可比性最高）最强且跨期稳定；锦江-首旅只在当季同期显著（k=0的ankIC+0.0、普通IC+0.37，错期与剔除202-202后即衰减；华住-首旅（可比性最差的一对）则以噪音为主、各期均不显著。机制上，市场对同业里“谁的生意边际更强”反应灵敏，相对股价慢半拍地跟随相对基本面、形成动量。图10-（季频时序，2010-2026Rank相关+0.30），公司公告表10：华住-锦江、锦江-首旅、华住-首旅：相对RevPAR同比差对未来相对股价的IC（按期数k，三对×双口径）配对·口径k=−2（上上季）k=−1（上季）k=0（本季）k=+1（下季）k=+2（再下季）华住-锦江·RankIC+0.28**+0.39***+0.32**+0.26**+0.24*华住-锦江·普通IC+0.24*+0.30**+0.26**+0.13+0.09锦江-首旅·RankIC+0.27*−0.05+0.30**+0.12+0.11锦江-首旅·普通IC+0.22+0.17+0.37***+0.27*+0.17华住-首旅·RankIC华住-首旅·IC+0.15+0.12+0.11+0.17−0.03+0.14+0.08+0.04+0.16−0.05，公公告 测算vR（akIC”为SpearmanIC”Pearsonk为RevPARQ+kRevPARk=−2/−1/上一季（0（=/2为未来季n62–6446–48（/黑加重其余对置为对。*/**/***别表在10/5/1显著。分解定价因子：ADROCC是一个“混合”指标——对数化后“相对差=ADROCC差”精确可加，于是可以把它拆开，让两个分量在同一框架内联合回归，看相对股价到底跟着哪一个走：lnlnADRlnOCC ⇒ ≈ADR同比+OCC同比𝑅𝑡→𝑡+1=𝑎+𝛽ADR·𝐷ADR,t+𝛽OCC·𝐷OCC,t+𝜀𝑡联合回归：D为华住锦江的相应同比差（R差、C差R为下一期相对收益；标准误经Newey-West校正。股市给酒店股定价时，究竟在为“能涨价”买单，还是为“能住满”买单？方法上分两ADR差、OCCIC；再把两者放进同一回归，比较标β。表11：华住-锦江：ADR差与OCC差对未来相对股价的IC（按期数k，双口径）信号·口径k=−2（上上季）k=−1（上季）k=0（本季）k=+1（下季）k=+2（再下季）ADR差·RankIC+0.16+0.35***+0.43***+0.38***+0.42***ADR差·普通IC+0.07+0.26**+0.37***+0.28**+0.40***OCC差·RankIC+0.01−0.02−0.14−0.15−0.22*OCC差·普通IC+0.13+0.04−0.09−0.11−0.24*，公司公告测算注：信号为华住与锦江的AROC（；RkC为emnC为ankQk季的相对A/C差——k−/1（0=/2n≈62–64（。ADR/OCC*/**/***分别表示在10/5/1水平著。结论是ADR差与未来相对股价高度同向，k=0/k=+1的RankIC达+0.43/+0.38（普通0.37/0.28，双口径一致，且在上季至再下季各期都稳定在035~0.43、无明显衰减；OCCIC≈0甚至为负（−0.14~−0.22，意味着它在混合指标中稀释信号。联合回归（标准误经Newey-est校正，见1.3节：AR差β=+0.33（t=2.4，C差β=+0.09（t=0.6，²=0.08——OC的系数完全不显著、不足AR的三分之一，剔除2020-2022后仍仅+0.08（t=0.7，而AR差仍有β=+0.42（t=2.6、ankIC为+0.49/+0.3。市场把价ADR。图11：华住-锦江相对ADR差的走势与相对股价：市场定价归因监控，公司公告为什么市场“只认涨价”？其一，入住率有天花板：OCC100%90%即触顶，且旺季满淡季空、强均值回归——市场知道它是“暂时的”其二，房价会被资本化截面推广：四家酒店股的普遍规律为排除“华住-锦江特例”ADR/OCC同比减去当季同业均值（截面去均值，把“跑赢同业的幅度”与“股价跑赢同业的幅度”做池化回归。“池化回归”在这里指：把四家公司×全部季度的观测堆成一个面板，每一季先对每个变量（ADR同比、OCC同比、相对收益）减去当季可得公司的均值——减完剩下的就是“跑赢同业的幅度”；再把所有“公司×季度”ADROCC同台解释相对收益（β可直接比大小跌（板块，普通标准误会夸大显著性，表12的t值按季度聚类校正。三家（华住锦江首旅）截面：Dβ=+0.26~0.32（t=3.3~4.1，OC不显著；加入亚朵后Aβ仍有+0.22~.30（聚类t=2.9~39，CC仍≈0。结论扛住了第四家k分解，ADRβ在领先至同步各期（k=−1k=+2）均显著（t约2.9~41、仅回看两季k=−2不显著，呈领先同步的定价权信号；CCβ恰相反，仅在滞后k=−2kk=+22020-2022径、增删个股的稳健性检验均通过。表12：截面池化联合回归：相对ADR与相对OCC的标准化β（每季截面去均值，按期数k）样本ADRβ聚类tOCCβ聚类t相对ADRRankIC三家（华住/锦江/首旅）·k=−2+0.141.3+0.222.4+0.13三家（华住/锦江/首旅）·k=−1+0.26***3.4+0.131.9+0.26***三家（华住/锦江/首旅）·k=0+0.32***4.1+0.091.2+0.32***三家（华住/锦江/首旅）·k=+1+0.28***3.4+0.070.9+0.29***三家（华住/锦江/首旅）·k=+2+0.29***3.3−0.09−1.1+0.30***四家（+亚朵）·k=−2+0.121.2+0.252.9+0.07四家（+亚朵）·k=−1+0.22***3.1+0.070.9+0.23***四家（+亚朵）·k=0+0.30***3.9+0.161.8+0.25***四家（+亚朵）·k=+1+0.25***3.2+0.071.0+0.25***四家（+亚朵）·k=+2+0.24***2.9−0.10−1.2+0.25***，公司公告测算注：β为ADROCC两信同回（每季面去值后z标准）标准化数，t季度类校，t＞2即显，***/**/*别示1/5/10显著（聚类E因此我们可以得到一个通用的“板块定价权排序”：每季按相对ADR（谁的房价跑赢同业）对四家排序，排序靠前者即市场愿意给予相对溢价者。ADR/RevPAR0-2个季度。k=−1口径假设季初即可用上季的evA、D，但季报多在季末后30-0天才披露（年报更晚，故k=1实含约半季披露前视（即第5章“按披露日建仓”口径要扣掉的部分，k=-2已经不显著。预测精力的再分配OCC的同比波动，不如集中预判“ADR会跑赢同业”——用产品与门店结构、会员体系、新开店档次等结构性变量去预测下季的定价权剪刀差。市场买单的变量，恰好是基本面研究最有能力前瞻的变量。A股酒店公司的启示：行业在竞争加剧的背景下通常会采取以价换量的方式OCC是长期具备强定价权的公司。ADR带来超额收益既然市场为“ADR”2010ADR同比（截面去均值）为信号，每季买入“跑赢同业最多”的一家，并统一口径持有当季季初→季末4.1，我们k=-2k=2，k=0ADR同比赢家，k=-1ADR40bp成本。标的池随上市与披露动态扩张：2010年起为华住、锦江，2013A股。以表13为例，把上述“定价权排序”落到每个季度（篇幅限制仅展示2023年后的换仓，给出两种信号口径——完全前视（k=0）与可交易的上限口径（k=1）——在2023年以来各季实际买入的标的、其ADR同比与当季超额；其中2023各季信号采用修正基数（20192022年的低基数干扰完全前视k=0｜ 上限口径 k=−1当季k=0ADR同比k=0当季超额 k=−1完全前视k=0｜ 上限口径 k=−1当季k=0ADR同比k=0当季超额 k=−1ADR同比买入 k=−1｜买入 额持有季2023Q1 华住 +25.3% +8.7% — — —2023Q2 华住 +29.2% +4.5% 华住 +25.3% +4.1%2023Q3 华住 +32.2% +8.2% 华住 +29.2% +8.2%2023Q4 华住 +22.4% +1.7% 华住 +32.2% +1.7%2024Q1 首旅 +1.4% −9.4% 华住 +22.4% +15.9%2024Q2 锦江 −1.8% −6.9% 首旅 +1.4% −2.4%2024Q3 首旅 −5.4% −7.5% 锦江 −1.8% +8.0%2024Q4 首旅 −0.5% +5.5% 首旅 −5.4% +5.1%2025Q1 首旅 −2.3% −10.6% 首旅 −0.5% −10.6%2025Q2 亚朵 −1.8% +15.5% 首旅 −2.3% +6.5%2025Q3 锦江 +3.1% −5.6% 亚朵 −1.8% +4.2%2025Q4 华住 +4.0% +7.2% 锦江 +3.1% −4.8%2026Q1 华住 +4.8% +4.4% 华住 +4.0% +4.0%，公公告 测算（）中买入“相对AR（（14pR·错位k0（用当季Dk=1。20232019（16、2024/2025ADR20232019k=−1（）2023Q1在k=−1故留（。季超当季t1（费）家等。段（226正基）超化/普k0为.8/.9=3，=1为13+91推广到过去16年的整体情况，在k=0以及k=-1的情况下，策略确实跑出了扎实的正超额：k=−1ADR同比最高的公司，1611.6%，0.672010-2019、2020-2022、2023-2026三段均为正（2020-2022显著、2010-019边际、203年以来因样本少不显著，为所有策略里超额收益最高的一条。此ADR同比，年报和季30-60ADR4.6%，并且分时间段来看已经不够显著。k=0ADR同比最高的公司，1610%，夏普值为0.55；但分段并不稳定——201-219显著为正（+14.%/夏普0.76，2023年以来已转为微负（0.4%/夏普0.03。因此：1）k=-2（用上上季的AR同比，还是k=-1（真实披露日，也就是季度结束30-60天才开始交易）都无法获得显著的超额收益；2）度的ADR增长情况就是研究员的本职工作之一，回测给到了这种基本面判断一个超额的回报空间。表14：ADR动量稳健性：把“信号→持有”错位从滞后两季扫到前视两季（k=−2…+2）的超额剖面、分季段表现朵朵正基数）2010-2019全样本2023-2026（修持仓锦/华/首/2023-20262020-2022错位k（信号口径）k=−2｜ADR（知）26/24/13/1+4.8%/+0.29−0.4%/−0.03+8.0%/+0.40+10.0%/+0.55 +14.2%/+0.76+8.0%/+0.58 +13.3%/+0.97 26/24/13/1+11.6%/+0.67 +11.9%/+0.60 +14.5%/+1.21k=−1｜用上一季ADR（前视部分上26/24/13/1+4.8%/+0.29−0.4%/−0.03+8.0%/+0.40+10.0%/+0.55 +14.2%/+0.76+8.0%/+0.58 +13.3%/+0.97 26/24/13/1+11.6%/+0.67 +11.9%/+0.60 +14.5%/+1.21k=−1｜用上一季ADR（前视部分上季）k=0｜ADR（）

+2.4%/+0.14 +5.4%/+0.29 +3.1%/+0.17 −9.4%/−0.67 +2.0%/+0.11 26/23/13/1+4.6%/+0.25 +8.6%/+0.40 +5.4%/+0.44 −9.4%/−0.96 −2.5%/−0.15 26/24/13/1k=+2｜用未来两季ADR（前视两季）+12.7%/+0.77 +16.6%/+1.02 +21.0%/+1.56 −6.1%/−0.36 −2.2%/−0.14 26/22/13/1k=+1k=+2｜用未来两季ADR（前视两季）+12.7%/+0.77 +16.6%/+1.02 +21.0%/+1.56 −6.1%/−0.36 −2.2%/−0.14 26/22/13/1，公公告 测算13（ADR40bp/k=信号季0为用已披露的过去D（k0为预知尚未发生的未来AR前视=1·年化/4//2季0-2（2023202220192024/20252023现状=1由80.8升+.3/9全样与其列口不。图12ADR动量组合累计净值与相对等权的超额净值（2010以来，扣费，对数坐标，k=-1）

图13：ADR动量组合累计净值与相对等权的超额净值（2010年以来，扣费，对数坐标，k=0） ，公公告 ，公公告长期收敛：美股酒店对照与定价权的边界ADR（定价权）OCC买单。一个自然的追问是——这是相同的检验框架平移到美股酒店龙头，做一次镜像检验。美股镜像：相对景气为何不被定价沿用第4.3-4.4节口径，把美股中口径干净、可比的四家（万豪、希尔顿、洲际、精选）每季的ADR/OCC/RevPAR同比减去当季同业均值，与各自相对股价收益做截面回归（表15。结果与中国形成镜像：当季相对ev/A/OC对相对收益的ankIC全部0附近，均不显著。美股市场并不为“谁的房价、谁的景气在同业里更强”买单。2020-2022先把大盘剥离、只看个股的特质收益，相对景气的解释力依然约等于零（IC+0.02，p=0.82。美股酒店股的同业相对强弱，基本不被同期股价定价。表15：美股酒店镜像检验：相对RevPAR/ADR/OCC同比差对未来相对股价的IC（万豪/希尔顿/洲际/精选四家池化截面、彭博KPI口径、剔2020-2022，按期数k，三指标×双口径）信号·口径k=−2（上上季）k=−1（上季）k=0（本季）k=+1（下季）k=+2（再下季）相对RevPAR差·RankIC+0.02+0.12+0.07−0.09−0.03相对RevPAR差·普通IC+0.04+0.09+0.03−0.14−0.08相对ADR差·RankIC−0.07+0.12+0.06−0.10−0.08相对ADR差·普通IC−0.06+0.09+0.01−0.16−0.12相对OCC差·RankIC+0.07*+0.04−0.11+0.04+0.02相对OCC差·普通IC+0.17*+0.02+0.01+0.03−0.03彭（obgP， 测算（万豪MR、希尔顿LGCH）I的sme（RkCemnCPrnkk=/1/，0=/22002k下截面合计n15约46ICt（G/(G−112度同的截相关；*/**/***分别示在10/5/1水平著。15中滞后期出现的个别名义微弱显著（ADRk=−1的RankIC约+0.12）4.5节的“k”回测原样平移到美股四家：以同比为信号、每季买入相对最强的一家、采用季初建仓季末平仓的可交易口径并扣费，按周期分段考察（表16。美股“滞后景气→相对收益”全样本超额几乎归零（+0.6%/夏普+0.04、不显著，分段看亦无稳定方向：仅2023-05复苏期勉强为正（+2.9%/+0.30，200-23复苏期（−0.9%/−0.07）与201-219常态期（+1.7%/+0.17）均未取得有效超额；即便完全前视当季（k=0）全样本也仅+0.0%。与中国（表14：相对ADR的k=−1真可交易超额+4.6%/夏普+0.25、且集中于复苏期）相比，美股在季初即可成交的口径下几近归零、更弱，印证美股酒店相对景气不构成稳健可交易信号。表16：美股酒店RevPAR动量回测：把“信号→持有”错位从滞后两季扫到前视两季（k=−2…+2）的超额剖面、分段表现（彭博KPI错位k（信号口径）全样本（剔错位k（信号口径）全样本（剔20-2002-20082009-2013（复2014-2019（常2023-2025（复持仓万/希/洲/22）k=−222）k=−2｜用上上季RevPAR（滞后两+3.7%/+0.27+10.3%/+0.55苏）+2.8%/+0.24态）−1.0%/−0.09苏）+2.1%/+0.18精39/4/12/37k=−1｜用上一季RevPAR（滞后一+0.6%/+0.04−0.6%/−0.03−0.9%/−0.07+1.7%/+0.17+2.9%/+0.3040/4/12/37k=0｜用当季RevPAR（完全前视当+0.0%/+0.00+3.2%/+0.18−6.1%/−0.48−1.8%/−0.15+6.8%/+0.7740/4/13/37k=+1｜用下一季RevPAR（前视一−3.3%/−0.24−2.2%/−0.13−8.9%/−0.59−6.0%/−0.58+8.8%/+1.0840/4/13/36k=+2｜用未来两季RevPAR（前视两−2.9%/−0.20−6.3%/−0.34−6.8%/−0.44−3.3%/−0.34+12.8%/+1.5240/4/13/35季·季初即可成交，现状季）季）季）彭（obgP， 测算万豪MAR、希尔顿HLTIHGCHH）每季RevPAR最t1b/（eRvR22（9k0vR（k00为预知尚未发生的未来eA（=1。β载体既然不是自家的经营景气，那是什么？答案是大盘。美股六家酒店股高度抱团——周收益第一主成分解释了全体波动的83（中国仅64；把等权酒店板块的周收益对标普500总收益做单因子回归，β=1.22、R²=0.58500周度波动（图14；各只个股的市场β在1.0–1.4之间、²在0.39–0.50β顺周期品种。加入利率（10年期美债）只带来微弱增量（²升至0.59图14：美股六家酒店等权板块周收益vs标普500总收益：高β、强共动（β=1.22，R²=0.58，2009-2026），公公告 测算500总收益做风险调整后的对照（息。全样本M超额α为2.3%/年（=0.5，不显著，剔2