So, Wang & Zhang (2024) — Investor Corporate Visits and Predictable Returns
大白话：深交所强制上市公司披露「机构投资者实地调研」，这篇论文把调研次数相对常规预期的超出部分（异常调研，AIV）做成一个横截面选股信号，在深市股票上每月能预测 65–114 个基点的收益。
Journal of Financial and Quantitative Analysis, 2024 年 8 月，稿件号 24456。作者：Eric C So、Rongfei Wang、Ran Zhang（通讯作者）。这篇论文定义了 AIV（异常投资者调研次数，Abnormal Investor Visits） 信号，来源是深交所强制披露的实地调研记录，并表明它能预测深市上市公司 65–114 个基点/月的横截面收益（样本期 2012-07 至 2019-12，共 108,874 个公司-月观测）。
一句话总结
把季度的实地投资者调研拆成预期部分（规模、换手率、动量、ROA）和异常部分（残差）；异常部分是一个正的横截面 alpha 信号，能扛住 Fama-French 五因子控制，且主要集中在被忽视的、低成交量的股票上，并出现在正面的盈利意外之前。
为何这篇论文是本 wiki 的正典
它是 A 股文献中非价格、可观测的资源配置信号最干净的例子：机构投资者自费飞到被调研公司的总部，而深交所强制公司在两个交易日内披露这次调研。「对低估股票做有成本的甄别」这一机制，与分析师覆盖代理变量（Lee & So 2017）、调研窗口前后的事件型市场反应（Cheng et al. 2019）、信息风险补偿、暂时性价格压力都不同——而且它能持续 6–10 个月。
主要数字
- 等权 AIV 第 5 组减第 1 组：1.14% / 月（原始收益，t = 5.52），DGTW 调整后 0.66%（t = 4.92），FF5 alpha 1.02%（t = 7.86）。
- 市值加权 AIV 第 5 组减第 1 组：0.65% / 月（原始收益，t = 2.92），DGTW 调整后 0.39%（t = 2.64），FF5 alpha 0.71%（t = 3.84）。
- 在盈利公告日上，策略收益比非公告日大 3.6–4 倍。
- 把「高 AIV / 低异常换手」做多与「低 AIV / 高异常换手」做空组合起来：约 1.49% / 月的 DGTW alpha。
- 在 COVID-19 期间（2020 年 2 月 – 2021 年 12 月），SiteVisit_Intensity × postFeb2020 交互项对共同基金 Carhart-4 alpha 显著为负——调研密集的基金受到的冲击不成比例地更大。
方法学锚点
- AIV = 月度横截面回归的残差：\text{LNVISIT}_{im} = \alpha_m + \beta_1 \text{SIZE} + \beta_2 \text{TURN} + \beta_3 \text{MOMEN} + \beta_4 \text{ROA} + \varepsilon_{im}。
- 差旅成本用 Baidu Map API 计算基金与公司坐标之间的最优路线时长。
- 使用披露日（而非调研日）以避免前视偏差；约 88.9% 的调研在规定的 2 天窗口内披露。