文章核心观点 - 文章基于彭博超过8000个企业数据集，通过深度数据分析，揭示市场热点与趋势，旨在展示如何利用供应链、行业特定KPI等数据来拓宽公司分析范围，识别投资机会与系统性因素 [1][3][5][11] 美国供应链集中度与股票表现 - 研究聚焦2024年11月罗素1000指数成份股，通过分析公司在美国的供应商、客户及厂房位置，衡量其美国供应链风险敞口 [3] - 根据公司美国供应商占比进行分组，发现美国大选后的两周内，供应商以美国公司为主的企业，其表现持续优于供应链全球多元化的企业 [5] - 该现象可能凸显股票投资者对未来美国政策的预期，表明供应链数据可作为系统性投资因素用于公司分析 [3][5] 美欧银行业表现对比分析 - 自2008年全球金融危机以来，美国银行股价明显跑赢欧洲银行 [7] - 使用行业特定公司KPI数据集分析，发现美国银行盈利能力的关键指标净息差普遍强于欧洲同行 [7][9] - 美国银行业的资产质量也优于欧洲，体现为较低的不良贷款率，较高的不良贷款率通常对盈利能力和资本充足率有负面影响 [7] - 分析基于KBW银行指数（美国）和MSCI欧洲银行指数成份股的综合数据中位数 [10] 行业特定KPI与股票回报相关性 - 行业特定公司KPI和PiT估值数据集覆盖全球上市公司11个BICS一级行业和44个三级行业，约1200个独特公司的披露指标 [10] - 通过对过去一年（2023年9月至2024年9月）的行业特定指标与股票回报进行相关性分析，可以确定各行业中与股票回报关联度最高的指标 [11] - 分析涵盖北美公司，所有数据经跨行业标准化调整，结果显示不同行业（如零售-必需消费品和软件）能带来市场回报的关键指标各不相同 [11][13]