近年来,随着行为金融理论以及信息不对称理论研究的不断发展,关于上市公司定期报告披露时滞的研究越来越受到国内外学术界和金融实务界的重视和认可。利用上市公司披露定期报告的时间构建信息披露时滞指标,研究相关指标对金融资产价格变化的影响机制也逐渐成为信息披露领域的一个研究热点。定期报告披露时滞作为资本市场中重要的基本面变化预测指标,有助于投资者深入理解公司管理者与投资者情绪之间的博弈,帮助投资者及早发现股票市场价格的变动趋势。基于此,本文尝试在A股市场中构建了上市公司的预期披露时滞指标,探讨预期披露时滞对股票价格的影响,并最终构建了基于预期披露时滞指标的量化选股策略。首先,本文采用国内A股上市公司的定期报告披露日期以及预约披露日期数据构建了上市公司定期报告预期披露时滞指标,其中包含绝对预期披露时滞（AEL）、相对预期披露时滞（REL）以及半年度相对预期披露时滞（s REL）三类指标。基于2009年1月至2021年6月全A股共4533只股票的数据,本文通过Fama-Macbeth回归分析、分层分析以及事件驱动分析三种方法,对三个指标与上市公司未来股价变化之间的关系进行了检验,分析其对预测上市公司未来业绩的能力。理论研究结果表明:（1）AEL、REL以及s REL三类指标均对股票未来价格变化具有显著的预测能力;（2）在相对预期披露时滞变量中,以年度为计算窗口的REL变量的效果要优于以半年度为计算窗口的s REL变量,表明市场认为上市公司定期报告披露时间相对去年同期的变化所包含的信息量大于相对半年前的披露时间变化所包含的信息量。其次,本文从主动投资组合管理的角度出发,构建了基于上市公司定期报告预期披露时滞的量化选股策略。策略回测的结果表明:（1）基于预期披露时滞指标构建的定期选股策略以及事件驱动策略组合表现均较好;（2）四个策略组合中,REL事件驱动策略的表现最优,在2010年至2020年共11个完整年度中,有10个年度战胜了中证500指数,年度胜率较稳健。最后,为检验选股策略组合的稳健性,本文从交易费率、调仓时间、调仓周期三项参数出发进行了策略检验,通过设置不同大小的参数选股组合进行回测,分析由于参数的改变会对策略组合产生影响的程度,进一步增强策略在实际应用中的可靠性。本文的贡献主要体现在,从构建量化选股策略的视角展示了预期披露时滞指标与股票价格变化之间的联系,探讨信息不对称在股票市场中的套利能力,并丰富了行为金融以及信息不对称理论,有助于金融市场管理者及投资者更好地理解股票市场中信息披露行为对股票收益的影响。