投资者关注度对股票收益的影响――基于百度指数的研究

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摘 要：本文基于百度指数，以2012年4月至2013年3月的沪市A股日数据为研究样本，采用组合分析法和面板回归分析法，研究投资者关注度对股票收益的影响。研究结果显示：关注度与同时期股票收益成正比，且关注度高的股票收益明显大于关注度低的股票；关注度在当期对市场造成的正向价格压力将很快发生反转，且关注度的反转效应比较稳定，不会因为时间的改变或大环境的变化而发生变化。

关键词： 投资者关注度；百度指数；股票收益

中图分类号：F224 文献标识码：A 文章编号：1003-9031（2014）11-0014-04 DOI：10.3969/j.issn.1003-9031.2014.11.03

一、引言

伴随着信息技术的发展，经济个体的注意力越来越成为一种稀缺资源，西蒙（1995）就提出过量的信息会导致注意的贫乏[1]。当面临大量的信息时，主体对某一信息的关注必然会减少对其他信息的关注，因此那些引起投资者关注的金融事件必然会引起金融市场的变化，受到不同程度关注的股票其收益也不同。Barber和Odean（2007）研究表明，与机构投资者不同，关注度是个人投资者购买股票的一个重要原因[2]。由于我国证券市场上个人投资者的比例远远大于机构投资者，因此研究投资者关注度对了解我国股票市场有重要的借鉴意义。

一般来说，投资者不一定会购买其所关注的所有股票，但其购买的股票必定在之前有所关注。近年来，基于投资者关注的研究越来越多，学者们一般采用超额收益、换手率、交易量、媒体报道、广告支出、涨跌停板事件等作为投资者关注的指标。伴随网络的普及和发展，搜索指数开始受到关注。投资者在搜索引擎中搜索某一只股票代码或名称，毫无疑问，投资者对这只股票产生了关注。搜索指数是基于某个关键词在搜索引擎中被搜索的次数，只有先发生了关注，才会有相应的搜索行为，所以相比于其他指标，搜索指数能更精确的反映投资者对股票的关注程度，提高研究的准确性。

目前市场领先的搜索引擎是美国的谷歌和国内的百度，且国内百度的使用率也大大超过谷歌。当我们需要了解什么信息时，我们往往会说“我去百度一下”或者“问一下度娘”。因此，百度公司提供的百度指数能精确度量投资者对股票的关注度。为了进一步挖掘基于互联网的大数据的价值，基于百度在国内搜索引擎方面的领先地位，本文选取百度指数作为衡量投资者关注度的指标，研究投资者关注度对股票收益的影响。

二、文献综述

Da Zhi等（2011）首先利用搜索指数为投资者关注度变量，他们发现基于搜索指数的投资者关注度指标有很好的时效性，能有效衡量个体投资者的关注度。Thomas Dimpfl和Stephan Jank（2011）使用Google趋势搜索指数作为散户投资者关注度的变量，研究发现，高关注伴随高波动，高波动伴随高的关注[3]。在国内研究中，贾春新等（2010）首先以谷歌搜索的历史资讯数量作为投资者关注度的变量，研究了限售股解禁报道对股票收益的影响[4]。杨晓兰（ 2010） 利用和讯网的个股关注度数据，研究发现关注度对收益率的影响存在反转效应 [5]。宋双杰等（ 2011） 利用Google提供的搜索量数据，通过构建异常搜索量指标，运用行为金融学中投资者关注的理论解释了 IPO 市场存在的三种异象，结果显示投资者关注对资产价格有直接的影响[6]。谢世宏（2012）利用互联网搜索数据直接衡量投资者有限注意，发现注意力驱动投资者进行交易行为；沪市存在过度关注弱势现象，而深市不存在；对沪市而言，投资者有限注意和股票市场波动有显著的正相关关系，而对深市而言，两者不存在关系[7]。俞庆进和张兵（2013）首次利用百度指数，检验了基于投资者关注度的百度指数和创业板市场的相关性，研究发现有限的投资者关注会给股票带来关注度溢价，但这种溢价将会很快反转。同时，当前的投资者关注能加大股票市场的波动，而滞后的投资者关注反而能减少这种波动[8]。赵龙凯、陆子昱、王志远（2013）使用百度公司提供的上市公司搜索量数据来衡量股票受关注程度，研究了关注度和股票收益率的关系，研究发现关注度高组的股票的平均收益显著大于关注度低的股票，关注度变化率不是显著的风险因子，不会系统的影响股票的收益率[9]。王镇、郝刚（2013）选取上海证券交易所中来自不同行业的30只股票作为研究对象，将百度指数提供的用户关注度的数据作为投资者关注度的度量指标，通过建立面板数据模型，研究了投资者关注度对股票收益率的影响[10]。

从现有研究成果来看，已有一些文献研究了投资者关注度对股票收益的影响，如杨晓兰（2010） ，但因投资者利用和讯网搜索股票的用户远远不及百度和谷歌，因此，用和讯关注度的代表性往往较差，俞庆进等（2012）利用百度指数①的研究只针对创业板市场，并没有对主板市场进行相关分析。王镇、郝刚（2013）只选取上海证券交易所中来自不同行业的30只股票作为研究对象。因此，本文将利用百度指数提供的数据对主板市场进行相关分析。

三、样本选择与描述性统计

（一）样本选择

据CNZZI2013年6月的调查统计，百度的市场份额达到69.37%，奇虎达到国内15.26%的搜索引擎页面浏览量，而谷歌的市场份额只有2.13%，因此相比于国内和讯和谷歌指数的饿研究，本文利用百度指数研究将更加具有代表性。其中，百度指数的股票来自上海A股市场的803只股票，时间范围是2012年4月1日到2013年3月31日，数据频率为日度。

投资者在搜索某只股票时，既可能使用股票代码进行搜索，也可能利用股票简称。基于不同的关键词，将会有不同的搜索量。投资者通过股票代码或股票简称进行股票的搜索，很可能已经对某只股票产生了兴趣，这正好能代表我们所要研究的投资者的有限关注。本文采用俞庆进等（2012）的文章中，基于股票代码和简称并重，采用股票代码和简称的搜索指数之和建立投资者关注度的变量，这样的整理的度量才能测量投资者的关注度，即：

AT■=stocknumber■+stockname■ （1）

ATT■=ln（AT■） （2）

其中， AT■和ATT■就是投资者关注度指标，分别表示为第i支股票在t时期的股票代码的搜索指数和股票简称的搜索指数。由于股票代码与股票简称的搜索指数之和比较大，所以才用自然对数进行处理。在本文中描述性统计和分组中，投资者关注度用AT■表示，最后部分回归中采用ATT■。由于百度指数经过自己处理获得，所以本文没有建立超额关注指标，防止误差过大。

（二）描述性统计

本文主要研究交易日的关注度，所以总共250日。本文通过二种方式对关注度进行描述性统计。第一种，将每只股票的每日关注度指标混合进行统计量描述；第二种，按上市公司所属的行业来分组进行描述性统计（见表1）。

由表1可知，金融业的平均搜索指数为24940.92，除住宿餐饮业3153.96而其他均位于440至1900之间。金融业的搜索指数明显高于其他行业的指数，这很有可能是因为金融业的公司的业务与人们的日常生活息息相关，其搜索指数高往往不是因为投资者关注其股票而搜索，而是与公司的具体业务相关。为了排除与公司的具体业务有关的搜索，在下文的研究中，去除了31支金融股。此外还有一些股票的简称搜索与自身的业务相关性很大（如中国联通），或者其搜索很大部分来源于其他原因（如东方明珠，景点），在以下部分也进行删除。除去以上的股票，以下总共有791支股票。

四、实证结果及分析

（一）分组研究

我们采用分组，即通过控制变量的方式来研究分组后的日度收益率，比较不同组之间的股票平均日收益率的差异，来检验关注度的作用是否包含在规模、账面市值比和换手率这三个变量中。我们采用所谓的dependent sort的方法来分组，比如先通过规模来分组，然后再根据规模按关注度来分组（见表2 ）。

基于分组结果，我们得出以下结论：按照规模分组后，每个小组内高关注度组和低关注度组的平均收益率差异都显著大于零；按账面市值比分组后，BM1至BM5组各组内高关注度组与低关注组的日度收益率差异分别为0.30、0.29、0.34、0.33、0.26，均显著大于零；按照换手率分组后，只有在T4组中高关注度组与低关注度的日度收益率差异为0.03，不显著大于零，其他均显著大于零。综上所述，关注度并不包含在我们上述研究的规模、账面市值比和换手率中。换而言之，通过买入当期高关注度的股票，卖出当期低关注度的股票建立零投资组合，可以获得超额收益。

（二）面板回归分析

在投资者有限关注下，高关注度的股票能否获得高收益，一直是研究热点。Barber和Odean（2008）提出，投资者更倾向于购买其关注的股票，从而使其关注度的股票有短暂的上升压力。杨晓兰（2010）在研究和讯网络关注度时也发现，投资者的关注对股票当日的收益有正向的影响，而对第二天就有负向的影响。因次，下文借助于以百度指数为投资者关注度来研究投资者关注度是否存在反转效应。根据Fama-French的三因子模型，股票的收益与公司的市场组合收益率和账面市值比有关，我们以股票的日收益率为被解释变量，以贝塔、公司的市值（Size）、账面市值比（BM）和关注度（AT）为控制变量，建立以下面板回归模型：

模型1：

Dret=α■+α■ATT■+α■Beta■+α■Size■+α■BM■+ε■ （3）

模型2：

Dret=α■+α■ATT■+α■Beta■+α■Size■+α■BM■+ε■（4）

其中，ATT■、ATT■分别为当前和滞后一期的投资者关注度，Beta是由前三个月的日交易数据估计而来，Size■是第i支股票第t期的规模，BM■是第i支股票第t期的账面市值比。面板回归结果见表3中的Panel A。

由Panel A可知，在控制了市场因素、个股规模和账面市值比的影响之后，投资者当期的关注度对当期的股票收益率有正向的影响，也就是说，1个单位的投资者关注度能带来0.0019个单位的超额收益率。而前期的投资者关注度对当期的股票收益率有反向的影响，即前期一个单位的关注度将使当期的股票收益率下降0.0005个单位。这恰恰反应投资者关注的过度反应，即投资者关注对当期股票收益有上升的作用，但在短期内形成反正。这种现象也间接说明，投资者关注不是由公司的基本面信息导致的，如果这种正向的价格压力由公司基本面带来，那么就不会出现这么快的反转。国外研究结果发现投资者的关注度的反转具有长期效应，而本文研究发现这种反转在短期内就能完成。一方面，可能由于本文采用的是日数据，另一方面，由于国内证券市场的信息披露机制并不完善，中国个人投资者往往盲目追随，“羊群效应”明显，因而使得由于投资者关注导致的股价溢价很快就消失。

为检验回归结果的稳定性，本文将整体研究期间分为两个子区间，以2007年9月25日为界。表3中的Panel B和Panel C分别描述了两个子区间的回归结果。比较Panel B和Panel C可知，各组模型中，模型1中第一个子区间的关注度估计系数的绝对值均小于第一个子区间的偏度估计系数的绝对值，但两者的符号一致，且均在1的置信水平上统计显著，表明关注度的反转效应比较稳定，不会因为时间的改变或大环境的变化而发生变化。

五、结语

本文利用百度指数作为投资者关注度的变量，能精确地衡量投资者的有限关注程度，揭示其对股票收益的影响。本文发现如下结论：通过将关注度与规模账面市值比、换手率分组，发现关注度与同时期股票收益成正比，且高关注度的股票收益明显大于低关注度的股票，并通过建立零投资组合可以获得超额收益；由于关注度在当期对市场造成的正向价格压力将很快发生反转。

本文利用百度指数作为衡量股票的受关注程度，并以此研究上海证券交易所A股市场中关注度与股票收益的影响，为搜索量指标在国内金融领域的研究和应用做了初步的探索，但本文仍存在一定的局限性：一是基于百度指数的搜索指数一般只反映个人投资者的注意力，并不能反映机构投资者对股票的关注程度，而本文恰恰只对个人投资者的关注程度进行研究；二是有一些股票因为公司的业务而被频繁搜索，这为我们的研究带来干扰，这样的搜索量能否作为变量值得讨论；三是由于时间的限制，本文只做了关注度对股票收益的影响，并没有做股票收益对投资者关注度的影响，后续研究可以进行数据的深入挖掘。■

参考文献：

[1]Simon H A.A behavioral model of rational choice[M].The Quarterly Journal of Economics， 1995， 69：99-118.

[2]Barber B M， Odean T.The effect of attention and news on the buying behavior of individual and institutional investors[J]. Review of Financial Studies，2007，21（2）：394-422.

[3]Thomas Dimpfl， Stephan Jank， “Can Internet Search Queries Help to Predict Stock Market Volatility” [J]. Available at SSRN 1941680.2011.

[4]贾春新，赵宇，孙萌，汪博.投资者有限关注与信息解.（下转第52页）