现代金融学理论建立在Markowitz资产组合理论和Fama的有效市场假说之上，形成了一套经典的统一分析范式，其有几个主要的经典假设:理性人、信息有效和同质主体，即金融市场的参与主体可以零成本无差异的在市场上获得信息，并能建立一套合乎逻辑的理性分析框架做出决策，各个不同主体在禀赋和风险等方面是完全一致的。然而在实际情况中，这几个假设很难满足，一些市场的异象并不能被传统的金融资产理论所解释。信息不对称理论和行为金融学的兴起，结合了心理学等内容，将投资者心理偏差和行为纳入到研究体系中，产生了一系列有创新意义的研究课题。2002年诺贝尔经济学奖得主Daniel Kahneman在其专著《Attention and Effort》(1973)中提出了行为金融学上的一个重要概念，即有限关注理论。他认为人们的注意力是有限和有选择性的，个体在面对信息时并不会完全理性，他们会将有限的注意力资源分配到其认为有价值的信息上去。市场的参与者不仅面对着外部条件的激励，而且个体的决策同样会受到心理行为等方面的影响，这样可观察到的金融资产价格可能并不是所有市场公开信息和其实际价值的真实反映。将投资者的有限关注引入到金融资产价格变化的分析体系中，为现代金融理论提供了新的研究方向。　　在这一领域面临的一个主要问题就是如何在影响市场的诸多因素中分离出纯粹的关注度的影响，并且寻找一个合理的指标对关注度进行量化。早期的学者通常使用市场表现信息、新闻媒体报道量和广告费用支出等作为投资者关注度的间接代理变量。但是这一类变量存在着一定的“数据噪声”，比如，新闻媒体报道并不能保证被每一个市场参与者阅读到，而且报道的内容对于不同的个体影响也会存在差异。随着互联网技术的迅猛发展以及大数据时代的来临，人们利用海量数据进行集聚分析、找出个体行为的特点和变化趋势已经成为可能。网络搜索引擎是人们获取信息的入口，广大的个人投资者通常利用搜索引擎来获取市场和公司方面的信息。投资者对某个关键词进行了搜索，意味着他的注意力已经开始聚焦，很可能转化为交易等一系列行为，因而搜索引擎指数很好地度量了个人投资者的关注度。考虑到百度公司在国内搜索引擎市场上的垄断地位，利用百度指数来度量中国个人投资者的关注就成为了一个很好的选择，正是基于此本文采用百度指数来研究投资者关注度对股票市场表现的影响。　　本文采用理论文献分析、计量经济学实证和投资组合分析法，深入地研究了百度指数衡量的投资者关注度对股票市场表现的影响，全文共分为五个部分，各部分的内容安排如下:　　第一章为绪论部分，首先，由注意力的稀缺性引出了投资者关注度和资产价格之间的关系这一研究背景，提出了百度指数作为投资者关注度衡量指标的可行性，明确了本文的主要内容，即投资者关注与股票市场表现的相关关系。并介绍了研究采用的主要方法，对全文的结构进行了说明。　　第二章是文献综述部分，主要对投资者关注度的相关理论进行了分析，对国内外文献进行了回顾和梳理。回顾了过往研究中对投资者关注度代理变量的研究进展，主要分为传统指标代理变量、“类事件研究”代理变量和基于互联网搜索指数的代理变量。分析了网络搜索指数作为代理变量的合理性和优势，并且回顾了投资者关注度和股票收益等方面关系的文献，为本文的研究提供了文献支持。　　第三章提出了投资者关注和股票市场表现的一系列研究假设，利用国内中小板股票市场，选取了209支股票在2013年1月7日到2014年7月1日的面板数据，设计了投资者关注度、股票收益率、流动性和波动性等变量，通过建立回归模型对投资者关注度与股票收益率、成交量、换手率和波动性等市场指标之间的关系进行了实证分析。　　经过研究发现:(1)百度指数衡量的投资者关注度与股票市场的表现有显著的相关关系，当期高的关注度会对股票收益率、异常收益率和绝对值异常收益率带来正向的影响，关注度的提高会导致股票需求上升，对资产价格造成正向的压力。同时由于利好和利空消息都能提高投资者对某只个股的关注，因此投资者关注会对绝对值异常收益率带来更大的影响。(2)投资者关注度带来的溢价影响会在较短时期内发生反转。滞后一期的投资者关注度对于当期的股票收益率有明显的负向影响，滞后2-5期的投资者关注度同样与股票收益率负相关。(3)投资者关注度与股票成交量、换手率和流动性均存在显著的正向相关关系，关注度对这些指标的影响程度大于对收益的影响。滞后的投资者关注度没有出现反转效应，对于成交量和换手率均存在显著的正向影响。投资者关注度的提高，意味着投资者存在着过度交易的倾向，增强了股票的流动性，当意识到高关注度股票存在溢价后，投资者会卖出手中的持仓，而买入和卖出均能够提高成交量和换手率，因此投资者关注度对于成交量和换手率存在持续性的正向影响。(4)投资者关注度对股票的日内波动率和日间波动性有显著的正向影响，由于个人投资者的“羊群效应”，对高关注度的股票过度交易，加之我国股票市场信息不对称程度更加严重，个人投资者喜欢短线跟风炒作，容易造成助涨助跌，加剧了市场的波动程度。滞后的关注度一定程度上减弱了信息不对称，市场在注意到更多的历史信息后，波动性得以缓和。(5)非交易日的投资者关注度对于股票价格变化比率有着显著影响，但是由于公司管理层倾向于在最后一个交易日公布负面消息，非交易日关注度并不总能够对下一交易曰的价格带来正向压力，另外非交易日的关注度可以认为是不被市场表现所影响的纯粹关注度，进一步显示了关注度与股票收益存在显著的相关关系。　　第四章基于前文得到的结论，进一步分析了投资者关注度和股票预期收益的关系。利用投资组合分析法对投资者关注度变量进行分组分析，发现当期高关注度的股票下一期的收益率更低。然后构建了基于投资者关注度的投资交易策略，买入低关注度、卖出高关注度的股票组合以获取超额收益，并在Fama-French三因素模型的基础上对这种投资组合的收益进行了检验。结果发现在经过市场溢酬因子、规模因子和账面市值比因子的风险调整后，这一投资组合仍然能够获得显著的超额收益。　　第五章对全文的研究成果进行了总结，分析了研究中存在的不足，同时对未来可能深化的研究方向进行了展望。　　本文的研究角度具有一定新颖性，目前行为金融学领域通常使用极端收益、媒体报道数量和广告费用支出等作为投资者关注度的间接代理变量，国内基于网络搜索数据衡量投资者关注度的文献相对较少。本文利用百度指数的日度数据来构建投资者关注度代理变量，分析了其作为中小投资者关注度代理变量的合理性和优势，并且利用中小板股票市场的面板数据，实证分析关注度对于股票市场收益、流动性和波动性的方面的影响。此外，本文还利用投资组合分析法，检验了基于关注度效应构建的零投资组合，市场表现显著地优于市场，可以获得超额收益。对于投资者关注度策略的研究，可能为未来关于投资策略的研究方向扩展了一定思路，利用更全面的指标来分析投资者关注的影响作用和过程，用来指导实际市场上的投资决策。事实上，国外已经有基于大数据系统策略的对冲基金产品，国内也有诸如广发百发大数据（广发基金和百度公司）这种类似的基金，希望利用互联网的数据量化投资者的关注和情绪等，预测投资者行为来建立投资组合，试图获取超额收益，当然，由于时间尚短，其业绩表现还有待市场检验。未来的研究可以在投资者关注与资产价格变化的具体影响机制上下功夫，利用数据挖掘技术和新型互联网工具等建立更具有优势的投资者关注的代理变量，为中小投资者的投资决策和风险控制提供建议和意见，更好地保护广大中小投资者的利益。