【摘 要】
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行为金融学诞生以来,人们逐渐认识到人的注意力是有限的,在有限注意力的驱动下人不可能总是做出完全理性的决策。注意力的稀缺最终反应为价格的偏离。而如何把关注度量化是一
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行为金融学诞生以来,人们逐渐认识到人的注意力是有限的,在有限注意力的驱动下人不可能总是做出完全理性的决策。注意力的稀缺最终反应为价格的偏离。而如何把关注度量化是一个很重要的问题,学者们在这方面做了很多尝试。以往学者们通常把公司广告费用、新闻媒体报道、重大公告等作为投资者关注度的代理变量。随着互联网的发展,人与人之间越来越多的信息交互是通过互联网为媒介完成,并在互联网上留下痕迹。学者们转而利用互联网的相关数据来尝试对投资者关注度进行量化。尤其是谷歌推出谷歌趋势以后,人们可以通过谷歌趋势方便的查询到关键词的周搜索量数据,学者们开始尝试把谷歌趋势作为投资者关注度代理变量以研究其和美国股票市场的关系。百度指数推出以后,考虑到百度在国内极高的市场占有率、百度指数的数据更加详细-其提供的是日数据而不是谷歌趋势的周数据,百度指数可以提供更为精确的数据。本文在借鉴前人研究的基础上,以中证500成分股为例,研究小盘股市场表现及对应百度指数的关系。通过爬虫技术抓取了中证500指数500个成分股的股票简称及股票代码自2013年1月1日至2017年10月31日每个交易日共计1171个数据的百度指数数据,抛去长期停盘及百度指数屏蔽掉的31支股票,最终收录了469支股票的数据。共计1171个交易日的百度指数数据,加总后共计549668个数据。借鉴Fama三因素模型,将公司规模、中证500指数收益率、公司账面市值比作为控制变量,运用面板数据来研究股价日涨跌幅和对应百度指数日涨跌幅的关系。在把百度指数作为投资者关注度代理变量的前提下,本文提出了四个假设:(1)百度指数与其同期小盘股股票收益率相关;(2)百度指数与其同期小盘股股票收益率正相关;(3)往期百度指数与当期小盘股股票收益率负相关;(4)百度指数对小盘股股票收益率的影响具有非对称性。研究主要得出了如下结论:(1)小盘股票收益率与其相关百度搜索数据量所衡量的投资者关注度显著正相关性,这一相关性在不同年份都是显著的。(2)关注度的上升带来股价上升的溢价效应在短期内会发生反转,滞后1-6期的投资者关注度与当期股票收益率显著负相关,且随着滞后阶数的增加,投资者关注度对当期股票收益率的影响也在减弱。(3)投资者关注度对股票收益率的影响具有非对称性,具体是随着公众对个股关注度上升的时候,百度指数对个股收益率的影响更强;而当公众对个股关注减少的时候,百度指数对个股收益率的影响便会减弱。这可能是因为从众心理,当股票关注度上升时人们在决策时容易受到市场情绪的影响以及国内做空手段的有限性导致。
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