基于百度指數的投資者關注度與股票市場表現的實證分析

陳植元，米雁翔，厲洋軍，鄭君君

（武漢大學 經濟與管理學院，武漢 430072）

基于百度指數的投資者關注度與股票市場表現的實證分析

陳植元，米雁翔，厲洋軍，鄭君君

（武漢大學 經濟與管理學院，武漢 430072）

文章將百度指數應用于股票市場的研究，選取20支新三板概念股作為研究對象，搜集了2013年2月1日至2014年1月30日一年的日搜索數據和交易數據，采用固定效應常系數面板數據模型進行實證分析。實證結果表明百度指數是一種有效的投資者關注度指標，并與股票市場呈現顯著正相關，能有效地改善已有股票預測模型的準確度。

百度指數；股票價格；成交量；面板數據模型

0 引言

隨著互聯網搜索引擎以及大數據技術的發展，互聯網搜索數據逐漸成為衡量投資者關注度的直接代理指標，互聯網搜索數據與股票市場指標之間的關系已被很多研究證實。目前提供互聯網搜索數據服務的只有谷歌趨勢和百度指數，由于百度指數可靠、精確、易獲取，因此本文選取百度指數作為投資者關注度代理變量。目前對于互聯網搜索數據作為投資者關注度代理變量的有效性，與股票市場的相關性以及實用性的基礎研究，一直缺少較為系統的研究方法。就已有的研究來看，國內的學者偏向研究百度指數與股票市場指標的相關性，國外的學者偏向研究百度指數預測經濟現象的實用性。因此，本文選取20支新三板概念股作為研究對象，搜集了其2013年2月1日2014年1月30日一年的日搜索數據和交易數據，采用固定效應常系數面板數據模型進行實證分析。

1 研究假設

已有文獻大都直接把互聯網數據作為投資者關注度，進而研究投資者關注度與股票市場表現指標的關系，但是，對于互聯網數據作為投資者關注度代理指標的有效性，一直缺少科學的解釋。而本文根據觀測多支證券簡稱或其代碼的百度指數長期數據趨勢圖，發現其數據呈現周期波動趨勢，且周末及節假日一般處在谷底，這正好與股市非交易時間一致，這可能是股票市場周末停盤而導致用戶搜索量減少造成的。因此，本文假設：

H1:百度指數為研究投資者關注度與股票市場表現關系的有效指標。

行為金融理論認為，證券的市場價格并不只由證券內在價值所決定，還在很大程度上受到投資者主體行為的影響,即投資者心理與行為對證券市場的價格決定及其變動具有重大影響。投資者關注可以作為研究投資者心理的特定變量，勢必影響到投資者的投資行為,從而影響到股票市場的表現。

投資者有限關注對股票市場的影響主要體現在投資者對信息的反應方面。由于注意力的有限性，會使得投資者的行為產生偏差，進而對股票市場造成一定影響。進一步來說，投資者關注通過改變投資者行為，從而影響股市交易活動，影響到股票價格和成交量，因此，在H1的基礎上，本文假設：

H2：百度指數代表的投資者關注度與股票市場表現指標具有顯著相關性。

互聯網搜索數據能改善社會經濟現象的預測，但在股票市場，國內外鮮有研究。借助大數據挖掘技術，互聯網搜索數據能夠反映用戶的關注度和期望，從而改善對用戶行為的預測。因此，在H1和H2的基礎上，本文假設：

H3：百度指數代表的投資者關注度能改善對股票市場表現的預測。

2 樣本選取與變量定義

2.1 樣本的選取

本文選取同花順行情中心新三板概念股板塊的32支概念股作為研究對象，這包含了目前所有財經網站定義的新三板概念股，剔除12支交易數據缺失的股票，本文選取的20支樣本概念股如表1所示。

表1 樣本股票的簡稱及代碼

考慮到2013年1月16日新三板正式開板，因此在時間區間選擇上，本文選取2013年2月1日至2014年1月30日這一個整年度數據，剔除節假日（春節、清明等）及周末等非交易日的數據，個股交易日數據共239個。由于用戶在搜索證券簡稱時，可能是關注公司其他非投資信息，因此證券簡稱的百度指數噪音較大。檢索證券代碼的用戶，多半是對公司股票感興趣，更可能是該股票的投資者，因此證券代碼的百度搜索更能代表投資者關注度。鑒于此，本文整理了以上20支股票2013年2月1日至2014年1月30日時間段關鍵詞為“證券簡稱（Abbreviation）”、“證券代碼（Code）”的百度指數，面板數據共4780個。

2.2 變量定義

①投資者關注度：本文采用證券簡稱及代碼百度指數之和作為投資者關注度代理變量，為了避免出現異方差的問題，對其進行對數處理，記為ln(baidutotali，t)。

②收益率：本文采用對數收益率。對數收益率計算公式為：

其中，lnri，t為股票對數收益率，pi，t為股票t期股票收盤價，pi，t-1為股票[t-1]期收盤價。為避免出現異方差，對股票價格進行對數處理ln(pi，t)和ln(pi，t-1)，求得股票對數收益率lnri，t。

③流動性：本文采用成交量來衡量，為了數據的穩定性和避免出現異方差，本文用實際成交量除以10000，再進行對數處理，記為ln(voli，t)。

④超額收益率：個股超過正常收益率的值，本文用個股的對數收益率與市場組合收益率進行回歸，得到回歸的殘差即為個股的超額收益率，記為Ari，t。

對于股票市場表現的其他影響因子，本文參考Fama-French（1992）的三因子模型，即股票的收益與公司規模，市場組合收益率和賬面市值比有關，分別定義如下：

⑤市值因子：本文以上市公司市值作為市值因子，取個股收盤價與上市公司的總股本的乘積為市值，記為ln(mvi，t)。

⑥市場組合收益率：本文選取滬深300指數的對數收益率為市場組合因子，記為ln(mri，t)。

⑦賬面市值比因子：表示每股凈資產與個股收盤價的比值。市凈率代表每股股價與每股凈資產的比率，因此市凈率為賬面市值比的倒數。本文選取市凈率作為賬面市值比因子的衡量指標，記為PBi，t。

3 實證分析

3.1 單位根檢驗

本文主要變量的描述性統計結果見表2，對面板數據的單位根檢驗結果見表3。由表3可知，本文所有變量序列均在5%的水平上拒絕了原假設，即本文變量序列平穩。

表2 主要變量的描述性統計

表3 單位根檢驗結果

3.2 百度指數有效性的檢驗

為了研究百度指數作為投資者關注度代理變量的有效性，本文借鑒股價同步性常用同向性（SYN）來研究百度指數的有效性。同向性法（SYN），主要指研究兩個指標變化方向的一致性。在某特定的交易日，如果個股百度指數與股票價格的漲跌方向相同，則記該日的同向性為1；如果個股百度指數與股票價格的漲跌方向相反，則記該日的同向性為0。本文各樣本股票的各指標的同向性見表4。由表4可知，樣本股票的簡稱（Abbr）、代碼（Code）的百度指數及其總和（Total）與價格（P）的同向均值分別為0.57、0.60和0.59。樣本股票的簡稱（Abbr）、代碼（Code）的百度指數及其總和（Total）與成交量（Vol）的同向均值分別為0.62、0.66和0.65。并且，樣本股票的價格（P）與成交量（Vol）的同向性為0.6。

表4 百度指數與股票市場表現同向性

比較這三組數據，則可以看出這三組數據相差不大，幾乎相等。因此，百度指數與股票的市場表現同向性較高。因此，百度指數可以作為研究投資者關注度與股票市場表現關系的有效指標，H1成立。因此，百度指數為研究投資者關注度與股票市場表現關系的有效指標。

3.3 百度指數與市場指標的相關性分析

本文選取的股票市場指標，僅僅包括超額收益率與成交量。

首先，建立兩組模型：

由于超額收益率是由滬深300指數的對數收益率對股票的對數收益率進行回歸得到的殘差，因此模型（3）和模型（4）中解釋變量不再包含市場組合因子。結果見表5。

表5 回歸結果對比

由表5可知，模型（1）至模型（4）均采取了常系數固定面板模型，且都通過了Hausman檢驗和F檢驗。并且，對于模型（2），ln(baidutotali，t)作為解釋變量顯著為正，且從調整后的R2來看，模型（2）相對于模型（1）調整后的R2增加了0.238，因此模型（2）優于模型（1）。對于模型（4），ln(baidutotali，t)作為解釋變量顯著為正，且從調整后的R2來看，模型（4）相對于模型（3）調整后的R2增加了0.014，因此模型（4）優于模型（3）。所以，引入百度指數作為解釋變量的Fama-French三因子模型要優于原Fama-French三因子模型，說明了百度指數和股票的市場表現指標是顯著相關的。因此，H2成立。

進一步可以發現，相對于模型（1），模型（2）的絕對平均誤差（MAE）減少了0.093（22.63%），均方誤差（MSE）減少了0.002（20.04%）。并且，相對于模型（3），模型（4）的絕對平均誤差（MAE）減少了0.002（25%），均方誤差減少了0.098（18.18%）。這說明了引進百度指數作為解釋變量的Fama-French三因子模型能有效改善原Fama-French三因子模型的預測作用。因此，H3成立。

另外，可以發現模型（4）的擬合優度遠遠小于模型（2），并且模型（4）的百度指數的系數雖然顯著，但是該系數太小。這可能是由于市場存在交易量變大，股票價格盤整的情況使得超額收益率與市場交易的活躍程度不直接對應引起的，所以引入百度指數作為解釋變量的Fama-French三因子模型對超額收益率解釋程度不高。因此，為了檢驗百度指數的前瞻性和實用性，本文分別用滯后一期、滯后二期、滯后三期、滯后四期以及滯后一周的百度指數指標代替當期的百度指數指標對模型（2）進行回歸，結果見表6。由表6可知，雖然滯后期的百度指數與成交量的回歸系數逐漸遞減，但其相關性仍十分顯著，且影響方向為正，這有助于投資者對股票市場的預測。

表6 滯后期百度指數回歸結果

4 結論與建議

本文采用面板數據模型對百度指數這一投資者關注度變量與新三板概念股的市場指標進行研究。實證結果表明，各樣本股票的各指標的同向均值相差不大，說明百度指數可以作為一個有效的關注度代理變量。同時，結合Fama-French三因子模型，本文使用20支新三板概念股的股票樣本一年的日交易數據進行固定效應常系數面板模型回歸，揭示了百度指數與股票市場指標表現之間顯著的正相關關系。最后，通過計算模型的絕對平均誤差（MAE）和均方誤差（MSE）兩個常用指標，本文發現無論是在解釋成交量方面，還是在解釋股票超額收益率方面，引入百度指數作為解釋變量的Fama-French三因子模型的MAE和MSE均要小于原Fama-French三因子模型。實證結果還揭示了引入百度指數作為解釋變量的Fama-French三因子模型在解釋股票成交量方面要比解釋股票超額收益率更適用。

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（責任編輯/劉柳青）

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1002-6487（2016）23-0155-03