本文是经济论文，在股票推荐日发布的近几天内，股票累积超额收益率受到投资者关注的影响，发生小幅度的波动，但随后股票价格又发生了反转效应。因此，在这快速变化的股票波动中，投资者很难抓住这“转瞬即逝”的机遇。投资者若是按照百度股市通APP的热点信息购买推荐的股票，也很难实现投资价值收益。实证结果进一步表明投资者关注能够影响股票的价格。按照“首次传播”和“二次传播”发生时间的不同划分成三种类型：“同一天”、“间隔一天”和“间隔一天以上”。这三种情况下，投资者关注对股票价格的影响是不同的。时间间隔的越短，股票价格在“二次传播”后将会产生更大的波动。换句话说，在股票推荐日之后会引起股票产生更大的价格波动。在同一时间间隔情况下，事件经“二次传播”后对股票价格的影响更大，“首次传播”后反而没有太大的影响。这一发现正好与信息传播学中的“两级传播理论”的观点是一致的。
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第一章绪论
对于监管者来说，投资者关注对股票市场的影响研究具有很大的现实意义。我国证券市场起步较晚，目前在市场的监管方面还存在一定的缺陷。同时，智能选股这一技术引入我国的时间较晚，目前还处于起步探索阶段，还未真正得到投资者的普遍使用，因此我国目前对于智能选股这一方面的监管力度并不够。然而，智能选股相比较传统的炒股方式存在诸多优势，一旦普遍使用将会造成巨大的舆论影响力，经智能选股筛选出的股票也将成为投资者的重点关注对象，从而进一步造成股票市场的波动。所以，这项研究不仅可以弄清舆论效应后的投资者关注对股票市场的影响机制，还可以有助于政府部门制定相应的政策，加强市场监管，从而消除潜在安全隐患，提高市场的透明度，进而保证股票市场的稳定发展。对于上市公司来说，本研究可以帮助上市公司明确上市目的，不将上市作为投机炒作的机会，注重提高股票的内在价值，而不是依靠二级市场的投机炒作行为将股票价格拉至高位，形成股市泡沫。另外，还可以帮助他们合法最小化融资成本。智能选股所引起的投资者关注的变化往往会由驱动事件所引发。而上市公司想让投资者关注到自己，就必须通过一定的宣传。因此，在适当的时机发布真实的“利好”消息，对于上市公司来说是极其重要的事情，这不仅能够让投资者关注到自己，还能够让公司的融资成本最小化、收益最大化。对于投资者来说，本研究对投资者的投资行为具有指导作用。目前，我国大多数的投资者分析股市的能力相对不够成熟，容易受到情绪、市场操作等外界因素的影响，同时投资者决策效率也相对较低，从而可能会做出错误的投资决定。基于本研究，可以帮助中小投资者和机构投资者选择适当的投资时机以及合理的投资组合，避免股市波动，获取利润。
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第二章文献综述及相关理论分析
2.1投资者关注的概念及定义
传统金融理性学派认为股票市场是有效的，市场投资者都是理性的，他们能够迅速对市场中的所有信息做出反应。但是，学者们经过大量的实证研究发现有许多经济异象是传统金融理论无法解释的。主要原因是传统理论中有效市场假说的前提假设在现实生活中是难以满足的。即市场投资者是完全理性的以及个人能够对所有信息做出合理反应。显然，在现实生活中，无论是知识面、关注能力和技能水平等方面，市场投资者都是有限的。传统金融理论的假设前提是无法满足的，这也让它成为最具争议的投资理论之一。20世纪80年代，一些前沿金融学家为了解释金融市场中的异象，将心理学、社会学、行为学等理论融入到金融学中。到了90年代，学术界涌现出许多经典的高水准的理论和实证文献，由此逐渐形成金融理论中最具活力的行为金融学派。在这个学派中，投资者关注无疑是一个研究的重点方向。大量的国内外学者们对投资者关注与股票市场的资产价格、成交量和收益率产生了越来越浓厚的兴趣。
2.2投资者关注代理变量
综合以上的文献研究，发现国内外研究者普遍认为投资者关注是一种稀缺资源，并且在股票市场中投资者关注对投资者行为和市场表现具有重要的影响。对于投资者关注的测量，学者们采用不同的测量方法。传统方法是采用成交量、涨停板事件和广告费用等测量投资者关注，目前比较主流的方法是采用谷歌搜索数据、百度指数和微博、微信等新媒体数据测量投资者关注。对于投资者关注对股票市场表现的影响研究，学者们也有不同的观点。有的学者认为投资者关注对股票市场表现具有显著影响，有的学者认为投资者关注对股票市场表现的影响不大。多数学者认为投资者关注会给股票价格带来正向的压力，并且这种压力会在短时间内减弱甚至消失。然而，随着科技的不断发展，股市消息的主要传播途径也由传统的报纸、电视等逐渐变成手机APP、炒股软件等，逐渐进入了互联网时代。因此，人们炒股方式和获取信息方式的不断变化，有必要具体分析投资者关注对股票市场的影响。
第三章理论模型与研究假设.......................................................................................................14
3.1理论模型.........................................................................................................................14
3.2研究假设.........................................................................................................................16
第四章投资者关注对股票收益影响的实证分析.......................................................................18
4.1数据来源.........................................................................................................................18
4.1数据来源.........................................................................................................................18
4.2模型设计.........................................................................................................................19
4.3变量选取.........................................................................................................................20
4.4数据清洗.........................................................................................................................23
第五章总结与展望.......................................................................................................................44
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第四章投资者关注对股票收益影响的实证分析
4.1数据来源
接着，通过国泰安数据库获得所有有效样本股票的事件日前120天至后10天的收盘价、交易量等数据和上市公司的市值、账面市值比、营业利润等多项指标。其次，考虑到驱动事件的公布时间和百度股市通推送股票的时间可能存在差异，投资者关注对股票市场的影响也会发生一定的变化。为了更加明确的展示不同信息传播阶段的投资者关注对股票市场的影响，本文按驱动事件日和股票推送日的时间间隔的不同将样本分为同一日组、相差一日组和相差一日以上组，分别得到631个、259个和464个样本。再次，为了更加明确的展示投资者关注对不同行业间的股票的影响，本文将样本按国泰安数据库行业标准分为“房地产”、“工业”、“金融”、“商业”、“公共事业”和“综合”这六组，分别得到了53个、924个、39个、36个、272个和37个样本。最后，为了更加明确的展示投资者关注对不同板块间的股票的影响，本文将样本按照板块分为“主板”、“中小板”、“创业板”这三组，分别得到了685个、359个和309个样本。样本数据主要来源于“百度股市通”网页版、国泰安数据库、WIND数据库等，个别数据由于数据库权限等问题，无法直接从数据库中提取，需要手工一一抄录，这在一定程度上影响了本文的研究样本容量。
4.2模型设计
学者们常用多元回归的方法来分析投资者关注对股票市场的影响。宋双杰、曹晖和杨坤（2011）使用多元回归模型分析投资者关注与IPO异象之间的关系，利用谷歌趋势提供的搜索量数据进行了实证分析[44]。岑维、李士好和童娜琼（2014）使用多元回归模型来分析投资者关注度对股票收益和风险的影响，利用深交所“互动易”平台数据进行了实证分析[45]。陆蓉、杨康（2019）使用多元回归模型来分析投资者有限关注与股票特质波动率之间的关系，揭示了投资者有限关注是造成部分市场异象的主要原因[46]。本文将从公司个体特征、公司总体风险度、股票股权的集中度情况、公司规模这几个层面对控制变量分别进行描述。市值因子、账面市值比因子、盈利能力因子、投资风格因子和财务杠杆用于控制公司个体特征；前十大股东持股比例用于控制股票股权的集中度；流通股规模用于控制公司规模；估计期内的超额收益率方差用于控制公司的总体风险度；市场类型和行业类型分别表示市场属性和行业属性。
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第五章总结与展望
在整个信息传播过程中，“百度股市通”凭借它自身的优势充当“舆论领袖”的角色。它运用大数据技术智能挑选出利好事件和股票，提升了投资者们对这些推荐股票的关注度，并推进了投资者之间的交易行为。按照不同行业细分样本发现，投资者对不同行业的股票存在显著差异，对工业股票具有正向的影响，对于房地产、金融、商业、公共事业、综合等行业股票的影响不显著，这与行业行情是密不可分的。房地产市场目前正处于比较艰难的调控期，各地政府出台了一系列调控政策控制房价上涨。因此，投资者在参考百度股市通推荐热点时也可以关注股票所属的行业，进一步做出理性判断。随着大数据技术的不断发展，越来越多“互联网财经媒体”将推出智能选股服务来吸引投资者的关注。他们借助平台的优势大量推送股市信息，提升投资者的关注度，进一步可能影响股票市场的价格波动。以“百度股市通”为例，其所推荐的大部分股票在推荐发布日后价格就发生一定程度的上涨，随后出现反转。因此，为了维护股票市场的公平，防止有人为了谋取私利而扰乱股票市场的秩序，必须对网络上鱼龙混杂的“财经媒体”的信息发布传播做好监管。
参考文献（略）
参考文献（略）
