本文是一篇金融论文，本文立足于媒体报道和投资者关注指标，分析媒体报道和投资者对信息选择性关注的静态经济后果和动态影响，并进一步探讨媒体报道与投资者关注对股票收益的交互作用，找出媒体报道和投资者关注影响股票收益的路径。
1 导论
1.1 研究背景与选题意义
1.1.1 研究背景
资本资产定价中信息是重要的考虑因素，资本市场运作更离不开信息的流动和传递。在信息技术迅猛发展的浪潮下，社会进入了信息化、数字化的时代，传统媒体受到了巨大的冲击，媒体也被量化成数字，网络和手机等新媒体逐渐成为主角。根据《第 46 次中国互联网络发展状况统计报告》，2020年 6 月为止，互联网新闻市场已有 9.4 亿用户，互联网普及率达 67%；其中移动端用户 9.32 亿，移动端用户的比例高达 99.2%。CNNIC 数据显示，2020 年上半年，每天使用网络看新闻的网民比例占网民整体的 77.1%，手机网络新闻用户占手机网民的 77.2%，而网民使用搜索引擎的比例占整体网民的 81.5%，手机搜索引擎用户占手机网民的 81.6%1。可见，互联网新闻已经成为高频基础网络应用，能够满足用户获取新闻资讯的信息需求，是人们收集信息、表达观点的重要渠道。
网络技术的发展不仅改变了媒体传播形式，更是投资者及上市公司利益关系人捕捉信息最主要的来源之一，对股票市场的影响也更广泛。在信息时代来临之前，个体获取信息的渠道相对有限，投资者处于信息稀缺的状态，此时投资者注意力的影响非常有限，而随着信息技术的发展，注意力成为了一种稀缺的认知资源，逐渐引起了金融学者们的重视。显然，在股票市场中，投资者的每一次交易都伴随着信息的收集，特别在以搜索引擎为主营业务的互联网公司发展壮大后，搜索已经成为了投资者筛选信息主要渠道。从移动端的情况看，根据艾媒咨询的分析报告，2019 年第四季度中国移动搜索用户规模已达 7.05 亿人，移动搜索市场保持稳定增长态势，其中，2019 年百度移动搜索用户份额占比达到了 71.1%2。从 PC 端的情况看，根据《2018 中国 PC搜索市场专题报告》，2018 年我国已有 6.88 亿的 PC 搜索用户，并且我国 PC搜索市场目前分为两个梯队，百度搜索由于进入市场较早，拥有较多用户人群，流量份额占比达到 56.0%，以强大的优势占据 PC 搜索市场第一梯队。可见，百度公司无论在移动端还是 PC 端，均占据着我国搜索市场的主导地位，其平台下的搜索量可以代表国内民众互联网搜索行为，针对股票市场而言，能够很好的反映出大部分投资者对于某只个股或板块或整个股票市场的关注度。
1.2 核心概念界定
1.2.1 媒体报道
媒体作为信息的中介，具有传播信息、监督社会问题、传承文化以及娱乐服务等功能，信息的载体和传递的实体都可以成为媒体，一定程度上，当前人们接收信息的渠道绝大部分均属于媒体的范畴。现代的媒体形式愈加丰富，不仅包括传统的电视、广播、报纸和周刊等，还有新兴的互联网媒体，如微信、微博、贴吧等。媒体有助于人们更快速的传递和了解外界信息，为人们生活带来便利、丰富精神生活的同时，也不可避免的会出现不实或虚假信息。当前，我们正处在充斥着超量信息的环境中，并不是所有信息都能被市场充分吸收，得益于互联网媒体具备的迅捷性、多媒体化及交互性的特征，相对于范围较窄且时效性差的杂志和广播等，互联网媒体涉及的面更广、时效性更高，是投资者交易决策的重要依据，因此本文中的媒体报道特指百度收录的媒体数量。
在金融市场中，媒体与资产价格或其他交易指标之间的关系已经有大量的研究，发现了媒体报道的数量和内容能够影响股票市场。Fang 等（2009）1在研究中，通过加总与该上市企业有关的新闻得到了媒体覆盖率，与本文中媒体报道的含义相同。如前文所述，百度在我国搜索引擎行业占据了绝对领先的地位，因此本文媒体报道的数据通过百度媒体指数获取，代表着一定时期内被百度收录的相关新闻的数量2。总体而言，以百度媒体指数作为媒体报道的代理变量，统计了市场上绝大部分主流在线报纸和热门财经网的新闻数量，相比传统媒体的统计更具有代表性。
2 理论基础及影响机制
2.1 媒体报道相关理论分析
2.1.1 信号传递理论
信号传递对于回避逆向选择、改进市场运行状况起着重要作用。市场中普遍存在信息不对称的情况，特别在委托—代理关系中，主要表现为代理方主动向委托方给出信息，证明其具备所需的实力，委托方根据被告知的信息做出判断。信号传递理论起源于 Akerlof（1970）1在《“柠檬市场”：质量不确定性与市场机制》中对二手车市场的“逆向选择”问题研究。随后，Spence（1973）2发现在劳动力市场中雇主是信息劣势方，应聘者信息优势方，但逆向选择问题可以经由受雇者主动提供个人信息，减少雇主信息弱势导致的损失。
Ross（1977）3在《财务结构的决定因素——激励信号》研究中，认为市场没有拥有全部信息，企业经理人拥有内部信息，因此，会根据所需的经营计划和自身利益投放信息。已有大量的相关研究发现，上市企业主动提供的信息公布主要由以下方式进行：（1）利润宣告；（2）股利宣告；（3）投融资公告。此外，各种媒体也会主动获取和跟踪上市企业的相关新闻，是个人投资者最重要的信息来源之一。媒体报道不同的内容，不同的发布平台，不同的词汇使用情况以及日期和时间的选择等，都影响着媒体信息传递的有效性和对资本市场的作用情况。互联网媒体不仅能够对海量信息进行及时的汇总和甄别，还可以有针对性的进行推送，甚至与投资者互动，因此，迅速发展和流行的互联网媒体，使得信号传递越来越具有时效性和精准度。当前，用户在互联网上产生的数据呈爆发式增长，已有不少研究发现，通过网络媒体的新闻报道和贴吧微博等社区平台的相关数据，能够预知各种因素对资本市场的影响。而信息在消除投资者部分不确定性的同时，也会由于媒体报道相关的主观偏好左右投资者判断。显然，在互联网媒体日趋成熟的环境下，信息从产生到传递至投资者最后影响交易行为的速度显著增加，使得信号传递理论的适用性更强，特别在大数据环境下，投资者预期和偏好等更容易影响资本市场。
2.2 投资者关注相关理论分析
2.2.1 知觉负载理论
Lavie（1994）2认为在信息较多时，人们不能处理所有的信息，就需要进行有限精力的资源分配，知觉负载较高时，处理其他干扰信息的注意力更少被分配，因此干扰效应更小。普遍认为，面对大量信息时人们会选择性进行的处理，就涉及到先后的顺序，而知觉负载就是这种选择先后的核心解决理论。Broadbent（1958）3在知觉选择模型中提出了早选择的问题，认为人们对信息加工时受到通道限制，在早期便会进行选择，被选择的事物经由分析判断产生影响，而没有被选择信息人们的感知程度更低，影响也非常有限。而晚选择是指 Deutsch and Deutsch（1963）4在反应选择模型中，人们初步感知事物的过程并不会受到限制，注意力限制发生在后期的判断时。早或晚的选择结果并没有对错之分，但其在资源分配时的适用性不同，如果任务的知觉负载高，就以早选择为主，因为更少的注意力被用于处理干扰信息，相反，在低知觉负载时，以晚选择为主，因为前期注意资源更多的被分散。目前择时公告等研究均是基于此进行，因为投资者在周五会产生更多的干扰信息，对媒体报道内容的关注相对更低，从而周五的交易情况更少，上市企业也更倾向于此时公布坏消息；而在固定公告期临近时，投资者注意力会更集中，公告内容会直接影响股票价格。知觉负载理论的出现，引起了学者们相关研究，一方面有助于对有限注意的深入研究，不同知觉负载下有限注意程度不同；另一方面增加了对干扰信息的研究，深化了注意力分配研究。知觉负载理论认为事件的知觉负载量是决定注意力能否有效集中的唯一因素，但实验结果却发现人们在知觉负载较低时也少有加工被忽略的情况，负载只是重要的影响因素之一，还不足以完全说明选择性注意的原因（Johnson and Mcneil，20021）。
3 媒体报道与投资者关注对股票收益的影响分析..............................64
3.1 理论分析与研究假设........................................ 65
3.2 研究设计............................................70
4 风险路径下媒体报道与投资者关注对股票收益的影响...............................89
4.1 理论分析与研究假设................................. 92
4.1.1 股票收益与动态风险......................................... 92
4.1.2 股票收益与风险因子.............................................. 93
5 错误定价路径下媒体报道与投资者关注对股票收益的影响.......................... 115
5.1 理论分析与研究假设............................ 117
5.1.1 有偏预期................................... 117
5.1.2 有限套利................................. 120
6 数据挖掘路径下媒体报道与投资者关注对股票收益的影响
6.1 理论分析与研究假设
股票收益的研究是金融研究的核心问题之一，已有的围绕股票收益影响因素展开的相关研究，虽然已有的文献中得出了相关变量与股票收益的显著性关系，尤其在数据量剧增的情况下，相关的研究成果更为突出。如果进行深究，并不能排除过度数据挖掘的可能性，即某些变量与股票收益也许并没有经济上的相关性，而仅仅是由于海量数据之间出现的偶然关联导致了出现有显著影响结果。为了验证数据挖掘是否能够解释我国股票横截面收益的影响，本章将引入第四章构建的异常变量 Net ，从该变量的构建过程来看，其采用投资组合的思想，综合了研究我国股票收益影响的 21 个主要变量，可以衡量样本上市企业股票收益受这些变量的影响大小。接下来，本章将从样本企业的收益和分析师预测误差两个角度，分析数据挖掘是否能够解释媒体报道和投资者关注对股票收益产生的影响。
6.1.1 数据挖掘的表现
在第三章的分析中，我们发现投资者关注和媒体报道对股票超额收益具有显著正向影响，并且由本章表 6-1 中股票收益的描述性统计可知，样本企业股票收益在媒体报道和投资者关注高时的波动性明显更强，容易想到，若投资者关注和媒体报道对股票收益的影响确实是“多重测试偏差”，那么这种由数据挖掘导致的异常，可能在高投资者关注和媒体报道时表现得更好。因此，接下来首先要检验数据挖掘效应是否在媒体报道和投资者关注高时表现的更好。具体而言，正向影响的结果可能是由于一定时期内，本身收益率较高的股票，表现出同一时期的媒体报道和投资者关注更多时也具有更高的收益率，而更低收益率的股票，表现出同一时期的媒体报道和投资者关注更少时的收益率也更低。换言之，在给定时期内具有高月度收益率的股票，可能在这一时期的媒体报道和投资者关注的影响下也具有高日度收益率，而给定时期为低月度收益率的股票，在媒体报道和投资者关注的影响下则具有低日度收益率。因此，投资者关注和媒体报道与超额收益率的关系，如果其导致的原因与数据挖掘结果一致，那么，首先检验数据挖掘产生的影响是否在媒体报道和投资者关注时表现得更好，在控制同期的每月股票收益后，高月度收益率的企业，在当月的日度内股票回报率也应该较高，而低月度收益率的企业，在当月的日度内股票回报率也应该较低，并且在媒体报道和投资者关注高时具有显著的极端收益。由此，首先提出假设 H1：
H1：月收益率较高的上市企业股票，该月中的股票日收益率也较高，而月收益率较低的上市企业股票，该月中的股票日收益率也较低，且在控制月度收益之后，媒体报道和投资者关注高时该现象更明显。
7 主要结论与启示
7.1 主要结论
本文立足于媒体报道和投资者关注指标，分析媒体报道和投资者对信息选择性关注的静态经济后果和动态影响，并进一步探讨媒体报道与投资者关注对股票收益的交互作用，找出媒体报道和投资者关注影响股票收益的路径。此外，虽然有关股票收益影响的证据可以追溯到 40 多年前，但对于媒体报道和投资者关注对股票收益影响的作用机制，目前学术界仍未达成一致，因此，本文根据媒体报道和投资者关注对股票收益影响的相关结论，分别从风险、错误定价和数据挖掘三个方面，以理论分析其影响机理，并引入相关变量和模型进行了实证检验。主要研究结论如下：
第一，百度媒体指数和搜索指数作为媒体报道和投资者关注代理变量具有合理性。本文以上证 380 指数样本股作为研究对象，采用 2011 年 1 月 1 日至2019 年 10 月 31 日百度指数以及上市公司相关的交易日度数据，实证分析了媒体报道和投资者关注与股票收益的相关性。结果显示，从单变量回归分析来看，以百度媒体指数和搜索指数作为媒体报道和投资者关注的指标具有一定的合理性；从增加了滞后一期的百度指数项的 AR 模型来看，历史的媒体报道和投资者关注可以一定程度上影响股票未来的表现，凸显了百度指数作为媒体报道和投资者关注的代理变量区别于现有市场指标的独特价值。
第二，媒体报道和投资者关注对股票收益存在显著正向影响及反转效应。采用百度媒体指数和搜索指数的日度数据，构建以股票日收益率为被解释变量的面板回归模型，在控制了市场收益率、上市公司规模、市净率等因素后，当期媒体报道和投资者关注变量对股票收益的影响显著为正。而分别以媒体报道和投资者关注的滞后 2 期变量加入模型后，发现投资者关注对股票收益的影响反应迅速，当期为正向影响滞后 1 期后立即反转，而媒体报道对股票收益的影响存在滞后效应，媒体报道对当期股票收益的影响为正，滞后 2 期逐渐转变为负向影响。
第三，非交易日的媒体报道和投资者关注会反映在下一交易日股票开盘价中。由于百度指数的数据无法区分股票市场交易期间和休市后的媒体报道和投资者关注，因此，当期的媒体报道或投资者关注指标可能反映的是对下一期股票的准备。用非交易日媒体报道和投资者关注相关数据，以价格跳跃幅度和收益率跳跃幅度为被解释变量，首先，验证了媒体报道和投资者关注引起股票市场的变动，而不是股票市场表现引发了媒体报道和投资者关注；其次，非交易日投资者关注度的提高，对下一周开盘股票收益呈现显著的正向影响，而媒体报道对下一周股票收益均呈现显著的负向影响；最后，非交易日的媒体报道和投资者关注对下一周开盘股票收益的影响中，两者交互影响的边际效应为负，与交易日得出的结论一致。
参考文献（略）