我院张学勇教授和2022届博士毕业生唐国梅合作撰写的论文《行业关注度与股票横截面收益率—基于百度行业搜索指数的研究》发表于《经济学（季刊）》2022年第3期。

传统资产定价模型通常假设资产价格能够迅速并充分反映市场上的新信息。然而，这一假设的前提是投资者能够密切关注所有信息，并对信息进行及时有效的处理♻。近年来，众多研究表明，投资者的注意力和信息处理能力都是有限的。随着互联网技术的发展，我们正处于一个信息爆炸的时代👩🏼‍🍳，投资者如何分配有限的注意力🤦‍♂️，有限关注又如何影响其决策行为以及资产价格更成为一个重要的研究议题。根植于行为金融学，国内外学者提出了各种关注度指标，为关注度与资产定价关系的研究提供了理论和实证基础。然而👌🏻，这些研究大多是从投资者对个股层面的关注度展开📵，尚未有学者探究投资者的行业关注度的经济影响。

行业作为自上而下的资产配置策略中的关键一环，其本身就存在着重要的研究价值👎🏿。行业不仅解释了很多个股现象，还是一个重要的投资分类。此外，从中国实际来看，行业也一直受到政策制定者👨‍👩‍👧、金融从业者以及股票投资者的广泛关注。在政策层面，国家发改委经常以行业为单位制定产业政策🫄🏼；在投资层面🎻，行业早已成市场参与者的重要分析维度。

既然行业在资本市场中扮演着如此重要的角色，一个很自然的问题就是投资者的行业关注度会如何影响资产价格？更进一步地，行业关注度与个股关注度的作用孰强孰弱呢✅？这是本文主要探究的问题🎑。我国股市有两个突出的特征🐐，一是信息环境相对较差且市场由散户主导，而散户由于注意力更为有限，因此更容易将股票按照行业来分类分析✋🏻；二是鲜明的题材转换和行业轮动特征。因此，探究行业关注度对股票收益率的影响🕘，对于理解我国股市的运作逻辑及定价机理具有重要意义🧑🏻‍🦼。

借助个股关注度的研究框架，本文以110个中信证券行业分类标准下的三级行业的行业名称作为关键词🔗，爬取各个行业的搜索量作为行业关注度的代理变量🏷。参考Da et al.（2015）的研究🪓，本文构建了异常搜索量指标🧑🏻‍✈️，发现能够正向预测下一天的股票收益率🤾🏿‍♂️。后续分析表明，本文的结果与Barber and Odean（2008）的关注度假说是一致的🫦🧈，行业关注度导致的价格压力效应在卖空约束强的股票中更突出👩‍🦲，并且会在接下来几天反转。此外，本文发现由于行业关注度领先于个股关注度，因此相比个股关注度而言具有更强的股价预测能力。

本文主要有两方面的贡献🍿：

首先😋，本文拓展了投资者关注度与资产价格关系的研究范围。以前的研究主要是针对个股关注度。本文不仅探究了行业关注度对资产定价的影响👦🏻，还考察了行业关注度与个股关注度在中国市场的相对重要性，既是对现有文献的一个补充也是一个突破🧝🏼‍♀️。

其次，本文从行业关注度与股票横截面收益率这一独特视角，对该行业特征与资产定价关系的文献进行了补充。众多文献都表明投资者存在行业追逐行为（Industry Herding）👸✣，即投资者倾向于追逐“热门”行业。可是如何判断一个行业是热门还是冷门呢◼️？本文构建的行业关注度指标是一个重要参考。

本文的结果具有重要的实践启示：

一方面，本文的结果表明🔂，基于行业关注度的投资策略能获得显著且平稳的超额收益率𓀋，并且行业关注度相比个股关注度而言对股票收益率的影响更强。因此对个人投资者而言，可以利用百度指数量化市场情绪🤞🏼，识别热门行业，构建基于行业关注度的投资策略以获取超额回报。对机构投资者而言，应加强对行业关注度相关指标的重视程度，将其纳入跟踪范畴🔠⇒，作为预测散户投资动态以及股票估值的参考指标，开发基于行业关注度的量化投资产品。

但另一方面，本文发现行业搜索量对股票收益率的影响是短期的🤏🏼，表明基于关注度的交易蕴含着很强的投机性🛡。个人投资者由于信息获取🤣、信息处理和认知能力等方面的限制，容易掉入盲目“炒热点”的投资陷阱。因此，对监管者而言，应加强对网络搜索指数的监测，以此预判市场资金流向🐈‍⬛、改进监管手段，从而实现对市场的精准调控，以提升监管效率🧑‍🎤。