原文题目

It Depends on When you search

摘要

互联网搜索已被证明对股票价格、公司销售和疫情传播具有强大的预测能力。在研究提出搜索频率作为投资者关注的更直接和及时的衡量指标之后，我们探索了搜索数据的异质性，并解决了当前文献中的几个问题。使用来自谷歌的标准普尔500股票的每日搜索量指数(SVI)，我们将周末的互联网搜索量与工作日的互联网搜索区分开来，发现周末搜索可以更好地捕捉到散户投资者的注意力。首先，我们发现市场对周五财报反应减弱只发生在周末搜索量(注意力的一个代表)低的时候，为这一众说纷纭的现象给出了解释。第二，我们发现周末搜索量可以帮助预测大型股的收益，而目前的文献表明周末搜索量只能预测较小公司的收益。此外，我们发现中国百度指数的周末搜索量可以预测沪深300的股票收益。当我们考虑假期或重新安排一周中的天数时，结果仍具有鲁棒性。最后，我们探讨了投资者情绪高涨时期和市场高波动时期。我们发现，在“繁忙”的周末使用搜索量作为投资的注意力预测股票收益的时候，有效程度较低。

1.引言

•  搜索引擎是互联网上个人直接获取信息的最常用的方式，用户产生的搜索量可以有效地预测销量.在疫情传播和股票价格相关研究中，搜索是一种衡量注意力的标准。

•  搜索量包含搜索频率和时间。以往研究主要关注指数的周变化和月变化，未探讨与搜索量相关的时间标签的异质性，即一周的不同日子（如工作日和周末）进行的搜索是否包含相同的数量信息。如果不相等，那么我们能否通过时间标签来细化测量提高搜索量的预测能力？

•  在本文中，我们认为不同情况下的互联网搜索量反映不同程度的注意力。当信息过多时尤其如此，这可能导致对特定事件的注意力受限(Liu和Ye 2016, Hirshleifer et al. 2009)。我们将周末和工作日进行的搜索区分开来，因为与周末相比，工作日通常有超负荷的信息。在工作日的交易时段，当价格实时变化时，投资者消化信息的时间有限，财报和新闻发布大多发生在工作日。此外，投资者的认知能力和心情通常在周末得到改善，因为他们有更多的私人时间和空间，远离工作日的压力，这些都减轻了注意力分配的约束(Ryan et al. 2010, Geurts et al. 2003)。

•  为了构建工作日和周末的搜索指数，我们首先从Google Trends下载2004 - 2012年，对应标普500指数中的每一家公司的每日搜索量。我们将每周的每日数据汇总成工作日和周末的搜索结果。我们通过从当前周的搜索量(SVI)中减去后一周搜索量(SVI)来计算异常SVI (ASVI)。我们分别计算工作日的ASVI (ASVI1-5)和周末的ASVI (ASVI67)。因为我们感兴趣的是工作日和周末搜索的差值，所以我们从ASVI67中减去ASVI1-5来计算增量，用ASVId表示。

•  通过我们构建的工作日和周末搜索量测量方法，我们首先研究了一个令人困惑的问题，Dellavigna and Pollet(2009)指出，投资者对周五财报的反应比其他工作日的财报少。目前还不清楚这种反应是由于投资者在临近周末的注意力不集中，还是因为周五发布的财报往往会引起投资者的较弱反应。我们的策略是调查市场的即时反应是否与周末搜索活动相关。考虑到周末搜索是衡量散户投资者注意力的良好指标，我们预计周末ASVI越积极，反应越强，周末ASVI越消极，反应越弱。我们的分析结果确实表明，在ASVI低(高)的周末，周五财报效应的影响更强(弱)。

•  我们的第二个研究是探索周末搜索对于股票收益的预测性。Da et al.(2011)发现ASVI越高，接下来几周股票收益就越高。他们的样本基于罗素3000指数，可预测性主要存在于小盘股中。我们探讨了区分搜索时间是否有助于提高大盘股的可预测性。我们证实，总ASVI和ASVI1-5对未来DGTW (Daniel et al. 1997)的异常回报是不可预测的。与之形成鲜明对比的是，ASVId对未来DGTW在随后一周的异常收益有较强的预测能力。例如，ASVId每增加一个标准差，随后一周的股票收益就会增加1.17%。当我们将假期或一周中的天数重新排序时，上述结果是可靠的

•  我们发现，周末搜索可以预测大公司接下来一周的回报，这是新发现。我们仍然可以通过改进投资者注意力的衡量标准来寻找对大公司股票的可预测性。

• 此外，我们利用百度搜索指数将结果扩展到中国股市。中国股票市场已经发展成为世界上最大、最活跃的市场之一，百度是一个占主导地位的互联网搜索引擎，并提供类似谷歌Trends的SVI。百度的股票SVI还有一个优势，中国的股票