基本模型之建構

關於百度指數搜尋量：本文主要參考Da et al. (2011)的研究模型，Da et al. (2011)是 以公司股票代碼作為網路關鍵字進行搜尋，並沒有區分投資人關注和消費者關注的區 別。投資人在搜尋股票時，可能以股票代碼作為關鍵字，也可能以股票簡稱作為關鍵字 進行搜尋，然而如果用股票簡稱作為關鍵字可能會產生很多問題，例如股票簡稱可能存 在歧義，造成以股票簡稱為關鍵字的搜尋並不一定都是和其對應的公司股票相關，比如 我們以華夏銀行為關鍵字進行搜尋，不一定是投資人對華夏銀行這間公司的股票感興 趣，而是消費者想要登錄華夏銀行的網路銀行查詢有公司股票無關的信息。另外，針對 ST 制度的特殊性，企業如果被 ST 處理時，除了股票簡稱前面會加上 ST 標誌外，公司 股票簡稱也會改變，有些ST 公司股票簡稱的甚至不止一次的更換，但股票代碼基本沒 有改變。針對這一情形，我們會對以公司簡稱為關鍵字獲取的結果進行分析再與以公司 股票代碼為關鍵字的搜尋量進行加總來探討分析。

根據Da et al. (2011)指出 SVI 資料具有時間趨勢(time trend)及低頻率的季節性 (low-frequency seasonalities)型態之問題，Da et al. (2011)建議使用前 8 週內 SVI 的中位數 可降低或控制上述資料的問題。參考Da et al. (2011)定義網路關鍵字搜尋量對於注意力 變動的衡量方法，為 ¹，第t 期網路關鍵字搜尋量取對數減去取對數後前一期到前 八期的網路關鍵字搜尋量中位數，如下式(1)所示：

(1)

其中， 為在t 週時 i 公司股票代碼網路關鍵字搜尋量取對數，

為前八週i 公司股票代碼網路關鍵字搜尋量中位數取對 數，做為該企業投資人的平均注意力水準。

為了觀察投資人關注對大陸ST 公司之股價報酬的影響，本文參照 Da et al. (2011) 的模型，修正後的估計模型如下：

1：定義來自Da et al. (2011)一文第 14 頁

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i

ASVI r Control

R

i

ASVI r Control

R

i

ASVI r Control

R

(2) 市價淨值比（market to book ratio）：以當期企業市值/企業淨值，為企業相對價 值的衡量指標，計算方法如下式所示：

其中i 為企業，t 為期數， 為t 期總市值，

為t 期淨值。

(3) 企業規模：以企業總市值做為代理變數，企業總市值與財務績效存在顯著正相

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關，當一間企業的總市值越高，其財務績效、市場的影響力也較高。參考Da et al. (2011) 的做法稍作修改，將t 期末總市值取自然對數後納入模型，計算如下：

其中i 為企業，t 為期數， 為t 期流通在外股數， 為t 期 末股價。

(4) 股票週轉率：以 t 期總交易量/t 期流通交易股數的平均值做為股票週轉率。

其中i 表企業，t 為期數， 為t 期總交易量， 為

t 期流通在外股數。

(5)政治關聯：根據研究假設的不同，模型中還會加入政治關聯的控制變量，如果樣 本公司的高管、內部股東、關係人、董監事及高級職員曾經或現今是全國人大代表、政 協委員，則PC=1，否則 PC=0。

(6)企業性質：由於政治關聯對於不同所有權性質的企業，其影響會有顯著不同，因 此我們將樣本企業分為國營企業與民營企業。當Private=1 時，表示為非國營企業；當 Private=0 時則表示為國營企業。接著把企業性質從虛擬變數變為狀態變數分別探討。

相關變數定義如表3-3 所示。

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表3-4 變數定義與說明

變數名稱 定義 說明

Ri,t 股價變動率 i 企業 t 期與前一期相比股票價格的變動率 ASVI 投資人關注 經過前八週投資人百度搜尋指數中位數調整的

異常百度搜尋指數

MB 市價淨值比 企業相對價值的衡量指標：t 期企業市值/t 期企 業淨值

Size 企業規模

t 期末總市值取自然對數 Turnover 股票周轉率

t 期總交易量/流通交易股數的平均值

PC 政治關聯度 樣本公司的高管曾經或現今是全國人大代表、

政協委員，則PC=1，否則 PC=0。

Private 企業所有權性質 Private=1 為民營企業，

Private=0 為國有企業

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