發，發現 SVI 能比疾病預防控制局 (Centers for Disease Control and Prevention) 提前 1~2 週預測到流感爆發的地區。Varian and Choi (2009) 則將 SVI 納入傳統 季 AR 和 Fixed-effect 模型中，應用於預測汽車銷售量、房屋銷售量、國家遊客 量等，發現其效果優於傳統未納入的模型。Askitas and Zimmermann (2009) 對 SVI 與德國失業率的關聯進行實證分析，結果證明 SVI 與當月的失業率有顯著 相關性。Ripberger (2011)研究 SVI 是否能衡量大眾關注度，並與過去衡量大眾 關注度的方法-在紐約時報發行的報導做比較，發現媒體報導與 SVI 具有高度
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廣告涉入與搜尋意圖之間會產生相關的影響效果。王雪伶(2014)探討 Google Trends 搜尋量與電影票房關係及預測台北市總票房。研究根據相關分析表發 現，搜尋量與電影票房呈高度的正向相關，並根據過去研究者指出首週票房對 於整體票房毛利貢獻最為顯著，另外透過公式：(平均首週票房/搜尋量)*(首週+後一週搜尋總量)將能預測台北市總票房。林鼎壹(2014)利用 Google Trends 探 討是否能夠用來預測公司的營收狀況，且以消費型電腦公司：華碩及宏碁為例 作分析。以全球性營收為應變數，SVI 作為自變數納入傳統模型 AR1 中，再與 之做比較，發現加入 SVI 的模型對於預測公司營收狀況有較好的解釋力。
二、財務領域 SVI 文獻
SVI 也 被 廣 為 應 用 於 財 務 領 域 。 Da, Engelberg, and Gao (2011) 使 用 2004~2008 年間 Russell 3000 成分股的股價為樣本，以股票代號為關鍵字生成 SVI，作為投資人注意力的代理變數，進行投資人注意力與股價相關性研究。 數，發現當風險趨避程度增加時，SVI 也隨之增加。Kristoufek(2013)研究 SVI 是否有助於風險分散，作者以 SVI 來計算投資組合中個股權重比例，SVI 較高 的個股代表風險較高，因此給予較低的權重；而 SVI 較低的個股代表風險較低，
而給予較高的權重，以此方法組成投資組合，結果發現，這樣的投資組合表現 優於直接持有大盤指數及平均個股權重的投資組合。
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助預測波動率。實證結果發現 SVI 可預測未來實現波動率(realized volatility)。黃浚紘(2013)參考 Da et al. (2011)的研究，使用 Fama-Macbeth 兩階段迴歸探討 以 SVI 作為投資人注意力的代理變數，能否對於台灣的股價報酬具有解釋能 力。研究結果顯示，Google 搜尋指數對於下一週的股價報酬具有顯著的解釋能 力，搜尋指數的異常變動量每上升 1 個標準差，下一週股價的異常報酬率會上 升 7.11 basis points。陳怡靜(2014)主要以散戶投資人運用 Google 搜尋引擎查詢 公司股票的次數，作為散戶投資人資訊需求的代理變數，探討 SVI 與台灣金融
Klibanoff, Lamont and Wizman(1998)研究國家重大消息是否影響封閉式國 家基金的價格及資產價值。結果發現，當紐約時報頭版新聞出現時的當週，價
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股價下跌，之後再反轉回基本面。Tetlock, Saar-Tsechansky and Macskassy(2008) 量化語言並研究其是否可用來預測個別公司會計收益及股票報酬。研究結果發 現公司負面新聞可預測其營收將減少，而股票價格則反應不足，且當負面消息 的內容與公司基本面相關時，較可預測公司營收及股價。Barber and Odean(2008) 研究發現一般投資人較機構投資人更容易受到媒體影響，且不論消息好壞，整‧
本章分為兩節，第一節說明 Google 搜尋指數(Search Volume Index, SVI)資料 的獲取方式，第二節則描述股票資料來源。 取 2014/12/07~2016/12/31 的資料進行研究。在資料頻率方面，Google Trends 提供下載之最低頻率為週頻率，因此本文選擇使用週頻率資料進行研究。由於 本文認為不論在哪個國家輸入台灣公司名稱進行搜尋者，皆是對於該公司相關 訊息有興趣者，因此搜尋來源並沒有特別限定『台灣』。
SVI 生成方式如下：以本文共 108 週的資料為例，Google 首先加總該關鍵 字來自 Google 搜尋引擎上週日~週六共七天的搜尋量(Search Volume)並刪除來 自相同 IP 對同樣關鍵字的重複搜尋而得到一個總搜尋量(Aggregated Search Volume)，再將這 108 週內總搜尋量的最大值當作 SVI=100 同比例生成其他週 的 SVI，其計算公式如下：
若 Google 生成 SVI 時，該週搜尋量過低，則將無法計算有效的 SVI 給使 用者，因此將會得到 SVI=0 或不存在的結果。此外，在不同時間點查詢相同關 鍵字在相同期間內的 SVI 可能會得到不同的結果，這是因為 Google 在生成 SVI 時，並非使用所有搜尋量資料，而是隨機選取樣本來計算的緣故，但根據 Da et