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表一：中國財經門戶網站市占率分佈（其中數列 1 為用戶覆蓋程度，數列 2 為訪問量指數）
3.3變數的描述和設計
本文的和訊網關注度數據來自於和訊網財經網站，其他資料都來自于 Wind 金融資料庫和 CCSMAR 資料庫。
我們設計的主要指標如下：
AIAi,t= log(IAi,t)-log[AVIA]
其 中 IA(Investor attention) 為 和 訊 網 股 票 關 注 度 ， AIAi,t
（Abnormalinvestor attention）為異常關注度指標，AVIA 為前 6 個月內的平 均成交量。本文用當期關注度指標減去前 6 個月的關注度的平均數作為異常關注 度變數，而採用異常關注度來衡量關注度對股價的影響主要是因為異常關注度消 除了時間上的趨勢帶來的影響，同時也有利於進行橫截面上的比較。
XRLi，t=XJLi，t/AVOLi
DRLi，t= DJLi，t/AVOLi
其中 XJL 為單筆主動買賣金額在 4w 以下的投資者的買入成交額和賣出成交 額的差額，AVOLi表示該股票前 6 個月的月平均成交量，他們的商代表小額投資 者的淨買入比率。DJLi，t單筆主動買賣金額在 100W 以上的投資者的買入成交額 和賣出成交額的差額，其除以前 6 個月平均成交量後的商代表大額投資者的淨買 入比率.我們採用前 6 個月平均成交量作為調整基期，是為了防止成交量放大對 投 資 者 流 入 衡 量 的 影 響 ， 同 時 也 保 留 各 個 公 司 之 間 的 差 異 性 。 Lee 和 Radhakrishma(2000)年對傳統學術研究中將單筆成交資金量作為散戶，主力的界
0 0.1 0.2 0.3
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中國財經門戶網站市占率分佈圖
數列1 數列2
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限的劃分進行了實證檢驗，用第一類錯誤代表散戶被劃入機構投資者中的概率，
將第二類錯誤定義為機構投資者被劃入散戶的概率，認為以單一的分界金額來劃 分會造成第一類錯誤和第二類錯誤都很大的情況，提出了設立一個中間區域的方 法來降低兩類錯誤的概率。本文從 Wind 資料庫中抓取了小單，中單，大單，超 大單的買賣資料。基於本文的研究目的，為了降低第二類錯誤的概率，本文選取 了 4w 以下的單筆主動買賣金額來作為小額投資者買賣行為的代表，為了降低第 一類錯誤的概率，選取了 100w 以上的單筆主動買賣金額來代表大額投資者的行 為，同時和其他的金融資料庫不同的是，Wind 採用的劃分標準是單筆主動買賣 金額，而非撮合成交量，從而也進一步降低了第一類錯誤和第二類錯誤的可能 性。
REi,t=（Pricei,t-Pricei,t-1）/ Pricei,t-1
ATNi,t=TNi,t/AVTNi
其中 Price 表示股票的收盤價，從 Wind 金融資料庫取得，TN 表示股票的換 手率，AVTNi表示該股票前 6 個月的平均換手率，ATNi,t為股票異常周轉率，主要 參考了 Barbe 和 Odean（2008）年的方法。
Abn REi,t表示股票基於關注度特徵調整的異常收益率，主要參考了 Daniel et al（1997）的演算法，將股票按異常關注度大小分為 5 組，計算每組的平均 收益率，再用每檔股票的當期收益率減去每組的平均收益率，則為基於關注度特 徵調整的異常收益率。我們將收益率分為 5 組，並將關注度最高組減去關注度最 低的一組得到以下的統計量。
表二：投資者關注度和股票收益率
A1 最高 A2 A3 A4 A5 最低 A1-A5 t 值
均值 0.6616 0.3052 0.0589 -0.0746 -0.2160 0.8777 4.083
從表二中，我們可以發現關注度最高組和最低組之間的平均值差額為 0.87773，t 值為 4.083，拒絕原假設，有顯著差異。從 A1 到 A5 的收益率的均值 有明顯下降的趨勢，也就是說在截面資料上存在著關注度越高，收益率越高的相 關性。Barbe 和 Odear(2008)認為關注度後面往往都存在著一些消息，無論這些消 息是正的還是負的，投資者們傾向于購買有消息的股票，特別是那些小額投資者
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們，Barbe 用異常收益、新聞、超額收益率等關注度代理指標都發現了小額投資 者的的淨流入量，Barbe 和 Odear 認為這種由關注度所帶來的淨流入會造成股票 的短期溢價。Da 和 Joseph（2011）進一步地發現了由關注度所帶來的短期溢價。
這為我們下面的研究提供了一些方向。以上為本文的主要變數，其他指標如表三 所示。
表三：變數的描述
變數 變數的描述
IA 和訊網股票關注度-來自和訊網。
AIA log(IAt)-log[AVIA]。
XRL 主動買賣金額在 4w 以下的資金淨流入率。
DRL 主動買賣金額在 100w 以上的資金淨流入率。
MC 市值(Market capitalizaion)。
PB 市淨率。
RE 股票收益率。
MRE 創業板指數收益率。
AbnRE 基於關注度指標調整的超額收益率，參考 Daniel et al（1997）。 FRE 基於市淨率，市值調整的超額收益率。
ATN 異常換手率，參考 Baber 和 Odear（2008）。
本文的主要指標的描述性統計量（pool）見表四,從表中可以看到個股和市場 指數的標準差來看，個股的波動性遠大於市場，從市值來看各公司的規模相差並 不大，從市淨率來看差異較大，這都較好地反應了 A 股創業板的特點。
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表四：主要變數的描述性統計量
RE MRE ATN PB MC AbnRE AIA
均值 0.140 0.086 0.053 5.112 9.708 0.000 0.058 中位數 0.181 0.287 0.038 4.370 9.580 -0.218 -0.028 最大值 10.1 4.524 3.074 21.25 10.461 13.884 2.347 最小值 -10.1 -4.940 0.003 1.041 9.072 -11.966 -1.061 標準差. 2.78 1.458 0.090 2.786 0.627 2.115 0.391 Observations 41464 41464 41464 41464 41464 41464 41464 Crosssections 284 284 284 284 284 284 284