网络搜索强度对概念股市场表现的影响基于百度指数的实证研究
摘 要：随着互联网的不断普及，人们在网络上留下了越来越多的数据，这些数据中包含了许多的信息，也就使得利用大数据来进行分析和预测成为了可能。近年来，利用网络搜索的信息进行预测的领域转向金融领域，金融领域以其完备而丰富的数据给研究带来了极大的便利。本文以人工智能概念股板块为例，利用百度指数构建了网络搜索强度的指标，使用人工智能板块成分股2016年4月1日至2018年4月1日的股票日数据，实证分析了网络搜索强度对于股票收益以及振幅、成交量等指标影响，发现网络搜索强度变化率与股票收益、振幅变化率、成交量变化率呈现显著的正相关关系，滞后一期的网络搜索强度变化率对股票收益呈现显著的负相关关系，最后针对投资者和市场的监管提出了自己的建议。
With the continuous popularity of the Internet, people left more and more data on the Internet, the data contains a lot of information, also makes use of big data for analysis and prediction. In recent years, the field of prediction using the information of Internet search has turned to the financial field, and the financial field has brought great convenience to the research with its complete and rich data. Based on artificial intelligence stocks plate as an example, the use of baidu index web search intensity index is constructed,and we use the daily data of artificial intelligence sector stocks from April 1, 2016 to April 1, 2018,the empirical analysis of the strength of Internet search to influence stock returns and the amplitude and volume indicators, found that intensity of web search rate and stock returns, amplitude variation, turnover rate show significant positive correlation, the lag issue of web search intensity change rate of stock returns show significant negative correlation relationship, finally aimed at investors and market supervision put forward its own proposals.
关键词：网络搜索强度； 股票收益； 成交量； 振幅
Keyword: Web search strength ；Stock returns ；Volume ；Amplitude
目 录
1绪论 3
1.1 选题背景与意义 3
1.2.1网络搜索数据用于预测 4
1.2.2网络搜索在证券市场的运用 4
1.3推断和假设 5
2数据获取与处理、样本选择、变量构建 6
2.1数据的获取 6
2.1.1百度指数 6
2.1.2关键词选取 7
2.2样本的选择 7
2.3代理变量的构建 8
2.4 异常数据的处理 9
3 模型的构建与实证分析 9
3.1指标与模型 9
3.1.1指标介绍 9
3.1.2模型的构建 10
3.2单位根检验 10
3.3实证分析 11
4结论与建议 13
参考文献 14
致谢 16
1绪论
1.1 选题背景与意义
随着互联网的普及和智能移动终端的广泛应用，人们通过互联网来进行信息的获取变得越来越广泛。据国际电信联盟（ITU）发布调查报告称，截止2016年年底，全球互联网用户将占据47%的世界总人口，而其总人数将超 39 亿，全球80%以上的国家及地区被移动宽带所覆盖。如此大量的互联网用户在上网过程中留下的数据使得通过“大数据”来分析和预测成为了可能。作为互联网用户接触的最重要的门户之一网络搜索引擎，其积累和公开的大量数据成为了大量研究学者研究金融市场的重要工具。