网络媒体情绪浪潮下的股票收益：基于中国A股市场的实证研究

本研究针对新兴市场中媒体情绪如何影响资产定价这一关键问题，通过分析2001-2018年中国A股市场834万篇在线财经报道，首次系统揭示了网络媒体情绪对股票收益的驱动机制。研究发现，积极媒体情绪可带来4%的月均超额收益，且该效应在投资者关注度高、流动性差的股票中尤为显著。研究创新性地结合IPO静默期（quiet periods）自然实验，证实情绪效应独立于信息风险补偿，为行为金融学的有限注意力理论（limited attention theory）提供了新兴市场证据，对优化市场监管与投资者教育具有重要启示。

　　

在信息爆炸的数字时代，网络媒体已成为投资者决策的重要风向标。然而，这些铺天盖地的报道究竟是客观信息的传递者，还是市场情绪的放大器？这个问题在散户占比超过80%的中国资本市场显得尤为关键。传统研究基于美国市场提出了两种对立理论：信息风险补偿理论（information risk compensation theory）认为媒体覆盖降低信息不对称，而有限注意力理论（limited attention theory）则指出媒体可能引发投资者行为偏差。更复杂的是，现有研究多聚焦传统纸质媒体，忽视了网络媒体即时性、互动性带来的情绪扩散效应，特别是在中国独特的"正面报道偏好"和"线上监管宽松"的媒体生态下，这种影响可能被显著放大。

为解开这一谜题，研究人员开展了迄今最大规模的A股媒体情绪研究。通过机器学习文本分析技术，团队构建了覆盖3433家上市公司、834万篇网络报道的情绪指数（sentiment index），并创新性地采用投资组合排序法（portfolio sorting）和Fama-MacBeth回归等计量方法。特别值得注意的是，研究引入IPO静默期作为自然实验场景，有效剥离了信息增量和情绪效应的干扰。

媒体情绪与股票收益的基准关系
研究发现，将股票按媒体情绪分为四组后，最高情绪组比最低组月均收益高出1.23%，而多空策略（买入高情绪股/卖出低情绪股）可产生4%的显著溢价。这种效应在控制规模、账面市值比等传统风险因子后依然稳健。

投资者注意力与流动性的调节作用
通过百度搜索量划分投资者关注度，发现在高关注样本中情绪溢价达6.8%，显著高于低关注组的1.9%。类似地，低流动性股票的情绪溢价是高流动性股票的3倍，印证了"有限注意力"和"套利限制"的双重作用机制。

静默期检验与行为解释
在IPO公司强制静默期（无新信息发布）的分析显示，媒体情绪仍能预测2.1%的超额收益，有力排除了信息补偿假说。进一步发现情绪溢价存在6个月后的收益反转（return reversal），证实价格偏离本质上是投资者注意力驱动的错误定价（mispricing）。

对市场异象的解释力
媒体情绪可解释4%-12%的规模、动量等传统异象，尤其在"彩票型股票"（lottery-type stocks）中解释力最强，揭示散户情绪化交易是诸多市场异常的重要推手。

这项研究颠覆性地提出，在新兴市场中，媒体更像是一把"情绪放大镜"而非"信息透明窗"。中国特殊的媒体环境放大了网络情绪的传染效应：宽松的线上监管加速情绪扩散，正面报道偏好诱发散户跟风，而散户主导的结构使市场更易受注意力驱动。这些发现不仅为行为金融理论提供了跨市场验证，更对监管者具有直接启示——在数字化时代，仅规范信息披露内容已不足够，还需关注信息传播过程中的情绪塑造机制。正如作者所言："当网络媒体成为市场情绪的共振腔，投资者教育需要从认知框架延伸到情绪管理。"

论文的突破性在于三方面：方法上首创大规模网络情绪量化体系；理论上首次在新兴市场验证注意力驱动的错误定价；实践上揭示了媒体监管需从"内容管控"转向"传播生态治理"。这些发现为理解社交媒体时代的市场波动提供了新范式，也为科创板等新兴板块的投资者保护政策提供了科学依据。值得注意的是，研究也留下重要开放问题——在算法推荐、短视频等新型媒介形态下，情绪传染的速度和广度可能呈指数级增长，这将是未来研究的重点方向。