本文介绍了Jian Chen，Guohao Tang，Jiaquan Yao 和Guofu Zhou 于2022年发表在Journal of Financial and Quantitative Analysis 的文章Investor Attention and Stock Returns。文章首先通过使用偏最小二乘（PLS）、标度主成分分析（sPCA）和主成分分析（PCA）的信息聚合方法提取了12 个单个关注度代理变量的主要成分，构造出投资者综合关注度指数，并通过实证研究验证了这一指标对股市的预测能力，最后对这个指标负回报可预测性的可能经济来源进行了解释。

文章得出的主要结论有： 由PLS、sPCA 和PCA 构建的投资者综合关注度指数（𝑨𝑷𝑳𝑺、𝑨𝒔𝑷𝑪𝑨和𝑨𝑷𝑪𝑨）对未来市场超额收益的样本内预测具有显著的统计学和经济学意义，并且这种可预测性可以持续1 到2 年。

投资者的关注度确实在整个股票市场中发挥着重要作用，这与关注度理论的预测相一致，并补充了现有的实证文章，这些文章发现投资者的关注度只对横截面股票回报产生影响。这篇文章中的综合关注度指标在预测股市方面优于单个关注度指标，因为它通过消除可能损害投资者关注度对市场的总体效应的噪音，从单个指标中捕捉到真实投资者关注度中最相关的信息。

在控制了经济变量后，投资者综合关注度指数的回归斜率在统计学上仍然是显著的，这表明投资者关注度对总体股市的影响不能用经济基本面来解释。

了解投资者关注度对市场的影响是有意义的，因为投资者的关注度在预测股市时包含不同于投资者情绪的信息。

文章首次证明，投资者关注度可以在样本外预测股市总量，类似于其对横截面回报的影响，这强调了投资者关注度在资产定价中未被认识的作用。其次，如果没有有效的信息聚合，投资者对市场的关注度的预测能力将被低估。

从资产配置的角度来看，基于投资者综合关注度的资产配置可能会带来巨大的投资利润，这表明对于均值方差投资者具有巨大的经济价值。

负回报可预测性的可能经济来源：其一，投资者的综合关注度与个人投资者的交易行为有着密切的联系。高度关注表明个人投资者的净购买流总体上显著增加，导致暂时的价格压力。随后，这种净购买流放缓，因此，价格往往会恢复。通过这种机制，投资者的关注度会对未来的市场回报做出负面预测。另一种解释是，高度关注可能表明投资者希望获得有关公司基本面的信息。然而，更多的信息获取可能会减少信息不对称，降低风险，从而降低风险溢价。在这种情况下，更多的关注可能会预测未来的低回报。