周 亮

(湖南財(cái)政經(jīng)濟(jì)學(xué)院 學(xué)報(bào)編輯部，湖南 長沙 410205)

一、引 言

行為金融學(xué)從微觀個(gè)體行為以及產(chǎn)生這種行為的心理等動(dòng)因來解釋、研究和預(yù)測金融市場的發(fā)展。這一研究視角認(rèn)為投資行為其實(shí)很大程度上受投資者的情緒左右。投資者對投資標(biāo)的(股票、房產(chǎn)等)的價(jià)值的看法并非按照科學(xué)的估算，而是由情緒來決定。投資者情緒是投資者對未來預(yù)期的系統(tǒng)性偏差，是個(gè)難以度量的概念，反映了市場參與者的投資意愿或者預(yù)期。國內(nèi)外學(xué)者對投資者情緒進(jìn)行了大量而深入的研究，主要是通過各種主觀指標(biāo)(如央視看盤指數(shù)、好淡指數(shù)等)以及客觀指標(biāo)(如封閉式基金折價(jià)率、IPO發(fā)行量等)對其進(jìn)行度量，取得了大量的研究成果。

隨著金融工具的不斷發(fā)展，股指期貨于2010年開通，股指期權(quán)于2015年2月上市交易，投資者可交易的品種大幅增多，在增加市場廣度和深度的同時(shí)，極大地影響了市場的流動(dòng)性和波動(dòng)性，也為投資者情緒的度量提供了新的視角。但是現(xiàn)有對投資者情緒的研究中考慮股指期貨的很少，考慮期權(quán)的幾乎沒有。因此，筆者擬在常規(guī)的度量指標(biāo)(如波動(dòng)率、換手率等)的基礎(chǔ)上，加入股指期貨和股指期權(quán)的相關(guān)指標(biāo)，從一個(gè)新的視角來刻畫和研究投資者情緒。

二、文獻(xiàn)綜述

1.投資者情緒的測度。目前，學(xué)者們對投資者情緒的測度主要采用直接指標(biāo)和間接指標(biāo)兩種方法。直接指標(biāo)是發(fā)布機(jī)構(gòu)通過直接向投資者調(diào)查而獲取編制的，它主要反映投資者對市場的看漲、看跌或者悲觀、樂觀等心理，包括國外的美國個(gè)人投資者協(xié)會(huì)指數(shù)、投資者智慧指數(shù)以及國內(nèi)的央視看盤指數(shù)、巨潮投資者信心指數(shù)等。間接指標(biāo)是通過相關(guān)數(shù)據(jù)計(jì)算得出能反映出投資者情緒的代理變量，如封閉式基金折價(jià)、換手率、IPO首日收益率、IPO 數(shù)量、投資者新增開戶率等。[1]

在直接指標(biāo)的研究方面，De Bondt(1993)通過對美國個(gè)體投資者協(xié)會(huì)(AAII)125個(gè)成員進(jìn)行調(diào)查所得的投資者情緒指標(biāo)進(jìn)行研究后發(fā)現(xiàn)，個(gè)體投資者的情緒與股票市場總體表現(xiàn)(道瓊斯工業(yè)指數(shù))具有顯著的相關(guān)關(guān)系。[2]王美今和孫建軍(2004)以央視看市數(shù)據(jù)測度了投資者情緒，發(fā)現(xiàn)機(jī)構(gòu)投資者情緒變化對中國滬深兩市收益產(chǎn)生顯著影響。[3]魯訓(xùn)法和黎建強(qiáng)(2012)選取“新開交易賬戶數(shù)”作為投資者情緒的代理變量，應(yīng)用ARMA-GARCH類模型研究了投資者情緒與股市收益率之間的相互關(guān)系，結(jié)果發(fā)現(xiàn)上證指數(shù)收益率是投資者情緒變化率的一個(gè)顯著影響因子，但并沒有發(fā)現(xiàn)投資者情緒的變化率對上證指數(shù)收益率有顯著影響。[4]王春(2014)以開放式股票型基金資金凈流入作為投資者情緒度量指標(biāo)，研究了投資者情緒對股票市場收益和波動(dòng)的影響，發(fā)現(xiàn)投資者情緒與股票市場收益之間存在正向反饋?zhàn)饔谩5]

在間接指標(biāo)的研究方面，Baker與Wurgler(2006)使用紐約股票市場換手率、封閉式基金折價(jià)率、IPO數(shù)量、IPO平均首日收益率、IPO首發(fā)股數(shù)、分紅與不分紅公司平均資產(chǎn)市值比的對數(shù)比率等6個(gè)變量，構(gòu)建了一個(gè)投資者情緒綜合指標(biāo)。[6]易志高和茅寧(2009)在封閉式基金折價(jià)、IPO數(shù)量及上市首日收益、消費(fèi)者信心指數(shù)和新增投資者開戶數(shù)等6個(gè)單項(xiàng)情緒指標(biāo)的基礎(chǔ)上，控制了經(jīng)濟(jì)基本面因素對情緒的影響，從而構(gòu)建了一個(gè)能較好測度中國股票市場投資者情緒的綜合指數(shù)。[7]池麗旭等(2012)基于擴(kuò)展卡爾曼濾波方法，選取封閉式基金折價(jià)率、首發(fā)上市股票股本規(guī)模及消費(fèi)者信心指數(shù)作為三個(gè)源指標(biāo)，構(gòu)造出過濾市場噪聲的投資者情緒指標(biāo)，結(jié)果發(fā)現(xiàn)，大規(guī)模公司股票的收益對投資者情緒的影響程度高于小規(guī)模公司股票，而投資者情緒對小規(guī)模公司股票的影響顯著高于大規(guī)模公司的股票。[8]文鳳華等(2014)選取封閉式基金折價(jià)率、IPO數(shù)量、IPO首日收益率、A股新增開戶數(shù)和市場換手率5個(gè)能夠較好反映國內(nèi)股票市場投資者情緒的指標(biāo)，利用主成分分析法構(gòu)建了投資者情緒綜合指數(shù)，發(fā)現(xiàn)投資者情緒的波動(dòng)對股票收益率的波動(dòng)有顯著的沖擊。[9]

2.股指期貨與股票市場。還有很多學(xué)者對股指期貨推出后，其對股指現(xiàn)貨價(jià)格的影響進(jìn)行了相關(guān)研究。華仁海和劉慶富(2010)研究發(fā)現(xiàn)，股指期貨價(jià)格和股指現(xiàn)貨價(jià)格之間存在協(xié)整關(guān)系和雙向價(jià)格引導(dǎo)關(guān)系，股指期貨對股指現(xiàn)貨的引導(dǎo)力度相對較大。[10]劉慶富和華仁海(2011)研究發(fā)現(xiàn)，股指期貨市場與股票現(xiàn)貨市場之間的風(fēng)險(xiǎn)傳遞是雙向的，股票現(xiàn)貨對股指期貨的風(fēng)險(xiǎn)溢出要大于股指期貨對股票現(xiàn)貨的風(fēng)險(xiǎn)溢出。[11]陳紅、周奮和張磊(2012)研究發(fā)現(xiàn)，滬深300股指期貨和滬深300指數(shù)現(xiàn)貨價(jià)格之間存在長期穩(wěn)定的協(xié)整關(guān)系，股指期貨的價(jià)格引導(dǎo)著現(xiàn)貨的價(jià)格，股指期貨與現(xiàn)貨指數(shù)之間存在著單向的因果關(guān)系。[12]蔡敬梅、強(qiáng)林飛和周海鵬(2013)檢驗(yàn)了股指期貨的推出對中國股票市場波動(dòng)性所產(chǎn)生的影響，發(fā)現(xiàn)股指期貨的推出加速了信息的傳遞速度且弱化了非對稱效應(yīng)，但并沒有加大股市的波動(dòng)性。[13]陶利斌、潘婉彬和黃筠哲(2014)采用信息份額方法用滬深股指期貨和滬深指數(shù)高頻數(shù)據(jù)算出每日股指期貨的價(jià)格發(fā)現(xiàn)貢獻(xiàn)率后發(fā)現(xiàn)，股指期貨在信息傳遞中居于主導(dǎo)地位，在價(jià)格發(fā)現(xiàn)過程中的作用比現(xiàn)貨市場更大，且有隨時(shí)間增強(qiáng)的趨勢，當(dāng)股指期貨市場相對現(xiàn)貨市場更加活躍或者市場波動(dòng)率降低，股指期貨市場的價(jià)格發(fā)現(xiàn)能力會(huì)顯著上升。[14]

3.期權(quán)隱含波動(dòng)率的研究。對期權(quán)隱含波動(dòng)率的研究，大部分學(xué)者的研究視角主要集中在隱含波動(dòng)率對于歷史波動(dòng)率的測算，直接研究中國波指的比較少。屈滿學(xué)和王鵬飛(2017)通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，上海證券交易所公布的中國波動(dòng)率指數(shù)(iVIX)預(yù)測未來一個(gè)月市場風(fēng)險(xiǎn)的能力要強(qiáng)于歷史已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率與GARCH族波動(dòng)率，但是其預(yù)測能力不及發(fā)達(dá)國家有效，原因在于我國期權(quán)市場并非完全有效市場。[15]大部分學(xué)者均是通過GARCH模型或BS模型來對波動(dòng)率進(jìn)行測算和預(yù)測。鄭振龍和黃薏舟(2010)通過對香港恒生指數(shù)期權(quán)市場所含信息的研究發(fā)現(xiàn)，在預(yù)測期限較短時(shí)，GARCH模型所含信息較多，預(yù)測能力最強(qiáng)，但在預(yù)測較長期限時(shí)，隱含波動(dòng)率所含信息較多，預(yù)測能力較強(qiáng)；同時(shí)，期權(quán)市場交易越活躍，所反映的信息就越全面，隱含波動(dòng)率的預(yù)測能力也就越強(qiáng)。[16]駱樺和王爽(2016)也通過實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，對于波動(dòng)率的預(yù)測來說，短期GARCH模型預(yù)測效果較好，長期隱含波動(dòng)率預(yù)測效果較好；由于期權(quán)價(jià)格能夠更加全面地反映市場信息，所以隱含波動(dòng)率對于波動(dòng)率的預(yù)測效果更好。[17]陳彥暉(2014)研究了恒指隱含波動(dòng)率指數(shù)(VHSI)能否被預(yù)測及預(yù)測是否有助于期權(quán)投資實(shí)踐的問題，研究結(jié)果驗(yàn)證了香港股市具有均值回歸的特性，標(biāo)準(zhǔn)普爾500指數(shù)對恒指隱含波動(dòng)率指數(shù)有明顯的溢出效應(yīng)。[18]

綜上可以看出，學(xué)者們已經(jīng)對投資者情緒進(jìn)行了深入系統(tǒng)的研究，對股指期貨和期權(quán)隱含波動(dòng)率也做了一定研究，但是直接將股指期貨或期權(quán)隱含波動(dòng)率與投資者情緒聯(lián)系起來的很少。考慮到投資者情緒是影響股票市場投資者的主要心理因素，而股指期貨升貼水和期權(quán)隱含波動(dòng)率也能客觀反映出投資者的樂觀或悲觀情緒，因此筆者擬在投資者情緒的構(gòu)建中加入股指期貨升貼水和期權(quán)隱含波動(dòng)率作為源指標(biāo)；同時(shí)借鑒學(xué)者們的研究，采用換手率[19]、波動(dòng)率等指標(biāo)一起構(gòu)建投資者情緒指標(biāo)。[20]

三、數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與研究設(shè)計(jì)

1.數(shù)據(jù)說明。考慮到筆者用來度量期權(quán)隱含波動(dòng)率的中國波指2016年12月12日才推出，日度級(jí)別的數(shù)據(jù)量過少，而分鐘級(jí)別的數(shù)據(jù)由于變化過于頻繁，也不宜直接用來度量投資者情緒，因此選取小時(shí)級(jí)別數(shù)據(jù)進(jìn)行研究。

對股指期貨的度量，主要采用股指期貨的升貼水?dāng)?shù)據(jù)來度量投資者情緒，由于股指期貨交易量最大的是滬深300指數(shù)的IF合約，因此選取IF合約作為研究對象；并且股指期貨包括當(dāng)月、下月、下季和隔季合約，由于在研究之前不知道哪個(gè)合約的數(shù)據(jù)能夠更準(zhǔn)確地反映出投資者情緒，因此將四組數(shù)據(jù)均先取出作為研究對象。

目前度量投資者情緒的指標(biāo)主要包括換手率、市盈率、封閉式基金折價(jià)率、上漲占比、波動(dòng)率、新股中簽收益率、新增投資者數(shù)量等指標(biāo)。由于筆者的研究主要考慮的是小時(shí)級(jí)別的數(shù)據(jù)，因此只從這些指標(biāo)中選取換手率和波動(dòng)率兩個(gè)指標(biāo)與期權(quán)和股指期貨數(shù)據(jù)一起構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)。考慮到不同周期的波動(dòng)率的含義可能有所不同，這里將分別考察10期、20期、60期和120期的波動(dòng)率。選取2016年12月12日至2017年4月底的所有小時(shí)級(jí)別數(shù)據(jù)作為研究對象，共368組數(shù)據(jù)。所有數(shù)據(jù)均來自東方財(cái)富金融數(shù)據(jù)庫。對于變量基本情況更詳細(xì)的說明如表1所示。

表1 變量的定義

注：預(yù)期關(guān)系指的是預(yù)期變量與最終獲得的投資者情緒指數(shù)的關(guān)系，“+”表示正向相關(guān)，“-”表示負(fù)向相關(guān)。

2.數(shù)據(jù)描述性統(tǒng)計(jì)。表2報(bào)告了各變量的描述性統(tǒng)計(jì)信息。可以看出，上證指數(shù)在研究期的均值為3188點(diǎn)，最大值達(dá)到3289，最小值為3069，4個(gè)半月時(shí)間波幅達(dá)到220點(diǎn)；中國波指平均值為12.35，最大達(dá)到18.57，最小只有9.09；期貨合約貼水大體均為貼水，其中當(dāng)月合約均值為-0.396%，下月合約為-0.952%，下季合約為-1.95%，隔季合約為-3.55%，最大值為當(dāng)月合約，達(dá)到0.528%，最小值為隔季合約，達(dá)到-3.55%；換手率均值為0.206%，最大值達(dá)到0.53%，最小值為0.067%；四個(gè)周期的波動(dòng)率大體相似，均值均在0.3左右，最大值出現(xiàn)在10期波動(dòng)率，為0.563，最小值也出現(xiàn)在10期波動(dòng)率，為0.111。

表2 變量的描述性統(tǒng)計(jì)

圖1和圖2分別報(bào)告了中國波指、股指期貨升貼水與上證指數(shù)之間的關(guān)系。從圖1可以看出，中國波指與上證指數(shù)之間存在明顯的負(fù)相關(guān)關(guān)系，上證指數(shù)的高點(diǎn)對應(yīng)著中國波指的低點(diǎn)，上證指數(shù)的低點(diǎn)對應(yīng)著中國波指的高點(diǎn)。從圖2可以看出，只有隔季期貨合約升貼水與上證指數(shù)存在著一定的負(fù)相關(guān)關(guān)系，當(dāng)月、下月和下季合約的升貼水與上證指數(shù)間的關(guān)系不確定。

圖1 中國波指與上證指數(shù)之間的關(guān)系

圖2 期貨合約升貼水與上證指數(shù)之間的關(guān)系*由于股指期貨升貼水變動(dòng)較為劇烈，為了更直觀地看出它們的變化趨勢，對各合約的價(jià)格序列進(jìn)行了20期移動(dòng)平均處理。

為了更深入地研究各指標(biāo)之間以及與上證指數(shù)之間的相關(guān)關(guān)系，得出具體的相關(guān)系數(shù)如表3所示?？梢钥闯觯献C指數(shù)與中國波指存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系；與當(dāng)月、下月及下季期貨合約的升貼水相關(guān)性不顯著，但是與隔季合約存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系，因此在接下來構(gòu)造投資者情緒指標(biāo)的時(shí)候只選擇隔季合約的升貼水率作為源指標(biāo)；與換手率間存在著顯著的正相關(guān)關(guān)系；與不同期波動(dòng)率間均存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。從波動(dòng)率之間的相關(guān)性也可以看出，各期波動(dòng)率之間均顯著相關(guān)，因此筆者后續(xù)的研究中選擇最簡單的10期波動(dòng)率作為研究對象。

表3 各變量之間的相關(guān)系數(shù)表

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

四、包含中國波指和股指期貨因素的投資者情緒研究

1.提前與滯后變量的確定。不同指標(biāo)對于投資者情緒的反映可能存在提前和滯后的關(guān)系，因此對各個(gè)指標(biāo)的提前和滯后變量進(jìn)行主成分分析。按照累計(jì)方差解釋率至少達(dá)到85%的標(biāo)準(zhǔn)，選取了前4個(gè)主成分(累計(jì)方差為87.91%)并加權(quán)平均，從而構(gòu)造出一個(gè)包含8個(gè)變量的投資者情緒指數(shù)(ISI1)。表4報(bào)告了ISI1與4個(gè)變量的提前與滯后變量的相關(guān)關(guān)系?？梢钥闯觯琁SI1與NSEAt、IVIXt-1、VOL10t-1及TURNt的相關(guān)程度較高，因此接下來將采用這四個(gè)指標(biāo)作為構(gòu)建ISI指標(biāo)的最終源指標(biāo)。

表4 ISI1與8個(gè)變量的相關(guān)性

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

2.投資者情緒指標(biāo)的構(gòu)建。對NSEAt、IVIXt-1、VOL10t-1及TURNt四個(gè)指標(biāo)進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化處理，再對它們進(jìn)行主成分分析。前3個(gè)主成分的累計(jì)方差為85.68%，對這3個(gè)主成分加權(quán)平均，得到最終的投資者情緒指標(biāo)ISI。相關(guān)分析發(fā)現(xiàn)ISI與ISI1的相關(guān)性達(dá)到0.94，說明剔除的4個(gè)變量對ISI的構(gòu)建影響不大。表5報(bào)告了NSEAt、IVIXt-1、VOL10t-1及TURNt四個(gè)指標(biāo)間的相關(guān)系數(shù)，以及主成分分析后經(jīng)過加權(quán)平均的因子負(fù)載?？梢钥闯觯齌URNt與投資者情緒負(fù)相關(guān)外，其他三個(gè)指標(biāo)均與投資者情緒指標(biāo)正相關(guān)，說明換手率越低、期貨貼水越小、波動(dòng)率越大、中國波指越大，投資者情緒越高。投資者情緒指標(biāo)ISI2的計(jì)算公式為：

ISI=0.110556*NSEAt-0.03992*TURNt+0.26723*IVIXt-1+0.504165*VOL10t-1

表5 源指標(biāo)及投資者情緒之間的關(guān)系

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

通過pearson相關(guān)性檢驗(yàn)發(fā)現(xiàn)，ISI與上證指數(shù)的相關(guān)系數(shù)達(dá)到-0.7(1%顯著水平)，說明兩者之間存在著顯著的負(fù)相關(guān)關(guān)系。更直觀的體現(xiàn)如圖3所示?？梢钥闯觯瑑烧咧g的走勢幾乎相反，投資者情緒指標(biāo)的低點(diǎn)基本對應(yīng)了指數(shù)的高點(diǎn)，投資者情緒的高點(diǎn)基本對應(yīng)了指數(shù)的低點(diǎn)。與大部分學(xué)者的觀點(diǎn)相反，考慮到學(xué)者們研究投資者情緒主要是采用月度數(shù)據(jù)，因此可以看出，長期來看，投資者情緒與指數(shù)呈同步狀態(tài)，表現(xiàn)出動(dòng)量效應(yīng)；但是短期來看，投資者情緒與指數(shù)呈反向狀態(tài)，表現(xiàn)出反轉(zhuǎn)效應(yīng)。

圖3 投資者情緒指標(biāo)與上證指數(shù)的關(guān)系圖

3.脈沖響應(yīng)函數(shù)分析。脈沖響應(yīng)函數(shù)刻畫的是在擾動(dòng)項(xiàng)加一個(gè)一次性沖擊，對內(nèi)生變量當(dāng)前值和未來值所帶來的影響，描述的是 VAR 模型中的一個(gè)內(nèi)生變量的沖擊給其他內(nèi)生變量帶來的影響。上文可以看到，ISI與指數(shù)價(jià)格之間具有明顯的相互影響，因此可以進(jìn)行脈沖響應(yīng)分析，以更加清晰地發(fā)現(xiàn)兩者之間的關(guān)系。圖4報(bào)告了兩者的脈沖響應(yīng)分析結(jié)果。可以看出，投資者情緒對指數(shù)價(jià)格序列的作用更為明顯。在給投資者情緒一個(gè)單位的沖擊后，指數(shù)價(jià)格當(dāng)期變化并不明顯，但是接下來一期影響開始體現(xiàn)，之后保持穩(wěn)定；但是給指數(shù)價(jià)格一個(gè)單位的沖擊后，投資者情緒指標(biāo)幾乎沒有太大變化。因此可以看到，投資者情緒變化對指數(shù)價(jià)格的沖擊，無論是力度還是持續(xù)性上，都要遠(yuǎn)大于指數(shù)價(jià)格對投資者情緒的沖擊。

4.回歸分析。無論是直觀的圖示還是脈沖響應(yīng)分析，都可以看到投資者情緒指標(biāo)對當(dāng)期的指數(shù)價(jià)格具有顯著影響，因此可以建立相應(yīng)的數(shù)理模型，從而達(dá)到通過投資者情緒指標(biāo)預(yù)測指數(shù)的作用。表6報(bào)告了回歸結(jié)果，其中模型I包括了投資者情緒指標(biāo)，模型II則直接采用4個(gè)原始指標(biāo)進(jìn)行測量。兩個(gè)模型均擬合較好，模型I的調(diào)整R2達(dá)到0.5，模型II的調(diào)整R2達(dá)到0.6，可以看出投資者情緒保留了原始指標(biāo)的大部分特征。從整體上來看，投資者情緒每變動(dòng)1個(gè)單位，能夠?qū)е轮笖?shù)下跌59個(gè)點(diǎn)?？傮w來說，筆者所構(gòu)建的投資者情緒指標(biāo)能夠較好地刻畫出股市的短期情緒特征。

圖4 脈沖響應(yīng)函數(shù)分析結(jié)果

表6 回歸分析結(jié)果

注：*、**、***分別表示在10%、5%、1%水平下顯著。

五、結(jié)論與展望

本文選取2016年12月至2017年4月間的中國波指、股指期貨升貼水、換手率及波動(dòng)率的所有小時(shí)級(jí)別數(shù)據(jù)作為研究對象，測度了滬深股市的投資者情緒，并研究了投資者情緒指標(biāo)與指數(shù)序列之間的關(guān)系。結(jié)果表明：中國波指、股指期貨升貼水和換手率及波動(dòng)率一起，能夠較好地刻畫出滬深股市的投資者情緒；投資者情緒指標(biāo)與上證指數(shù)序列具有顯著的負(fù)向相關(guān)關(guān)系，相關(guān)系數(shù)為-0.7；脈沖響應(yīng)分析發(fā)現(xiàn)，投資者情緒的變動(dòng)能夠?qū)χ笖?shù)序列產(chǎn)生顯著影響，回歸分析的結(jié)果也證明了投資者情緒能夠解釋指數(shù)序列50%的變動(dòng)情況，且投資者情緒本期每變化1個(gè)單位，能夠?qū)е轮笖?shù)下跌59個(gè)點(diǎn)?？傮w來說，筆者構(gòu)建的包含中國波指和股指期貨的投資者情緒指標(biāo)，具有一定的有效性。

今后可以進(jìn)一步對投資者情緒進(jìn)行深入研究：第一，可以探討不同行業(yè)、不同規(guī)?；虿煌鍓K的股票受投資者情緒影響的差異性；第二，可以收集更長時(shí)間的期權(quán)隱含波動(dòng)率數(shù)據(jù)進(jìn)行測算，如可以利用期權(quán)的原始數(shù)據(jù)，通過BS公式反推出隱含波動(dòng)率，從而從更長的時(shí)間角度來探討期權(quán)隱含波動(dòng)率對投資者情緒的影響；第三，可以在投資者情緒的研究中加入其他的新的內(nèi)容，如通過爬蟲程序抓取和提煉出的網(wǎng)頁搜索內(nèi)容等。

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