一项研究表明亚马逊网站的产品评分可拿来预测一个公司的股票回报情况。美国伊利诺伊大学金融副教授Jiekun Huang通过研究2004年至2015年之间亚马逊网站上接近600成条的评论发现，客户的评分与公司股票接下来的回报存在很强的正相关。

  Huang对于结果也感觉十分惊讶，他表示“整体看来，客户的评分可能会提供相当有用的讯息。”

  这项研究最主要的理论就是消费者的对于一个产品的看法会通过评分显示，并且间接反映出该产品的相关信息。如果消费者表达出对于某个产品的喜好，便说明产品有较高的质量和价值，因此该公司预计会有更多的现金流，最终会转化为股价的上升。这一项的研究并不是要证明消费者的观点会导致股价的上升，而且想要证明消费者的观点中对公司的股价有一定的预示作用。

  黄教授的这篇论文还没有发表，他在文章中表示他检查了包括商业设备和易腐货物公司在内的231家公司生产的133750种产品的评论。为了确认和保证样本的一致性，黄教授确保每一个产品在一个月内至少有10条评论，然后为每个产品标上星级。

  除此之外，这篇论文发现，本月评级较高的产品的股票在下个月要比评级较低的产品的股票表现大约好0.8%。拓宽到一年来看，这个表现差距大约为10个百分点。

  当然，并不是任何一个人都认为消费者评论包括价值相关的信息。他们都以为，并不是所有的顾客都对产品说真心话，并且一些顾客没有审查产品的专业知识。

  不过，看过黄博士论文的学者们认为他的发现很充分，尽管有一些人说其中的论点还需要更多地研究印证。加州大学洛杉矶分校安德森管理学院金融学教授Avanidhar Subrahmanyam表示，这篇论文最直观的意义尚不清楚，但现在也没有显著的迹象说明这篇论文没有研究价值。

  首先，Subrahmanyam教授表示，这项研究没有控制变量，因为广告和公司的利润率也有助于提高回报。他表示，目前尚不清楚，在研究之后，黄博士是否能从数据集中找到可靠的数据论据，平均而言，每个月只能找到83只股票。

  黄教授认为他的研究还可以更进一步，他会在修改论文的过程中控制某些变量。他还表示，对亚马逊评论文本的分析比评级更能提供有价值的信息。

  哥伦比亚商学院(Columbia Business School)的金融教授Paul Tetlock表示，黄教授的论文的研究贡献在于“能提供投资的人要的具有投资价值的信息”。

  Tetlock教授表示，很难获得所有信息可能的来源，但这一些信息来源可能体现了有意义的商业趋势，这些趋势可能反映在股价上。”

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