传统的资产定价理论提出,在一个有效市场上,所有的信息都应该能及时准确地传递给投资者,影响投资者的投资决策,并对资产价格产生影响。大量理论说明,经济变量包含股票市场的有效信息,然而有文献研究发现,有悖于相关理论,宏观经济变量对股票收益在样本外回归预测中并不具备有效的预测能力。本文试图将行为金融与资产定价相结合,从投资者的关注着手,来说明宏观经济变量与股票收益之间的关系。本文认为,之所以出现宏观经济变量无法预测股票收益的“谜题”,很有可能是在研究股票收益时并未将股票市场的状态纳入考虑所导致的。因此,本文提出了一种双状态回归预测回归方法,用以取代一般的单状态预测模型。本文选择Google搜索量指数作为投资者关注度的衡量指标,直观地将投资者行为与投资者关注相联系,创新地依据投资者关注度高低对市场状态进行划分,并使用Welch and Goyal（2008）中的14个基本经济变量对股票收益进行预测。实证结果表明,在将高关注度和低关注度两种状态纳入到回归中后,基本经济变量在样本内和样本外回归中对股票市场的预测能力均得到了显著的提升,同时,双状态回归预测中的结果是显著且稳健的。此外,回归结果还发现当市场处于高关注度状态时,经济变量对股票收益的预测能力更强,股票收益的不可预测性可能是由低关注度状态区间指标对收益的不可预测性所导致。