传统的金融学以有效市场假说(EMH)为理论基础,形成了以资本资产定价和现代投资组合理论为主的研究框架体系。但是,自上世纪中后期以来,“规模效应”、“动量效应”等市场异象的出现,说明市场并非是完全有效的,有效市场假说受到质疑和挑战。基于这一背景,学者尝试放松有效市场理论中的理性投资者假设,结合心理学和行为学等研究成果,研究投资者情感、认知等对其投资决策的影响,以及由此引起的市场有效性失灵。在此基础上,行为金融学应运而生,以投资者情绪为切入点的资产定价研究逐步受到学者的关注。投资者情绪是解释金融市场异象的有力工具。近年来,随着互联网信息技术的发展及普及,互联网应用在人们的日常生活中扮演着重要角色,以微博、微信等为主的社交媒体,以百度、搜狗等为主的搜索引擎,已使得人们获取信息和交换信息的方式发生了巨大改变,互联网成为了一个信息发布、传播、交流和共享的开放平台。越来越多的投资者选择通过互联网进行信息的收集及甄别判断,从而决定其投资决策行为,在此过程中,投资者获取、交流信息的痕迹在网络上得以保存,这为学术研究提供了良好的数据来源。基于前述背景和已有研究成果,本文创新性的使用微博数据服务中心提供的微博数据测度投资者情绪,探讨基于微博的投资者情绪对股票市场的影响。具体的研究内容及主要研究结论包括以下两个方面:第一,利用“微指数”构建投资者情绪代理指标,采用单因素回归、向量自回归和神经网络分析等方法,实证检验基于微博的投资者情绪对股票市场的影响。研究结果显示:微博情绪与股票市场表现显著相关;微博情绪越高,市场交易越活跃,表现为成交量的放大和换手率的提高;短期和中期微博情绪均会对当期和下一期的股票市场收益有显著正向影响,但中期情绪的影响会在一段时间后发生反转;交易日和非交易日微博情绪对股票市场收益率的预测能力不同;加入微博情绪的神经网络模型可以提高对股市预测的准确率。第二,探讨微博情绪对股票横截面收益的影响,在剔除“日历效应”和“节日效应”影响的基础上,对微博情绪进行赋权处理。以2013年3月至2016年12月在沪深两市上市的所有A股公司为研究样本,构造规模、账面市值比、5*5规模-账面市值比、市场板块及行业分类投资组合,在控制Fama-French三因子的基础上,检验经过调整的微博情绪对股票横截面收益的影响。实证结果表明:微博情绪对股票横截面收益存在显著正向影响;我国股票市场存在明显的规模效应,在将微博情绪按照高低分为乐观情绪期和悲观情绪期之后,这种效应在情绪悲观期表现的更为显著,而账面市值比效应并不稳定存在。本研究为互联网大数据、舆情信息在资产定价中的研究提供了文献支持,拓宽了行为金融的研究视角。并可以为机构投资者构建最优投资组合,为政府优化市场监管提供参考。