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我国的资本市场虽然发展历史较短，投资者的投资心理以及投资理念还不够成熟，存在大量的非理性投资者，导致在投资过程中，广大中小投资者的认知偏差和非理性心理因素会导致市场中的“噪声”不断被扩大，在市场发展过程中多次出现大幅波动的情况，广大投资者的利益受到了严重的侵害。因此在分析中国资本市场时，不能单纯的直接套用已有的金融经典理论对我国市场进行实证检验，要更多的考虑我国的现有因素。本文通过研究投资者情绪，并在此基础上分析投资者情绪与我国A股市场收益之间的联动关系。通过分析投资者情绪，可以因地制宜的增强对投资者的风险教育和对投资者情绪的正确引导，为其提供正确方向的决策依据。同时国家政策机构能够通过对投资者情绪的分析，对我国证券市场提出更加具有针对性的指导意见以保证其健康发展。
本文整体的结构是首先对国内外与投资者情绪相关的研究进行归纳和概述，然后将利用学界中构建投资者情绪指数的常用方法——主成分分析法来构建出适用于我国的投资者情绪综合指数，之后再将投资者情绪指数带入Fama-French三因子模型，构成一个全新的四因子模型，通过两个模型各项数据的对比，最后得出本文的结论。
本文在结构上分为五章:
第一章为导论，简述本文的研究背景、研究意义，以及论文的研究方法和框架。
第二章为国内外文献综述。总结了有关投资者情绪研究的发展过程，从投资者情绪的定义、其理论模型、投资者情绪的测评方法以及投资者情绪对股票市场的影响四个方面阐述了国内外学者对投资者情绪的研究现状。通过对国内外文献的梳理可以看出，有关投资者情绪的研究发展，是从最初的运用单一指标分析到目前主流的用主成分分析的方法，选取几个代理指标构成综合情绪指数。国内的学者由于中国证券市场起步较晚，相关研究还没有比较突出的推进之处，大多是在结合国内市场的实际情况基础上，沿用国外学者的研究方法进行研究。
第三章是投资者情绪综合指数的构造，本文以我国A股市场为研究对象，根据数据的可得性以及连续性，本文选取的样本时间跨度及样本数据频率为2005年4月至2012年11月的月度数据，用中签率、换手率、每月新增的投资者开户数、沪深300指数收益率以及消费者信心指数为投资者情绪代理指标，在将数据进行标准化和利用消费者物价指数CPI，宏观经济景气指数MBCI以及进出口NX三个宏观因素剔除了宏观因素的影响之后，运用主成分分析法，构造出我国投资者情绪的综合指数。
第四章是论证投资者情绪对股票组合收益的影响，以我国沪深两市的A股市场为研究对象。运用Fama-French三因子模型，在此基础上加入前一章构建的投资者情绪综合指数，构建出一个全新的四因子模型。接下来，按照沪深两市A股市场中公司的流市值规模，将样本分为从小到大五个不同规模的组合，同样，按照沪深两市A股市场中账面市值比的大小，将样本分为五个组合，将两类组合中同等规模的组合结合起来，构造成五个投资组合。考察两个模型对五组不同规模的投资组合收益率的解释能力并进行分析。
第五章是全文的总结，将各章的结论进行罗列说明，并指出了文章的不足之处以及可以进一步改进的方向。
全文的主要结论如下:
(1)选用五个投资者情绪代理指标，通过主成分分析法构建出投资者情绪综合指数，发现在各代理指标对投资者情绪影响力大小的比较中，新增投资者开户数对投资者情绪的影响力最大，这也可以间接的说明新增投资者开户数对投资者情绪的代表性最强。同时，中签率对投资者情绪的影响力相对较小，说明投资者情绪对中签率的变动不太敏感。
(2)利用所得出的投资者情绪指数分析，从2007年到2008年，投资者情绪有一个大的上涨，再此之后又有一个显著的下跌过程，这与我国股票市场大盘的走向基本相符合。投资者情绪的波动频率和幅度都较大，说明我国的投资者较为容易受到外界各种因素的冲击而对自己的投资策略以及投资行为造成影响，这比较符合人性的特点，也有可能是由于我国证券市场还不够发达，投资者水平和思想理念还不够高导致的。
(3)根据对五个不同规模的投资组合进行Fama-French三因子模型回归，回归结果表明模型的拟合效果均较好，修正的R2均达到了90％以上，其中市场溢价因子和市值因子的回归结果都很显著，而账面市值比因子几乎都没有通过显著性检验，说明对于我国证券市场来讲，市场风险溢价和市值因子是系统性风险因子之一，而账面市值比因子对我国A股市场的影响力不大。
(4)对五个不同规模的投资组合用加入投资者情绪因子后的四因子模型进行回归分析，除了规模最大的组合，投资者情绪综合指数的系数都为正，说明投资者情绪对股票组合收益有正的效应。但几乎都没有通过显著性检验，说明投资者情绪在我国对股市收益率的影响不显著。笔者分析了有五种可能性导致这种结果的产生:①投资者情绪确实对股票组合收益率没有显著性的影响，实证得出的结果符合现实情况;②投资者情绪对股票组合收益率有显著性影响，但是由于我国证券市场的不完善，这种影响在我国市场中没有得到很好的体现;③投资者情绪指数的构建方法不够完善。本文是用选取了中签率、换手率、每月新增的投资者开户数、沪深300指数收益率以及消费者信心指数做为投资者情绪代理指标构建出的投资者情绪综合指数，或许会有别的代理指标对投资者情绪的表现更具有代表性;④数据选取不当。由于某些数据的缺失，本文选择的样本是2005年至2012年的数据，样本量还不够大，对结果的说明还不够强，而且本文对投资者情绪代理指标的选择是用月度数据，在数据经过月度化后代表性减弱。可能用日数据或者周数据来衡量会更具有代表性;⑤在三因子模型中，模型回归的拟合效果本身就比较好，继续在此基础上加入投资者情绪因子，模型的提升空间不大，所以拟合优度提升的具体数值也不够大。
本文结合行为金融，针对我国A股市场进行研究，在以下几个方面做了自己的努力:
(1)本文对投资者情绪代理变量的选取，除了学界中比较常用的换手率、中签率和新增投资者开户数以外，还采用了消费者信心指数和沪深300指数收益率。在之前有学者通过实证分析，验证了消费者信心指数与沪深300指数收益率与投资者情绪有正相关关系，但是少有学者将其直接运用于投资情绪综合指数的构建当中去。
(2)在以往的文献中，对投资者情绪的检验大多数是通过用投资者情绪指数、投资者情绪指数的滞后值或者投资者情绪指数的变化量，与市场收益综合指数进行回归，本文采用的是将投资者情绪指数加入Fama-French三因子模型，构成一个全新的四因子模型，对两者的回归系数进行对比分析。
(3)本文按照我国A股市场中公司市值因子和账面市值因子的大小排序，分别将两个变量各分成五组，将相同规模的市值因子和账面市值比因子的公司结合，一共构成了五组投资组合。将五个投资组合的收益率进行三因子和四因子模型回归，观察不同风险因子对不同投资组合收益率的影响。
由于研究水平有限以及数据挖掘的困难，本文还存在着一些局限性:
(1)在构造投资者情绪指数时由于数据找寻的困难，很多数据无法获得，有一些能反映投资者情绪的代理指标无法运用于对指数的构建，导致得出的投资者情绪综合指数无法完全反映我国投资者情绪的变动情况。
(2)由于政策原因和数据的缺失，为了保持数据的连贯性，本文只选用了2005年至2012年的数据，样本量还不够大，而且本文对投资者情绪代理指标数据频率的选择是用月度数据，在数据经过月度化后代表性减弱。可能用日数据或者周数据来衡量会更具有代表性。
(3)在对投资者情绪进行研究时，笔者没有分别分析个人投资者情绪和机构投资者情绪的变动情况，只是将所有投资者作为一个整体进行分析。
(4)将市值比按照大小排序取5个等分点，同时按照账面市值比也取5个等分点，两个五等分点相交，我们可以构造出25个不同的关于流通市值规模和账面市值比的投资组合。但本文只选用了将相同规模的市值比和账面市值比进行配对后的五个投资组合，没有全面考虑到每一种可能性。可以加入更多类型的公司组合，全面验证投资者情绪对不同公司组合收益率的影响。
本文整体的结构是首先对国内外与投资者情绪相关的研究进行归纳和概述，然后将利用学界中构建投资者情绪指数的常用方法——主成分分析法来构建出适用于我国的投资者情绪综合指数，之后再将投资者情绪指数带入Fama-French三因子模型，构成一个全新的四因子模型，通过两个模型各项数据的对比，最后得出本文的结论。
本文在结构上分为五章:
第一章为导论，简述本文的研究背景、研究意义，以及论文的研究方法和框架。
第二章为国内外文献综述。总结了有关投资者情绪研究的发展过程，从投资者情绪的定义、其理论模型、投资者情绪的测评方法以及投资者情绪对股票市场的影响四个方面阐述了国内外学者对投资者情绪的研究现状。通过对国内外文献的梳理可以看出，有关投资者情绪的研究发展，是从最初的运用单一指标分析到目前主流的用主成分分析的方法，选取几个代理指标构成综合情绪指数。国内的学者由于中国证券市场起步较晚，相关研究还没有比较突出的推进之处，大多是在结合国内市场的实际情况基础上，沿用国外学者的研究方法进行研究。
第三章是投资者情绪综合指数的构造，本文以我国A股市场为研究对象，根据数据的可得性以及连续性，本文选取的样本时间跨度及样本数据频率为2005年4月至2012年11月的月度数据，用中签率、换手率、每月新增的投资者开户数、沪深300指数收益率以及消费者信心指数为投资者情绪代理指标，在将数据进行标准化和利用消费者物价指数CPI，宏观经济景气指数MBCI以及进出口NX三个宏观因素剔除了宏观因素的影响之后，运用主成分分析法，构造出我国投资者情绪的综合指数。
第四章是论证投资者情绪对股票组合收益的影响，以我国沪深两市的A股市场为研究对象。运用Fama-French三因子模型，在此基础上加入前一章构建的投资者情绪综合指数，构建出一个全新的四因子模型。接下来，按照沪深两市A股市场中公司的流市值规模，将样本分为从小到大五个不同规模的组合，同样，按照沪深两市A股市场中账面市值比的大小，将样本分为五个组合，将两类组合中同等规模的组合结合起来，构造成五个投资组合。考察两个模型对五组不同规模的投资组合收益率的解释能力并进行分析。
第五章是全文的总结，将各章的结论进行罗列说明，并指出了文章的不足之处以及可以进一步改进的方向。
全文的主要结论如下:
(1)选用五个投资者情绪代理指标，通过主成分分析法构建出投资者情绪综合指数，发现在各代理指标对投资者情绪影响力大小的比较中，新增投资者开户数对投资者情绪的影响力最大，这也可以间接的说明新增投资者开户数对投资者情绪的代表性最强。同时，中签率对投资者情绪的影响力相对较小，说明投资者情绪对中签率的变动不太敏感。
(2)利用所得出的投资者情绪指数分析，从2007年到2008年，投资者情绪有一个大的上涨，再此之后又有一个显著的下跌过程，这与我国股票市场大盘的走向基本相符合。投资者情绪的波动频率和幅度都较大，说明我国的投资者较为容易受到外界各种因素的冲击而对自己的投资策略以及投资行为造成影响，这比较符合人性的特点，也有可能是由于我国证券市场还不够发达，投资者水平和思想理念还不够高导致的。
(3)根据对五个不同规模的投资组合进行Fama-French三因子模型回归，回归结果表明模型的拟合效果均较好，修正的R2均达到了90％以上，其中市场溢价因子和市值因子的回归结果都很显著，而账面市值比因子几乎都没有通过显著性检验，说明对于我国证券市场来讲，市场风险溢价和市值因子是系统性风险因子之一，而账面市值比因子对我国A股市场的影响力不大。
(4)对五个不同规模的投资组合用加入投资者情绪因子后的四因子模型进行回归分析，除了规模最大的组合，投资者情绪综合指数的系数都为正，说明投资者情绪对股票组合收益有正的效应。但几乎都没有通过显著性检验，说明投资者情绪在我国对股市收益率的影响不显著。笔者分析了有五种可能性导致这种结果的产生:①投资者情绪确实对股票组合收益率没有显著性的影响，实证得出的结果符合现实情况;②投资者情绪对股票组合收益率有显著性影响，但是由于我国证券市场的不完善，这种影响在我国市场中没有得到很好的体现;③投资者情绪指数的构建方法不够完善。本文是用选取了中签率、换手率、每月新增的投资者开户数、沪深300指数收益率以及消费者信心指数做为投资者情绪代理指标构建出的投资者情绪综合指数，或许会有别的代理指标对投资者情绪的表现更具有代表性;④数据选取不当。由于某些数据的缺失，本文选择的样本是2005年至2012年的数据，样本量还不够大，对结果的说明还不够强，而且本文对投资者情绪代理指标的选择是用月度数据，在数据经过月度化后代表性减弱。可能用日数据或者周数据来衡量会更具有代表性;⑤在三因子模型中，模型回归的拟合效果本身就比较好，继续在此基础上加入投资者情绪因子，模型的提升空间不大，所以拟合优度提升的具体数值也不够大。
本文结合行为金融，针对我国A股市场进行研究，在以下几个方面做了自己的努力:
(1)本文对投资者情绪代理变量的选取，除了学界中比较常用的换手率、中签率和新增投资者开户数以外，还采用了消费者信心指数和沪深300指数收益率。在之前有学者通过实证分析，验证了消费者信心指数与沪深300指数收益率与投资者情绪有正相关关系，但是少有学者将其直接运用于投资情绪综合指数的构建当中去。
(2)在以往的文献中，对投资者情绪的检验大多数是通过用投资者情绪指数、投资者情绪指数的滞后值或者投资者情绪指数的变化量，与市场收益综合指数进行回归，本文采用的是将投资者情绪指数加入Fama-French三因子模型，构成一个全新的四因子模型，对两者的回归系数进行对比分析。
(3)本文按照我国A股市场中公司市值因子和账面市值因子的大小排序，分别将两个变量各分成五组，将相同规模的市值因子和账面市值比因子的公司结合，一共构成了五组投资组合。将五个投资组合的收益率进行三因子和四因子模型回归，观察不同风险因子对不同投资组合收益率的影响。
由于研究水平有限以及数据挖掘的困难，本文还存在着一些局限性:
(1)在构造投资者情绪指数时由于数据找寻的困难，很多数据无法获得，有一些能反映投资者情绪的代理指标无法运用于对指数的构建，导致得出的投资者情绪综合指数无法完全反映我国投资者情绪的变动情况。
(2)由于政策原因和数据的缺失，为了保持数据的连贯性，本文只选用了2005年至2012年的数据，样本量还不够大，而且本文对投资者情绪代理指标数据频率的选择是用月度数据，在数据经过月度化后代表性减弱。可能用日数据或者周数据来衡量会更具有代表性。
(3)在对投资者情绪进行研究时，笔者没有分别分析个人投资者情绪和机构投资者情绪的变动情况，只是将所有投资者作为一个整体进行分析。
(4)将市值比按照大小排序取5个等分点，同时按照账面市值比也取5个等分点，两个五等分点相交，我们可以构造出25个不同的关于流通市值规模和账面市值比的投资组合。但本文只选用了将相同规模的市值比和账面市值比进行配对后的五个投资组合，没有全面考虑到每一种可能性。可以加入更多类型的公司组合，全面验证投资者情绪对不同公司组合收益率的影响。