2020年1月20日,钟南山院士确认了新冠肺炎病毒存在人传人的特征。新冠疫情作为被世界卫生组织认定的“突发公共卫生事件”,为我国的经济发展带来了严峻的挑战,众多行业受到了疫情的强烈冲击。本研究将从投资者情绪的角度研究新冠疫情对中国股市异常收益率的影响。本研究的研究创新主要体现在:第一,相较传统的利用结构化数据进行投资者情绪分析的方法,本研究采用了非结构化数据（投资者的互联网发帖文本）,在数据来源上有所创新。第二,相较大部分利用非结构化数据进行相关研究的经济学论文采用的情感词典方法,采用了能够更精确分词和识别词语情感的高维词向量Word2Vec模型结合具有更高分类准确率的机器学习算法,提升了研究数据的准确性。第三,本研究利用的事件窗口期为2020的新冠疫情正式确定的1月20日至8月31日,时效性较强。本研究具体的数据准备工作如下:首先,本研究选取了东方财富网股市实战股吧的网友发帖作为文本情感分析材料,使用“八爪鱼”网络爬虫软件对文本内容进行了网络爬虫采集。其次,利用Python的jieba库对清洗筛选后的文本数据进行了中文文本分词,结合腾讯的Word2Vec语料库构建了每一个语句的句向量。然后,采取了支持向量机（SVM）算法对处理好的文本数据进行了情感分类,将样本数据标注为“积极”和“消极”两类,分别用{1,-1}表示。最后,本研究以阅读量作为权重,以当日投资者的积极情绪值与消极情绪值绝对值的比取对数,获得了新冠投资者情绪指数。本研究将1月20日至8月31日798支股票在的日交易数据、新冠投资者情绪指数,公司注册地的每日新增确诊病例数作为样本数据。以股票的异常收益率作为被解释变量,新冠投资者情绪指数、每日新增确诊病例数作为解释变量,以股票的流通股日换手率和日振幅作为控制变量。进过固定效应回归分析发现:新冠投资者情绪指数与股票异常收益率之间存在的显著的正相关关系,每日新增确诊病例数与股票异常收益率之间存在显著的U型关系。最后,针对解释变量对被解散变量影响存在的地区、行业和时期异质性进行了分析。本研究通过研究得出的主要结论为:新冠疫情通过羊群效应和过度反应两个行为金融学中的行为偏差影响股票的异常收益率。一方面,投资者关于新冠疫情普遍的积极正面情绪会通过羊群效应放大到更多的投资者,使得股票的异常收益率提高,股票价格被高估。另一方面,投资者在疫情爆发期频繁接受到公司所处地区每日确诊病例数的信息,由于过度反应,投资者预计未来继续恶化,股票异常收益率降低,股票价格被低估。根据主要结论,本研究建议加强疫情的防治体系和机制建设以及提高信息披露和引导的时效性和正确性。