“噪音”这一概念最初是由包括Kyle在内的有效市场理论的支持者们从物理学界引入金融学界,并首次被界定为“信号”的对立概念。两者间都包含了信息：“信号”中包含的是反映了标的资产基本面或宏观经济政策等指标改变等真实信息；“噪音”中包含的是错误的信息或者无信息。但是,这些最初的研究并没有充分考虑“噪音”对标的风险资产交易价格的影响。随后,面对有效市场理论与现实金融市场大量的显著不符,新兴的行为金融学理论利用了这个概念建立起了噪音理论,认为由于噪音交易行为将噪音成分注入到交易价格中,因此该价格同时反映了“信息”和“噪音”。而基于噪音成分的交易导致市场套利有限,难以达到有效状态。根据噪音成分的形成机制和市场表现,本文将噪音的本质定义为：在金融市场中,一切引起投资者对标的资产现在或未来价值产生误判,并按照错误的定价进行交易的所有因素的总和。“噪音”不仅影响市场上的交易价格,也影响标的资产的交易数量。而且,基于“噪音”的交易包含于成交的每一笔交易之中。围绕着这一概念,本文分别从形成机制、具体表现、度量方法和影响因素检验等方面展开了较为深入的讨论。在所有的金融市场中,宏观经济政策、公司基本面改变、信息不对称程度和投资者情绪等因素都在影响着噪音交易的多少,和交易价格中噪音成分的大小,区别只是影响程度的不同而已。在中国股票市场上,沪、深两市总市值随经济总量的增加而上涨,但当前阶段中国股票市场上的投资者主要还是由中小投资者构成,虽然机构投资者比例有不断上升趋势。利用EGARCH模型,我们发现两市代表性股指收益率存在明显聚类效应。“利空”消息比“利好”消息会给市场收益率的条件方差产生更大的冲击,存在不对称效应。短期的“羊群效应”和“动量效应”以及长期的“反转效应”显著存在。在噪音成分的度量上,本文分别比较分析了以交易价差法和行为资产定价法为代表的直接度量方法和以Jensen’sα、R-S分形法以及Variance-Ratio模型为代表的间接度量方法。我们还对传统的Variance-Ratio模型进行了修正,根据金融市场的实际经验,加入了单位标的风险资产波动对组合或整个市场噪音成分波动的影响权重的考虑,建立了平均方差比(AVR)模型及其检验方法。利用R-S分析法以及AVR模型所计算得到的噪音成分指标,结合动态面板模型和系统GMM估计方法,本文比较和检验了不同持有期限两市噪音成分的大小以及影响因素对噪音成分的冲击。发现代表了上市公司基本面的各变量对噪音成分的解释力度较低,而且随着持有期限的加长,无论是影响力度还是系数的显著性都出现了下降的态势。宏观变量对噪音成分的解释力度次之,在长期持续显著。投资者情绪和不对称信息程度对噪音成分的影响最大,长期显著。最后,根据全文分析结果,我们对监管当局提出了一定的政策建议,期望能够促进中国证券市场健康发展。