面对真实金融市场的各种异常现象，融入了心理学的行为金融学比传统金融学更有解释力，这主要在于行为金融学对理性人这一假说的突破。对于非理性的研究，投资者情绪一直是国内外学者关注的研究热点。目前，在投资者情绪这一方面，国内外对投资者情绪的总效应已经有了较为深入的研究，但对投资者情绪的截面效应的研究却还不多，尤其是中国，这一方面的研究更是匮乏，因此，本文针对我国A股上市公司着重研究投资者情绪对股票横截面收益的影响，探究除了Fama-French三因子和Carhart的动量因子以外，投资者情绪是否也是股票横截面收益的一个决定因素。本文建立在Baker and Wurgler（2006）提出的公司透明度低的股票易受投资者情绪影响的假设上进行实证设计。为了分析投资者情绪的横截面效应，本文选取了上市公司的八个方面的特征变量，分别是收益波动率、规模、年龄、有形资产率、营业收入增长率、净资产收益率、股息率和市净率；为了增加文章的严谨性，本文每一步实证都在两因素模型研究的基础上进一步扩展模型，用多因素模型进行重复验证。借鉴Berger and Turtle（2011）测量公司对投资者情绪敏感性的方法，本文首先针对所有被观测上市公司（1020家）进行了情绪敏感度测量，然后按照公司对情绪的敏感性进行分组，并分别统计各组八个方面的特征变量值，以观测随着公司对投资者情绪的敏感度增加，公司特征的变化是否相应的呈现出一定规律。根据我国股市的实际情况，本文区分出了对投资者情绪呈正敏感性和负敏感性两大组，结果发现，正负两组的结果略有不同。其中，与投资者情绪呈负敏感的股票，随着其对投资者情绪的敏感度增加，公司特征呈现出高波动率、小规模、高年龄、低有形资产率、高营业收入增长率、低净资产收益率和低股息率等不透明的特征；而在与投资者情绪呈正敏感的股票中，只有波动率随着公司对投资者情绪的敏感性增强而呈现逐渐增强的规律，其他特征变量并没有表现出与投资者情绪明显的关系。这个结果并没有随着模型的扩展，而受到影响，反而进一步巩固了这个结果。这说明受投资者情绪影响大的股票，通常是那些透明度较低公司的股票。从理论上解释，这是因为透明度低的公司通常蕴含了更大的潜在风险，而高风险往往意味着高收益，一些风险偏好的投资者更倾向于对其进行投机性投资，从而使得这些股票更易受投资者情绪影响。在得到初步结论之后，本文按照公司特征进行分组，以考察由相对不透明的公司组成的投资组合是否更容易受投资者情绪影响。由于本文除了要探究投资者情绪与股票横截面的关系，还希望研究投资者情绪对股票横截面收益的定价作用，因此，本步实证设计是在CAPM模型的基础上加入情绪因子。从投资者情绪回归系数估计来看，负组投资者组合与投资者情绪的关系仍然比正组清晰。本步实证结果表明，具备不透明性的特征的负组投资组合（高波动率、小规模、高年龄、高营业增长率、低营业增长率、低净资产收益率、低股息率甚至无分红的投资组合）更易受投资者情绪影响。这和初步实证的结果基本一致，只是有形资产率特征与投资者情绪的关系不再显著，另外营业收入增长率较低甚至为负的投资组合也表现出与投资者情绪关系显著的现象。而在正组投资组合中，虽然有许多组投资组合与投资者情绪呈显著关系，但整体上没有一定的规律，波动率和股息率甚至呈现了相反的结果。在之后的稳健性检验中，正负组结果的差异性更大，也使得这个结果变得更加确定，即负组投资组合的横截面收益率可以由投资者情绪解释，但正组不可以。针对投资者情绪对股票横截面收益的定价作用，也针对Berk（1995）和Famaand French（2006）提出了一个关于什么样的公司特征可能关系到潜在风险因素的讨论，本文构造了一个包含情绪信息的条件α，来衡量投资者情绪带来的情绪风险及潜在风险。结果显示，受投资者情绪影响较大的股票具有明显的情绪边际效应，即随着投资者情绪水平的提升，情绪倾向的股票的超额收益会明显的提升（负敏感的股票会明显下降）；而那些无情绪倾向的股票，基本不受投资者情绪水平的波动而波动。这说明情绪倾向的股票每增加一单位情绪风险，股票收益也会相应的增加，符合CAMP模型提出的收益风险均衡理论。在控制了更多风险源的多因素模型下，投资者情绪的边际效应有所减弱，但以上结论仍然成立，这恰恰巩固了投资者情绪会带来边际效应的结论。因为排除了原先包含于潜在风险中的市值因子、账面市值比因子和动量因子后，这些风险带来的边际收益也消除了，这让我们更清楚得看到投资者情绪带来的效应。因此，本文认为投资者情绪是股票横截面收益的一个定价因子。