传统金融理论包含了许多对金融市场进行预测的理论，然而随着行为金融学发展，学者们逐渐开始关注那些无法用传统金融理论解释的金融异象。金融异象主要由投资者情绪引起，往往与股票市场息息相关。它会使股票市场偏离既定模型向不确定方向发展，且与股票价格和股票市场的风险程度有一定关联。股票市场是宏观经济的晴雨表，了解金融异象对股票市场的冲击对于预防投资者非理性投资与促进股票市场健康发展都具有一定参考价值。因此本文通过一系列统计方法来研究金融异象因子对股票市场的影响。
　　首先，本文收集了清华大学国家金融研究院推出的中国量化因子库中1997年2月至2017年12月间每月末的交易摩擦因子、动量类因子、价值因子、成长类因子、盈利类因子、财务流动性因子6类共计56个金融异象因子的月度数据，以及国泰安与Wind数据库中沪市A股、沪市B股、深市A股、深市B股、中小板、创业板6类股票市场中共3672只股票在1997年3月至2018年1月间的月个股收益率、月个股交易量以及股票价格指数。而后运用相关性检验、主成分分析等统计方法对金融异象因子进行分析与降维处理，将56个金融异象因子降维为28个。本文将降维后的28个异象因子作为回归分析中的自变量共构造了三个模型，其一是利用Fama-Macbeth两步回归，建立异象因子和股票收益率的模型;其二是建立了异象因子和股票价格指数的模型;其三是建立了异象因子和股票交易量的模型。对三个模型分别进行显著性检验，并根据模型结果进行数据分析，对异象因子对各类股票市场的影响做出量化说明。
　　本文研究结论有如下四点:第一，A股市场股票收益率更容易受盈利类因子尤其是利润资产比率的影响，中小板与创业板的股票收益率则更容易受交易摩擦类因子尤其是标准化的换手率的影响。第二，异象因子对创业板的股票收益率影响较大而对A股市场股票收益率影响则相对较小。第三，A股市场股票价格指数相对更容易受盈利类因子影响，中小板与创业板股指相对更容易受交易摩擦因子影响。而B股市场股指主要受财务流动性因子与价值类因子的影响。第四，股票交易量相对更容易受交易摩擦类因子的影响，其中A股市场股票交易量比中小板与创业板相对更容易受异象因子影响。