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经历了20多年的迅速发展，我国股票市场取得了卓越的成绩。Wind的数据显示，截至2017年年底，沪深两大交易所的A股上市公司总数为3467家，市值总和为63.115万亿元。
但与国外成熟的资本市场相比，我国股票市场仍然是一个新兴市场，存在着诸多不容忽视的问题。第一，交易行为的非理性显著。主要系中国股票市场以个人投资者为主且年轻化；个人和机构投资者存在着严重的信息不对称。第二，政策行为的干预性显著。我国股票市场有着计划经济的烙印,管理层很难完全用市场化的视角来认识股票市场。第三，退市制度仍不健全。2001年至今，只有90余家公司在沪深两大交易所退市，退市率仅仅为0.26%，而成熟的资本市场退市率达6%以上。淘汰率的过低，导致上市公司壳资源炽手可热，垃圾股炒作成风，投机氛围极为浓厚。从以上分析可知，我国股票市场并不符合传统金融理论所适用的环境。
证券市场上出现的诸多金融异象无法运用传统金融理论加以解释。由此，学者们逐步放宽以上种种假设，尝试从心理因素的角度探讨其对投资者交易决策的影响。在这种背景下，融合了心理学和金融学的行为金融理论应运而生。不同于传统金融理论，行为金融理论认为股票收益不仅受其内在价值的影响，还在一定程度上受投资者情绪的影响。
中国股票市场以个人投资者为主体。机构投资者具有规范化的投资行为、组合化的投资者结构等优势，往往根据上市公司的基本面进行理性投资。而个人投资者由于受时间、精力以及专业技能等诸多方面的限制，投资决策更易受情绪因素的影响，即在情绪乐观的投资者认为是利好消息时，情绪悲观的投资者在看待同个信息时，却认为是利空消息。那么，在个人投资者占有绝对地位的环境下，应该如何去界定投资者情绪？应该如何有效地去度量投资者情绪？市场收益受投资者情绪影响的作用机制是什么？投资者情绪对不同类型股票收益的影响是否存在差异？
本文主要着眼研究以上问题，探讨投资者情绪在交易过程中对投资决策的影响，进而促进投资者能够更加清晰地认识自身的交易行为以及帮助监管当局更好地把握股票市场的运作规律。
具体研究内容如下。
第1章，绪论。首先阐述研究背景与研究意义，其次说明研究内容与研究方法，最后阐明本文特点与不足。
第2章，文献综述。从投资者情绪的定义、投资者情绪的度量、投资者情绪对收益的影响这几个方面的文献梳理，进而得到对论文的研究启示。
第3章，理论分析。阐述有效市场理论及噪音交易理论、基于噪音交易模型阐述投资者情绪对市场收益的作用机制、基于情绪跷跷板理论分析投资者情绪对不同公司特征股票收益的影响。
第4章，投资者情绪综合指数及度量。选取封闭式基金折价率、IPO首日发行量、IPO首日收益率、新增开户数、市场交易量、消费者信心指数6个代理指标，对投资者情绪综合指数的度量方法进行了探索，同时采用主成分分析法和偏最小二乘法来构建投资者情绪综合指数，通过三种检验方式考证出更为合适的度量方法。
第5章，投资者情绪对收益的影响。第一，对市场收益的影响。首先检验投资者情绪综合指数和市场收益率序列是否平稳，再检验市场收益率序列是否存在ARCH效应，最后研究投资者情绪对市场收益的直接影响和间接影响。第二，对股票收益的影响。首先采用非参数统计法分析投资者情绪对不同公司特征股票收益的影响差异，其次引入Fama-French三因子模型进行多元回归，分析投资者情绪影响股票收益的横截面效应。
第6章，总结。第一，不论是基于所构建的投资者情绪综合指数与市场指数走势的拟合度，还是基于牛熊市的稳健性检验和“孪生股票”有效性检验，发现采用偏最小二乘法构建的投资者情绪综合指数在拟合市场收益变动上效果更佳。第二，投资者情绪的变化对市场收益的直接影响显著为正，投资者情绪的变化对市场收益波动进行反向修正，通过风险惩罚间接影响市场收益。第三，流通市值、股息率、股票价格特征值低的股票以及市盈率、市净率特征值高的股票更加容易受到投资者情绪的影响。当投资者情绪处于乐观（悲观）状态时，对投资者情绪敏感度高（低）的股票可以获得超额收益。
本文的特点有以下几个方面。
第一，投资者情绪及度量。在投资者情绪代理指标的选取上，综合考虑了显性指标、隐性指标及其滞后项，使得投资者情绪指标得到了更加精细化地处理；在投资者情绪综合指数的度量上，认识到常用的主成分分析法的局限，故而对度量方法进行了探索，最终选择在拟合市场收益波动上效果更佳的偏最小二乘法去构建投资者情绪综合指数，有利于后文在研究投资者情绪与股票收益的关系时得到更为可靠的结果。
第二，在投资者情绪对市场收益的影响中，深入挖掘投资者情绪影响市场收益及其波动的作用机制，考察股票市场中高收益是否往往伴随着高风险，即风险与收益是否呈正向关系，投资者情绪的不同是否会影响这两者的关系。
本文也存在一些不足及需要改进的地方。
第一，没有对投资者的类型进行细分。投资者情绪对个人投资者和机构投资者这两种投资者类型的影响可能存在差异。本文后面可以将投资者细分为个人投资者和机构投资者两种类型进行更为深入的研究。
第二，受制于数据可得性，研究的样本区间依然较短，没有覆盖足够多的股票市场的牛熊周期。
但与国外成熟的资本市场相比，我国股票市场仍然是一个新兴市场，存在着诸多不容忽视的问题。第一，交易行为的非理性显著。主要系中国股票市场以个人投资者为主且年轻化；个人和机构投资者存在着严重的信息不对称。第二，政策行为的干预性显著。我国股票市场有着计划经济的烙印,管理层很难完全用市场化的视角来认识股票市场。第三，退市制度仍不健全。2001年至今，只有90余家公司在沪深两大交易所退市，退市率仅仅为0.26%，而成熟的资本市场退市率达6%以上。淘汰率的过低，导致上市公司壳资源炽手可热，垃圾股炒作成风，投机氛围极为浓厚。从以上分析可知，我国股票市场并不符合传统金融理论所适用的环境。
证券市场上出现的诸多金融异象无法运用传统金融理论加以解释。由此，学者们逐步放宽以上种种假设，尝试从心理因素的角度探讨其对投资者交易决策的影响。在这种背景下，融合了心理学和金融学的行为金融理论应运而生。不同于传统金融理论，行为金融理论认为股票收益不仅受其内在价值的影响，还在一定程度上受投资者情绪的影响。
中国股票市场以个人投资者为主体。机构投资者具有规范化的投资行为、组合化的投资者结构等优势，往往根据上市公司的基本面进行理性投资。而个人投资者由于受时间、精力以及专业技能等诸多方面的限制，投资决策更易受情绪因素的影响，即在情绪乐观的投资者认为是利好消息时，情绪悲观的投资者在看待同个信息时，却认为是利空消息。那么，在个人投资者占有绝对地位的环境下，应该如何去界定投资者情绪？应该如何有效地去度量投资者情绪？市场收益受投资者情绪影响的作用机制是什么？投资者情绪对不同类型股票收益的影响是否存在差异？
本文主要着眼研究以上问题，探讨投资者情绪在交易过程中对投资决策的影响，进而促进投资者能够更加清晰地认识自身的交易行为以及帮助监管当局更好地把握股票市场的运作规律。
具体研究内容如下。
第1章，绪论。首先阐述研究背景与研究意义，其次说明研究内容与研究方法，最后阐明本文特点与不足。
第2章，文献综述。从投资者情绪的定义、投资者情绪的度量、投资者情绪对收益的影响这几个方面的文献梳理，进而得到对论文的研究启示。
第3章，理论分析。阐述有效市场理论及噪音交易理论、基于噪音交易模型阐述投资者情绪对市场收益的作用机制、基于情绪跷跷板理论分析投资者情绪对不同公司特征股票收益的影响。
第4章，投资者情绪综合指数及度量。选取封闭式基金折价率、IPO首日发行量、IPO首日收益率、新增开户数、市场交易量、消费者信心指数6个代理指标，对投资者情绪综合指数的度量方法进行了探索，同时采用主成分分析法和偏最小二乘法来构建投资者情绪综合指数，通过三种检验方式考证出更为合适的度量方法。
第5章，投资者情绪对收益的影响。第一，对市场收益的影响。首先检验投资者情绪综合指数和市场收益率序列是否平稳，再检验市场收益率序列是否存在ARCH效应，最后研究投资者情绪对市场收益的直接影响和间接影响。第二，对股票收益的影响。首先采用非参数统计法分析投资者情绪对不同公司特征股票收益的影响差异，其次引入Fama-French三因子模型进行多元回归，分析投资者情绪影响股票收益的横截面效应。
第6章，总结。第一，不论是基于所构建的投资者情绪综合指数与市场指数走势的拟合度，还是基于牛熊市的稳健性检验和“孪生股票”有效性检验，发现采用偏最小二乘法构建的投资者情绪综合指数在拟合市场收益变动上效果更佳。第二，投资者情绪的变化对市场收益的直接影响显著为正，投资者情绪的变化对市场收益波动进行反向修正，通过风险惩罚间接影响市场收益。第三，流通市值、股息率、股票价格特征值低的股票以及市盈率、市净率特征值高的股票更加容易受到投资者情绪的影响。当投资者情绪处于乐观（悲观）状态时，对投资者情绪敏感度高（低）的股票可以获得超额收益。
本文的特点有以下几个方面。
第一，投资者情绪及度量。在投资者情绪代理指标的选取上，综合考虑了显性指标、隐性指标及其滞后项，使得投资者情绪指标得到了更加精细化地处理；在投资者情绪综合指数的度量上，认识到常用的主成分分析法的局限，故而对度量方法进行了探索，最终选择在拟合市场收益波动上效果更佳的偏最小二乘法去构建投资者情绪综合指数，有利于后文在研究投资者情绪与股票收益的关系时得到更为可靠的结果。
第二，在投资者情绪对市场收益的影响中，深入挖掘投资者情绪影响市场收益及其波动的作用机制，考察股票市场中高收益是否往往伴随着高风险，即风险与收益是否呈正向关系，投资者情绪的不同是否会影响这两者的关系。
本文也存在一些不足及需要改进的地方。
第一，没有对投资者的类型进行细分。投资者情绪对个人投资者和机构投资者这两种投资者类型的影响可能存在差异。本文后面可以将投资者细分为个人投资者和机构投资者两种类型进行更为深入的研究。
第二，受制于数据可得性，研究的样本区间依然较短，没有覆盖足够多的股票市场的牛熊周期。