随着改革开放和市场经济在中国的确立,股票市场也随着不断完善起来,截止到2013年底,我国股票总市值已经占GDP的40.66%。由于股票市场在金融体系中的核心地位,并且可以起到推动着社会经济的持续健康发展的作用,有关股票市场现象的相关理论研究一直是金融领域学术研究的一个重点。溢出效应是股票市场上常见的现象,是外部性的一种表现形式。行业间的溢出效应指的是每个行业在股票市场上的表现除了受到行业内部自身因素的影响外,还受到来自其他行业因素的影响。如果这种影响导致的变动是同期发生的,就表现为行业间的联动现象;如果变动不同期,就表现为行业间的引导现象。溢出效应显然是市场失灵现象的一种,基于理性人假设和有效市场假说(EMH)的经典金融学理论无法对此给予充分解释,需要考虑从行为金融学角度进行探讨。投资者情绪是行为金融学最重要的分支之一,目前已有数量众多的研究表明其和股票价格之间存在相互影响关系。因此,本文考虑从投资者情绪角度出发,研究它在行业间溢出效应中扮演的角色。股票市场数据是典型的时间序列数据,时间序列的分析方法有时域分析和频域分析两种,针对股票市场数据的非线性、非平稳特征,本文在研究方法上选取了两者的结合。即先从频域分析出发,利用集成经验模态分解(EEMD)和符号时间序列分析(STSA)结合的方法提取价格指数和情绪指数不同时间尺度下的波动特征,再用时域分析方法对不同尺度下的波动进行研究。本文的主要实证结果表明:本文用主成分方法构造行业情绪指数具有一定的预测和分析能力,但是不同行业对行业情绪的敏感性不同;短期内,中国股市周期性和产业链相关行业间都存在的溢出效应,而非周期行业间基本不存在溢出效应,其中产业链相关行业间的溢出效应最明显,且主要通过情绪进行传导;而在中长期,不论产业链相关行业、周期性行业还是非周期性行业间都存在溢出效应。