互联网的普及与网络社会化媒体的成熟使得人们越来越依赖从互联网中获取各种所需信息,网络信息对人们的日常生活行为影响作用日益增强。而随着我国股票市场投资者参与人数的增加,处于信息劣势的个体投资者,为降低信息搜索成本,期望从海量的网络信息中筛选出有价值的股票投资信息,并据此做出投资决策。但投资者搜索到的网络信息,信息的真实性无法考证,而且他们更有可能关注到那些带有浓厚情绪色彩的虚假信息,一旦这些信息交错影响,不明真相的投资者很可能被假象所迷惑,采取一致行动,甚至由此产生“羊群效应”,导致资产价格波动。因此,在网络信息监督体制不完善的情况下,如何更为有效的识别和判断网络信息对股票价格的影响,更深层次的探究网络信息对股票价格的作用机制,为投资者的行为决策以及政府相关政策的实施提供一定的借鉴参考,就显得非常具有意义了。文章从行为金融学出发,基于噪声交易理论框架,以网络社会化媒体股票论坛中股票帖吧发帖量与发帖内容作为网络投资者情绪替代变量,利用文本数据挖掘与文本分类技术,研究在短期内,网络投资者情绪对股票价格的影响机制。首先,本文对投资者情绪的相关理论基础与文献资料进行梳理、回顾,在前人研究的基础上,确定文章的研究方法与思路,并结合互联网大数据的时代背景,将网络投资者情绪与股票价格波动的关系作为本文的研究重点;在投资者网络情绪变量的选取上,将其分为网络发帖量数值型指标与投资者情绪指数文本型指标,其中投资者情绪指数是对网络发帖内容进行文本数据挖掘、整理、汇总以及情感分类后,再进行情绪指数构建的合成指标,投资者情绪指数分为投资者情绪跟踪指数与投资者情绪趋同指数。其次,在研究投资者网络情绪对股票价格波动的影响中,分析了投资者网络情绪与股票价格特征的相关性,然后建立面板回归模型,比较了投资者网络情绪数值型指标与文本型情绪指数对股票价格波动影响强度的异同;为完成投资者情绪对后者的预测分析,实证研究了滞后投资者网络情绪对股票价格波动的影响机制,以及股票价格波动对投资者网络情绪的逆影响。在得到上述研究结果的基础上,文章从股市行情周期出发,分别了研究行情上升与下跌时期投资者网络情绪对股票价格波动的影响,以进一步验证前面的结论。最后,文章得出,无论是在全样本期间,还是在股市周期行情中,投资者网络情绪与股票价格波动的关系至少有以下几点:一网络发帖量与股票收益率和股票价格波动正相关,但作用程度小于情绪跟踪指数,情绪跟踪指数能够更好的解释和预测股票价格波动,投资者情绪越高涨,收益率越高,而投资者情绪越低落,则收益率越低;二情绪趋同指数能够显著的影响股票的价格波动幅率和换手率,情绪趋同指数越低,即投资者情绪分歧越大,股票价格波动幅率越大,股票的换手率也越高;三网络发帖量能够较好的体现股票市场的实际参与程度,发帖量越大,市场参与度越高,反之则反是;四验证了在短期内,股票市场走势对投资者网络情绪也具有显著的影响力,由此得出二者具有双向的影响关系。