目前,估算股票市场的风险是现代金融理论的一个挑战。虽然该话题对于投资者和市场监管人员而言,具有重大的影响,但是对于选取哪些风险因素进行价值评估以及成本预算,仍然处于争论之中。本文从理论分析入手,强调行为金融学在资产定价中的应用,接着采用跨学科的数据挖掘技术,计算出代表投资者情绪的公众情绪指标,最后从实证角度出发,对Fama-French三因素模型进行了扩展,并分别检验两模型在我国创业板市场的适用性。依据Fama和French的分组方法,作者按照规模和账面市值比的大小,将创业板上市公司分为六组。对每组日均收益率的统计分析发现,高账面市值比投资组合中存在“小公司效应”,小规模公司组合中存在“价值效应”。分别对三因素模型和经扩展的四因素模型进行回归分析,发现扩展的四因素模型拟合效果比三因素模型更好,即公众情绪对股票收益率波动有一定的解释能力。对股票价格波动较大的阶段进行分析发现,我国创业板市场存在一定的“羊群效应”。可见,本文利用文本情感分析技术将网络舆论量化为公众情绪指标,可能为行为金融学的研究提供了一种新的思路。