在有效市场假说理论的基础上,诞生了现代金融理论的核心资本资产定价模型,使得金融理论不断蓬勃发展。在传统资本资产定价模型中,有一个十分重要的假设:表示系统性风险大小的贝塔系数为不变的常数值。然而,众多学术研究均表明,贝塔系数为常数的假设并不成立,贝塔系数将随着时间的推移而变化,由此衍生出了时变资本资产定价模型以及对贝塔系数的计算方法。同时,随着金融市场的不断发展,出现了许多传统金融理论无法解释的金融异象,例如羊群效应、过度反应、规模效应、价值溢价效应等,由此,行为金融学开始进入大众的视野。行为金融学的核心否定论点即是投资者都是理性人的假设,行为金融学认为投资者是有限理性的,金融市场上所出现的诸多异象是投资者情绪集体反馈的结果。认知偏差和情感都是难以量化的概念,学者们将投资者情绪代理指标分为显性指标、隐性指标以及复合指标,大多数学者都采用主成分分析法将多项单一指标合成为一个复合指标,随后代入Fama-French的多因子模型中,研究投资者情绪对资本资产定价模型的影响。本文首先考虑到复合指标存在的缺陷,使用了多项单一指标来共同代表投资者情绪进行研究,同时考虑到文本挖掘技术的不成熟以及网络信息不准确性,因此未使用大数据文本挖掘的方法构造情绪因子。本文一共选取了8个投资者情绪单项指标,分别是上月封闭基金平均折价率、IPO首日收益率均值、IPO数、新增开户数、上月新增投资者开户数、消费者信心指数、上月市场换手率、投资者信心指数。考虑到投资者情绪在不同行情对股市的影响方式以及程度不同,因此本文以沪深300指数为对象,将2008年至2019年间的股市分为牛市、熊市以及震荡市三个市态行情,并且将沪深300指数的个股划分到4个行业中,分别是工业行业、房地产行业、金融行业以及消费行业,进行在不同行情下不同行业的区分性研究,以股票月收益率为数据频率,并以沪深300指数收益率作为市场组合收益率,建立DCC-GARCH模型,从而计算出月时变贝塔值。最后,本文创新性地将投资者情绪指标作为资本资产定价模型中时变贝塔的工具变量,综合之前学者对时变贝塔影响因子的研究,结合经典财务指标,共选取了8个财务指标,分别是现金比率、资产负债率、净资产收益率、经营杠杆、财务杠杆、存货周转率、资本积累率以及流动比率,使用固定效应面板回归模型,将8个财务指标和8个情绪指标共同代入模型中与时变贝塔进行回归筛选,最终得出在各行情下对各行业具有影响的情绪指标与财务指标,证明了投资者情绪对时变贝塔系数具有显著性影响,即对股市具有显著性影响,同时也证明了在不同行情下,投资者情绪对不同行业有着不同的影响因子与影响程度。