回顾中国证券市场近20年的发展，我国从自身实际情况出发，成功吸收借鉴了国外证券市场的发展经验并制定了符合我国国情的发展政策。但任何一个市场的发展都是一个缓慢的过程，我国证券市场相比较于国外而言，运行机制不够健全，市场的发展存在着很多问题。目前，我国证券市场并没有形成完全的强势有效市场。这一市场发展现状为噪音交易者提供了有利条件。非对称性信息以及一些真真假假的小道消息的存在使得投资者情绪很容易发生理性的偏差，从而对股票价格产生错误的预期判断。　　行为金融学认为股票市场中存在着两类交易者。一类是噪音交易者。噪音交易者根据自己主观判断和预期进行证券交易，其投资行为使得股票的市场价格偏离了内在价值。另一类是理性交易者。理性交易者可以通过理性判断断定股票是否存在套利机会，获取套利利益，纠正股票价值的偏离。但由于证券市场中存在着大量的噪音交易者以及理性投资者套利的有限性，使得理性投资者的套利行为不能有效的消除噪音交易者交易带来的偏差影响，从而经常出现证券市场股价大起大落的现象。行为金融学将噪音相关的研究划分为投资者情绪理论。　　目前，国内外已有大量的文献研究投资者情绪与股票市场收益率之间的关系。通过对文献的梳理发现，已有的研究存在许多不足。第一，国情差异性。中国的证券市场由于发展时间比较短，国情的差异性使得国外的研究结果不一定能适用于国内。第二，指标选择的全面性。投资者情绪指数在研究股市影响时具有关键性作用。虽然国内外的研究中对于投资者情绪指标的建立的方法有很多种，但是传统的指标都较为单一且具有片面性，少有文章将网络舆情的文本情感信息和股票交易情感代理变量相结合。第三，研究的细分化。虽然目前学术界对不同情绪状态和不同行业都有所研究，但是研究的文献甚少，而且没有详细的将不同情绪状态和不同行业相结合进行研究，因此研究的结论有待考究。中国证券市场上投资者情绪与股票收益率之间的关系到底如何？将投资者情绪划分为高情绪状态和低情绪状态时投资者情绪对股票市场收益率的影响如何？投资者情绪的波动对股票收益率的影响持续性怎样？对不同的行业，投资者情绪又表现出怎样的行业情绪溢价影响某一行业的股票价格？这些都是本文研究的着力点。　　本文在行为金融学理论的基础上，以2011年1月至2015年5月的月度数据为研究周期，选取了封闭式基金折价率、市场换手率、新增股票开户数、消费者信心指数和舆情指数作为衡量投资者情绪的5个变量。通过使用主成分分析法，对各个变量以及滞后一期的变量提取公共因子构建综合性投资者情绪指数，进而考察投资者情绪与股票市场的关系。本文总共分为六个部分。各个部分的内容安排为:　　第一部分的内容为绪论。该部分内容主要介绍本文的研究背景、目的、意义、研究内容以及结构框架的安排。第二部分为国内外研究现状。该部分的内容为国内外文献的梳理总结，主要包括投资者情绪的定义、投资者情绪指数的构建、投资者情绪的应用和投资者情绪与股票收益率之间的关系等四个方面。第三部分为理论基础。理论基础部分首先分析了行为金融学突破了传统金融学能够合理的解释金融异象，并重点分析了中国投资者情绪偏差的表现。其次，针对本文的研究方向，选定了GARCH模型和资产定价模型，从理论上梳理了这两个模型的基本思想。第四部分为指标的构建和数据的来源。该部分主要解释了指标的含义，指标的数据来源，并将收集的变量数据使用主成分分析法降维获得综合性投资者情绪指标。第五部分为实证研究。该部分首先从统计性描述、平稳性检验和格兰杰因果检验描述了数据的基本状况，其次从三个方面进行了实证结果分析。一是用线性回归模型分析当期及滞后一期的投资者情绪对股票收益率的影响;二是分析情绪波动对股票收益率的冲击性;三是投资者情绪与行业情绪溢价的关系。第六部分为结论和建议。该部分首先对实证的结果进行了梳理总结，其次，以结论为基础，基于微观和宏观提出了相关的建议。　　本文通过构建模型，实证得出以下研究结论:不论是当期还是滞后一期的投资者情绪与股票收益率之间均存在双向的格兰杰因果关系。本文认为，由于中国股市存在着大量的非理性投资者，且噪音交易者充斥着市场，投资者情绪和股票市场交互影响，从而出现了助推上涨和狂跌的现象。　　通过对滞后一期投资者情绪变量的回归分析以及加入虚拟变量衡量高低不同情绪状态下投资者情绪与股票收益率之间的关系研究得出，滞后一期的投资者情绪对股票收益率具有显著的正向关系。通过区别分析高低不同情绪状态得到，当期和滞后一期的高情绪对股票收益率均有显著的正向反馈效应，且当期的低情绪状态会促使股票收益持续走低。　　通过使用GARCH模型分析投资者情绪波动对股票收益率的影响得到，ARCH项系数和GARCH项系数都是显著的，且两者的系数之和小于1但接近1。这说明了波动具有较强的持续性，股票收益率受投资者情绪波动的影响很大，但波动对股票收益率的影响呈衰减趋势，即波动对条件方差的影响随着时间的推移可以消除。通过对TARCH模型回归得到非对称系数为负数，进而进一步证实了不同情绪状态下投资者情绪对股票收益率的影响是非对称性的，且这种非对称性表现为积极情绪的冲击能比悲观情绪产生更大的波动。　　在投资者情绪与行业情绪溢价的实证研究中得出，19个行业中有采矿业、金融业等10个行业情绪溢价δ2值为正数。这表明采矿业、金融业等10个行业的股票价格走势与投资者情绪的走势呈正相关关系。当市场情绪高涨时，投资者会倾向于增持这些行业的股票。而制造业、农林牧渔业、卫生社会工作等9个行业的行业情绪δ2值为负值。这表明制造业、卫生社会工作等行业的价格走势与投资者情绪的走势呈负相关关系。当市场投资者情绪低落时，投资者乐于购买及增持这类股票，而当投资者情绪高涨时，投资者反而不倾向于购买这类行业的股票。通过对行业情绪溢价进行敏感度分类后，可以观察到由于不同的行业具有不同的行业特性，不同行业的情绪溢价受情绪的冲击性影响也不同。模型回归得到的数据显示，绝大部分行业都有比较敏感的投资者情绪溢价且很多行业都具有显著的正向影响关系。这说明我国股票市场的走势受市场投资者情绪的影响较大，即弹性较大。投资者的投资行为受整个市场情绪状态的影响，非理性投资行为现象比较明显。　　本文的创新点主要体现在以下几个方面:第一，本文除了使用常用的封闭式基金折价率、换手率、新增开户数、消费者信心指数等具有代表性的传统变量衡量投资者情绪外，本文新增使用了从股吧论坛获取的文本量化得到的舆情指数。由于互联网的广泛使用使得互联网信息交流平台能够广泛的反应出投资者情绪的状态，因而增加舆情指数能够更为全面合理的衡量市场投资者情绪。本文以这5个变量剔除宏观经济的影响进行研究，能更多合理的包含投资者情绪信息，全面的反应市场的投资者情绪。第二，本文通过引入虚拟变量区分高低不同的情绪状态下对股票收益率的影响，使得研究细分出不同情绪状态下投资者情绪对股票市场的影响程度。这能更为合理的分析变量之间的关系，也有利于细分分析不同的情绪状态下投资者情绪对股票收益率影响的差异性。第三，本文创新性的将资产定价模型引入到行业情绪溢价的研究中，以行业的不同特性为基础，分析出不同的行业情绪溢价以确定不同行业的情绪敏感度。在进行投资决策前，投资者可以以投资者情绪的波动走势为参考。当投资者情绪指数上涨时，投资者可以增加对行业情绪溢价高的行业的投入;投资者情绪指数走低时，投资者可以增加对行业情绪溢价低的行业的投入，这为投资者进行投资分析提供了有效的建议。