投资者情绪作为行为金融学的支柱之一,近年来已经成为研究的热点问题。本文将从Copula理论的视角对投资者情绪进行探讨,通过Copula函数来重点研究中国A股市场和B股市场投资者情绪与股市收益的相依结构形式以及对比两者之间的异同,之后对样本按熊牛市分为两段,分析这两对相关结构在熊牛市表现是否有所不同。在此基础之上通过选取同时在A股和H股上市的公司作为研究对象,进一步分析了境内外投资者的投资者情绪的差异,得到了较多有益的结论。Copula函数可以很好的反映变量之间的非对称性、时变相关性、尾部相关性等的特征,较之Granger检验和线性相关系数能反映更多的相关结构的信息。同时,Copula函数的特点使得可以分步进行变量边缘分布的估计和相关结构的估计,不需限制变量的边缘分布形式以及Copula函数的形式,使得Copula函数在相关性分析中有着独到的优势,应用范围广泛。本文在第一部分实证分析中选用A、B股新开户率作为投资者情绪的指标研究新开户率和股市收益的相关结构,边缘分布通过ARMA-GARCH模型进行建模,新息项(innovation)的分布选用更能反映不对称及厚尾信息的Hansen’s Skewed-T分布。之后运用9种无条件Copula函数和3种时变Copula函数进行相关结构的建模分析。在后两部分的实证中边缘分布不需要进行时间序列处理,故采用非参数核密度(Kernel)估计进行建模,最后一部分的实证分析中,选用同时在A股和H股上市的公司年报公布的EPS与分析是一致预期的差值作为其中一个变量,选用这些公司在A股和H股公告日附近的累积异常收益率(CAR)作为另一个变量来代表两地投资者的投资者情绪反映。文章最后阐述了本文的主要结论和贡献。