从1999年初至2011年末,我国股票市场经历过多次牛市-熊市周期的转换,在暴涨暴跌的背后,投资者情绪变化起到了推波助澜的作用。在投资者情绪高涨时,非理性投资者进入市场投机,“羊群效应”—“追涨”现象盛行,股市暴涨；当投资者预感到利空因素出现时,投资者情绪变得悲观,市场中充斥恐慌情绪,非理性投资者纷纷套现退出市场,“杀跌”现象盛行,股市暴跌。由此可以发现,我国股票市场并不符合传统(标准)金融学理论(市场有效假设EMH、有效套利假设和进入市场的投资者满足理性人假设)所适用的市场环境,在此背景下本文引入投资者情绪理论对我国股票市场进行实证研究,探求：1.投资者情绪是否是影响我国股票市场的系统性因子；2.投资者情绪是否对股票收益产生横截面影响；3.具体有哪些公司特征的股票会更易受到情绪的影响。对这些问题的研究,既有助于行为金融理论研究的发展,也有助于为我国投资者进行实际操作提供理论支持。全文分为六个部分：第一部分是导论,这部分主要包括介绍本文的研究背景、研究内容,研究意义以及研究思路、框架,并指出本文可能的创新点。第二部分是文献综述,这部分主要包括：投资者情绪定义的文献回顾；显性情绪指标、隐性情绪指标和情绪综合指数的文献回顾；情绪对股票收益总体效应研究和横截面效应研究的文献回顾。第六部分是总结全文以及指出本文的不足之处。第三部分、第四部分和第五部分是本文的重点章节。第三部分是我国投资者情绪综合指数度量。本部分旨在论述构造剔除宏观经济影响的投资者情绪综合指数ISIr的全过程,主要包括以下几点：首先,初步选取投资者新增开户增长率、封闭式基金溢价率、市场换手率、amihud流动性指标、市场近期收益率等五个代理指标作为构造情绪综合指数的源指标,并说明剔除腾落指数adl及其变形ARMS指标和IPO数据(IPO数量、IPO首日收益率等)的原因；经过分析,最终选择新增开户增长率、封闭式基金溢价率、市场换手率、amihud流动性指标、市场近期收益率的当期指标作为构建情绪指数的源指标；并对五个当期源指标进行主成分分析构造出未剔除宏观影响的情绪指数ISI,发现ISI与五个当期源指标存在正向关系,而且ISI等式中的因子负载也都是正的,这和经济意义相符。其次,本文在易志高和茅宁(2009)研究方法基础上进行修正,对6个宏观经济因素进行主成分分析得到宏观经济因子macro,并用5个源指标分别对其进行回归得到5个残差变量,即剔除了宏观经济影响的情绪代理指标：XKHr,CEFDr,TOVERr,JSYLr,ALIQr;最后,对五个剔除了宏观经济因素影响的情绪代理指标XKHr,CEFDr, TOVERr,JSYLr,ALIQr运用主成分分析方法构建剔除宏观经济因素影响的投资者情绪综合指数ISIr,发现ISIr和各源指标呈现正相关性,ISIr等式中的因子负载也都是正的,这符合经济含义,而且最终情绪指数ISIr和未剔除宏观影响情绪指数ISI的相关系数高达99.21%,ISIr较好的继承了ISI的特性。第四部分是投资者情绪对股票市场总体效应的实证分析。本部分重在实证研究情绪对股票市场的总体影响分析,具体来说：首先,情绪对股票市场收益的直观分析,发现：1.情绪指数ISIr和我国股票市场收益之间存在显著的正向关系；2.情绪指数ISIr的变动会引起股票市场收益的同向变动；3.情绪指数在我国股票市场周期转换(牛熊更迭期)时,投资者情绪会出现剧烈的单方向变化,从而引导股票市场牛熊周期的最终转换,而在这些牛市或熊市期内,投资者情绪会出现剧烈的波动,从而影响股票市场收益。其次,情绪对股票收益的总体回归分析。1.在整个研究区间内进行回归,发现单变量和加入控制变量的多变量模型中的情绪系数均显著为正,说明情绪对我国股票市场的收益存在显著的正影响；2.以2005年5月股票市场股权分置改革这一重大事件作为临界点分为两个阶段分别对模型进行回归,发现单变量模型情绪系数在第一阶段和第二阶段均是在1%显著性水平下显著为正的,但是在第一阶段的多变量模型情绪系数却在10%显著性水平下显著为负,这说明在第一阶段情绪对股票市场收益的影响是显著为负的(-0.00523),这是一个意外的发现,值得后续更进一步的研究；而第二阶段多变量模型情绪系数在5%的显著性水平下为正(0.0293),这说明在第二阶段情绪显著正向影响股票市场收益,前后两个阶段综合后可以发现情绪系数显著为正(0.0293-0.00523),这和整个研究区间的结论一致,即情绪对股票收益有显著的正向影响。3.情绪和市场溢酬因子系数均显著为正,而两者的交互项不显著,这说明情绪是影响股票市场收益的系统性因子。4.发现上一期情绪波动对本期收益波动有显著的负向影响,即情绪变化对股票收益有显著的反向修正作用。5.在滞后期6-10阶下,情绪是股票收益的格兰杰原因,股票收益也是情绪的格兰杰原因,这说明情绪与股票收益存在交互影响关系,情绪对股票收益有预测能力。第五部分是投资者情绪对股票收益截面效应的实证分析。本部分重在实证研究情绪对股票收益的截面影响分析,具体来说：首先,从规模类、成长能力类、风险类、盈利能力类、财务风险类、估值类、市场价格等7类公司特征出发研究不同公司特征股票组合对情绪的敏感性,并提出假设1-9。基于上述7类特征变量对所选股票样本从小到大分为10个组,可以发现在不同的情绪环境下,每个组的收益是不同的,在情绪乐观期的月度平均收益普遍为正,而在情绪悲观期的月度平均收益普遍为负。其次,对上述7类特征变量分别构建零套利组合模型,回归结果表明,假设1成立,即存在显著的小规模效应,而且情绪对基于大规模股票组合收益有显著的正预测能力,预测期是7个月,这说明小规模效应在7期后开始显著反转；假设2不明确,即极端增长公司是否易受情绪影响不明确,但是情绪对极端增长公司的股票组合收益有显著的正向预测能力,预测期6个月；假设3不成立,即收益波动较小的股票组合更易受到情绪的影响,而且情绪对收益波动较大的股票组合收益有显著的正向预测能力,预测期7个月,这说明情绪对小波动公司组合的影响在7期后开始显著反转;假设4不明确,即盈利能力较差的股票组合对情绪是否更加敏感不明确,但是情绪对高盈利能力的股票组合收益有显著的正向预测能力,预测期6个月；假设5成立,即高财务风险的组合对两期前的情绪更加敏感,而且在8期后该效应显著反转,即情绪对低财务风险的组合收益有显著的正向预测能力,预测期为10个月；假设6不成立,即估值较低的股票组合(价值型股票)收益对情绪更加敏感,而且情绪对估值较高的股票组合(成长型股票)收益有显著的正向预测能力,预测期10个月,这说明情绪价值型股票组合的影响在10期后显著反转；假设7成立,即低市场价格的股票组合对两期前的情绪更加的敏感,而且在6期后该效应反转,即情绪对高市场价格的股票组合收益有显著的正向预测能力,预测期8个月；假设8成立,情绪对基于上述7类公司特征构建的零套利投资组合收益有显著的预测能力；假设9不成立,即情绪对不同特征变量预测期不一致。由于本人理论研究能力有限,再加上时间、精力的不足,本文虽然研究投资者情绪及其对股票收益的影响,但是本文避开了构建投资者行为理论模型这一难点,即并没有提出一套具有创新意义的投资者情绪理论模型,而是借鉴前人的研究方法,只是在情绪指数构造过程以及情绪对股票收益横截面分析中做出了一些细小的改变,因此本文作者将下面罗列的创新点称为可能的创新点。具体来说：1.本文选择新的情绪代理指标组合：投资者新增开户增长率、封闭式基金溢价率、市场换手率、amihud流动性指标、市场近期收益率等五个源指标,运用主成分分析方法构造新的情绪综合指数,该情绪指数符合正确的经济含义,和上证综指收益率、上证综指对数收益大部分情况下有一致的趋势,并且在研究情绪对股票市场收益的总体效应和截面效应回归分析中,有不错的表现：情绪是系统性影响股票市场收益的因素；情绪对不同公司特征的股票组合的影响不同。2.在实证研究情绪对股票收益的截面分析中,本文从规模类、成长能力类、风险类、盈利能力类、财务风险类、估值类、市场价格等7类公司特征出发研究哪些公司特征的股票组合对情绪更加敏感,在估值类特征变量中,本文选择市销率作为估值类特征变量,而放弃大多数文献中以市盈率作为估值类特征变量的做法,因为上市公司中存在大量的亏损企业(每股收益为负)导致市盈率数据缺失严重,本文认为将每股收益为负的公司市盈率定为0的做法欠妥,因此放弃市盈率这个指标而选择市销率,因为每股销售收入不会为负,可以保留更多的信息。3.在实证研究情绪对股票收益的横截面分析中,本文根据不同的特征变量将所有样本分为10个组,并构造多对零套利组合,如：最高组-最低组(10-1),最高三组均值-最低三组均值(8+9+10)／3-(1+2+3)/3,中间组-最低组(5-1),中间组-最高组(5-10),分别研究各组零套利组合收益对情绪的回归分析,使的实证结果更加具有说服力,而不是如大多数文章一样只研究一对零套利组合(最高组-最低组或者其他),本文认为如果只研究一对零套利组合,一旦情绪回归系数不显著则容易漏掉、错过有用结论。此外,本文在研究情绪对股票收益的回归分析中加入了fama-french(1993)三因子组合作为控制变量。4.本文研究区间从1999年初至2011年11月,时间跨度涵盖我国股票市场牛市-大熊市-大牛市-熊市的市场变迁,因此这样长的区间内研究情绪对股票收益的影响更有说服力。