行为金融学指出了新古典传统经济、金融学的完全理性假定是一个根本性缺陷，从而受到高度关注。不同于标准金融学，行为金融学认为市场参与者并非完全理性，他们的理性只是有限的，贝叶斯规则并非他们进行风险决策时的依据，而是常常采用简单而有效的直观推断法。有别于标准金融学，行为金融学在分析方法上更注重行为心理决策。其将人类的一些心理学特性如易感性、认知缺陷、风险偏好的变动、遗憾厌恶、自控缺陷以及理性趋利特性和投资者情绪等价值感受引入到资产定价理论体系中，认为决策者的偏好一般是多方面的、易变的，这种偏好常常只在决策过程中才形成；决策者具有很强的适应性。通过对投资者行为心理决策的分析，行为金融学成功地解释了资产价格反应过度和反应不足、动量效应、季节效应、小公司现象等一些标准金融学无法解释的异常现象。而传统（古典）金融理论认为证券市场是理性的，并且只反映了与资产定价相关的信息。但这种“结果主义”的观点常常与事实相违背，因为它从本质上忽略了投资者情绪对决策制定这一过程的影响。近年来，研究者发现心理因素会显著影响金融市场中投资者的交易决策，进而影响收益率及其他交易活动。许多金融研究认为当人们因为好天气而感觉良好时，他们对未来会有乐观的看法，当天气状况相对较差时，他们对未来看法相对悲观，同时对于风险的承受力也将下降。天气、情绪和投资者投资决策过程之间的关系，是一个被广泛研究的课题。　　本研究主要内容包括：⑴借鉴Chang(2008)和Lu(2012)分别研究纽交所、上交所股票指数天气效应的方法，引入多元回归模型以研究上证指数收益率、波动率、偏度系数及其他交易变量与天气状况之间的关系。其中，将每个交易日按小时划分为4个交易区间，即9:30-10:30、10:30-11:30、13:00-14:00、14:00-15:00四个区间，分别考察上证指数收益率、波动率、流动性等交易指标及偏度的天气效应，借鉴已有文献研究成果，所选择的天气变量包括云量（CC）、温度（Temp）、相对湿度（Hum）、大气压（Pre）、能见度（Vis）、风（WIND）、雨（RAIN）、雪（SNOW）等。⑵相对湿度（Hum）和雨、雪等极端天气状况对上证指数收益率存在显著影响。其中，HUM在1%置信度下显著，符号为正，表明其对收益率存在正影响，即当空气中相对湿度较高时，投资者更倾向于对未来产生较为乐观预期，并最终反应在股市上涨的概率更大；SNOW和RAIN两变量在5%置信水平下显著，符号均为负，表明其对收益率存在负影响，即当出现下雪或者下雨天气状况时，投资者情绪相对更低落，更倾向于对未来产生较为悲观预期，并最终反应在股市下跌的概率更大。相对湿度（HUM）显著影响以收益率标准差度量的上证指数波动率，其结果相对稳健，四个子区间内系数符号几乎都为正，本文认为一种合理的解释在于，当空气中相对湿度在一定范围内提升时，投资者因感觉更为舒适而表现出更高的交易意愿，最终体现在股票收益率波动率上升。⑶温度对流动性和换手率都存在显著的负影响，即在一定温度范围下，随着温度的上升，投资者参与交易的意愿随之下降，正如Allen(2000)发现的那样，当暴露在极高温或低温环境下时，人们的执行能力将下降。其中在高温条件下，人们倾向于变得狂躁或冷漠异常。Cunningham(1979)也指出在过冷或过热的天气中，人们变得冷漠，并不愿意帮助别人。对应到股票交易上，攻击情绪增加则意味着交易会更具有冒险性，而冷漠则意味着风险厌恶。最终在上证指数交易中随着温度的上升，投资者交易的意愿出现下降。⑷能见度（VIS）、是否有风（WIND）和是否下雪（SNOW）三个变量系数分别在10%、1%和1%置信水平下显著影响上证指数收益率偏度，其中VIS符号为正，表明当天气清爽，能见度较高时，上证指数收益率分布向右倾斜的概率更大，即该时段出现极大收益的概率相对上升；而WIND和SNOW符号均为负，表明当出现有风或者下雪天气时，上证指数收益率分布向左倾斜的概率更大，即该时段出现极低收益的风险相对上升。本文认为这种现象可以借鉴行为金融学中Brown(1988)不确定信息假说加以解释，根据不确定信息假说，市场参与者通常将市场信息分为好、坏两类，在天气状况的确影响投资者情绪假定成立条件下，当人们因坏天气（如文中风、雪等）而情绪相对低落时，坏消息将被认为结果更坏，同时对好消息更倾向于持怀疑态度，最终表现为股票市场收益率负偏，极低收益出现的概率上升；反之当出现好天气（如能见度高）时，好消息将被认为更好，坏消息则更容易被忽视，最终表现为股票市场收益率正偏，极大收益出现的概率上升。