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股票为深交所今年新推出的深证100指数中的100只股票，样本期从2003年6月25日至2003年7月9日，总共包括了249,064条行情记录。 本文大致分为三个部分：第一，分析深交所行情公告牌上的信息含量，包括存量信息和流量信息；第二，运用ACD模型建立无信息、交易本文研究的内容是分析证券市场行情公告牌上提供的信息(存量信息)含量和委托指令流提供的信息(流量信息)含量，并采用ACD模型来检验研究这些信息如何影响我国投资者的行为。存量信息所研究的样本股票为深圳成份股指数的40只股票，样本期从1999年11月8日到2000年11月22日总共包括了4,674,120条行情记录。流量信息所研究的样本持续期、存量信息、流量信息和全信息这五种信息模型并进行了实证研究，分别分析了在六种投资者行为分类下信息对投资者行为的影响程度；第三，为了证实模型和实证结论的可靠性，本文还对构建的模型进行了样本期外(out-of-sample)的预测能力评估。 本文的基本结论是存量信息和流量信息含有丰富的信息成分并均对投资者行为产生影响；交易持续期对投资者行为的影响很大，在交易中产生聚类现象；对投资者行为产生的影响程度从强到弱依次为交易持续期、流量信息和存量信息。在对ACD模型的预测能力评估中，我们认为该模型对于交易持续期的预测总体上是可靠的、理想的，虽然在某些地方还有改进的余地。 从本文研究的结论来看，我国在证券交易所信息披露的建设方面应有所侧重，在保持目前存量信息披露的程度下，笔者认为应进一步加强对流量信息的披露，如指令流动的来源和市场参与者的身份等相关信息。