随着经济全球化的迅速发展以及数据传递速度的持续提高,金融市场的波动和投资风险逐渐增大,影响因素也日趋复杂,在复杂多变的股票市场,股市波动是投资者非常关注的因素,波动的大小直接决定着投资者的风险。以新浪微博为代表的交流平台,因其言论相对自由,微博内容能够真实反映博主的情感态度,加上粉丝有跟风行为,从而影响股民情绪,综合股票供求关系和股票价值等市场实际因素对股市产生影响。因此,研究微博情感对股市的影响具有非常重要的实际意义。首先,基于情感倾向点互信息(SO-PMI)给出一种量化微博情感的计量方法,并在此计量方法基础上给出并比较了三种微博情感的量化方式;然后,基于EGARCH模型并以量化后的微博情感变量作为外生变量建立三个微博情感对股票市场影响的计量模型:仅在均值方程中添加微博情感、仅在方差方程中添加微博情感和同时在均值方程和方差方程中添加微博情感;并给出各模型对应的参数估计方法和显著性检验方法;给出基于各模型的AIC的值与点预测和区间预测的结果,通过比较选择最佳模型。最后,采用所建模型,使用上证指数对数收益率数据,选择在上证市场分析方面影响力较大的5位博主的博文(共388天数据),实证研究微博情感对股票市场产生的影响,各模型的假设检验和预测结果表明微博情感对收益和波动影响显著,因此,专业人士的微博内容对股票市场影响显著。