自媒体的高普及度和便利性吸引了诸多上市公司的涌入,通过自媒体平台可以增加公司的曝光度并及时将信息传达到投资者。这种新兴的信息披露方式是否会对公司的股价形成一定的影响呢?本文利用网络爬虫技术抓取了A股上市公司(去除ST股票)中注册了官方微博的公司从2011年至2017年的微博,并通过自然语言处理技术对上市公司发布的每一条微博内容进行文本分析,构建微博情绪指数来研究上市公司自媒体信息披露情绪对股价的影响作用。利用Fama-Macbeth回归方法对2011年至2017年A股市场的股票数据进行研究,验证了中国A股市场上存在规模效应,但是并未发现显著的BM效应。在控制了账面市值比因子和市值因子后进行研究,发现股票的月个股收益率与当月的微博情绪指数之间的呈现显著的负向关系,即上市公司发布高亢情绪的微博信息会负向影响公司的股票收益率。换句话说,投资于发布客观冷静微博的上市公司相较于投资发布情绪高亢微博的公司,能够给投资者带来更高的收益率。接着本文在FamaFrench三因子模型中加入构建的微博情绪定价因子(PMN),改进Fama-French三因子模型,发现规模(SMB)、账面市场比(HML)、微博情绪(PMN)这三个因子均能良好的解释股票的超额收益率,将这三个因子连同市场因子组成改进之后的四因子模型进行回归,发现改进后的四因子模型能够更好的解释股票超额收益率。另外,本文观察了四因子模型在不同行业和不同市场的解释能力,发现除了少数行业外,其他行业均能通过显著性检验。分市场进行验证中,沪市A股、深市A股以及创业板均通过了显著性检验,且在沪市中微博情绪定价因子的系数值最大。该研究结论具有一定的理论和现实意义,利用最新的股票数据验证了Fama和French三因子模型在中国A股市场的适应性的同时从另外一个视角研究了自媒体信息披露的情绪对股票市场的影响。从现实意义来讲,本文的研究结论对上市公司如何更好利用自媒体平台进行信息披露具有启示作用。