行为金融研究表明,投资者情绪影响着单个股票价格及截面收益,也影响着市场的稳定运行。针对股市中的投资者情绪问题,本文展开了如下研究:(1)为了实现更好的定价效果,受条件资产定价思想的启发,在资产定价模型中对市场超额收益的贝塔进行必要的调整。假设市场超额收益的贝塔值能够被表示为投资者情绪和公司特征因素(公司规模和公司的账面市值比)的函数。在此基础上,考虑市场因子、规模因子、账面市值比因子、流动性因子和动量因子等金融异象,构建基于投资者情绪的条件资产定价模型。利用二阶段回归模型对沪深A股的月度数据进行实证,探讨在多种金融异象作用下,投资者情绪作为条件信息对资产定价的影响。研究结果表明,纳入投资者情绪的条件资产定价模型,有效提高了资产定价的效率,并且成功解释了多种金融异象。(2)一些理论和实证研究都表明投资者情绪可能是造成市场波动的风险因素,但这些研究多是从宏观波动上进行定性分析,还缺乏对由投资者情绪导致的风险因素对资产定价影响的细致量化分析。为此,依据Fama-French三因素模型中构建规模因子和账面市值比因子的原理,利用对投资者情绪敏感投资组合与非敏感投资组合收益率之差来计算各个股票的投资者情绪风险因子,进而构建包含投资者情绪风险因子及多种金融异象因素的条件资产定价模型。利用二阶段回归模型对沪深A股的月度数据进行实证,探讨在多种金融异象作用下,投资者情绪导致的风险因子对资产定价的影响。研究结果表明,投资者情绪导致的风险因子对资产定价会产生显著的影响,它与市场因子、规模因子、账面市值比因子、流动性因子和动量因子一起构成了影响资产定价的重要因素。(3)投资者情绪对于资产收益和波动的影响可能是"价格压力"效应、"持有更多"效应、"弗里德曼"效应和"创造空间"效应交互作用的结果。"持有更多"效应和"价格压力"效应与噪声交易者情绪变化的方向有关,直接影响预期收益;"弗里德曼"效应和"创造空间"效应与噪声交易者情绪变化的大小有关,通过噪声交易者对于资产风险的错误认知的改变间接影响预期收益。利用上述原理,纳入能够预测股票综合指数收益的通货膨胀率、无风险收益的变化率以及工业生产变化率等宏观经济变量,构建一个改进的GARCH-M模型。利用该模型实证分析投资者情绪对中国、香港地区、美国、日本市场收益率及波动性影响的差异。