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　　我國證券市場并不符合傳統(tǒng)金融學的兩個假設：市場的有效性假設和投資者的“完全理性人”假設。投資者情緒被視為個人如何形成對市場和未來證券價格的信念，是現(xiàn)代行為金融的重要理論支柱之一。投資者情緒是否會通過影響股票估值水平的變化，進而影響其價格，便成為傳統(tǒng)金融理論和行為金融理論爭論的焦點。短短幾十年股票市場，牛熊更替卻是以多次經(jīng)歷，投資者情緒的過度恐慌、過度樂觀造成股市的巨幅波動。投資者情緒理論主要基于市場是非完全有效的和投資者是非完全理性的兩個假設，對于像中國股市這樣新興的股票市場而言，用投資者情緒理論更能客觀準確地發(fā)現(xiàn)影響股市收益波動的深層次原因，為投資決策的實際操作提供理論支持。

　　中國證券市場作為一個新興的高速成長的證券市場，通過為實體經(jīng)濟載體企業(yè)提供直接融資通道，從而為實體經(jīng)濟發(fā)展提供了重要支持功能，短短30年的時間里取得了舉世矚目的成就。截至2020年10月，滬深股市已有4082家A股上市公司，總市值735808.39億元。相比于發(fā)達國家，中國股票市場依然是一個新興市場，在很多方面存在著較大的差距。2019年第一季度A股投資者結構中，散戶投資者市值占比為31.4%，依然為最大比例。從行為金融學的角度來看我國資本市場，許多制度仍不健全，市場信息不對稱；投資者受教育程度有限，對信息的理解與消化存在差異和時滯，過度反應現(xiàn)象極為嚴重，追漲殺跌、盲目跟風、羊群效應等非理性特征極其明顯，致使證券價格常不能及時反映新信息，大量的噪聲交易者和內(nèi)幕信息交易者從中牟取暴利。我國證券市場并不符合傳統(tǒng)金融學的兩個假設：市場的有效性假設和投資者的“完全理性人”假設。中國股市呈現(xiàn)的投資者非理性情緒已成為常態(tài)，它將使中國股市收益產(chǎn)生較大不確定性，這種不確定性將對中國股市的健康穩(wěn)定發(fā)展造成較大的負面影響，從而不利于中國股市對實體經(jīng)濟融資支持功能的發(fā)揮。
　　本書以投資者情緒為研究主題，改進投資者情緒代理指標的優(yōu)化方法，并比較分析主成分分析法、偏最小二乘法、LASSO算法這三種方法構建投資者情緒綜合指數(shù)的優(yōu)劣，從而達到改進合理測度投資者情緒指數(shù)的目的，這是研究投資者情緒最為關鍵的問題。之后，通過構建數(shù)理模型理論分析投資者情緒對股市收益波動的影響機理，以此來提出實證研究的基本假設。在此基礎上，實證分析二元市場結構下投資者情緒對股市收益波動的影響。本書主要包括以下內(nèi)容。
　　1.噪聲交易理論模型推導投資者情緒對股市收益的影響機理
　　以DSSW噪聲交易模型為基礎，通過調整股市投資者結構，增加賣空限制，考慮基本面變動引起的系統(tǒng)性風險，從而構造一個更符合我國股票市場的噪聲交易模型。基于改進后的噪聲交易模型具體探討在風險資產(chǎn)與無風險資產(chǎn)共存，且噪聲交易者主導的中國股票市場環(huán)境下，推導投資者情緒對股市收益及其波動的影響機理。投資者情緒對股市收益波動影響具體表現(xiàn)為“持有更多效應”“價格壓力效應”“弗里德曼效應”以及“創(chuàng)造空間效應”四種效應。“持有更多效應”和“創(chuàng)造空間效應”則傾向于提高噪聲交易者的相對預期收益水平，支持噪聲交易者的存在；“價格壓力效應”和“弗里德曼效應”傾向于降低噪聲交易者的相對期望收益水平，抑制噪聲交易者的回報。沒有哪一種效應占據(jù)顯著優(yōu)勢。
　　2.構建投資者情緒指標監(jiān)控體系，優(yōu)化篩選投資者情緒代理指標
　　在構造投資者情緒綜合測度指數(shù)之前，首要問題是選擇哪種情緒代理指標能夠更準確地表征投資者情緒。本書提出了一套更為合理的投資者情緒代理變量篩選的客觀評判程序，從而更恰當?shù)貙ν顿Y者情緒進行描述，以期為投資者情緒綜合指數(shù)構建前的指標優(yōu)選提供方法參考，以及為投資者情緒領域的未來研究提供一定的參考。首先，本章從情緒的傳導機制入手，確定情緒代理變量的選取范圍，并將所有入選的20個指標按市場行為、市場結構及特殊股組合表現(xiàn)等類別進行劃分。其次，基于格蘭杰因果關系檢驗結果來判斷投資者情緒代理變量入選的合理性。然后，基于互相關分析法，分別對各投資者情緒代理變量與股票收益間的“領先一滯后”關系進行分析，從而篩選出對股市收益率影響較大的情緒指標同步項以及“領先一滯后”項。最后，從兩個層面進行相關性分析，第一個層面是基于投資者情緒代理變量與中證流通指數(shù)間的相關性分析，剔除了與中證流通指數(shù)相關性較弱的原始代理變量，第二個層面是基于投資者情緒代理變量間的相關性分析，剔除了與其他變量相關性較強的代理變量，以此得到最終入選的投資者情緒代理變量。

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