与发达经济体的成熟证券市场相比，中国证券市场在功能体系建设、交易与投资制度建立等方面依然存在诸多问题；再者，中国市场以中小型个人投资者为参与主体，这部分人群又以投机交易、短频交易和趋势交易为典型行为模式。多种因素共同导致中国证券市场频繁出现短期大幅波动现象。对此，传统经济理论不能作出有效解释。
　　本文从行为金融学角度出发，试图对股市波动异象进行解释。具体而言，本文以经典的噪声交易者模型（DSSW）为基础理论模型，由模型推导出金融资产价格和方差公式，从中发现投资者的错误预期（即投资者情绪）会引起资产定价偏差，造成资产价格异常波动。得出模型推论之后，本文通过进一步的分析肯定了该模型结论在中国证券市场中的适用性，并据此提出了三个研究假设，表明本文的主要立场与观点，即投资者情绪会引起股票市场波动的加剧。
　　接下来本文参考现有研究的主流做法，借助主成分分析技术（PCA）构造了情绪复合指数作为投资者情绪的度量，然后运用向量自回归模型（VAR），对情绪与市场波动率之间的关系进行实证分析，实证结果表明市场情绪的确对股市波动具有显著的正向作用，且二者存在双向因果关系。此外，由于考虑到本文选择的样本区间包含一段股市大起大落的特殊时期，所以又在固定系数向量自回归分析的基础上进行了时变参数向量自回归分析（TVP-VAR），再次证实情绪对股市波动具有加剧效应，但这种影响效应随着滞后期的拉长会逐渐减弱，且在不同的时点上有相对的强弱之分，在投资者情绪高涨时期这种影响效果最为显著。最后，本文还进一步探讨了市场情绪对不同市值股票波动的影响效应。
　　总的来说，本文的研究贡献主要有三点：第一，尽管本文选取的情绪指标构造方法——主成分分析较为常见，但本文中的单一情绪指标体系非常丰富，在对现有的研究文献进行总结的基础之上总共选取和计算了16个指标，同时包含直接与间接指标，能够比较充分地反映投资者情绪各个维度的信息，据此计算得到的情绪复合指标具有较好的代表性；第二，大多数学者是基于噪声交易者模型论述投资者非理性情绪对股票收益的影响，对应实证工作也都停留在一阶水平上，本文则是从该模型出发，论证了投资者情绪对股票价格波动的二阶效应影响，而目前研究情绪对股市波动性的文献相对缺乏，因此该研究角度较为新颖，也能为后来学者继续进行该领域的研究提供一些参考；第三，考虑到研究变量的内生性问题，本文选取向量自回归模型这种时间序列分析范畴内的研究模型，对投资者情绪和波动率两个关注变量进行了较为详尽的实证分析，在假设参数固定和考虑参数时变特征两种情况下，充分论述了二者的动态关系，对理论部分及研究猜想进行了验证。
　　最后，本文的研究工作旨在验证行为金融学理论在中国股市中的实用性，同时为金融监管者稳定市场情绪、防范金融风险提供参考思路。