股票市场的波动性一直是被关注的焦点,波动意味着收益和风险,平衡好收益与风险是投资过程中的难题。股票价格的适度波动是市场有序发展的基础,因此股市波动的影响因素成为学术界研究的热点。行为金融学理论提出投资者通过影响投资行为对交易市场产生影响。2018年金融不确定性的指标度量方法引入国内研究市场,并首次提出它对股市波动具有较强的预测效果。本文分别研究了金融不确定性和投资者情绪对股市波动的影响,包括影响的存在性和异质性。首先,构建指标体系:以金融变量的预测误差波动率作为金融变量不确定性的度量,并根据等权平均方法对142个金融变量的不确定性指标进行整合,构造整个市场的金融不确定性指数;以投资者关注度作为网络信息时代投资者情绪的代理变量,结合传统情绪综合指标的基础变量,构建更全面的投资者情绪综合指数;以沪深300指数的已实现波动率为市场波动率的代理变量。其次,构建普通GARCH方程验证金融不确定性与投资者情绪对股市波动影响的存在性;最后,通过两状态Markov机制转换模型将样本点划分为高波动状态和低波动状态,据此构造状态虚拟变量,通过含状态虚拟变量的GARCH模型分析上述影响的异质性。研究指出:金融不确定性与投资者情绪对股市波动具有正向影响,且这种影响是异质的。普通GARCH模型指出:金融不确定性与投资者情绪均对股市波动具有显著的正向影响,且它们的一阶滞后变量表现出更强的正向影响,即金融不确定性和投资者情绪具有较强的滞后效应,对未来股市波动的预测能力更强;金融不确定性对股市波动的正向影响和解释能力强于投资者情绪的作用。含状态虚拟变量的GARCH模型指出:金融不确定性与投资者情绪对股市波动的影响是异质的,当股市处于高波动状态时影响更强。（1）金融不确定性的当期指数仅在高波动状态下表现出显著的正向影响;其滞后变量虽然都是显著的,但高波动状态下正向作用更强。（2）投资者情绪对股市波动的正向影响仅出现在高波动状态,而低波动状态下投资者情绪的作用是不显著的。