传统的因子资产定价模型在构建时没有考虑投资者的行为因素,使得模型存在许多不能解释的市场异象。盈余公告效应作为市场异象之一并不陌生:具有正盈余的股票比负盈余股票在未来6-9个月会获得更高的收益,而产生原因是投资者行为因素。为捕获上述行为因素,本文构建PEAD因子。如何将投资者行为以定价因子的形式引入多因子资产定价模型,是建立行为资产定价模型的关键。本文使用2010-2019年沪市A股数据作为研究样本,对投资者行为与股票预期收益率之间的关系进行了深入的分析。通过事件研究法我们获得样本股票的累计超额收益率CAR,并且之后的样本股票分类中将其作为分类指标。本文采用2*2因子构建法,构建因子指标。因子构建后对基本因子指标、因子相关性进行统计分析,并研究因子之间的联合解释能力。通过分析,CMA因子能够被其他因子联合解释,故将其从因子定价模型中剔除,由此构建了新的五因子资产定价模型:包括MKT、SMB、HML、RMW、PEAD因子。模型构建之后,我们对模型的定价能力进行检验,我们按照样本股票累计超额异常收益率CAR由大到小排序,并将其分为10组,进行10组检验。在检验时,我们将FAMA-FRENCH三、FAMA-FRENCH五因子资产定价模型一起检验,比对这三个模型对股票收益率的解释能力,分析新构建的因子模型是否比FAMA-FRENCH三、FAMA-FRENCH五因子模型具有更优解释力。为进一步论证结论,选定信息技术行业对模型进行行业数据检验。以上实证分析结果表明:投资者行为因子PEAD不能被经典资产定价模型所解释,并且若在传统的因子资产定价模型的基础上引入投资者行为因子PEAD,模型的解释能力显著提高。这也证明了将行为金融学和传统因子资产定价模型结合,对于我国股票市场研究分析具有重要实际意义。