危机冲击视角下的投资者情绪与股票收益：演变、特征及风险防范

张普，倪文辉

2020年是宏观经济剧烈波动的一年，A股市场在数经波折后走出了震荡向上的行情，股市动荡而有韧性，这样的格局引人深思。回顾全年，贯穿始终的是重大公共卫生事件的影响。2020年初，一种名为“新冠肺炎”的流行病席卷人类社会，使全球金融市场承压。上证指数在2020年2月到3月两个月内，最大跌幅达15.15%，春节过后第一个交易日的单日跌幅达7.72%，美股也经历了8个交易日内4次一级熔断，恐慌指数(VIX)一度高达82.69， 超过2008年金融危机时的最高点。

2020年第二季度大盘横盘震荡。在经历3月份大幅回调后，得益于全球资本市场受疫情影响的恐慌情绪逐步减弱，再加之各国普遍推出宽松货币政策，资本市场出现较为强劲的反弹，纳斯达克指数在6月底重回10000点关口，其后不断创下新高。第三季度伊始，上证指数快速上涨，成交量持续破万亿，投资者参与热情高涨，国内经济基本复苏。从长远来看，重大公共卫生事件使全球股市在短期内迅速崩溃，尽管持续时间短，但破坏性极大。面临此次全球范围内的公共卫生事件，我国股市作为新兴市场既有波动大、换手率高的特点，又保持了相当的韧性，整体表现可圈可点，这显然与我国股票市场的投资者情绪和股票价格形成机制息息相关。行为金融学认为投资者情绪对金融市场有着不可忽视的作用。投资者情绪可以通过改变投资者交易行为引起股市收益率的突变和资产价格的暴涨暴跌，进而导致金融市场的不稳定。重大危机事件冲击下，投资者受情绪影响会进行非理性交易，影响股票收益率[1]。因此，要重视危机事件冲击下投资者情绪对维持金融市场稳定的积极作用。

鉴于此，通过构建投资者情绪日度指标，从危机视角着手，回溯2019年7月至2020年7月间，我国股市在中美贸易摩擦、公共卫生事件、国际原油价格暴跌、外围金融市场剧烈波动等危机事件冲击下的表现，总结这期间投资者情绪对股票收益影响的演变及特征，并最终找到中国股市应对危机、疏导投资者情绪的有效途径。

一、文献回顾与述评

自Keynes在解释经济运行的异常波动时提出“动物精神”以来，投资者情绪在资本市场的作用便一直广受关注[2]。伴随着实证手段的发展，近年来围绕着投资者情绪与股票收益率关系的研究层出不穷，主要关注了投资者情绪的定义、投资者情绪的度量、投资者情绪对股票市场收益率的影响以及危机视角下的投资者情绪与股票收益率这几个方面。

(一)投资者情绪的定义

国内外学者从各自的角度出发赋予了投资者情绪不同的含义，Morck等[3]首次提出投资者情绪概念，并认为投资是一种无法合理证明的信念，而后学者们从心理学和投资学两个角度展开研究。Shleifer[4]是最早借用心理学理论对投资者情绪进行定义的，他认为投资者情绪反映了一个动态过程，即投资者对于贝叶斯法则的错误使用。Barberis等[5]将此动态过程解释为在认知心理学和预期理论基础上对无论利好或是利空消息的过度反应。Brown等[6]则从投资态度的角度解释投资者情绪。基于前人的研究，投资者情绪一般被定义为因投资者非理性而形成的有偏的信念、预期或偏好。

国内学者则认为投资者情绪是对将来的预期，在情感基础上的投资判断会对股市波动产生影响[7]。因此，在投资者与资本市场处于信息不对称的情况下，投资者与资本市场存在交互作用，随着信息被传递到投资者系统，交互作用使得投资者情绪也会对后期的、系统性的投资形成一定的差别心理预期。

(二)投资者情绪度量

衡量投资者情绪的指标主要有直接指标、间接指标、复合指标三种。直接指标运用问卷调查法采取广大交易者数据，以了解其对未来市场的走势判断。王美今等[7]利用央视看盘指数构建了投资者情绪指数，发现它是一个影响股票市场均衡价格的系统性因子。类似指标还有证券分析师情绪指数[8]，消费者信心指数[9]等。间接指标是利用实际资本市场交易量数据刻画投资者情绪高涨或低落，包括封闭式基金折价[10]、市场流动性水平[11]、首日公开发行数量[12]、投资者新开户数[13]等。将二者综合起来考察则为复合指标，Baker等[14]是最早尝试构建复合指标的，他们将多个单一指标包括封闭式基金折价、IPO首日收益率、首次公开发行量和交易量进行主成分分析，得到了度量投资者情绪的复合指数。

另外，由于投资者情绪的高频数据难以获取，近年来，学者们开始通过对在线信息进行数据挖掘的方式构建各类复合指标。Antweiler等[15]通过机器学习量化雅虎财经(Yahoo!Finance)和愤怒公牛(Raging Bull)上的帖子情绪，研究发现帖子情绪与股票收益呈负相关。Bollen等[16]比较了传统投资者情绪指标与社交媒体投资者情绪指标对股票市场的预测能力，发现社交媒体投资者情绪指标更为有效。

国内学者近几年也进行了不少探索性的尝试。陈海文等[17]通过情感分析技术对文本的情感进行计算，最终得到了新闻文本情绪指数。周孝华等[18]则直接将股吧帖子数作为投资者关注度的衡量指标。梅立兴等[19]利用网络爬虫技术收集移动互联网的用户讨论信息构建来自互联网的投资者情绪指数。孙明璇等[20]从微博中提取不同种类的情绪时间序列来度量投资者情绪。这类方法大多涉及文本语义的识别，缺乏一个合理的测度标准。

(三)投资者情绪与股票收益率

投资者情绪对股票收益率有影响是毋庸置疑的。De Long等[21]研究表明，在有限套利情况下，噪音交易者情绪的变化会导致市场过度波动，使得股票偏离其基本价值。Sun等[22]研究发现利用投资者情绪可以有效预测标普500指数。国内学者也做了诸多实证研究证明投资者情绪对股票收益率确有影响。李岩等[23]研究发现投资者情绪与股票收益呈正相关，且市场中情绪交易者越多，对股票收益的影响越大。陈志娟等[24]研究发现投资者情绪对于创业板市场收益和风险均有显著作用。张继海等[25]区分了机构投资者情绪和个人投资者情绪对股市的不同影响，发现个人投资者情绪对股票市场收益的影响要显著于机构投资者情绪。许恒等[26]构建融资融券投资者情绪指数，证明其对A股市场收益率存在正向作用。

也有学者鉴于高频数据的视角研究投资者情绪与股票市场收益率的关系。刘善存等[27]以上证50指数为研究对象，30分钟为间隔，将成交量变化情况作为投资者的风险态度，并分别用收益的波动以及波动的差分值衡量投资者所面临的机会风险和逆向选择风险，研究表明股票收益波动以及波动的变化量对投资者风险态度均有影响。尹海员等[28]利用数据挖掘手段从网络平台信息提取高频情绪指数，研究了其对股市盘中收益的预测效应，发现中国股票市场的日内投资者情绪能正向预测股票市场运行。

(四)危机视角下的投资者情绪与股票收益率

从1987年10月的美股崩盘事件中学者们已经开始注意危机事件中的投资者情绪与股票市场收益率，研究者发现与经济变量变化可以解释的部分相比，股票价格下降的平均值要超过很多。一些研究将其归因于市场的“个性”，即认为投资者行为是非理性的，并且其所具有的信念偏差会对交易产生影响。Barberis等[5]通过建立模型来刻画投资者情绪与资产价格的关系，他们的研究将投资者情绪与资产价格联系起来，为后人研究危机期间资产价格的剧烈波动提供了一个新的视角。随后White[29]提及投资者情绪波动是危机事件中影响资产价格的重要因素，研究虽然首次触及危机事件中的投资者情绪与资产价格，但却很少进行深入分析。大多数研究仍然是将投资者情绪作为预测正常市场状况期间股票价格的指标，只有少数研究试图在危机事件中将投资者情绪与股票市场收益率结合起来。Smales[30]采用1990—2015年的数据证明了投资者情绪的存在会促使资产价格偏离均衡水平，且在危机期间投资者情绪对市场收益的影响会更大。

(五)文献述评

综上，国内外研究虽然已经取得了诸多成果，但仍有三方面有待研究。首先，现有的三种衡量投资者情绪的方法都有一定缺陷：问卷调查得到的投资者情绪直接指标成本较高，且易受主观因素的影响；间接指标满足了客观性的要求，可由于指标单一，难免有以偏概全之嫌；复合指标综合考虑了多种市场变量的影响，但受限于源指标时间频率，往往以季度，月度的形式出现。然而多元化的信息会连续影响股价波动，过低的数据频率导致投资者情绪指标的有效性大幅衰弱。

其次，在股票收益率的预测方面，国内学者在研究投资者情绪对股票收益率的影响时，大都着墨于以上证综指为代表的A股市场综合收益率，甚少区别上证50代表的大盘蓝筹股收益率以及中证500代表的中小盘股收益率，不同类型的股票在投资者情绪作用下会表现出不同的特质。例如上证50代表的大盘蓝筹股以理性投资者居多，中证500代表的中小盘股则有更多的投机者，他们在面对危机事件时会有不同的情绪与行为。Baker等[14]在研究投资者情绪如何影响股票收益时，就已经提出投资者情绪对小盘股的作用更为显著。

最后，尽管投资者情绪在股票市场中的重要作用已经广受认可，但缺乏关于危机事件冲击下投资者情绪与股票市场的研究。面对新冠肺炎疫情爆发，以现实危机事件为背景，讨论投资者情绪对不同类型股票收益率的影响，探索有中国特色的股市行为模式，具有鲜明的时代特色和重大的理论价值。

本文的主要贡献在于：一是采用日度数据通过主成分分析法构建了一个投资者情绪指数，该指数能够较好地刻画股票市场的投资者情绪。二是分别研究了投资者情绪对A股市场综合收益率，大盘蓝筹股收益率以及中小盘股收益率的影响，并通过滚动回归分析，描绘了危机事件发生前后投资者情绪对不同类型股票收益率影响变化的过程，研判危机事件冲击下投资者情绪在中国股票市场的作用方式，从而提出有针对性的政策建议。

二、方法和数据

(一)投资者情绪指数构建

本文借鉴张宗新等的研究[31]，选取5个能够较好反映国内股票市场投资者情绪的代理变量，利用主成分分析法，构建投资者情绪综合指数。代理变量包括：

封闭式基金折价率(CEFD)，衡量投资者情绪的基本代理变量之一，本文采用封闭式基金每日折价率加权平均值。

市场换手率(TURN)，为综合A股市场整体交易量与流通股本之比，以此说明股市交易频繁程度，换手率越高市场情绪水平越高。

上涨下跌家数比(ADR)，为统计区间内上涨家数与下跌家数的日度比值。

A股平均市盈率(PE)，衡量市场估值高低的标准，能够较好反映投资者情绪变化。

上证指数振幅(AMP)，作为市场情绪的代理变量引入。

传统的投资者情绪指标大都采用季度或月度数据，这在欧美成熟的股票市场中尚可真实可靠地反映投资者情绪的变化，而像中国这样的新兴市场换手率高，波动大，非理性投资者较多，羊群效应更为明显和频繁[32]，那么使用更短期的周频或日度数据将更为有效。因此本文实证过程中所用数据均为日度数据，样本期间为2019年7月1日到2020年7月3日，A股平均市盈率来自WIND数据库，其余数据均来自CSMAR数据库。

易志高等[33]指出，不同指标对投资者情绪的反映可能存在着时间上的“提前”与“滞后”。如Benveniste 等[34]就已发现在美国股市中，IPO首日收益率优先于IPO数量反映投资者情绪，这是因为较高的IPO收益率会激发投资者们的投资热情，从而吸引到更多的IPO数量，因此确定源指标的“提前”与“滞后”关系十分重要。

借鉴易志高等[33]的方法，首先利用所有5个变量的当期和滞后一期共10个代理变量进行主成分分析(见表1)，使用第一、二、三、四主成分(累计方差解释率为80.934%)，并按照各自的贡献率进行加权平均，构建初始投资者情绪指数sent：

表1 情绪代理变量主成分分析

sent=0.4186F1+0.2941F2+0.1552F3+0.1321F4F1=0.4515TURNt-0.4406CEFDt+0.0826ADRt-0.1282PEt+0.2798AMPt+
0.4482TURNt-1-0.4422CEFDt-1+0.0706ADRt-1-0.1298PEt-1+0.2874AMPt-1F2=0.2839TURNt+0.2204CEFDt+0.0512ADRt+0.5866PEt+0.1381AMPt+
0.2274TURNt-1+0.2191CEFDt-1+0.135ADRt-1+0.5853PEt-1+0.14AMPt-1F3=-0.0374TURNt+0.3601CEFDt+0.3587ADRt-0.1562PEt+0.5756AMPt-
0.0973TURNt-1+0.29CEFDt-1-0.366ADRt-1-0.182PEt-1+0.4AMPt-1F4=-0.0783TURNt+0.1915CEFDt-0.4768ADRt-0.2234PEt+0.0406AMPt+
0.029TURNt-1+0.2137CEFDt-1+0.6161ADRt-1-0.1296PEt-1+0.4855AMPt-1

接着再将所构建的指数与10个原始代理变量进行相关性分析(见表2)。需要说明的是，这里选取第一、二、三、四主成分，而不像BW指数一样只选取第一主成分值，是因为这样做能保留更多的信息。为了消除量纲的影响，对所有变量进行了标准化处理。

表2 sent与各代理变量的相关系数

根据表2，对当期指标与滞后指标的相关性大小进行对比，选择与sent相关性较高的TURNt，CEFDt-1，ADRt，PEt，AMPt作为情绪变量，进行相关性分析(见表3)。

表3 投资者情绪指数sent主成分分析

利用主成分分析法的降维作用，提取出方差累计贡献率达81.025%的主成分1、主成分2、主成分3，通过对前三个主成分加权构建投资者情绪综合指数SENT。

SENT=0.4611Y1+0.3175Y2+0.2214Y3

Y1=0.6328TURNt-0.5231CEFDt-1+0.2385ADRt-0.0899PEt+0.5099AMPt

Y2=0.2134TURNt+0.4453CEFDt-1+0.3518ADRt+0.7786PEt+0.1649AMPt

Y3=-0.2692TURNt-0.00031CEFDt-1+0.9027ADRt-0.3041PEt-0.1414AMPt

图1 投资者情绪指标与上证综指涨跌幅

为确保所构建的投资者情绪综合指数的有效性，还需进行定性研究。将构建的投资者情绪综合指数SENT与上证综指涨跌幅走势进行对比，如果SENT有效反映上证综指涨跌幅走势，那它将能够直观表现股票市场的变化。从图1的结果来看，投资者情绪指标能够较好地拟合上证综指涨跌幅的走势和波动趋势，总体来看，投资者情绪综合指数SENT是有效的。

(二)模型构建

如前所述，已有的文献大都认可投资者情绪会对股票收益率产生影响，但缺乏关于在危机视角下投资者情绪对不同类型股票收益率影响的研究。为了进一步探究危机事件冲击下投资者情绪对不同类型股票收益率的影响，选择投资者情绪作为解释变量，将其与各类型股票的指数收益率分组进行滚动样本回归。构建如下模型：

R=α+βSENT+ε

(1)

Rih=α+βSENT+ε

(2)

Ric=α+βSENT+ε

(3)

模型(1)选用上证综指指数收益率R为因变量，考察投资者情绪对A股综合市场收益率的影响；模型(2)选用上证50指数收益率Rih为因变量，考察投资者情绪对大盘蓝筹股收益率的影响；模型(3)选用中证500指数收益率Ric为因变量，考察投资者情绪对中小盘股收益率的影响。通过滚动样本回归，我们可以比较危机事件冲击下投资者情绪对不同类型股票收益率影响的变化过程。

三、实证结果

(一)描述性统计分析

对不同类型股票的收益率进行描述性统计(见表4)，结果显示，样本期间中小盘股日收益率均值为0.092%，约为A股综合市场日收益率均值的3倍，但其最小值比A股综合市场日收益率的最小值低近一个百分点，说明中小盘股的高收益也伴随着高风险。大盘蓝筹股在日收益率均值超过A股综合市场日收益率均值的情况下，日收益率最小值远低于中小盘股日收益率最小值，说明相较于中小盘股，大盘蓝筹股风险较低。

表4 描述性统计

(二)平稳性检验

在建立回归模型分析投资者情绪对于各类型股票收益率影响之前，先对投资者情绪综合指数和各类型股票收益率数据进行平稳性检验。由ADF检验结果(见表5)可知，在95%的置信水平下，投资者情绪综合指数与各类型股票收益率的ADF统计值均小于临界值，拒绝原假设，因此投资者情绪综合指数和各类型股票收益率均为平稳序列。

表5 平稳性检验

(三)相关性分析

为考察投资者情绪与不同类型股票收益率的相关关系，判断投资者情绪影响不同类型股票收益率的程度，对其进行皮尔逊相关性分析，其结果如表6所示。

表6 相关性分析

由分析结果可知，在1%水平下投资者情绪与不同类型股票的收益率均是正相关的，即投资者情绪越高，各类型股票收益率越高；投资者情绪越低，各类型股票收益率越低。

(四)投资者情绪与股票收益的演变及特征

图2 投资者情绪与各类型股票收益率的回归系数变化

滚动回归模型的特点是可以敏锐捕捉到样本期间内β系数的变化过程。为更加直观地表现危机事件冲击下投资者情绪对不同类型股票收益率影响的演变及特征，选取固定时间窗口的滚动回归模型，定义固定滚动窗口为20个交易日(约一个月)，滚动步长为1，对样本进行滚动回归估计，得到的参数β反映了投资者情绪对不同类型股票收益率的时变影响效应，结果如图2。共计得到681个系数，绝大多数系数在95%的置信区间内显著，偶有个别系数不显著，但其p值大多在0.05—0.10之间。(1)为检验滚动分析的稳健性，本文尝试将滚动窗口拉长，发现随着样本量的增加系数的显著性会随之加强，但在几个关键时点的系数变化情况和之前相符，综合考虑统计意义和现实意义，选择滚动窗口为20(约1个月)，滚动步长为1，会是一个较好的选择。

结合图2的系数变化轨迹和表7描述性统计可以直观地看出，投资者情绪对各类型股票的收益率均有显著的正向作用，且中小盘股受投资者情绪的影响较大，大盘蓝筹股则相对稳定。这一结论与Baker等[14]研究得到的结果一致。池丽旭等[35]应用向量自回归模型分析我国投资者情绪与股票收益时也得到了相似的结论。小规模公司股票由于基本信息少，估值困难和流动性困难等原因，理性的投资者参与小规模公司的程度相对较低，因此小规模公司股票更容易受到情绪的影响。而大公司得到分析师的关注程度较高，基本面信息流动良好，其股票价格就不容易受到投资者情绪的左右。

表7 投资者情绪对各类型股票收益率影响系数的描述性统计

另外，系数的变化在某些时点上非常显著，图2中亦可见多次陡峭的涨落。这些转折点与股票市场当时发生的重大事件一一呼应。根据我国股票市场的实际情况，结合股市运行的节奏和轨迹，将该系数变化轨迹大体上划分为三个阶段，并从危机视角出发，分析这期间投资者情绪在危机事件冲击下对各类型股票收益率影响的演变及特征。

第一阶段，从2019年7月底至2020年1月。在这一阶段，中美贸易摩擦是贯穿始终的主要矛盾。在中美经贸磋商再度重启与全球进入降息潮的背景下，我国股票市场一度重新回暖，7月底投资者情绪对股票收益率的影响系数经历了短暂的攀升阶段。然而8月6日美国财政部将中国列为“汇率操纵国”。这是25年来美国首次认定中国为汇率操纵国，在中美贸易争端再起这一危机事件的冲击下，沪深两市跳空低开，上证指数收跌1.56%，失守2800点。投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数持续下跌，整个下跌过程持续了近两周，投资者情绪的影响才逐渐平静。低点过后，股市也开始见底反弹，国内政策逐步放松，中美贸易摩擦也释放出缓和的信号，在多重利好下，投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数上升，助推股市再次回暖。10月中旬，中美新一轮经贸高级别磋商在华盛顿举行，中美双方在农业、汇率，金融服务及技术转让等多方面取得了实质性进展，我国股市行情再次短暂上扬。然而海外PMI数据持续下降，引起了全球经济衰退的担忧，使国内经济下行压力加大，再加上猪肉价格导致CPI同比大幅上行，成为货币宽松政策的掣肘。广大股民开始担心通胀，信心不足，此时投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数也迅速下降，中小盘股的影响系数在短短一周内从1.3跌至0.3，大盘蓝筹股则较为坚韧，仅下跌了0.3。年末，中美第一阶段经贸协议文本达成一致，与此同时，十三届全国人大常委会第十五次会议通过了新修订的证券法，新证券法在强化投资者保护、强化信息披露，健全多层次资产体系等方面进行了全面完善，新证券法的颁布，给了投资者更全面的保障和更充足的信心，进入2020年1月，投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数逐渐稳步上升。

第二阶段，从2020年1月底至2020年3月中旬。2020年新年伊始，受新冠肺炎疫情这一重大公共卫生事件的冲击，年后开盘千股跌停，当市场一片狼藉之时，投资者却对中国股市以及中国经济投出了赞成票。在高涨的投资者情绪作用下，沪指出现8连阳，并迅速收复3000关口。值得一提的是，这是样本期间内唯一一次投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数在危机事件冲击下不降反升的情况，尽管在2月中旬受到科技股调整的影响，投资者情绪对股票收益率的影响系数骤降，中小盘股下降幅度达0.7，大盘蓝筹股为0.36，但很快投资者情绪的影响便平静下来，2月17日后，系数重新进入上升趋势。这期间我国股市在公共卫生的冲击下表现出相当的韧性，我们将其归因于新冠肺炎疫情期间我国有力的疫情防控措施与及时且高效的危机处置方式，这些措施给了广大投资者对我国经济基本面向好趋势的坚定信心，进而帮助金融市场维持稳定。

第三阶段，从2020年3月中旬至2020年7月初。3月中旬受疫情在世界范围内迅速蔓延与国际原油价格暴跌这一黑天鹅事件的影响，全球金融市场剧烈动荡，美股10天内四次熔断，这一系列危机事件的冲击使我国股市再次承压，投资者情绪一度受到重挫，然而我国股市仍走出了一段相对独立的行情，投资者情绪对股票收益率的影响稳中有升，影响系数于3月底攀升至阶段内高点。3月份新增投资者开户数189万，环比增长111.21%，也佐证了投资者对于股市充满信心。进入4月，随着我国疫情防控进入新阶段，投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数也显著减小。4月下旬，第一季度经济数据披露，我国第一季度GDP受疫情影响同比下降6.8%，同时进出口减缓，股市随之震荡下行，市场情绪较为冷淡。然而五月初科技股作为股市上涨风向标，迎来爆发，投资者情绪对股票收益率的影响随之放大。从图2中可以看出，投资者情绪对以众多科技股为代表中小盘股票收益率影响系数直线攀升，远超对大盘蓝筹股收益率影响系数的增长幅度。6月初，我国进入疫情防控常态化阶段，科技股在短暂爆发后再次回调，同时投资者情绪对中小盘股收益率的影响系数也从整个样本期间的最高点下降至0.46。直到7月初，受益于经济基本面向好趋势、资本市场深化改革加速释放制度红利、增量资金持续涌入等诸多利好因素，股票市场众多板块都迎来了普涨行情，在本轮上涨中，投资者情绪对各类型股票收益率的影响系数也并未出现明显的分化。

回顾整个样本期间，我国股票市场因受到了中美贸易摩擦、新冠肺炎疫情、国际原油价格暴跌及外围金融市场剧烈波动等危机事件的冲击，波动较大，呈现出大起大落的态势。这与我国投资者情绪密不可分，投资者情绪通过影响各类型股票收益率，导致资产价格的暴涨暴跌，进而影响整体金融市场的稳定性。同时大盘蓝筹股收益率对投资者情绪的回归系数较小，中小盘股则由于基本信息少，估值困难和流动性等原因，理性的投资者参与的程度相对较低，更容易受到投资者情绪的影响。另外，值得注意的是，投资者情绪在危机事件冲击下，对股票市场的稳定并非只有负作用，例如在重大公共卫生事件冲击下，较为理性的投资者情绪，助力金融市场抵抗外部风险，重归稳定。

四、危机视角下的风险防范及对策建议

通过构建A股市场投资者情绪日度指标，首次在危机冲击视角下研究投资者情绪对于股票收益影响的演变与特征。研究发现：投资者情绪与各类型股票收益率均为正相关关系，且在危机事件冲击下投资者情绪对于各类型股票收益率影响的变化波动会更大；投资者心理预期的变化和信心危机会造成投资者投资行为的改变，尽管与发达国家相比，由于国内投资者和投资环境还不太成熟，受到信息不对称及信息加工能力的限制，国内投资者对危机事件冲击下中国经济和金融市场的预期往往过于悲观，进而影响了投资者对股票市场的判断，但在此次疫情期间，我国股市却表现出极强的韧性，这显然得益于我国有效的疫情防控措施与较为理性的投资者情绪；研究还发现投资者情绪对不同类型股票收益率的影响呈现出不同的大小关系，大盘蓝筹股以机构投资者和理性投资者居多，相比于其他股票，投资者情绪对其收益率影响较小，而中小盘股则因为有着更多的非理性投资者，投资者情绪对其市场收益率的影响也更大，同时在危机事件冲击下，投资者情绪对各类型股票收益率作用的差异也将放大。

鉴于危机事件中投资者情绪会对各类型股票收益率产生影响，进一步地可能会导致金融市场的不稳定，引发金融危机。鉴于此，提出以下三点政策建议：第一，做好突发危机事件的防范工作，在危机事件发生时，政府部门的第一要务是妥善处置危机事件，降低人们对危机来袭时的风险预期，必要时也可采取适当的金融政策，例如在危机期间及时注资与放宽货币政策给市场增强流动性，从而缓解外部风险的冲击。第二，通过编制合理的投资者情绪指数，可以建立起有效的投资者情绪预警机制，及时对投资者的非理性情绪进行识别、跟踪，引导投资者合理投资，及时止损，避免由极端情绪变动造成的股市波动。同时，还可以引入更多较为理性的机构投资者，完善交易主体结构[36]。第三，关注投资者情绪与股票收益率的互动作用，从全局视角兼顾两者关系，充分重视投资者情绪对金融市场稳定的积极影响，加强对投资者投资风险意识的教育，避免盲目跟风，追涨杀跌等非理性投资行为。