随着流行病领域以及谣言等信息领域应用传染病模型研究传播机制的深入开展,与该类传播过程的相似性使得对情绪传播的研究受到广泛关注。行为金融学持有投资者并非完全理性的观点,认为投资行为和决策很大程度受情绪驱动而并非价值导向。个体投资者的投机心态以及受限于对市场的深刻认识,情绪传播普遍表现的非理性行为给股票市场的健康发展带来了不利因素。本论文从投资者情绪传播的微观角度,以传染病模型作为投资者情绪传播研究的基础,并将信息披露效应作为一个额外的变量引入到传播模型中,探讨模型参数对情绪传播的影响。主要从以下方面进行:首先,本文考虑投资者的情绪犹豫状态和引入时滞因素,从而建立SHIRS-M均匀混合传播模型。情绪感染投资者与信息披露变量存在相互作用:信息披露强度以正比系数随着当前情绪感染投资者数量的增加而加强,同时情绪感染投资者在信息披露干预下停止传播情绪,以此表达信息披露对情绪传播的遏制效果。我们在信息披露的发布过程中应用了时间延迟,以示滞后现象。随后分析系统在平衡点的稳定性以及给出系统发生Hopf分岔的条件,并通过数值模拟以验证上述结论。分析结果表明,减小系统滞后和提高日常信息披露强度,有利于系统的稳定和更好的控制情绪传播范围。其次,本文考虑投资者交互行为形成的非均匀投资者网络,从而构建基于复杂网络的SIRS-M传播模型,此模型中情绪感染投资者与信息披露变量的相互作用表现在,信息披露强度以正比系数随着当前网络中与情绪感染投资者接触概率的增加而加强,信息披露除发挥对情绪感染投资者的干预外,还以其披露信息发布的有效性降低情绪易感投资者的感染比例。随后分析系统在情绪消逝平衡点的稳定性,通过构造无标度网络进行数值模拟,验证理论分析的同时获得系统在情绪传播平衡点的稳定性。分析结果表明,提高发布信息披露的有效性和信服力以及降低信息披露强度的损耗,可以显著降低情绪传播峰值密度和最终密度。