投资者情绪与股价之间的关联性问题一直是行为金融学研究的热点,从微观个股层面出发,探索投资者情绪与股价联动之间的交互关联,利于个体投资者做出更加明智的投资决策,也利于监管机构全面了解股票市场和防控系统性风险。股票市场是一个复杂的系统,在这个系统中,个股的投资者情绪彼此相互影响,并且改变了投资者交易行为,促使股价发生变动,股票价格的联动性特征,使得这些影响不断向整个股票市场传播和蔓延。同时,股价作为投资的结果又会带给投资者反馈,进而对投资情绪和决策产生影响。在研究的个股投资者情绪与股价间多对多的关系时,不仅要考虑情绪对股价的影响,也需考虑股价对情绪的反向影响,这就使问题上升为一个多主体、多关系的全新动态复杂性问题。因此,本文在计量经济学方法基础上,引入了管理科学中的复杂网络建模方法,从投资者情绪指数的构建,投资者情绪与股价交互影响模型的构建与分析,以及投资者情绪-股价的动态风险传播几个方面对上述复杂性问题进行了研究,主要工作和创新成果如下:(1)在梳理已有投资者情绪研究成果的基础上,遵循科学、客观、有效原则,着眼于微观层面,提出了个股投资者情绪的捕获算法。通过合理性检验筛选出4个指标作为构建个股投资者情绪指数的备选指标,最终构建了数据粒度较为精细的日频度个股投资者情绪指数。其中开盘情绪指标的加入在一定程度上弥补了日度情绪指数在每日交易关闭期间无法捕获的不足。具体步骤是:优化投资者情绪指标构建流程,确定影响情绪的代理变量,将入选的情绪代理变量进行合理性检验,然后利用主成分分析法构建投资者情绪指数。最后,利用定性比较和定量检验的方法,从指标的合理性、稳健性等方面验证了所构建的投资者情绪指数的有效性和优越性。(2)在计量经济学方法的基础上,引入复杂系统建模方法,提出了情绪波动关联网络、股价波动关联网络、情绪-股价双层波动关联网络模型的构建方法。通过对中国上市公司金融板块个股的情绪和股价的交互关联进行实证分析,从交互路径、交互影响等角度进行了深入阐述和剖析。发现金融板块个股投资者情绪比股价更易受到环境影响,且联动性强于股价;根据个股情绪和股价承受影响能力的不同,将个股基本分为两个大的类别,敏感型个股如东方财富(股票代码300059.SZ)和稳健型个股如长城证券(股票代码002939.SZ)等,投资者应根据自身风险偏好的不同谨慎选股。此外,通过四模体检测的方式,发现了5种出现频率较高的情绪-股价交互模体,共同呈现了情绪为传导源头,股价为被传导方的特征,最后发现了情绪和股价的交互影响具有非对称性特征。(3)构建了投资者情绪-股价网络风险步长传播模型和投资者情绪-股价网络风险时变传播模型,揭示了风险在投资者情绪和股价交互影响下的传播过程和规律,并验证了模型的有效性。通过对多种市场情境进行实证模拟,发现当股价网络中个股受影响程度相同时,熊市情境所需时间比牛市快2天,比平稳市场快20天左右,情绪网络中三者时间差更加明显,双层情绪-股价网络中三种差距最为明显。说明极端市场受影响程度和风险传播速度要远大于均衡状态下的市场。传播模拟实验显示,熊市时个股的风险扩散能力最强,仅需2天左右所有个股进入停盘状态,牛市则需15天,而平稳情境则需要7-23天左右。在股市风险防控方面,分别从情绪调控和股价调控两个角度入手,分析和检验了涨跌停机制及理性投资情绪对风险传播的抑制作用。实验发现加入停盘机制后,个股受到的影响骤减,加入情绪调控后,个股受到的影响比股价调控后更小。最后据此提出投资者的选股决策参考,建议投资者尽可能的回归理性,避免盲目跟风,相关部门应注重对投资情绪的市场化引导,完善信息披露制度,及时发布权威信息和情绪指数,以增强股市抗风险能力。