随着经济的发展和信息技术的进步,互联网已经成为当今网民进行情感交流、信息传播的主要渠道,互联网上每天都有海量的信息产生。信息是投资者做出投资决策的重要依据。投资者投资失败在很大程度上是由于信息不对称造成的。在这样的背景下,研究网络信息与股票市场的关联机制,即探究如何高效获得有效信息并通过分析、挖掘提炼出有价值的知识进行市场预测,为投资者的市场分析和投资决策提供有力的依据,具有重要的理论意义和现实意义。因为股吧论坛上的信息与股票市场相关性最强,因此本文想要探究的是股吧论坛上的网络信息是否会对股票市场的收益率、成交量、波动率等造成影响。具体的做法是,利用爬虫软件收集东方财富网股吧上上证50指数的50只成分股最近一年时间内的所有发帖数据共278万条,然后利用朴素贝叶斯分类算法将这些帖子分成“积极”、“中立”、“消极”三类,并根据分类结果构建投资者情绪指标、投资者意见分散度等网络信息变量。根据经验数据及对原始数据做的统计性描述结果,本文提出了3个假设：(1)股票市场的交易量与投资者在网络上的发帖量存在正向相关关系；(2)股票市场的收益率与投资者情绪指标存在正向的相关关系；(3)股票市场的日内波动率与投资者的意见分散度存在正向相关关系。然后,以上证50指数为例,通过对投资者情绪指标、发帖量、投资者意见分散度这三个网络信息变量与收益率、成交量、日内波动率这三个股票市场变量分别做相关性分析,根据相关性分析的结果我们初步判断假设1和假设2成立,假设3不成立,即初步来看股票收益率与投资者情绪指标正向相关；股票市场的成交量与股吧发帖量正向相关；但股票市场日内波动率与投资者情绪指数无关。为了进一步探索各变量之间是否存在领先滞后的关系,本文分别在股市处于上涨阶段和下跌阶段两个时期内,以50只个股的数据对网络信息变量与股票市场变量分别作了滞后期和不包含滞后期的面板数据回归分析。面板数据回归的结果,正好验证了我们上述的初步判断结果。综合全文的检验分析,本文得出以下结论：(1)股吧论坛的发帖者行为特征比较独特,发帖时间比较固定。发帖量会在上午的10点和下午的2点出现日内的两个高峰,之后会在晚上9点左右出现日内的第三个发帖高峰期。(2)网络信息变量与股票市场变量存在相关性。投资者情绪指标和投资者意见分散度可以用于解释股票市场的收益率。如果投资者情绪指标越高涨,或者投资者意见越统一,市场阻力就会越小,同期的股票收益率也越高。另外,股吧发帖量可以很好地用于对股票交易量的解释,股吧发帖量越大,股票的成交量也越大。(3)网络信息变量在某种程度上对股票市场具有预测的作用。通过运用含滞后项的面板数据回归模型,我们发现,在股市处于上涨阶段时,来自网络的历史信息可以用于预测包括收益率、成交量在内的股票市场变量,但对日内波动率这一变量没有预测作用。