现代金融学理论主要以资本资产定价理论为核心，该理论认为投资者是理性的，严格按照资产定价模型的规则进行多样化的投资，并将从有效边界的某处选择投资组合；资本市场是完全市场，没有任何磨擦阻碍投资。但是自20世纪80年代以来，出现了诸如“波动性之谜”、“规模优先效应”等金融异象说明资产价格并不一定是随机游走的，这与有效市场理论相矛盾。在日常接触股票类评论信息时，总能听到市场投资者情绪和和流动性相关的话题，那么这两个因素到底对股票收益有什么影响？通过梳理国内外专家学者关于情绪和流动性对股票收益影响的相关文献，我们发现投资者情绪和股票流动性都是属于传统资产定价模型理论之外的，但是对股票收益有着显著影响的因素。经过国内外学者的实证研究，我们发现它们都是资产定价中必须考虑的重要因素。所以本文将它们一起引入传统资本资产定价模型CAPM，探究它们对资产资本定价的影响。
　　本文首先进行了流动性指标和情绪指标的构建。本文主要借鉴Amihud（2002）的非流动性指标并且考虑了价差和交易量的影响构建了非流动性指标（Cilliq）；然后使用结合了卡尔曼滤波算法的状态空间模型构建复合情绪指数。在构建复合情绪指标时，我们选取了主成分分析法和状态空间模型一起构建情绪指数，然后使用一个与原始单一变量相似的变量替换掉一个原始单一变量，发现状态空间模型法比主成分分析法更稳健。在建立好指标的基础上，我们首先将投资者情绪和流动性带入简单回归方程，发现它们对股票市场收益的影响和大多数国内外学者实证研究的结论相同，这也说明了本文构建的指标具有合理性。在将情绪因子和流动性因子引入CAPM模型时，我们首先将情绪因子引入CAPM模型，发现除房地产行业系数不显著外，其他行业系数都显著，通过分析可决系数和赤池信息准则的变化可以判断情绪因子能够提升模型的拟合优度，引入情绪因子是有效的；在将流动性因子引入CAPM模型时，只有部分行业能够判断引入流动性因子是有效的，可以提升模型拟合优度；将两个因子同时引入也只有部分行业能够判断有效。这说明对于不同的行业，复合情绪和流动性影响是存在行业差异的，同时行业差异也决定了这两个因子能否对CAPM模型起到明显改善作用，投资者在进行投资分析过程中要充分考虑行业差异的影响。接下来，我们分行业探讨了情绪因子和流动性因子对股票收益的动态影响差异。本文构建了变系数CAPM模型，发现不同时期市场风险溢价因子、情绪因子和流动性因子对股票收益的影响存在时变效应；通过实证，我们发现静态CAPM模型中原本不能判断是否能够引入情绪因子或流动性因子的行业参数显著了，我们认为这种差异可能是因为各个变量对股票收益的影响是非线性的，即有时变效应。