金融市场作为联系金融经济和实体经济的重要"桥梁",在拓宽融资渠道、优化资源配置、分散市场风险方面发挥着不可替代的作用,是保障经济健康发展的重要平台,适度的股票市场波动可以起到促进经济增长的作用,但是过度的股市动荡往往会引发投资者的恐慌心理,进而引发经济危机。传统理论研究认为宏观经济对股票市场波动会产生显著影响,并且宏观经济往往通过不同的传导机制作用于股票市场,例如通货膨胀、货币供应量、经济增长等因素会通过不同的方式作用于股票市场;根据已有研究学者的结论,不同学者采用不同的模型得出的结论并不相同,对于宏观经济与股票市场的关联性尚无统一的定论;本文采用近年来国外研究学者提出的一种新的计量模型(混频数据抽样方法——MIDAS)进行研究。MIDAS方法是近几年开始发展起来的一个新的计量方法,该模型相较于传统模型的最大优势在于可以在模型中加入不同频率的数据进行分析,故可以最大化的减少高频数据在降频处理过程中的信息丢失,被认为是一种研究混频数据时较好的研究方法。根据国内外学者对于波动率研究的最新进展,普遍认为股票市场波动率的影响因素众多,既有宏观长期因素也有日内短期因素,因此国内外学者普遍认同将股票市场波动率进行成分分解,然后对每一成分分别进行研究。因此,本文在已有研究基础上对股票市场的波动率进行长短期成分分解,长期部分采用MIDAS模型来描述,短期部分采用传统GARCH过程描述。本文具体研究思路如下:本文首先在混频数据抽样方法的框架下采用基于日内分钟数据的高频ADL-MIDAS模型对股票市场波动率进行预测,并与已有学者的基于日度数据的低频ADL-MIDAS模型比较预测精度,探究MIDAS方法在股票市场波动率研究中的适用性;然后,建立单因子GARCH-MIDAS模型,分别探究股票市场已实现波动率和不同宏观经济变量水平值及其波动率对股票市场波动率中长期成分的影响情况;进一步在模型中同时考虑股票市场高频数据和宏观低频数据,建立多因子模型,探究多个宏观经济因子和股票市场高频数据对股票市场波动率长期成分的联合作用。最后,以美国、日本为代表的成熟经济体同以中国、印度为代表的新兴经济体的情况相对比,分析不同经济体下宏观经济与股票市场关联性。本文实证结果表明,在中国国情下,宏观经济先行指数相比一致指数能更加有效的刻画中国股票市场的波动;同时,研究发现一年期定期存款利率和通货膨胀率对股票市场的影响较为显著,而货币供应量、工业增加值和以及社会消费品零售总额对股票市场的影响程度较小;并且,宏观经济波动对股票市场的影响程度要显著高于其对应的水平值;进一步研究发现,同时考虑股票市场高频数据和宏观低频数据对股票市场波动率长期成分的刻画效果更加显著;最后,通过对比不同经济体,发现发达国家股票市场能够很好的起到宏观经济"晴雨表"的作用,股票市场可以在一定程度上提前预见宏观经济的波动,但是发展中国家股票市场"晴雨表"的作用优势并不明显;在发展中国家利率非完全市场化的情况下,股票市场对利率的敏感性较强,通过调控利率达到资金在实体经济之间的合理配置是一个有效的宏观调控手段;而在成熟经济体下,货币供应量波动对股票市场的影响较新兴经济体更加显著,表明对于成熟经济体来说,采用调控货币供应量的货币政策相比利率政策更加有效。