中国股票市场经过20多年的发展，已经为国企改制、企业筹资以及国民经济的健康发展做出了重要贡献。股票市场在整个国民经济中的地位也日益重要，证券化率(股票总市值/国内生产总值)已经高达近40％。但是，由于中国股票市场产生的特殊历史背景和目前所处的特定历史发展阶段，其股票价格及其波动的行为必然具有其自身的特殊性。因此，研究宏观经济变量对中国股票市场价格水平及其波动的影响，对管理层如何透过对宏观经济的调控而调控股票市场，以及一般投资者如何根据宏观经济走势以构造投资组合进行投资决策，都有非常重要的指导意义。 理论研究虽然早已从机理层面上揭示了宏观经济对股票市场的影响，但如何反映不同发展时期内、不同制度安排下宏观经济对股票市场的影响差异，则是实证研究所关注的问题。实证研究始于20多年前，其研究方法主要有套利理论、多元回归模型以及协整模型。其中套利理论和多元回归模型主要应用于对序列进行差分的方法研究宏观经济变量变化率对股票收益率的影响，协整模型则用于研究宏观经济变量与股票价格之间的长期均衡关系。由于对序列进行差分可能造成信息损失，因此，协整模型在这个方面要优于套利理论和多元回归模型。 纵观国内外的实证研究，相关文献在变量选取和研究方法上还存在一些欠缺。首先，大多数文献主要研究单个宏观经济变量对股票价格的影响，而不是建立一个系统，以考查整体宏观经济对股票价格的影响。其次，在建立协整模型时没有考虑股票价格可能存在的异方差和股票价格对信息反应的非对称性。李华中和杨湘豫(2002)指出中国股票价格指数不仅存在异方差性而且其对信息反应也是非对称的。Enders和Engle(1998)指出，Johansen和Engle-Granger两种协整检验方法对具有非对称性反应序列的检验是不稳定的。即当存在协整关系时，接受原假设“不存在协整关系”的可能性更高一些。最后，相关文献仅只考虑宏观经济变量对股票价格的影响。根据资产组合理论，资产收益与其风险是一个统一的整体。因此，仅考虑某个方面的影响也有可能使其结果失真。 基于上述原因，本文建立Granger模型和多变量协整-GARCH(TGARCH)扩展模型以考查宏观经济变量对股票价格水平及其波动的影响。通过实证研究发现整体宏观经济变量(工业生产总值、居民消费价格指数、广义货币供应量(M2)和一年期居民储蓄存款利率)对股票价格具有显著影响，其具体表现如下：(1)工业生产总值对股票价格的影响从长期来看是正相关，但是短期内股票价格可能会受政策性因素的影响而偏离实际经济水平的发展方向；(2)居民消费价格指数与股票价格存在正的相关关系；(3)广义货币供应量(M2)对股票价格的影响关系为负相关；(4)一年期居民储蓄存款利率对股票价格的影响为负相关关系；(5)各宏观经济变量对股票价格水平波动的影响效果并不显著。 MATLAB是一个运算功能极为强大的“矩阵工作室”，其应用遍布于相当多的领域。本文中主要应用其金融GARCH工具箱，辅以金融工具箱。需要说明的是由于篇幅的限制，未能将所有图表、编程过程呈现在文中，笔者总结结论数据之后，将最主要的数据及结论应用于文中。