本文主要研究了宏观经济对于股市收益的解释和预测能力。这虽然是个被广泛研究的问题，但本文从多个维度在研究的方式上进行了创新。首先，本文不仅采用马尔可夫区制转换模型对宏观经济进行状态划分，并且基于状态概率构建了宏观经济状态因子，创新性地将状态变量加入股市收益多因子模型;其次，本文从月度、季度等多重频率上对股市收益进行解释、预测，从而能够对比多因子模型在不同时间频率下的表现差异;同时，本文不仅只采用单个宏观经济指标来进行经济状态的划分，而是综合了6类宏观指标，对于马尔可夫区制转换模型在各类指标状态划分中的表现做出了全面的概况和总结。与朱钧钧(2010)得到的结论相反，本文研究表明宏观经济状态对于股市具有显著的解释和预测能力;通过在月度、季度等两个频率上进行研究，综合运用GDP增速以及工业增加值、CPI、进出口金额、M2和宏观经济景气一致指数等5大指标的同比增速数据，本文结果证明以GDP增速刻画的宏观状态在对股市进行解释、预测的表现不佳，而以上述5大指标刻画的经济状态则可显著地解释和预测股市收益。这不但说明股市对于宏观经济细分领域的影响更为敏感，也证明了宏观经济研究在股市投资研究中的价值。另外，由于在解释、预测模型中加入了基本面和技术面因子，我们证明了基本面研究在股市收益解释、预测中的价值，以及技术面因子仅拥有解释能力而几乎毫无预测能力的特点。