泡沫是指资产价格爆发性增长,崩盘则是在泡沫破裂后迅速发生的个股或者股指巨幅下跌,泡沫破裂时点没有任何预兆,而崩盘会给经济带来巨大的冲击。从全球系列金融事件来看,资产价格泡沫的发生不但没有减少,频率反而有所增加。一系列资产价格在短时间内暴跌,造成股票市场的急剧振荡,进而损害投资者的资产利益,影响金融市场的运行效率,并扰乱资本市场的有序发展。因此,若能有效识别股市泡沫、量化金融活动中的泡沫风险,对于投资交易活动以及风险管理活动而言尤为重要。沪深300指数是中国大陆A股最具代表性的指数之一,本文以中国股市沪深300指数自2002年1月4日开盘至2019年11月22日收盘价为研究对象,在使用对数周期幂律模型(Log-periodic Power Law Model,LPPL)识别股市泡沫状态并对泡沫状态转变进行分析的基础上,采用“滚动窗口”和“固定起点并移动终点”对样本重抽样,逐日进行样本外预测,计算出泡沫破裂的临界时点以及构建动态置信区间,并在此基础上构建风险等级预警信号,有效量化泡沫风险。首先,运用BDS法检验沪深300指数的非线性特征,并使用R/S分析法检验其分形特征,以判断沪深300指数是否为具有分形特征的非线性市场。然后,运用小波变换模极大值法(The Wavelet Transform Modulus Maxima,WTMM)识别序列中的波动奇异点,以奇异点划分样本窗口,利用LPPL模型识别窗口内的泡沫状态并对泡沫状态的转变进行分析,发现沪深300指数历史上共存在3次泡沫、2次反泡沫以及2次负泡沫,并发现价格崩盘伴随泡沫状态的转变。为了有效避免泡沫状态转变带来的巨大损失,本文从实证角度构建LPPL动态置信区间,动态追踪泡沫破裂的最可能区域,并在此基础上,利用样本终点与动态置信区间之间的时间差作为信号强弱的设置标准设置风险等级预警信号。结果显示,动态置信区间能克服LPPL临界时点预测工作的随机性,并能很好显示股市泡沫临界区间的变化轨迹,风险等级预警信号有效量化投资者在交易中面临的泡沫风险强度。