本文致力于探讨宏观信息对股票收益的定量研究。对于宏观信息与股票收益的关系,国外学者做过大量的实证检验,并开发出了一套完备的回归分析模型和检验方法。本文借鉴列国外学者成熟的研究方法,并在此基础上,根据中国证券市场的实际情况进行了相应的调整,在变量筛选和转换,参数的设置上进行改进,以求研究成果更加符合中国的国情。本文对宏观变量数据集的处理方法,借鉴了乔治亚·科纳和罗伯特·克莱茨(1985)的研究成果《收益衡量中的无套利定价原则:一种新的分析方式》。沿用乔治亚·科纳和罗伯特·克莱茨(1985)设计的无套利定价原则,本文对宏观数据集进行了无套利定价原则下的回归分析,并且通过方差分析的方法,对股票收益构成进行分解,对比引入宏观变量前后的股票收益构成。研究结果发现,引入宏观变量并没有对股票收益构成产生实质性的影响。本文同样对股票的超额收益进行了回归分析,采用的方式和股票总收益的研究方式相同,研究结果也和上述实验相似。研究结果显示,引入宏观变量的回归分析模型,对比与无宏观变量的回归分析模型,并没有在股票收益的构成分解中产生显著性的影响。研究的这一结果有两种可能的解释,首先是本文对于变量的估计与转换存在误差,导致对于变量的回归分析结果无法完全反映实际的宏观情况。另一种可能的解释是,中国股票收益与本文中选取的宏观变量并无显著的相关性,如果宏观变量确实对股票收益产生影响,那么则有可能具有显著影响的变量并为被纳入本文中。