近年来，随着我国经济的高速发展，中国金融市场已然成为世界最重要的新兴金融市场之一。然而，股票市场作为中国金融市场的重要组成部分，由于市场本身的政策导向性特点，以及市场起步晚、制度不完善和结构设计不合理等历史遗留问题，市场机制无法发挥其应有的作用。根据有效市场假说，这意味着中国金融市场并未达到有效市场，尤其是股票市场。所以，过去二十多年来，国内外学者都在争相追逐的研究中国股票市场的可预测性，并将其与国外市场进行对比。因此，本文也是基于股票市场可预测性这个话题进行研究。不过，与以往文献不同的是，本文构造了工具变量估计检验方法，以便能够反映中国市场的真实情况。这对于中国A股市场可预测性的重新理解具有重要的理论和现实意义。　　本文之所以构建工具变量对股票收益可预测性进行重新检验，是因为在金融实证模型中，尤其是股票预测模型，我们将股票收益对金融变量进行回归用以检验股票收益可预测性时，并没有充分考虑变量真实的数据特征，从而导致统计检验结果有偏误或者不可靠。而造成结果不准确的主要因素则为自变量持续性的不确定性。因为，自变量的持续性特征主要包括平稳、近单位根和单位根三种过程。在利用样本数据执行回归之前，如果自变量不能被确定为以上三种过程中具体的一种而直接回归，那么其结果必然是不准确的。并且，在此基础上，当预测变量的残差与收益变量的残差之间的相关性较高，即存在内生性时，统计推断结果的偏差将会更大。因为，统计检验结果的准确性完全依赖于我们预先知道自变量真实持续性和内生性的假定。因此，本文从这一基本问题入手，首先构造工具变量估计检验方法，得出预测变量系数估计量及其Wald-test的表达式;然后，针对文章所要用到的变量数据，本文通过国泰安、Wind、中经网和中国人民银行官网数据下载获取，并对股权分置改革之后（2005年9月-2016年12月）中国A股市场中股票收益与金融变量之间的回归分别运用普通最小二乘法和工具变量估计方法进行检验，以此来验证后者的准确性;最后，本文过对样本的切分和分组，进一步分析我国股票收益率的可预测性是否会随着市场的变化而变化。研究发现:首先，消费者价格指数同比增长率、短期利率（7天期同业拆借加权平均利率）和长期利率（10年期国债到期收益率）对股票收益具有明显的预测功效;其次，经过AIC准则(Akaike，1974)筛选的变量组合在不同的市场中均表现出最优的一致预测功效。相比而言，股利价格比(D/P)与短期利率组合的预测能力则表现较弱;最后，长期水平的预测性检验告诉我们，变量或者变量组合的预测能力存在，但并不会随着长期水平的增加而增加，甚至略有下降。　　本文的创新之处主要包括以下几个方面:首先，工具变量估计检验方法可以帮助我们正确揭示自变量与因变量的真实关系，以便为决策制定者和宏观经济管理者提供调控市场的有效工具;其次，本文对中国股票市场的实证检验，可以帮助我们对除美国市场以外的全球股票市场收益率可预测性的进一步了解;最后，通过对样本的切分和分组检验，本文还可以为投资者在面对不同的投资标的时如何选择合理、可靠的预测指标提供一定的参考价值，进而获得股票超额收益。