A股股票市场作为中国股票市场的典型代表,对促进中国经济的发展起到了重要作用。A股票市场的发展和变化可以用很多经济变量进行衡量,其中以股票市场收益率、交易量和波动率最为典型,研究这些重要变量的变化趋势有助于对A股股票市场的发展情况进行判断。影响A股股市重要变量的影响因素很多,信息理论认为,产生价格波动的最主要驱动因素是信息的冲击。本文基于信息理论,选取A股股票市场的财经信息,研究它们与市场重要变量,如收益率,交易量以及波动率等的同期、短期和长期互动效应,无论是从理论研究上还是从实践指导上都有极为重要的现实意义。首先,本文选取并构建了A股市场财经信息和市场重要变量的相关指标。基于混合分布假说,对选取指标的原因进行了阐述,并利用对数化、GARCH族模型、Black-Scholes模型来构建本文所需指标。最终选取并构建了市场收益率、市场交易量、市场波动率作为A股股票市场的三个重要研究变量,选取并构建了A股股票市场正面信息数量、负面信息数量、信息内容的正面性、信息内容的赞同性四个变量作为A股市场财经信息的衡量指标。其次,本文对构建的指标进行了描述性统计分析,得到各指标的基本统计特征。利用回归模型对原始变量之间相关关系进行了初步分析。分析结果表明,A股股市财经信息与市场重要变量之间的相关性并不显著,且存在有经济含义的很多变量在模型中的显著程度不高、拟合效果不理想等一些问题。再次,本文针对回归模型存在的问题,从财经信息和市场重要变量之间的静态互动效应角度对模型进行了改进。先对原始序列进行了平稳性检验,并利用最小二乘法和自回归移动模型ARMA(p,q)去除时间趋势和序列相关性将不平稳的时间序列变为平稳的时间序列。基于得到的平稳序列,分别构建了信息变量和市场变量的双向同期回归模型,研究两者之间的静态互动效应。结果表明,财经信息和市场变量之间既存在双向也存在单向同期静态互动效应。最后,本文又从财经信息和市场重要变量之间的动态互动效应角度对模型进行了改进。利用分布滞后模型和向量误差修正模型(VEC)分别研究A股股票市场财经信息与市场重要变量之间的短期和长期动态互动效应。在分析短期互动效应的分布滞后模型后,利用Granger检验法检验了市场变量和信息变量之间的短期因果关系。在分析长期动态互动效应时,先对原始数据进行了单位根检验,然后利用E-G两步法来判断变量之间是否存在协整关系,最终建立了误差修正模型来分析变量之间的长期动态互动效应。结果表明,财经信息和市场重要变量之间既存在双向也存在单向短期动态互动效应,其中单向短期互动效应更为显著。在长期动态互动效应中,仅存在波动率以及赞同性对交易量,以及正面性和负面信息数量对收益率的单向动态互动效应。本文的研究结果不仅证明了信息理论关于信息对市场作用的猜测,也证明了该理论在A股股票市场的适应性。本文的研究结果为市场监管层、上市公司和投资者如何通过观察财经信息判断股票市场的当期和未来走向提供参考依据;同时,也为新闻媒体如何通过观察股票市场的表现预测舆论动向提供参考思路。