本书通过构建融合长期记忆性、结构性变化以及分数阶协整关系的多变量分析框架，提出时间序列的趋势与周期成分分解方法，系统研究了中国股票市场的运行规律及其与宏观经济的内在关联。研究发现：长期层面，全要素生产率是驱动股价的核心要素，而投资拉动模式下，企业生产率的低水平徘徊是导致股市与GDP增速长期背离的重要原因；短期层面，投资者非理性外推预期是引起股价异常波动的关键因素。方法论上，本书创新性地开发了基于小波领袖法的多重分形指标，其对股价转折点的识别效能优于传统方法，为风险预警提供新工具。本书结合资产定价模型和金融计量模型，验证了技术发展与股价长期趋势的深层联系、解析了投资者预期与股价周期波动的传导机制，为防范金融风险、推动资本市场高质量发展提供了兼具理论创新与实践价值的研究框架。

第1章绪论1.1研究背景及意义1.2国内外相关研究综述1.2.1股票市场的长记忆、均值回复与可预测性1.2.2趋势与周期分解方法1.2.3股票市场与宏观经济基本面1.2.4股票市场与投资者预期1.3主要研究内容与创新之处1.3.1主要内容及结构安排1.3.2创新之处第2章我国股票市场的运行特征2.1我国股市的;牛熊周期特征2.2对比美国股市的;牛熊周期2.3与宏观经济基本面的关联性2.4我国股市的均值回复与可预测性2.5本章小结第3章趋势与周期分解方法3.1经典的趋势与周期分解方法3.1.1单变量趋势周期分解3.1.2多变量趋势周期分解