随着经济全球化的发展,能源市场变得更加国际化、金融化。近年来,世界能源价格波动风险蔓延,股票市场持续动荡,中国能源安全和金融安全面临多方面的压力和挑战,成为风险防范和投资管理等领域的关注重点。目前,石油、煤炭和天然气等化石能源仍是世界能源结构的主体,但各国的资源禀赋和能源结构存在差异,国外更加依赖石油,对煤炭和天然气的关注较少。而中国具有以煤炭为主的能源消费结构,这使得仅关注油价存在不合理。同时,中国对进口石油和天然气的依赖日益增大,面对当前复杂的政治经济环境,还需关注国际能源价格的波动。在此背景下,正确衡量中国能源价格及研究其对股市的影响和预测具有重要的意义。本文分析了能源价格影响股票市场的理论机制,基于现有研究的不足从能源结构和能源安全的双重视角构建符合中国能源市场实际情况的Divisia能源价格。本文以中国A股市场为样本进行研究,利用广义自回归条件异方差混频数据抽样（GARCH-MIDAS）模型将低频和高频数据相结合,解决传统同频模型的问题。通过全样本估计探讨能源价格对股市波动的影响,在样本外预测中研究Divisia能源价格和GARCH-MIDAS模型是否能够提高股市波动预测精度和改善投资者收益。全样本估计结果表明,股市波动更加受到来自Divisia能源价格波动的影响,而非能源价格变量自身的变化。同时,在各子价格指数中,石油价格指数对股市波动的影响占据主导地位。在各能源价格的比较中发现相对于国际油价来说,Divisia能源价格对解释中国股市总体波动的贡献更大,对股市波动的影响较小,避免能源价格风险影响的高估。样本外预测评估结果表明,与GARCH模型相比,基于混频数据的GARCH-MIDAS模型的预测性能较优。与国际原油价格波动相比,纳入Divisia能源价格波动的模型能够对中国股市波动提供更准确的预测。此外,具有已实现波动率和能源价格的双因素GARCH-MIDAS模型进一步提高了预测准确性。采用不同样本外预测长度、模型信度集合（MCS）检验和以上证综合A股指数作为样本的稳健性分析也证实了上述结论。经济价值检验结果表明,加入Divisia能源价格波动的模型在不同的风险厌恶系数下均获得了最大的经济价值,可以帮助投资者改善收益。这些发现表明基于混频数据的GARCH-MIDAS模型具有优越性,强调Divisia能源价格波动是影响中国股票市场波动的一个重要因子,凸显了构建Divisia能源价格的合理性和重要性。最后本文从政策制定、金融监管和个人投资等方面提出了相关建议,以促进中国能源市场和金融市场持续健康稳定发展。