随着近年来金融一体化步伐的加快,资产泡沫破裂的后果呈现影响更大、涉及范围更广的趋势。其中,股票市场相较其他市场而言,其泡沫破裂的次数更频繁、破坏性更强,甚至可能诱发全球性的金融危机。在此背景下,有必要对股票市场泡沫状态变化进行及时准确的判断,以便采取应对措施,切实有效地防范和遏制股票市场泡沫破裂引发的危机。本文在利用小波分析进行股票市场指数奇异点定位的基础上,运用LPPL模型对股票市场泡沫状态变化进行判断。首先,对股票市场泡沫以及所用模型的相关理论进行了分析,主要对股票市场泡沫的内涵、特征与产生机理进行分析,并就小波分析与LPPL模型相关理论基础进行探讨。然后,运用BDS检验与R/S分析法对股票市场非线性特征与分形特征进行检验,并运用Mallat算法和局部模极大值检测对股票市场指数进行分解、重构与奇异点检测。最后,以股票市场波动奇异点为窗口期划分依据,利用LPPL模型对我国股票市场泡沫状态变化进行判断,并从政策视角出发,分析股票市场泡沫状态变化的原因。研究结果表明,泡沫破裂前期,股票市场处于正泡沫状态,而当泡沫发生破裂时,股市则处于负泡沫状态,且这一泡沫状态的转变发生在股市泡沫实际到达破裂点之前。泡沫破裂后,股票市场泡沫在一段时期内保持负泡沫状态后,开始在反转负泡沫与反转正泡沫之间不断相互转换。对股市泡沫状态变化原因进行分析,发现政策事件与股市泡沫状态变化息息相关,并据此提出了相关政策建议。