由1987年10月美国股市大幅度下跌引发的国际性股市风波，激起了一些学者的研究热情。
从宏观的角度看，Fama（1989）和Roll（1989）找出了一些基本因素来解释这场风波，诸如全球经济活动转入低谷的预期，更高的均衡回报等。Friedman（1988）的研究发现，美国货币供应或货币流通量速度均可用来解释股价的波动。Huang（1994）使用News模型进行研究发现，东京股市的价格与货币供应之间存在正相关，而与利率之间存在负相关。Dayananda、Ko（1996）使用中国台湾地区1981年至1989年度数据的研究结果表明，股票收益率与利率之间呈负相关，而与货币供应之间呈正相关，但二者的统计显著性均较弱。Mookerjee、Yu（1999）使用协整性和Granger因果关系来检验新加坡宏观经济变量与股价的关系，结果显示，股价与货币供应之间存在长期协整的关系，并且股价领先于货币供应量。Evaliljeblom，Stenius（1997）的研究发现1920年至1991年间芬兰的宏观经济变量与股价波动之间存在显著的相关性。
但另一些研究显示宏观经济因素对股票价格的异常波动的影响非常低。Roll（1988）发现大约只有1/3的个股月收益率可以从宏观经济因素的影响中获得解释。Cutler（1989）的研究结果也表明宏观经济因素仅可以解释股票市场指数变动的1/5-1/3。他们得出的相同结论是，将主要的市场价格异常波动与经济的或其他的信息披露联系起来是非常困难的。同样的结论也出现在Schwert（1989）的文章中，他发现虽然有些微观证据表明宏观经济因素可以帮助预测股票的收益变动，但是，特别是在大萧条时期，仅仅用简单的股票价值评价模型很难解释复杂的股票价格波动。
从行业的角度看，Breeden、 Gibbon、 Litzenberger（1989）发现12个产业群的消费β系数存在显著差异。例如制造业的需求收入弹性高，其消费β系数亦高。Kale、 Hakansson、 Platt（1991）将行业特点（以公司从特定行业获得的销售收入占总收入的比例表征）和非行业特点（以市盈率的倒数、股利收益、公司规模等表征）进行比较来解释股票收益的差异性，发现行业特点从性质上讲比非行业特点更重要。
从公司的角度看，Fama、French（1988）对股票收益率与股票期望收益率之间的关系进行了回归估计，发现这两个指标都可以用于预测未来股票收益率。而Lamont（1998）的研究则认为用股利支付率预测未来股票收益率的效果比用股票收益率好。以上研究结论虽然不尽相同，但都表明股票价格取决于上市公司未来的盈利水平，因为作为研究对象的三种指标都包含了公司未来经营状况的预测信息。公司盈利状况的变化最终会反映在股票价格的波动中。
从微观行为的角度看，Seyhun（1990）基于内幕交易者的共同行为分析得出结论：投资者的过度反应是引发这场风波的重要因素。Brady Committee（1989）的分析认为，许多机构投资者普遍采用动态对冲策略进行组合保险，当初始的价格发生下跌时，采用电脑程序交易的机构投资者纷纷抛出期货进行平仓，这使得指数期货价格相对于现货指数出现贴水，从而进一步触发与组合保险相关的卖盘。另一方面，指数期货的大幅贴水促使指数套利者卖出股票，同时买进期货，这些行为加速了价格的下跌，进而导致严重的流动性压力，使股价出现剧烈的波动。
从可观测性的角度看，一些学者考察了这场风波是否是一个可观测的“泡沫”—即风波发生在投资者持续地高估股票市场价值之后。Shiller（1987）提供的综合证据表明，风波之前几乎72%的个体投资者和84%的机构投资者都认为股票市场价值被高估了。Hardouvelis（1988）发现风波之前的股票投资超额回报比美国、日本和英国的正常回报高得多，他把这种非正常的高超额回报归因于股市泡沫溢价。Norden（1996）和Schaller（1996）使用Regine-Switchine回归方法得出结论：早期股票市场价值高估的程度能解释随后发生的1926年至1989年间美国证券市场风波。