长期以来,波动率都是金融研究中众多学者所密切关注的问题,而关于波动率的建模与预测也一直是金融计量的核心问题,它在风险管理、资产定价、资产配置等方面都有很重要的应用。传统的波动率测度主要采用隐含波动率和历史波动率两种指标,前者通过将衍生品价格带入定价模型中来倒推计算波动率,主要用于金融衍生品的定价,很少用来预测,而后者则根据历史价格来描述与预测未来波动率,是用来测度金融资产收益波动的常用方法。然而对于历史波动率的估计所普遍采用的GARCH族模型和SV模型都存在各自的缺陷。近年来随着科学技术的发展以及电子化交易的普及,以分与秒为单位的高频数据的获取变得越来越容易,相较于传统的低频数据这些高频数据能够更加迅速有效的捕捉市场信息,反应市场真实情况。在此基础上由Merton首先提出的已实现波动率的概念逐渐受到越来越多的重视。相较于传统的隐含波动率和历史波动率,已实现波动率具有非常明显的优点,它的测度不依赖于任何模型,也无需进行参数估计,因此可将其视为一个“可观测”的变量,经过不断发展,目前已经成为研究金融资产收益波动率时最常用的工具。国内外通过对资本市场已实现波动率所进行的大量研究纷纷表明已实现波动具有明显的尖峰厚尾、极度右偏和长记忆性(自相关系数呈双曲线速率下降)等特征,这显然并不符合有效市场假说的结论。为此提出的异质市场假说则很好的解释了已实现波动率的这些非随机特征。该假说将市场中的交易者分为短期、中期、长期三个类别,他们在各自的风险偏好、信息获取难易以及理性程度等方面存在着一定差异,而这些差异最终导致了交易行为的差异。基于异质市场假说Corsi提出了HAR-RV模型,这是一种简单的已实现波动率的可加时间序列模型,其后田金方和张小菲等人又对其进行了改进和发展,引入隔夜波动率和不对称效应得到了HAR-L-M模型。本文选取沪深300股指期货从2014年1月2日到2014年12月31日五分钟价格数据,除去非交易日和每月最后交易日后一共得到13230个数据,样本天数为245天。通过比较不同频率下的均方误差MSE,确定沪深300股指期货最优频率为5分钟。之后对沪深300股指期货5分钟已实现波动率的统计特征进行描述,发现其具有典型的尖峰厚尾、右偏、非正态性的特点,通过R/S检验得到Hurst指数,大于0.5证明其具有长记性性,另外根据以往大量文献研究还可以知道其通常具有杠杆效应,以上特征表明沪深300股指期货符合异质市场假说,于是我们利用HAR-L-M模型对其已实现波动率建模,并与传统的HAR-RV进行比较,最后对HAR-L-M模型与HAR-RV的动态和静态预测结果进行分析,发现HAR-L-M模型的预测效果要优于HAR-RV模型。