国外股市从最早出现到现在已经有几百年的历史,而国内的股市发展才只有短短的几十年时间.随着国内经济水平的提高,国内的股票市场也呈现出上升的趋势.但近些年来由于国际形势的变化,国内股市机制的不完善,国民对股市投资的认识不全面等原因,国内股市经常会发生大幅度的波动.这不仅直接影响了我国的经济发展,同时也打击了人们对股市的投资信心.人们逐渐认识到,股市是一个充满风险的市场,人们渴望在追求高收益的同时控制风险,这就要对股市进行预测.国内外学者提出了很多股市预测的方法,对这些预测方法的研究和改进有着重要意义.本文的前三章主要介绍了股市的研究背景、国内外股市的发展历史.介绍了股市的基础知识,包括股市的基本面和技术面分析、股市中常用的一些术语和指标以及常用的预测股市的方法.第四章和第五章重点介绍了改进的GARCH族模型理论和BP神经网络理论.本文的第六章中将用这两种方法对上证指数(SH000001)和深证成指(SZ399001)这两种在国内股市具有代表性的指数进行实证分析.首先,在传统的GARCH族模型里本文加入了成交量、价格极差、成交金额和市盈率四种影响因子,通过对模型系数的拟合结果和最终与实际波动值的误差的比较,选出了对两种指数的最佳预测模型,并画出了预测的波动率图象.其次,针对上证指数和深证成指的同一预测区间,本文建立了隐层含有50个节点的三层BP神经网络,根据不同迭代算法的实验结果,选取最佳的算法对股市的收盘价进行预测,并预测出了上证和深证的走势图像.最终将这两种预测方法进行比较,分析各自的优缺点,以及需要改进之处.