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本文选取2005年1月4日至2012年2月15日沪深300收盘指数作为原始样本，总共1727个样本数据。为了减小舍入误差，在估计之前，对原始样本s pt进行自然对数处理，即以对数序列ln(spt)作为因变量进行估计，从而，本文的收益率序列采用的是对数一阶差分来计算。在本文所用的模型中，均值方程采用的是ARMA（p, q）形式。经AIC和SC准则检验可知，ARMA（1,2）较好地刻画了沪深300股价指数日收益率序列的特征。为了研究沪深300股指期货的推出对现货市场波动性的影响，用带虚拟变量的标准GARCH模型和非对称GARCH模型对沪深300收益率序列的全样本进行拟合，得出虚拟变量的系数均小于零，说明我国股指期货推出后现货市场的总体波动性有所减弱，不同的是标准GARCH模型中虚拟变量的系数绝对值小于非对称GARCH模型中的系数的绝对值。由于金融时间序列通常存在着非对称效应，并且经过验证发现该序列确实存在非对称性效应，所以用非对称GARCH模型对波动性影响进行研究更切实际。因此，沪深300股指期货对现货市场的波动性影响的程度较大。为了研究沪深300股指期货推出后现货市场波动性的变化的原因，本文以沪深300股指期货的推出日为区间分界点，将样本数据分为两个区间，用标准的GARCH模型对两组数据分别进行拟合，从残差平方项系数和滞后方差项系数的大小可以得出以下结论：滞后期残差平方项的系数的取值比较小，说明现货市场受信息冲击后，现货市场对信息冲击的过度反应有所削弱，并且信息传递速度有所加快；而滞后期条件异方差的系数的值比较大，说明现货市场波动性受旧的市场信息的影响较为持久，并且旧的市场信息对现货市场的影响远大于新信息的冲击。两系数之和接近于1，表明预测方差受市场信息的影响是持久的。从非对称性效应变化的角度来分析沪深300对股指期货推出后现货市场波动性的变化原因。应用非对称GARCH模型（本文以EGARCH为例）分别对股指期货推出之前的日收益率序列组和推出之后的日收益率序列组进行拟合，结果表明股指期货的推出削弱了现货市场的非对称性效应，从而判断我国股指期货推出后现货市场波动性有所减弱的另一个可能的原因是非对称性效应减弱。同时，说明了我国股指期货发挥了稳定股票市场的基本功能。