随着金融理论、现代风险管理、现代投资组合理论以及衍生产品和工具的蓬勃发展，股市波动也变得异常重要。本文主要针对股市波动的长期记忆特征进行实证分析，并且将其应用到风险价值计算领域中。论文共分为四个部分：综述部分（第1～2章）；中国股市波动长期记忆的实证分析（第3～5章）；高频数据研究股市波动及其应用（第6章）；最后基于前三部分的研究，总结全文并展望未来研究的方向。具体内容如下：第一部分：第一章简要回顾了波动长期记忆研究的背景，以及国内外研究的概况；随即在第二章中，详细介绍了长期记忆的定义、典型模型、检验和估计方法，以及长期记忆成因研究方面的最新进展等。第二部分：第三章中首先讨论了波动指标序列的选取，之后对中国股市波动长期记忆特征进行检验和程度估计；第四章中引入波动的机制变化识别技术－ICSS方法，之后以此为工具对股市波动长期记忆和波动机制变化的关系进行实证分析，从而解析波动长期记忆的成因；第五章中采用波动记忆程度捕捉能力不同的模型来对股指数据进行拟和与预测，并计算股指的风险价值，从而研究长期记忆波动模型的功效。第三部分：和第二部分中采用日数据为实证样本相对应，在第六章中引入高频数据构造现实波动方法，并以现实波动序列为实证样本。首先介绍了现实波动的理论基础，以及构造方法；之后对现实波动特征进行分析，从而选择适当的模型；最后对模型进行拟和，并向实际领域进行扩展－预测风险价值。第四部分：第七章基于前三部分的实证分析，总结全文，并讨论未来进一步研究的方向。