股票收益率波动性对于VaR(Value-at-Risk)的预测和股市投资者的投资等有重要的意义,因此引起了众多学者的关注。当今刻画股票收益率波动性的模型总体上来说有两大类:一类是ARCH(自回归条件异方差)模型簇,一类是SV(随机波动)模型,本文采用其中的ARCH模型簇(包括GARCH,TARCH,EGARCH,PARCH几个模型)进行建模分析。本文在充分考虑到日历效应对均值方程的影响和不同残差分布假设对方差方程的影响后,用ARCH模型簇对最能反映中国股市波动情况的上证综指对数收益率的波动进行建模。经过实证分析,收益率不服从正态分布,从统计特征图和QQ图可以看出收益率的分布较正态分布有更厚的尾;通过在均值方程中加入星期虚拟变量可以看出中国的股票市场存在日历效应,星期一和星期三的收益率要高于星期二、星期四和星期五的收益率;在充分考虑到影响均值方程的日历效应后,基于残差正态分布假定的方差方程存在杠杆效应,而基于残差t分布的方差方程不存在明显的杠杆效应,即反映非对称性效应的系数不是统计显著的,这说明以往学者得出的中国股市存在杠杆效应的结论可能是由于均值方程残差分布形式的假定不精确所造成的;从本文所选择的模型来看,根据AIC和SC信息准则,无论是ARCH模型簇中的哪个模型,基于t分布的方差方程都比基于正态分布的方差方程的拟合效果要好。