对股市波动特征进行系统深入的理论分析与应用研究是数量经济和系统科学学科的一个重要研究领域。中国股票市场作为新兴市场,与国外成熟的资本市场相比有其独特的特点,表现出更高的复杂性和不可预测性,股票价格波动频率高、波动幅度大。因此,对中国股市波动特征的研究具有重要的理论意义和实际意义。 本论文以最新的上海综合指数和深圳成分指数序列为研究对象,应用Granger因果关系、脉冲响应函数、预测误差方差分解以及ARCH模型族等数量经济理论和方法,对中国股市波动特征进行了实证研究。本论文首先检验了沪、深股市的量价关系,对交易量和收益率序列进行线性回归,发现交易量与股票价格的变化量以及交易量与股票价格的变化幅度之间均成正相关性,在此基础之上,运用Granger因果关系检验了收益率与交易量之间的因果关系,发现存在双向的Granger因果关系。其次,本论文运用脉冲响应函数和预测误差方差分解方法对股市波动持续性特征进行了研究,两种方法的实证结果都表明随机冲击对沪、深股市波动的影响均具有5-6周的持续性。第三,本论文对股市波动的时变性特征进行了研究,统计分析发现沪、深股市收益序列存在自回归条件异方差特征,分布表现出高峰厚尾和非正态性特征,并在此基础之上,运用ARCH模型族(GARCH模型、GARCH—M模型、TARCH模型以及EGARCH模型)对波动的时变特征进行了实证研究,实证结果表明沪、深股市波动序列具有宽平稳性且波动与收益率之间存在显著的波动回馈效应,对杠杆效应的实证结果提出了新的不同证据,上海股市存在显著的杠杆效应,而深圳股市:不存在杠杆效应。