股票是金融市场的重要组成部分,股票市场的波动性一直是统计学家研究的热点问题之一。在国外针对股票市场的波动性已经有了较多研究,而目前我国学者的研究成果还主要集中在上证和深证指数,对发展前景较好的新兴行业的研究则比较少。本文对新兴的智能穿戴、4G通信行业的波动性及其相关问题进行了研究,为投资者的投资行为以及国家政府部门制定决策提供理论参照。本文首先,介绍了较适合用来分析时间序列波动性的ARCH模型理论,以及GAR CH、GARCH-M、TARCH和EGARCH这4个模型;然后利用这些模型对我国的智能穿戴、4G通信行业的股票波动性进行实证分析。实证研究结果表明:(1)智能穿戴行业股票收益率序列存在明显的ARCH效应;利用GARCH(1,1)-M模型分析收益与风险的关系时,并没有显示明显的正相关关系,可能与近两年智能穿戴行业发展迅速,投资者对于收益的预期过高,导致对于风险的关注度有所降低相关;本行业具有弱杠杆效应,表现为“利空消息”的波动幅度略大于“利好消息”带来的波动。智能穿戴行业适合利用GARCH(1,1)和)EGARCH(1,1模型进行分析。(2)4G通信行业股票收益率序列存在明显的ARCH效应;利用GARCH(1,1)-M分析收益与风险的关系时,并没有显示明显的正相关关系,可能与目前4G通信行业整体发展趋势较好,国家政策大力支持,行业好消息比坏消息更多有关;本行业具有杠杆效应,表现为“利空消息”的波动幅度小于“利好消息”带来的波动。4G通信行业适合利用GARCH(1,1)模型、EGARCH(1,1)模型、TARCH(1,1)模型来进行分析。本文最后,总结了模型族实证分析得到的结果并提出建议。