随着我国经济的日益发展,在2010年4月16日推出了沪深300股指期货,在沪深300股指期货推出之前,我国的证券市场仅能单方向做多,但对于市场发展而言,这样的模式具有很大的缺陷。相关研究结果表明,健全的市场应该是包含做空机制的双边市场,如果一个市场缺乏做空机制,那么这个市场的股价很有可能会被高估。而沪深300股指期货推出后,股指期货成为了对冲系统性风险的工具,我国资本市场实现了做多与做空机制并存的双边市场的历史性跨越,衍生品创新成为关注焦点。股指期货在充当风险对冲工具的同时,不可避免的带有衍生产品固有的高风险特性,使用不当极易诱发风险乃至金融危机。因此,本文构建ARMA-GARCH模型,对我国沪深300股指期货的价格预测问题进行实证研究,跟踪沪深300股指期货风险特征,以期能够帮助投资者规避风险、提高收益、提供投资决策参考建议,丰富股指期货价格预测的理论。本文基于2010年4月16日到2016年7月29日的沪深300股指期货数据,选取其收盘价的对数收益率作为研究变量,从高频数据(5分钟)和低频数据(日)两个角度分别对沪深300股指期货的价格预测问题进行建模分析。首先,本文利用方差比检验方法,对选取的变量进行了可预测检验,发现沪深300股指期货市场不是弱势有效的,可以对它的对数收益率进行价格预测;其次,经过描述性分析、平稳性检验、ARCH LM检验,得到的结论是,在高频数据和低频数据两个视角下,ARMA(4,4)-GARCH(1,1)模型均能够很好的预测沪深300股指期货的对数收益率;最后,通过对比高频低频两个视角下的预测结果,发现高频数据下模型预测的均方根误差和平方绝对误差更小,预测效果优于低频数据下建立的ARMA(4,4)-GARCH(1,1)模型。本文的创新点在于:(1)与已有文献直接构建价格预测模型不同的是,本文在构建价格预测模型前,首先对研究变量进行了可预测性检验;(2)不仅对于建立的ARMA(4,4)-GARCH(1,1)模型进行了 t分布、正态分布和GED分布下的对比分析;而且从高频数据和低频数据两个角度分别进行实证分析,使构建的模型具有可推广性。本文的不足之处在于:(1)由于研究对象以股指为标的物,因此本文建立的模型,以及模型的预测效果不可避免的也受到股市影响。由于我国存在涨停跌停制度,我国金融市场相比于国外金融市场,受到国家政策影响较大,因此,简单线性GARCH模型反应出来的市场波动不一定是最为真实的;(2)本文选取沪深300股指期货的每日收盘价格的对数收益率作为研究变量,没有考虑前一日的收盘价与当日收盘价之间的变化,损失了交易日内的波动信息,导致最终反映结果可能不够全面。