股票市场是我国经济发展的晴雨表,更是投资者最主要的资金输出渠道,不仅关乎着经济运行稳定性,还决定着企业的投融资效果,一直都是金融系统的核心领域,尤其是在我国投资渠道尚不完善的情况下,股票市场的合理运行对于维护金融市场秩序和刺激经济发展起着至关重要的作用。波动率是用来描述金融资产不确定性的重要参数,反映着股票市场的运行状况,准确预测波动率能够规避系统性风险和非系统性风险给投资者带来的损失,对于稳定股票市场,为政府管制措施的发挥提供先决条件。因此,选择准确的波动率模型已成为研究的必要条件。基于此,本文从国内外波动率的研究现状入手,梳理波动率的相关理论,结合目前广为采用的高频数据研究方法,分析并整理了最适用的HAR族模型相关理论及其检验模型SPA检验方法。以此为基础,考虑到沪深300的股市风向标作用,本文收集了沪深300指数5分钟的高频数据,以高频已实现波动建模的HAR族模型为研究对象,运用滚动时间窗的样本外预测和Bootstrap特性的SPA检验法,分别使用6种常用的损失函数为评价标准,全面相互对比了9种常用波动率模型对沪深300指数日内、周以及月已实现波动率的预测精度。研究结果表明:我国股市具有长记忆性,并且HAR-RV-CJ模型对短、中期波动率的样本外预测具有最高的精度,对数形式的HAR-RV-CJ模型对长期波动率的样本外预测具有最高的精度,对未来的长期波动率具有更好的解释能力。