本文对中国股市的波动率进行了研究,分别选取上证指数和深圳综指的对数收益率序列为样本序列。结合假设检验和统计推断的分析方法,在正文中验证了样本数据的自相关性,平稳性等统计特征,并发现数据并非是正态分布的,而是表现出一种高峰厚尾的性质。在第五章中具体选取了两组样本数据,分别对其拟合七组模型,挖掘波动率的条件异方差,非对称性等性质。结果发现随着模型的改进,拟合结果有所改善。就方差模型而言,GARCH模型的拟合效果要好于ARCH模型；TGARCH模型和EGARCH模型的拟合效果较为接近,且均优于GARCH模型；进一步,在均值模型中加入分数差分的概念,使用ARFIMA模型,在此基础上再建立方差模型,其结果要优于均值模型为ARMA模型的情况。最后发现ARFIMA-TGARCH模型是所有模型中拟合效果最好的,这是因为模型充分提取了序列的长记忆性,杠杆效应等信息。