本论文重点介绍了非平稳的时间序列数据以及波动率数据的建模过程，基于EDF型检验统计量做新息分布的拟合优度检验，并给出了模型的点预测和bootstrap区间预测。在t分布假设下进行了不同EDF型检验功效的统计模拟实验。具体工作如下：
　　(1)针对中国外汇储备数据，进行了非线性趋势-ARMA模型的建立，基于EDF型检验做新息分布的正态性检验，给出了样本外点预测的计算公式以及基于bootstrap方法的区间预测算法。
　　(2)利用中美汇率的时间序列数据，建立了广义自回归异方差模型，在不同新息分布假设下进行参数估计，并在规范化t分布假设下做Anderson-Darling和Watson拟合优度检验，采用bootstrap方法给出了模型的区间预测。
　　(3)针对t分布的拟合优度检验问题，介绍了EDF型检验方法并给出了相应的参数bootstrap方法下的p值估计计算流程，同时进行了不同检验方法的检验功效模拟实验。