对股市波动性的特征进行系统深入的理论分析与应用研究是金融学的一个重要研究领域。中国股票市场作为新兴市场,与国外成熟的资本市场相比有其独特的波动特征,表现出更高的复杂性和不可预测性,股票价格波动频率高、波动的幅度大,因此,对中国股票市场的波动进行研究具有重要的理论意义和实际意义。当前,对中国股票市场的波动性研究已取得了相当的成果,但是,这些成果主要集中在股票波动的基本面、技术面、市场面上,从微观结构来研究股票市场波动的研究不多,而且已研究的问题往往比较分散、缺少系统性和机理性。因此,在市场微观结构理论视角下,研究中国股票市场价格波动特征,对于不断变革中的中国证券市场的健康发展,对于中国经济改革宏伟目标的实现,都将有着积极而深远的意义。本文以股票市场上的综合指数为研究样本,从市场的微观结构理论出发,对中国股价波动的长记忆特征、非对称特征、交易量对价格波动的解释能力以及机构投资者对股价波动的影响等几个方面展开研究,得出如下结论:1,当前对中国股市价格波动的长记忆特征的各种研究,都认为深圳市场价格波动的长记忆特征显著,但就上海股票市场价格波动是否存在长记忆特征,则没有达成一致的认识。本文第2章以上证综合指数为样本,采用FIGARCH与FIPARCH模型对上海股市收益率序列波动性的长记忆特征进行研究。通过对两个模型的估计结果发现,上证综合指数对数收益序列的波动性确实存在着显著的长记忆性特征。2,股票价格波动的杠杆效应是指:“利好”消息和“利空”消息在对市场波动的影响上具有不对称性,同等强度的“利空”消息比“利好”消息导致的市场波动性更大。本文第4章以8个国家的综合指数(包括中国上证指数与深成指数)为样本,以EGARCH模型系统研究中国股票市场上价格波动的非对称性以及这种非对称性与成熟市场上的差别。结果发现,与成熟的股票市场相比,中国股票价格波动的非对称性较弱,这可能是由于中国股票市场的特殊结构与贷款利率缺乏刚性所造成的。3,混合分布假说认为金融资产的收益和交易量是由一个潜在的不可观测的信息流变量共同决定的,信息流的冲击将同时产生收益和交易量的变动,即信息流是混合变量,日交易次数或交易量可以作为信息流的替代指标,所以交易量能够很好的解释价格波动性。本文第5章以8个国家的综合指数为样本,来研究中国股票市场上交易量对价格波动的解释能力与成熟市场上有何不同。结果发现:在美国证券市场上,价格的波动可以由交易量进行很好的解释;法国的CAC 40指数、德国的DAX指数、日本的NIKKEI 225指数、瑞士的SWISS市场指数以及新加坡的STI指数的价格波动只能由交易量序列部分解释;交易量序列对中国股票市场价格波动的解释能力最弱。4,当前,国外的理论以及实证研究对于机构投资者与市场波动性的关系还没有一个一致的结论,而国内理论分析上通常认为机构投资者没有起到稳定市场的作用,而为数不多的实证研究则认为机构投资者有助于减少市场波动性。本文第6章以上证综合指数以及深证成份指数的日收益率为样本,采用GARCH与EGARCH模型,分别比较中国股票市场上大力发展机构投资者前后波动大小以及波动特征的不同,来研究机构投资者对中国股票市场波动性的影响。实证研究的结果发现,在大力发展机构投资者后,股指收益率波动性数值减小,持续性参数下降,波动的平稳性增强,而且波动的杠杆效应在减弱,这表明大力发展机构投资者能够有效的降低股市的波动性,有利于股市的健康发展。