波动作为金融市场与生俱来的基本属性,自2008年全球金融危机后再次成为实务界和学术界关注的焦点。近年来,计算机与通讯技术快速发展,高频金融数据的可获得性增大,使得人们可以进一步研究波动率的动态特征及其影响成因,并对波动率进行更好的预测。一般而言,金融市场信息连续地影响证券的价格,数据的采集频率越低,信息丢失越多;反之亦然。中国作为世界第二大经济体,其金融市场的波动对国内乃至国际经济市场都会产生举足轻重的影响。自2005年股改以来,我国金融改革步伐明显加快,一系列改革活动直接推动着金融市场和国民经济的发展。然而,从发展现状看我国股市波动仍然很大,存在着较高的市场风险。在这样的背景下,如何更好地对股票市场的波动率进行建模和预测?在中国股市T+1的交易制度下,非交易时段信息流对股市波动性产生怎样的影响?中国资本市场正处于飞速发展阶段,转融通做空机制的推出是否有利于股市的稳定?股指期货价格具有对股票市场未来供求关系及其价格变化趋势进行预期的作用,股指期货与现货之间的波动溢出效应又如何?金融波动率与风险密切相关,进一步地,我们如何对金融市场进行风险预测和评估?本文将围绕这几个问题进行深入研究,研究内容主要包括两个部分。第一部分是波动率预测及影响成因的研究,第二部分是波动率传导和风险的研究。本文第三章提出MS-HAR族模型,并运用其对中国股指期货的波动率进行预测。该模型的优点是不仅能刻画波动率的长记忆性,而且能描述波动率的状态转换,以及允许状态转换概率是时变的。实证结果表明,相对于GARCH族、HAR族和ARFIMA模型,MS-HAR族模型具有更好的预测表现。本文第四章和第五章分别研究了股指期货波动率的影响成因和股票波动率的影响成因。实证结果表明:在股指期货市场和股票市场,均存在很强的杠杆效应,且非交易时段收益率捕捉到了额外的杠杆效应,以及整体上交易量对波动率具有显著的正向影响;此外融券可以抑制金融市场的波动。值得注意的是,在股票市场,收益率平方捕捉到了额外的波动率,且由于企业的异质性,转融券抑制股票价格波动的作用体现出企业和行业的差异性;最后,转融券能显著地降低价格跳的可能性。第六章运用VHAR模型研究股指期货与股指现货之间波动率的传导关系。发现股指现货与股指期货波动率之间存在着双向传导关系。现有研究一般只分析两者静态的传导关系。而本章进一步根据DCC模型和Andrews检验法对传导关系进行分析,发现波动率传导关系中存在着时变相关性和结构突变问题。第七章运用MS-HARJ模型对股指期货市场的风险进行预测和评估。首先,通过比较完全参数法和滤波历史模拟法这两种风险值的估计方法,发现标准化收益率的正态分布假设是比较合理的;其次,与ARFIMA和FIGARCH模型比较,发现MS-HARJ模型具有更好的风险预测表现。这些结果对风险管理者具有重要的参考价值。