摘要：本文综合ARMA模型在平稳时间序列数据预测方面的优势和GARCH模型在金融数据易变性方面的优势,基于不同的新息分布分析收益率序列的不同特征,并利用样本内统计量和基于循环迭代预测的回测检验方法比较不同模型的预测效果。实证表明上证指数日对数收益率具有显著的异方差性、风险溢价和杠杆效应,因此考虑异方差性的GARCH类模型比基于高斯分布的ARMA模型预测效果有显著提高,基于有偏学生分布的模型具有最优的预测效果。

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