[关键词]股指期货；MS-GARCH模型；收益率
1 相关知识概述
1.1 股指期货
2 我国股指期货收益波动预警的实证分析
2.1 数据选取与样本说明
2.2 收益率波动预警序列的描述性统计分析
首先，使用Eviews6.0对样本数据进行基本的统计分析，得到的结果见表1所示。
一般情况下，样本数据的均值和中位数表示的是数据的集中趋势，从均值的数值我们可以看出均值接近于0，同时论文得到了描述数据离散程度的标准差，并且还得到了描述数据分布形态的J-B统计量和偏度及峰度。
因此从表1的峰度K（x）=3，偏度S（x）=0，所以根据此次的描述性统计的结果我们可以看出，沪深300指数期货的日对数收益率波动的峰度为5.6971是大于正态分布的峰值3的，所以是可以正确的描述rt的条件分布；偏度是描述收益率分布的对称性，为了更好的检验收益率分布的对称性，用检验统计量，其绝对值是大于临界值的，从表中可以看出，J-B统计是用来检验样本服从正态分布的一种统计量，所以其值越大，就越不服从正态分布，当利用相关软件进行正态性检验结果可知其结果接近于零，所以这也说明收益率波动序列不符合正态假定。综合上表的统计分析可知，沪深300指数期货的日对数收益率波动序列有着明显的尖峰特征，而且其收益率波动序列不符合正态假定。
2.3 波动率预测分析评价
根据以上所得到的预测值，除了几个预测效果不够好。通过已实现波动率与MS-GARCH（1，1）模型的波动率比较可知，这也说明MS-GARCH（1，1）模型较好的预测了波动率。
3 总结
