金融市场的波动对投资、证券定价、风险管理和货币政策制定来说是至关重要的,许多学者长期关注这一问题。波动率研究域已经形成多种波动率模型,从早期的方差标准差发展到今天的ARCH族的条件异方差模型。人们在研究中发现,金融时间序列的波动具有集群性,即随机扰动往往在较大幅度波动后面伴随着较大幅度的波动,在较小幅度波动之后面紧接着较小幅度的波动。早期波动率模型要求随机扰动项是同方差,不能够捕捉到这种现象,直到1982年Engle提出ARCH模型,后来由Bollerslev(1986)推广形成GARCH模型。 许多学者借助于GJR-GARCH, EGARCH和TARCH模型对中国股票市场的“杠杆效应”进行了有益的探索，但是他们的结论并不一致，不禁产生疑问:他们所得出的不同结论，是否是由于样本的不同，而得出偶然的结论，当样本不同时，得出的结论也就不同，这样必然会对投资组合、证券定价、风险管理造成一定的影响，会使头寸暴露在不必要的风险中。本文将克服上述缺陷，以一定的样本为初始样本，然后逐个扩大样本容量，研究样本的变动是否会对结论造成影响，以期得出中国股票市场“杠杆效应”的一般性结论。