中国股市在经历了2007到2008年的暴涨暴跌后，中国股市终于迎来了一股票指数期货在中金所上市交易。作为系统性避险工具，股指期货的最主要功能是对冲现货市场的风险。确定一个合理的对冲比率是其中的核心问题。　　 由于上市时间较短，此前对于股指期货的计量经济学研究多集中于以仿真数据作为样本，对其价格发现功能，以及与现货市场关联性方面的研究。但是，市场中无论套利者还是对冲者，对冲比率作为最核心的交易参数，仿真交易数据的参考价值有限。于是本文首先选取了2010年4月16日至今的5分钟股指期货交易数据，并对现货和期货的对数收益率作了基本的计量分析比较，通过正态分布检验，平稳性和协整关系检验，格兰杰因果关系检验，脉冲反应函数，方差分解分析等方法对沪深300指数与期货间的关系作了系统分析。　　 在分析了交易数据的基本关系后，本文分别利用最小二乘法，Markov状态转换模型以及双变量Markov状态转移GARCH模型(RS-BEKK-GARCH)，研究其在多周期的股指现货和期货问对冲比率计算上的应用价值。实证研究表明：RS-BEKK-GARCH模型可以较好处理数据的异方差性和波动率成簇现象，同时也可以刻画市场状态的突然转变，比如对于央行货币工具使用前后市场的状态转移。模型检验可以看出对冲前后投资组合价值的波动率明显降低，具有较高的对冲绩效。同时本文分别对仿真股指期货与真实数据做了统计比较，并对13种行业指数利用沪深300指数期货进行对冲效果检验。