由于中国经济、金融体制转轨阶段的特殊性，在此基础上发展起来的中国股票市场还存在诸多问题，其中一个突出表现就是：股票价格的波动频率、波动速率和波动幅度都远远大于国外成熟的股票市场。随着股票市场参与者数目的增多以及股票市场在经济体系中的作用日益突出，股价波动已成为中国社会经济生活中至关重要的一个因素。同时，由于传统的波动率测量方法在应用方面都具有相当大的局限性，一种以高频金融时间序列为基础的波动率测量方法——已实现波动率应运而生。已实现波动率具有优良的统计性质，在适当的条件下，它是真实波动率的无偏和一致估计。　　 本文基于已实现波动率对中国股票市场波动进行了特征分析、估计和预测方面的研究。在详细阐述了已实现波动率的理论依据之后，运用金融计量的经典方法检验了收益率及已实现波动率的几种重要统计特征。结论认为收益率和波动率的分布呈现明显的高峰厚尾形状，而波动率的对数十分接近于正态分布。同时，中国股票市场的波动表现出明显的长记忆性和波动集群性。然后本文结合波动的长记忆性和集群性，通过对ARFIMA-RV 模型的改进和多种模型形式的比较最终确定了一种最优的ARFIMAX-RV 模型，并运用该模型和已有的四种基于已实现波动率的主要模型(即ARFIMA-RV模型、UC-RV 模型、SVX 模型和GX 模型)对上证综指的波动率进行了估计和预测。结果表明ARFIMAX-RV 模型在波动率估计中具有最高的精确性，而它在波动率预测中的表现也无可争议地超越了其他模型。