对于股市波动的研究一直以来都是金融领域的一个重要课题。相比于国外的股票市场，中国股市兴起时间短，市场还不够成熟，股市波动具有自身的独特特点，因此对于中国股市波动的研究具有十分重要的理论意义和实证意义。　　 本文应用最新的波动研究模型即混合数据抽样模型和三种常用的非参数波动测度对上证综合指数进行研究.文中首先介绍混合数据抽样回归(MIDAS)模型，该模型最大的特点是可以对不同频率的数据进行研究。同时本文对该模型的权重函数做了进一步的研究，表明其权重函数不仅具有很好的灵活性，而且可以有效的减少待估计参数。其次用已实现波动、已实现极差、已实现幂作为模型的回归项对周波动和月波动做拟合预测，其结果证明单因素MIDAS模型下，三种方法有着不同的最优抽样频率，并且在同抽样频率下不同方法的拟合预测效果也不相同。已实现极差作为回归项时的拟合预测效果要优于其他两种波动测度，不同的权重函数下的实证结果十分相似，最后，以已实现极差为回归项，建立了综合波动测度MIDAS模型并进行实证分析，表明利用综合波动测度作为回归项，得到的拟合预测效果要优于单因素MIDAS模型的效果，对残差作异方差检验和序列相关性检验，显示不存在异方差性和序列相关性，表明多因素MIDAS模型拟合效果较好，能够很好的捕捉到波动的时变性。