股票市场是金融市场的重要组成部分，与国民经济密切相关。股票价格指数是衡量证券市场发展状况的一个重要指标，是衡量一个国家或地区经济发展状况的“晴雨表”，其联动效应正日益在世界各市场中表现出来。作为衡量股票市场活跃程度及其走势的工具之一，上证综指已经被广大的研究者作为研究我国股票市场状况的载体，进行各种分析和预测。本文以上证综指为研究对象，分析本年度金融业的一件大事一中国银行上市对股票市场的影响，以及在分析过程中所涉及的4月末央行加息对市场的干预情形。 第一章主要介绍了文章研究的背景。在国际银行业巨大冲击的压力之下，中国商业银行为了充实资本，提高经营能力，加强整体实力，上市是其必经之路。这是一个具有战略意义的选择，通过上市，加快我国金融业的改革，提高银行类企业的竞争力，优化上市企业的市场结构，培养有实力的机构投资者，促进我国证券市场的不断成熟和完善。中国银行在此背景下，在上交所挂牌上市，成为国内首家H股和A股全流通发行上市的公司，其上市给股票市场带来很大的波动，采用干预分析模型有助于更准确的描述在此影响下的金融时间序列。 第二章为国内外干预分析方面的文献回顾。自从统计学家Box教授和刁(Tiao)在美国统计协会会刊上发表了《应用到经济与环境问题的干预分析》一文，此后干预分析的概念和模型引起了人们的广泛关注，并迅速被广泛用于描述经济政策的变化或突发事件对经济环境、经济过程或结果的具体影响的定量分析。 第三章详细阐述了干预模型的种类以及ARIMA干预模型的构建。首先介绍干预变量和干预事件的基本形式，然后说明了如何确定干预变量和干预事件的形式以及建立干预模型的基本步骤。 第四章是中国银行上市对股票市场影响干预的实证分析。首先对样本数据序列进行描述统计，介绍上证综指总体走势和波动情况，并且利用GARCH和EGARCFI模型对其波动性和波动的非对称性进行初步探讨，得到这一时期的上证指数存在GARCH效应，波动具有集存性，在较小幅度的波动后面紧接着较小幅度的波动，在较大的幅度波动后面存在较大幅度的波动，且信息作用是非对称的，杠杆效应显著，即当价格下跌时伴随着更剧烈的波动。然后对数据序列进行单位根检验，进行数据平稳化处理，根据自相关系数和偏自相关系数确定模型阶数，分别建立加息干预和中行上市的两次干预模型。