我们国家的股市开始的时间相对较晚,可以说是正处在一个机遇与风险并存的时段,对外界的各种刺激都会反映的比较敏感,具体的表现即为股票的价格起伏比较大。首先随着计算机技术的发展,极大丰富了信息资源,同时随着金融市场逐渐全球化,产生了很多金融的衍生产品,使我国的金融业务和各项投资变得更加的复杂;其次是我国的股票市场的收益率序列有尖峰厚尾的特点,这一点与较成熟的股票市场的特点达成了一致,但是我国相继出台的各项相关政策,造成我国股价随各项因素波动频繁,所以我们有重视股票市场稳定性的研究的必要性。因为生活中的经济问题的多因素性与随机波动性等特点我们没有办法建立函数关系,只能够针对其特性建立相应的统计模型,所以现在非参数的估计方法开始在金融市场领域发光发热。本文基于上证指数(SI)、深证成指(ZI)、沪深300指数(HS300)和香港恒生指数(HSI)的日收盘价生成的收益率序列以及日最高价与日最低价生成的极差序列,结合经典的参数模型如GARCH模型与CARR模型等和非参数方法对金融市场的波动性进行研究和分析。结论是利用非参数回归方法得到的波动函数不是常数,当股票收益率上升时,波动率同样也在增加;在股票市场中,来自正向的冲击要大于来自负向的冲击。同时在不考虑模型形式以及收益率分布函数约束的情况下,非参数GARCH模型可以作为参数GARCH模型的一种补充。这些方法的运用也说明了金融序列的非参数估计的各项研究已经成为了金融计量经济学里的重要组成部分。