金融风险一直是全球金融机构关注的焦点,而波动率则是度量风险的一个重要指标。因此波动率的合理估计在衍生产品定价、资产分配、投资组合和风险管理等方面有着重要的影响。近年来,随着高频数据的成功采集,Andersen和Bollerslev(1998)提出了已实现波动率估计法。这种估计方法不依赖任何分布假设,大大提高了估计的精度,从而改进了波动率的度量。随后,众多学者对波动率的分布特性,微观结构噪音、杠杆效应等对波动率的影响,波动率的预测等方面进行了大量及深入的研究。　　 本文在总结了这十几年来国内外大量学者对已实现波动率进行的理论研究及所得成果后,基于中国上证综合指数和深证成指两支股票,首先分析了我国股票市场已实现波动率的一些主要分布特征。然后再基于波动率的长记忆性特征,通过几种常用长记忆模型及一个新的HAR-RV模型分析及比较后,对中国上证指数的已实现波动率进行了长记忆性分析,深入探讨了中国股票市场的长记忆驱动因素及其异质性。同时,通过两个具有代表性的实证结果与本文结果的比较,进一步说明本文所用方法的优越性。