随着金融市场改革和金融创新的不断深化,加强金融风险管理、防范全球金融资产价格大幅波动给各国的经济和金融带来的直接或者间接的风险已成为每个国家发展金融市场必须要重视的问题。精确预测金融资产收益的波动率是控制金融市场风险的有效工具。因此,寻求合适的金融资产收益波动率度量和预测的工具和方法是完成金融风险管理当务之急。而分形市场假说相比有效市场假说更接近金融市场的实际情况,能更好地解释金融市场的异象,对金融市场的风险控制具有极其重要的理论价值和实际意义。本文首先运用多重分形去趋势移动平均分析方法(MF-DMA)对中国股市的多重分形特征情况及其产生的原因进行了研究。实证结果表明我国股市的确具有多重分形特征,说明多重分形理论对中国股市复杂性研究的适用性;胖尾分布和极端事件共同导致了中国股市多重分形的特征。同时,本文发现与美国股票市场这样的成熟的金融市场相比,我国股市这样的新兴资本市场受到信息的影响更大,股市的不确定性主要来自于政府调控等极端事件的影响,也据此提出了一系列政策建议,以期能够从更深层次为中国股市的波动率风险管理提供新的研究思路。此外,本文构建多种复杂传统GARCH类波动率模型,与基于多重分形理论的马尔科夫机制转换多分形波动率模型(MSM)刻画中国股市波动的能力与预测精度进行了对比。实证结果表明,不仅是样本内的拟合优度,还包括样本外的预测精度,MSM波动率模型在整体上均优于GARCH类模型。中国股市波动率可预测性的结论具有非常重要的现实意义,本文的研究为金融风险管理领域提供了有价值的实证结果。