摘要
金融市场波动性是金融学研究的核心问题之一，而股市的波动溢出效应作为联动效应的重要体现，对于有效防范系统性风险、优化投资组合和维护金融稳定具有重要意义。
GARCH族模型作为刻画金融时间序列波动聚集性和异方差性的有效工具，被广泛应用于股市波动溢出效应的研究中。
本文回顾了GARCH族模型的发展历程，梳理了模型择优方法及评价指标，重点探讨了其在股市波动溢出效应研究中的应用。
通过对现有文献的梳理和分析，归纳总结了GARCH族模型在股市波动溢出效应研究中的优势和局限性，并展望了未来的研究方向。
关键词：GARCH族模型；波动溢出效应；模型择优；股市；文献综述
1.1GARCH族模型GARCH（GeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroskedasticity）族模型是用来描述金融时间序列波动性的重要工具。
其基本思想是：金融时间序列的波动性往往呈现出聚集性，即“大波动接着大波动，小波动接着小波动”的现象。
GARCH族模型通过将当前时刻的波动率表示为过去时刻波动率和误差项的函数，能够有效地捕捉金融时间序列的波动聚集性和异方差性。
1.2股市波动溢出效应股市波动溢出效应是指一个市场(或资产)的波动向其他市场(或资产)的传递现象，也称为波动传染效应。
例如，当一个市场的波动性增加时，可能会导致其他市场的波动性也随之增加，这种现象就被称为波动溢出效应。
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