近年来,随着经济全球化的到来和市场竞争的加剧,质量成为一个企业最有力的武器,而控制图作为保证质量的有效工具,得到广泛的应用。一个国家发展必然伴随着经济的波动,而且经济波动过于剧烈会在很大程度上影响居民的生活。股票市场作为经济的晴雨表,自然也就成为了学术研究的焦点。文中将这两大热点问题很好地结合起来,将过程控制引入股票市场,来对股票市场进行预警。理论部分先介绍了常规控制图的基本理论,作为评价控制图的性能指标,其中包括两类错误、平均运行长度(ARL)和平均生产产量(APQ)及判异准则。然后介绍休哈特控制图、累积和控制图和指数加权移动平均控制图,对这三种控制图重点介绍了控制图的构造和设计思想。为了有效解决自相关过程的控制问题,首先介绍了自相关以及时间序列理论,然后阐述了残差控制图的原理以及构造方法,最后提出了基于GARCH模型的控制方法,该方法主要是处理金融数据尤其是股票数据出现的波动簇聚性问题。基于此利用蒙特卡洛模拟的方法,验证了在处理自相关过程时,常规的休哈特控制图将失效。随后研究了自相关对控制图的影响,即正相关使得控制图变得过于灵敏,而负相关却使控制图变得迟钝。因此存在自相关现象时,如何选择合适的控制图变得尤为重要。最后进行实证分析,研究对象为沪深300收益率10年的数据,数据存在波动集聚性、非对称性以及尖峰厚尾性等特征,针对此类问题先构造了GARCH模型,对得到的残差各种检验,结果残差满足构造控制图的假设,因此适合构造残差控制图,并且检测结果较好,最后对出界的点子进行合理地解释,达到监控和预警的效果。