随着欧债危机的爆发，很多经济学家和计量统计学家开始将研究的目光转向国债市场。国债，是一个国家信用的体现，具有彰显国家公信力的价值。那么，使用计量统计学工具对于国债市场的走势进行量化的数据分析，并进行预测，以达到风险控制的目的，将会是非常有意义的课题。本文主要是使用ARCH类模型族研究我国的国债指数收益率序列，通过研究我们发现，我国的国债指数收益率序列由于其数据本身联动的惯性和相对于经济、政策的滞后性，会呈现出一定的序列相关，所以本文采用ARMA模型来描述国债收益率序列，GARCH模型用来拟合误差。结合考虑金融数据本身所具有的尖峰厚尾及异方差性，以及投资者对于投资风险的承受能力所体现出的有偏性，本文对其收益率序列建立误差分布为正态，GED和t分布的ARMA-GARCH模型，这样更符合实际，研究效果更好。随后，本文尝试使用交叉验证的方法用ARMA-GARCH模型对国债指数的走势进行预测，与已有研究相比，也取得了较好的研究结果。本文的全文内容将分成以下五个部分：第一章对本文的研究背景, ARCH类模型国内外的研究情况进行简要概述，并提出本文的研究目的和分析方法。第二章对涉及到的ARCH类模型的结构进行简要概述，其中包括对基于不同误差分布下ARMA-GARCH模型的介绍。第三章利用EViews5.1软件对上证国债指数日收益率序列的尖峰厚尾、有偏性、自相关性、平稳性、和异方差性等特性进行基本统计分析，以确定合适的分析模型。第四章依据AIC准则进行参数估计以确定ARMA(p,q)-GARCH(r,s)的参数，从而可以选取合理的ARCH类模型对国债收益率序列进行拟合，同时使用交叉验证的方法对国债收益率序列进行预测，最后对基于不同误差分布下模型的拟合与预测效果进行比较，找出相对更适合于进行国债指数研究的模型。第五章研究的结论。