目前,基于日收益率对金融资产收益率的研究不胜枚举,但将日收益率拆分为日内收益率和隔夜收益率的研究却不多。本文分析了沪深300指数及沪深300指数期货的日内收益率、隔夜收益率以及日收益率c和的统计特征,发现日内和隔夜收益率的统计特征存在较大差异,于是提出将日收益率拆分为日内收益率和隔夜收益率,并基于日内和隔夜收益率建模,能够提高模型的拟合优度和预测精度。此外,还发现日内和隔夜收益率之间以及日收益率c和之间均存在一定互相关性,但各收益率基本不存在自相关性。各收益率均为平稳时间序列,且均表现出较强的波动群集现象。基于上述收益率的统计特征,本文采用BEKK-GARCH模型和VAR模型,分别建立基于日内和隔夜收益率及基于日收益率的模型。对两种模型的拟合优度和预测精度进行比较,整体而言,基于日内和隔夜收益率的模型的拟合优度和预测精度均高于基于日收益率的模型,表明日内和隔夜收益率模型确实有助于提高收益率模型的拟合优度和预测精度。基于日内和隔夜收益率的模型,有助于更好地刻画金融资产收益率的特征,相比于高频数据,日内和隔夜收益率数据也更易获取和分析,因而对于相关理论的研究、交易策略的设计、投资组合的构造及风险管理等都具有重要的实践意义。