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基于信息更丰富的高频交易数据，应用一种新的时变β系数计算方法，对上海证券交易所交易的A股股票的日β系数进行实时估计，并使用长记忆随机波动模型检验了“已实现”β系数长记忆特征且对其进一步建模预测。实证结果表明．上证指数的“已实现”方差和个股同上证指数间的“已实现”协方差都具有显著且相似的长记忆特性．个股的β系数普遍不具有显著的长记忆特征；分规模分行业预测结果表明，ARMA（2，1）模型在建模预测方面存在优势；预测精度对于每一个模型都有随着组数（即规模）的增大而减小的趋势：而且对于保守型行业预测精度普遍好于一