基于中国股市收益率序列的四大特征:收益率序列分布呈现非正态性和高峰厚尾异方差性;收益率序列的方差具有很强的波动集聚性;收益率序列具有强烈的自相关性;中国股市存在杠杆效应。我们将着眼点放在构建全面刻画时间序列特征的模型上。由于GARCH模型能够较好的描述数据的高峰厚尾异方差性和波动集聚性,其中GJR模型除了具备GARCH模型的特点之外还能有效刻画金融市场波动性的杠杆效应。为了让收益率与风险大小成比例,将波动项引入均值方程,再结合ARMA模型,构造了基于student-t分布的ARMA-GJR-M模型,并用此模型来研究中国股市收益率的波动性。以1996年12月9日至2014年3月14日的上证综指日收盘价和深证成指日收盘价为研究对象,从时间序列分析的角度运用模型重组思想方法对收益率波动性进行实证分析,取得不错的拟合效果,表明ARMA-GJR-M模型适用于中国内地的股市特征。进一步发现,此模型对香港地区的股市拟合效果不佳。