实际的金融或经济时间序列都存在着较为普遍的波动性,并且波动中包含了市场变动和投资风险的信息,因此波动性是金融市场所要研究的核心问题。通过对波动的研究可以预测时间序列的走向,而波动性可以通过金融收益的方差来测度。本文首先对研究股市收益波动的基本模型加以介绍,其后对基于正态分布的双变量SV模型及基于学生t分布的正态尺度混合模型加以研究,并通过参数的设定来体现其非对称性,通过其分级模型来研究股市的波动关联。在实证方面,通过单变量SV模型的SVL方法与Wang方法、双变量SV模型的正态分布方法与学生t分布的正态尺度混合方法来研究上证股市与深证股市的非对称性关联。最后通过DIC准则对Wang方法的单变量SV模型、SVL方法的单变量SV模型及基于正态分布方法的双变量SV模型、基于学生t分布的正态尺度混合双变量SV模型进行比较和选择。本文的SV模型,主要以从2005年1月4日到2015年9月1日的两组每组2590个日均值修正后的上证综指与深证成指为研究目标。