在金融学术领域上，关于波动率模型的研究和发展一直是金融经济学家们研究的重点。而GARCH模型已被大量文献证明能够有效的刻画金融时序序列分布特征的波动率模型。本文引入一个厚尾不对称分布——EGB2分布，并假设GARCH模型的条件分布为EGB2分布，通过将之与带其他条件分布假设的GARCH模型作比较，试图验证这个带有四个分布参数的分布是否在刻画中国金融市场时序序列分布特征方面显得更灵活。本文采用八种GARCH族模型，对沪深证券市场的五只综合指数进行实证分析，实证过程中通过编写及运行Eviews程序，对模型参数进行最大似然估计。得出实证结果认为，EGB2分布在刻画金融时序序列的尖峰厚尾特征方面明显优于其他厚尾分布，但是在刻画时间序列存在有偏的统计特征方面，由于EGB2分布的预测偏度对分布参数的敏感度大，导致分布参数估计值的误差会引起预测偏度的较大误差，从而在实际操作上不能精确的刻画序列中的偏度。另一方面，通过模型标准残差的高阶矩与该模型条件分布假设所预测的高阶矩之间的比较，我们还发现，中国金融时序序列的有偏特征不仅来源于“杠杆效应”，还来自非对称的条件分布。这个结论将是本文的创新点之一。