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在国外金融市场已高度成熟的背景下，我国的金融市场仍然处于逐步开放、不断完善的阶段，股指期货、融资融券的推出即将给中国金融市场带来翻天覆地的变化，投资者原有的投资思维、投资策略都会受到一系列的冲击。2010年首批四个沪深300股票指数期货合约将于4月16日上市交易，这是我国推出的第一批股指期货，它们的共同点是都以沪深300指数作为标的物，沪深300指数在此时从众多指数中脱颖而出成为关注中心，对沪深300指数、股指期货的研究也成为金融研究的重要内容之一。沪深300成为股指期货首选标的物主要依赖于其独特的特点：能够反映沪深两市股票价格整体变动情况、权数的选择方法使得指数很难被操纵等。在对沪深300及股指期货的交易细节有了充分的了解后，如何利用沪深300股指期货进行套期保值、投机成了关注重点，而能否在交易中获得收益、让投资者的资产保值升值除了要对股指期货了解以外，更重要的是要对沪深300指数的走势有正确的预测，从沪深300指数历史的走势中提炼出对当前投资有用的信息。本文的主要目的就是通过建立模型通过对沪深300指数历史数据的分析来预测未来15个交易日的每日最高最低值，以期为构建投资策略、建立套期保值投资组合提供研究基础。
本文首先回顾国内学者对该指数的研究成果，同时归纳国外学者对股票指数预测分析的相关文献，国内学者多采用GARCH及VaR模型对沪深300指数进行预测分析，国外学者更多的采用随机游走及GARCH模型研究股票指数，也有部分学者利用VECM模型对指数进行分析。其次，本文对沪深300指数进行简单的介绍，主要从指数的编制方法以及指数的特点两个方向来介绍，接着对本文选取的模型--VECM模型以及GARCH模型的原理及其建立过程进行系统性的描述，最后，在对沪深300指数进行描述性统计分析之后，结合VECM模型和GARCH模型对该指数进行建模分析，并做出相关预测、对预测结果进行评价。
在经过建立模型进行预测分析后，本文主要得到以下几个结论：一，沪深300指数的每个交易日的日最高、最低值时间序列都是一阶单整序列，而最高、最低两个序列之间存在协整关系；二，利用VECM对未来15个交易日的日最高最低值进行预测分析，利用最小二乘估计的模型的残差表现出显著的异方差性，因此可以使用GARCH模型和VECM模型预测效果说明VECM在预测两个序列时是合理的模型。
同时，本文通过对沪深300指数的交易同的日最高最低值进行描述性统计分析和建模分析后，对投资者提出如下建议：
(1)在对沪深300指数进行描述性统计分析以及趋势图描绘过程中，沪深300指数在长期中逐渐稳步上升的趋势在我们面前显现，对于对金融市场了解不深以及对构建投资组合方式不熟悉的投资者来说，可以通过投资跟踪沪深300指数的基金来达到保值增值的目的。
(2)对于希望通过预测指数每日最高最低值来进行投资并获得收益的投资者来说，VECM是一个有效的拟合、预测最高最低值时间序列的模型，但是同其他估计方法相同的是VECM采用的是最小二乘方法进行估计，在时间序列存在异方差性的情况下，均值的估计不是有效的估计量，因此模型有一定的缺陷，故本文结合VECM和GARCH对序列进行估计，就沪深300指数序列而言，适合使用VECM和GARCH相结合来进行估计。