EVIEWS里研究事件对于波动性影响的困惑，主要在于GARCH模型的建立问题

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想问一个问题，就是比如研究某一个变动对于股市的影响，比如QFII制度的实施或者沪深300股指期货的开始，这样的事件的推出对于股指的波动性的研究，那么，用GARCH(或者扩展模型)，是不是得好好考虑一下均值方程呢，也就是说均值方程里得有一些可以解释股指变动的外生变量（很重要的宏观经济变量或者外部冲击什么的），这样才可以在GARCH方程里在对虚拟变量解释时更加合理呢？也就是说更加独立出了这个因素对于前后波动性的影响呢？（看到好多文章直接无视均值方程，是不是很有问题？因为可能前后有很大的政策或者宏观经济的变化，这样前后的波动变化也不只是要分析的因素所引起的了）
  我的想法对吗？如皋要做分析的话怎么做呢？在均值方程加外生控制变量？用AR-GARCH或者ARMA-GARCH模型？或者把上面几个组合起来？然后，表示事件的虚拟变量是只出现在GARCH方程里吗？还是也要加到均值方程去？
  望有大牛指点呀？

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关键词：GARCH模型 EVIEWS ARCH模型 Views GARCH 股指期货 文章 模型 影响 沪深

ARMA是研究均值的
GARCH是研究波动的（条件异方差）一般股市研究波动的多，所以GARCH用的多，但没有规定只能用一个，还是要看需要的