我們模型的研究起點是Merton推導出來的一個真實的風險收益關係的近似，這裏，xt 1是總體財富組合的超額收益率，是資產t時刻估計的方差，表示所有經濟代理人所關注的絕大多數的經濟不確定因素。對上述問題的現實化需要對經濟代理人的信息集做出說明。Campbell給出了上述關係均衡成立的一個充分條件。對上述問題的解決一般有兩種方法，一類是通過Campbell的工具變量模型，一類就是通過GARCH-M模型。
對風險收益跨期關係模型的估計必須考慮到信息集組成，也就是解釋變量如何選取的問題。在研究中，我們選取的導致波動的信息包括：（1）名義利率。將名義利率引入到模型中更多是出於直覺，Fischer的研究認為，利率水平的增加會導致通貨膨脹的增加。（2）月份季節效應。Lakonishok和Smidt以及Keim的研究發現，在股票收益率中存在波動的季節模式。前麵關於股票收益率日曆效應的檢驗也表明，在中國股票市場上，也存在某種程度的日曆效應。（3）股票超額收益率的非預期變化就是超額收益率的新息項（innovation），將它們包含在模型中是因為它們能夠對均值方差產生影響。這主要出於兩種考慮：財務杠杆效應（leverageeffect）和風險溢價效應。財務杠杆效應理論可以參考F。Black和A。Christie。風險溢價效應認為，由於股票市場投資者是風險厭惡的，如果波動性是可以定價的，那麼，波動增加就會導致期望收益率增加。
由於ARCH模型在確定收益率平方滯後階數時存在著一定的困難，且當p增加時，ARCH（p）模型趨向於GARCH（1，1）模型。因此，我們傾向於采取GARCH（p， q）模型來進行實證建模。如果未來方差不僅僅是當前收益率新息平方的函數，那麼簡化的GARCH-M模型就是錯誤設定的。此時，基於前麵模型的實證研究結果就是不可靠的。我們假設，當（公式中的指標因子或虛擬變量It-1取1）時，與當（公式中的指標因子或虛擬變量It-1取0）時，對條件方差Vt-1的衝擊效應是不同的。上述非對稱衝擊可以通過非對稱衝擊虛擬變量It來刻畫，其定義見上麵括號說明。考慮我們對超額收益率日曆效應的檢驗結果，可以引入虛擬變量周三WEN。虛擬變量WEN在周三取值為1，否則取值為0.為此，我們假設季節效應僅僅會按照一個既定常數來放大隱含的基礎波動，後者不會表現出任何日曆效應，同時，我們假設基礎波動性僅僅取決於下一期的超額收益率新息的基礎部分。特別地，我們假設可以將任何日曆時刻的超額收益率新息記為某種內在的基礎新息乘以某個尺度因子，這些超額收益率新息不含有任何日曆模式。