第1章 绪论 1
1.1 高频金融数据 2
1.2 应用领域 3
1.2.1 市场微观结构 3
1.2.2 市场波动性 5
1.2.3 资产价格跳跃行为 8
1.2.4 风险度量 11
1.3 本书的主要内容 12
第2章 预备知识 14
2.1 Brown运动 15
2.1.1 基本概念与性质 15
2.1.2 Brown运动的鞅性质 18
2.2 随机积分 19
2.2.1 关于Brown运动的积分 19
2.2.2 It？积分过程 22
2.2.3 It？公式 23
2.2.4 随机微分方程 25
2.2.5 扩散过程 26
2.3 Lévy过程 27
2.3.1 Lévy过程 27
2.3.2 关于Poisson点过程的随机积分 27
2.4 半鞅 31
第3章 证券市场微观结构基础 33
3.1 证券市场微观结构 34
3.1.1 基本概念 34
3.1.2 基本组成 35
3.2 中国证券市场微观结构 38
第4章 高频数据积分波动率估计 42
4.1 资产价格模型 43
4.2 连续过程的积分波动率估计 44
4.2.1 已实现波动率 44
4.2.2 已实现极差波动率 45
4.3 非连续过程的积分波动率估计 46
4.3.1 已实现多次幂变差 46
4.3.2 已实现阈值波动率 47
4.4 市场微观结构噪声与积分波动率估计 48
4.4.1 多尺度已实现波动率 49
4.4.2 已实现核方法 50
4.4.3 预平均方法 50
第5章 高频数据瞬时波动率估计（连续过程） 51
5.1 瞬时波动率 52
5.2 瞬时波动率核估计 52
5.3 窗宽与核函数选择 54
第6章 瞬时波动率估计（跳跃-扩散过程） 56
6.1 阈值核估计量 57
6.2 渐近性质 59
6.3 窗宽与核函数选择 66
6.4 跳跃特征识别 67
6.4.1 跳跃大小估计 67
6.4.2 跳跃发生强度估计 68
6.5 模拟与实证研究 68
6.5.1 数值模拟 68
6.5.2 实证研究 75
第7章 瞬时波动率估计与市场微观结构噪声 79
7.1 市场微观结构噪声的影响 80
7.2 Pre-averaging核估计 80
7.3 渐近性质 82
7.4 数值模拟 84
第8章 市场微观结构噪声与跳跃同时存在时瞬时波动率估计 86
8.1 有限活跃度跳跃-扩散过程 87
8.2 无限活跃度跳跃-扩散过程 88
8.3 跳跃特征识别 89
8.3.1 跳跃大小估计 89
8.3.2 跳跃发生强度估计 89
8.4 数值模拟 90
第9章 基于高频数据的跳跃行为检验方法研究 95
9.1 引言 96
9.2 跳跃行为检验方法简介 97
9.3 蒙特卡洛模拟研究 107
9.3.1 蒙特卡洛模拟设计 108
9.3.2 蒙特卡洛模拟结果分析 110
9.4 实证研究 115
9.4.1 研究数据 115
9.4.2 中国股票市场跳跃行为分析 117
第10章 基于高频数据的共同跳跃行为研究 119
10.1 引言 120
10.2 共同跳跃检验方法简介 120
10.3 实证研究 127
10.4 结论 129
第11章 基于高频数据的跳跃特征行为研究 130
11.1 引言 131
11.2 跳跃活跃度指数简介 131
11.3 蒙特卡洛模拟研究 135
11.3.1 蒙特卡洛模拟设计 135
11.3.2 蒙特卡洛模拟分析 136
11.4 实证研究 137
11.5 结论 139
第12章 基于高频数据的风险度量——已实现向下和向上幂变差 140
12.1 引言 141
12.2 主要理论 142
12.2.1 模型设定 142
12.2.2 已实现向下和向上幂变差 143
12.2.3 理论结果 144
12.3 蒙特卡洛模拟研究 148
12.3.1 蒙特卡洛模拟设计 148
12.3.2 模拟结果 149
12.4 实证研究 151
12.4.1 研究数据 151
12.4.2 已实现向下和向上幂变差分布特征 151
12.5 定理证明 155
第13章 基于中国股市高频数据的已实现波动率、跳跃及交易量相关关系研究 167
13.1 引言 168
13.2 研究方法 169
13.3 实证研究 173
13.3.1 研究数据 173
13.3.2 实证结果 173
13.4 研究结论 176
第14章 基于高频数据的日内序列相关、波动率及跳跃行为关系研究 177
14.1 股票收益率序列相关性研究现状 178
14.2 研究方法 179
14.2.1 方差比检验 179
14.2.2 基于高频数据的波动率和跳跃行为度量 181
14.3 实证研究 184
14.3.1 研究数据 184
14.3.2 实证结果 185
14.4 研究结论 189
参考文献 190