本书对已有的研究方法及成果进行归纳、梳理，以帮助读者打开高频金融数据分析与研究领域之门。全书从4个层面安排14章内容，第1层面包括1~3章，讲述预备知识、证券市场微观结构；第2层面为4~8章，聚焦基于高频金融数据的积分波动率和瞬时波动率的估计问题 ；第3层面为9~11章，讨论高频金融数据中普遍存在的跳跃行为；第4层面为12~14章，针对已实现向上和向下幂变差展开讨论，对正负跳跃度量与交易量、日内序列相关性之间关系进行实证研究。
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6.2
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内容简介
为中国的应用统计开拓奋进
前言
第1章 绪论
1.1 高频金融数据
1.2 应用领域
1.2.1 市场微观结构
1.2.2 市场波动性
1.2.3 资产价格跳跃行为
1.2.4 风险度量
1.3 本书的主要内容
第2章 预备知识
2.1 Brown运动
2.1.1 基本概念与性质
2.1.2 Brown运动的鞅性质
2.2 随机积分
2.2.1 关于Brown运动的积分
2.2.2 Itô积分过程
2.2.3 Itô公式
2.2.4 随机微分方程
2.2.5 扩散过程
2.3 Lévy过程
2.3.1 Lévy过程
2.3.2 关于Poisson点过程的随机积分
2.4 半鞅
第3章 证券市场微观结构基础
3.1 证券市场微观结构
3.1.1 基本概念
3.1.2 基本组成
3.2 中国证券市场微观结构
第4章 高频数据积分波动率估计
4.1 资产价格模型
4.2 连续过程的积分波动率估计
4.2.1 已实现波动率
4.2.2 已实现极差波动率
4.3 非连续过程的积分波动率估计
4.3.1 已实现多次幂变差
4.3.2 已实现阈值波动率
4.4 市场微观结构噪声与积分波动率估计
4.4.1 多尺度已实现波动率
4.4.2 已实现核方法
4.4.3 预平均方法
第5章 高频数据瞬时波动率估计（连续过程）
5.1 瞬时波动率
5.2 瞬时波动率核估计
5.3 窗宽与核函数选择
第6章 瞬时波动率估计（跳跃-扩散过程）
6.1 阈值核估计量
6.2 渐近性质
6.3 窗宽与核函数选择
6.4 跳跃特征识别
6.4.1 跳跃大小估计
6.4.2 跳跃发生强度估计
6.5 模拟与实证研究
6.5.1 数值模拟
6.5.2 实证研究
第7章 瞬时波动率估计与市场微观结构噪声
7.1 市场微观结构噪声的影响
7.2 Pre-averaging核估计
7.3 渐近性质
7.4 数值模拟
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
8.1 有限活跃度跳跃-扩散过程
8.2 无限活跃度跳跃-扩散过程
8.3 跳跃特征识别
8.3.1 跳跃大小估计
8.3.2 跳跃发生强度估计
8.4 数值模拟
第9章 基于高频数据的跳跃行为检验方法研究
9.1 引言
9.2 跳跃行为检验方法简介
9.3 蒙特卡洛模拟研究
9.3.1 蒙特卡洛模拟设计
9.3.2 蒙特卡洛模拟结果分析
9.4 实证研究
9.4.1 研究数据
9.4.2 中国股票市场跳跃行为分析
第10章 基于高频数据的共同跳跃行为研究
10.1 引言
10.2 共同跳跃检验方法简介
10.3 实证研究
10.4 结论
第11章 基于高频数据的跳跃特征行为研究
11.1 引言
11.2 跳跃活跃度指数简介
11.3 蒙特卡洛模拟研究
11.3.1 蒙特卡洛模拟设计
11.3.2 蒙特卡洛模拟分析
11.4 实证研究
11.5 结论
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
12.1 引言
12.2 主要理论
12.2.1 模型设定
12.2.2 已实现向下和向上幂变差
12.2.3 理论结果
12.3 蒙特卡洛模拟研究
12.3.1 蒙特卡洛模拟设计
12.3.2 模拟结果
12.4 实证研究
12.4.1 研究数据
12.4.2 已实现向下和向上幂变差分布特征
12.5 定理证明
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
13.1 引言
13.2 研究方法
13.3 实证研究
13.3.1 研究数据
13.3.2 实证结果
13.4 研究结论
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
14.1 股票收益率序列相关性研究现状
14.2 研究方法
14.2.1 方差比检验
14.2.2 基于高频数据的波动率和跳跃行为度量
14.3 实证研究
14.3.1 研究数据
14.3.2 实证结果
14.4 研究结论
参考文献
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