本书对基于金融极值数据的波动率建模展开了系统性研究。全书共六章，按照研究内容可分为三大部分。第一部分为第1和第2章，包括绪论和基础知识，主要介绍金融极值数据波动率建模的背景和现状，以及必备的随机过程极值理论；第二部分为第3和第4章，主要介绍基于低频极值数据的静态波动率估计和动态波动率预测；第三部分为第5和第6章，主要介绍基于高频极值数据的积分波动率估计和跳跃检验问题研究。本书可以作为高等院校金融专业、统计专业本科和研究生的选修教材，也可以作为金融从业人员和研究人员的参考书目。

本书对基于金融极值数据的波动率建模展开了系统性研究。全书共六章，按照研究内容可分为三大部分。第一部分为第1和第2章，包括绪论和基础知识，主要介绍金融极值数据波动率建模的背景和现状，以及必备的随机过程极值理论；第二部分为第3和第4章，主要介绍基于低频极值数据的静态波动率估计和动态波动率预测；第三部分为第5和第6章，主要介绍基于高频极值数据的积分波动率估计和跳跃检验问题研究。本书可以作为高等院校金融专业、统计专业本科和研究生的选修教材，也可以作为金融从业人员和研究人员的参考书目。

本书是笔者近几年来在金融计量学领域探索基于金融极值数 据对波动率建模的系统性研究成果。这项研究工作得到了国家 自然科学基金青年项目||“基于高频极值数据的金融资产跳跃 行为建模研究”(71601132 ) 和北京市优秀人才青年骨干项目| — “金融高频极值数据建模”(2016000020124G083 ) 的资助。结合这 两项基金的研究和笔者前期的工作，在分别利用低频极值数据和 高频极值数据两个方面，对金融时间序列的波动率估计、预测和 跳跃检验等方面都获得了一系列创造性成果。 金融资产价格过程的波动率在构造投资组合、进行资产定价 和风险管理等各类金融决策中都起着至关重要的作用。目前已有 的研究主要是基于收盘数据的波动率建模，而基于极值数据的研 究则相对匮乏，还有诸多未完善和待改进之处，特别是如何将其 与近年来流行的高频数据理论相结合，是亟待探索的重要方向之 一。金融极值数据，从广义上来讲同时包括开盘价、最高价、最 低价和收盘价，充分利用极值数据能够显著改善波动率的估计效 率、提高价格跳跃的收敛速度以及更精确地刻画市场微观结构。 另一方面，以高开低收为一组的金融极值数据，无论是低频的日 度形式还是高频的分时形式，四个价格在国内外金融数据库中一 般都是同时报出的，因此基于极值数据对波动率建模具有较强的 技术可行性。已有的研究已充分表明基于高频数据的建模能够得 到更加精确的结果，但以目前的条件来看高频数据还时常存在获 取和数据质量等方面的问题， 因此针对低频数据的...