自20世纪90年代以来，随着计算机传输和存储能力的提高，高频金融数据具有获得可能性，并给市场金融风险管理带来新的研究方法和研究视角。本书在探讨市场微观结构噪声和价格跳跃环境中单一金融资产和资产组合波动的估计方法的基础上，对基于高频数据的金融风险测度、金融风险管理、金融风险控制机制评估等展开系列研究。这些研究形成了一个较为完整的金融风险估计、预测和管理框架。

马丹，女，统计学博士，西南财经大学统计学院经济统计系教授，博士生导师。西南财经大学经济统计系主任，国家级精品课程统计学主讲教师。第十一批四川省科学和技术带头人后备人选，四川省统计学会理事、成都市统计学会理事、南方工业统计研究会常务理事。从事经济、金融、统计领域研究工作，在本专业重要学术期刊发表学术论文40余篇，累计逾50万字。参加完成国家社科基金等国家级、省部级课题十余项。主持国家社会科学基金、教育部人文社会科学基金等课题。先后多次获得各级学术嘉奖，获得全国百篇优秀博士论文提名奖、全国统计科研成果奖优秀博士论文二等奖、全国统计科研成果奖优秀教材类一等奖、四川省教学成果奖一等奖等。

1 绪论
1.1 研究背景和意义
1.2 主要内容和基本观点
1.3 研究特色、研究贡献与不足之处
2 文献评述
2.1 关于高频数据用于金融风险测度的研究
2.2 关于高频数据用于金融风险管理的研究
2.3 关于高频数据用于金融风险测度和管理的评价
3 市场微观结构噪声、价格跳跃环境中高频波动的估计
3.1 已实现波动文献回顾
3.2 门限预平均实现波动方法
3.3 高频波动的模拟分析
3.4 不同波动模型的实证分析与比较
3.5 研究小结
4 基于流动性调整的门限预平均已实现协方差矩阵估计的
概况
4.1 问题的提出
4.2 门限预平均已实现协方差矩阵估计的方法
4.3 修正的门限预平均已实现协方差MTPCV的模拟研究
4.4 基于流动性调整的门限预平均已实现协方差矩阵的估计
4.5 基于流动性调整的修正门限预平均协方差矩阵的实证分析
4.6 研究小结
5 中国证券市场知情交易概率模型的比较与选择
5.1 研究背景
5.2 马尔科夫知情交易概率模型的设定与说明
5.3 基于非对称ACD模型的知情交易概率模型
5.4 中国证券市场非对称信息的实证分析
5.5 研究小结
6 中国证券市场不同频率波动预测模型的比较研究
6.1 问题的提出
6.2 三种频率波动预测模型
6.3 波动模型预测效果比较
6.4 基于风险价值VaR的波动预测效果分析
6.5 稳健性分析
6.6 研究小结
7 市场环境、风险传染与板块风险联动
7.1 问题的提出
7.2 文献回顾
7.3 研究假设和研究方法
7.4 数据说明和模型形式的选择
7.5 模型的估计结果和结果分析
7.6 研究小结
8 数据频率、交易择时和等比例风险投资组合
8.1 问题的提出
8.2 等比例风险组合的设计
8.3 动态协方差矩阵的估计和预测
8.4 动态投资组合的实证分析
8.5 组合收益和效用的再比较
8.6 研究小结
9 高频协方差矩阵的估计、模型选择对协方差矩阵预测效果的
影响
9.1 问题的提出
9.2 高频协方差矩阵的估计
9.3 协方差矩阵的动态预测模型和评价标准
9.4 协方差矩阵预测的实证分析
9.5 研究小结
10 基于高频数据的时变系统风险估计
10.1 研究背景
10.2 利用高频协方差矩阵估计beta系数
10.3 时变系统性风险的低频估计
10.4 利用高频数据估计时变系统性风险
10.5 不同估计方法下时变系统性风险估计的比较
10.6 研究小结
11 基于FLS算法的统计套利交易分析
11.1 问题的提出
11.2 FLS算法及其与KF算法的关系
11.3 交易策略设计
11.4 统计套利策略的实证分析
11.5 结论与展望
12 研究结论、建议与思考以及研究展望
12.1 研究结论
12.2 建议与思考
12.3 研究展望
参考文献
附件
成果目录
后记

本书以利用高频数据进行金融风险测度、金融风险管理与金融风险控制机制评估为主线，按照“文献回顾和中国股市微观结构特征分析→中国股市市场风险、流动性风险和信息不对称风险的测度→用高频数据进行风险管理→对中国股市风险控制机制进行评估并提出建议”的思路展开研究。