本文将讨论基于高频数据的系统性风险分解与波动率预测问题，具体工作如 下： •考虑微观结构噪音和跳跃因素，并且非同步的高频收益率数据，提出了一个 新的门限-预平均方法去估计两个资产的可积协方差。对于一个含有跳跃部分 的收益率过程，并且被微观结构噪音“污染”情况下，推导出一个仍然稳健 的Hayashi-Yoshida估计值。对中国股票市场2009年到2011年5秒钟的分时高频 数据进行估计，得到基于高频数据下的可积协同波动率和系统性风险系数。计 算出整体跳跃因素对于协同波动率的“贡献”大小，结果发现，将跳跃因素去 除后，协同波动率的估计值发生较大变化，说明跳跃因素对于协...In this paper, we focus on the the financial market risk decomposition and forecast, main work as follows: • Propose a new threshold-preaveraging realized estimator for the integrated co-volatility of two assets using nonsynchronous observations with the simultaneous presence of microstructure noise and jumps. Derive a noise-robust Hayashi-Yoshida estimator that allows for very general stru...学位：经济学博士院系专业：王亚南经济研究院_数量经济学学号：2772009015363
