【摘 要】
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金融市场瞬息万变，因此掌握金融市场的波动就显得尤为重要。低频数据抹去了太多的有用的信息，无法全面真实地反映市场的情况，所以现在着重研究金融高频数据的波动。随着抽样频率
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金融市场瞬息万变，因此掌握金融市场的波动就显得尤为重要。低频数据抹去了太多的有用的信息，无法全面真实地反映市场的情况，所以现在着重研究金融高频数据的波动。随着抽样频率的增高，包含的信息也会增加，但市场微观结构噪声对高频数据波动的影响也会变得越来越显著。在使用基于高频数据的已实现波动率(RV)来近似积分波动率(Ⅳ)时，由于微观噪声的存在，估计不再是无偏估计。在本文中，对于独立噪声和弱平稳噪声两种情况下，使用纠偏的已实现波动率来近似积分波动率。通过使用高频数据模型的已实现波动率来代替SV模型中的波动率，使得SV模型中潜在不可观测的波动率变成可获得的，只需通过极大似然估计就可以估出SV模型中的参数。
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