为了更为有效地探究微观市场结构对股票价格的影响,本文在状态空间模型框架下,同时将交易方向、带方向的交易量、交易间隔、微观噪声以及跳跃因素引入状态方程和观测方程中,建立全面的市场微观结构模型,以反映各变量对交易价格序列产生的暂时性和永久性影响.然后,在采用基于粒子滤波的非参数离群点检测方法检测跳跃并对跳跃进行滤波的基础上,运用贝叶斯最小二乘方法对微观结构模型系数、波动率以及状态变量进行实时更新和估计,在此基础上分析跳跃日度分布、日内分布、个股跳跃和共同跳跃特征,并同时判断不同交易方向、交易量的订单对价格产生的影响.最后选取2015年股灾期间、沪市股票的逐笔数据作为研究样本进行实证研究.实证结果显示:我国股票高频时间序列跳跃和共同跳跃均存在日内季节性,且跳跃频率和大小与市场信息密切相关;买卖订单对交易价格及股票价值的影响并不是完全对称的,交易价格对于微观结构的敏感度、微观结构噪声也随市场波动而发生变化,熊市中都相对更高;考虑跳跃滤波并对参数进行实时估计可以提高价格对于交易的敏感度,能更好地捕捉市场微观结构在价格发现中的作用.