（超）高频数据视角下金融风险度量研究进展

基于（超）高频数据的金融市场风险度量方法是一个崭新的研究领域。（超）高频数据因包含了更多的信息,能够提供更丰富的数据资源而备受关注。本文梳理了基于（超）高频数据的五种风险度量方法：分别基于＂已实现＂波动率模型、ACD族模型、高频极值理论、非参数核密度估计方法、分位数回归理论。本文对这五种方法的研究现状及研究中存在的问题进行了探讨,可为提高我国金融业风险管理水平提供必要的理论指导和实践方法。