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本文主要研究ACD模型及其在高频数据分析上的应用。共分为六章，主要研究工作和创新之处在第二章至第五章。
第二章回顾市场微观结构理论的基本定义，并探寻持续期序列的经济学意义。基于信息的微观理论重点研究新信息到来时市场的形成过程，特别是新信息如何被市场吸收的过程。在对市场微观结构的实证研究中，流动性被认为是描述市场行为和市场效率的重要因素。因为交易持续期可以被合理解释为流动性的时间价值，所以可以使用持续期期望来计量市场流动性，并通过他们比较不同市场的不同情况。
第三章对金融持续期模型的结构和参数估计进行研究。区分了五类金融持续期模型，他们分别是自回归条件持续期模型、对数ACD模型、门限ACD模型、马尔可夫变结构ACD模型和Box-Cox变换ACD模型。对每一类模型，均对其结构进行解释，并给出参数估计的方法。
第四章给出了MS-ACD(1，1)模型弱稳定性和二阶矩存在的充分与必要条件。
第五章使用模型来拟合上海证券交易市场中交易的股票日内数据。对其中的一些股票，使用ER-ACD模型、T-ACD模型和Box-CoxACD模型对其价格持续期进行模拟。结果显示简单模型的估计效果与复杂模型的估计效果接近。对于交易持续期数据所具有的易变性，通过使用弹性的、非线性的模型，发现了股票价格持续期数据存在结构变化的证据。对于新息分布的选取，发现使用Weibull分布模拟价格持续期过程时，估计结果较好。
第六章总结了本论文研究工作的成果，并指出了今后工作的研究方向。