金融高频数据的取得及相关研究的进展，为更好地理解金融市场的微观结构开辟了一条新的途径。国外学者对金融高频数据的研究已经有了一定成果，及早开展这方面的研究，必将对我国金融市场的发展带来积极的影响，同时也可以促进对国内金融市场的计量建模及实证金融的研究。 从现有国内研究文献来看，国内对高频数据的研究尚处于起步阶段，只有三、四年的时间，而且成果数量太少，研究内容不够全面，大多数模型研究仅考虑了简单线性ACD模型，未能对更新的、更有效的ACD模型进行研究，至于ACD模型的统计性质研究更是空白。本论文在详细分析了我国证券市场上高频数据的数据特征的基础上，利用国外对金融高频数据研究的最新成果，对中国证券市场高频数据的建模进行实证研究，同时探讨关于ACD模型统计性质研究的最新成果。无疑能够对国内在高频数据研究方面做些有益的工作，填补有关研究领域的空白。 本论文共分六章：第一章是背景与文献回顾。主要叙述研究目的、国内外文献回顾、研究方法以及研究数据的处理办法。 第二章：中国证券市场高频数据分布特性。目前对于国外成熟市场上金融高频数据的形态特征已经取得了一定的共识，而中国由于对该领域的研究起步较晚，从公开发表的国内文献来看，对中国股票市场上取得的高频数据的数据特征还缺乏研究，尤其是对单一股票的日内数据更是如此。本章对沪深交易所公布的综合指数以及上市交易的股票的日内数据进行了较为详细的研究，研究了这些数据各方面的数据特征，并与国外成熟市场上的金融高频数据特征进行了对比，这不仅有利于加深对中国证券市场金融高频数据特征的认识，还有利于为国外高频数据研究方法在中国的实际应用打下根基。 第三章是自回归条件期间模型研究。本章对EngleandRusell(1998)提出的简单线性ACD模型进行了初步介绍，分析了ACD模型建立的理论构架及其渐进特征，并对比了国内学者对线性ACD模型的实证结果。 第四章是ACD扩展类型研究。Engle利用ACD模型处理高频数据获得了很好的效果，从而激发了实证金融领域对交易间隔和价格暗示关系研究的极大兴趣，已有一些知名的计量学家接受了Engle的ACD建模思想，对ACD模型的研究得到了不断深入，关于ACD模型亦出现了多种扩展形式。本章研究了ACD扩展类型，通过将λ≥0参数定形于条件期间过程的Box-Cox变量转换，并且对冲击的非对称反应进行了刻划。在ACD扩展类型里，考虑了高阶动差、严格稳定、几何变形和具有指数衰减的混合β特性等充分条件。ACD扩展类型包含了现有大多数ACD模型的不同形式。本章还用中国石化和深发展的价格期间和成交量期间进行了模型的实证，对ACD扩展类型的实际应用不仅可以分析这类模型在中国证券市场的实用性，而且可以弥补简单ACD模型的不足之处，有利于我们采用更好的模型类型进行高频数据的研究工作。 第五章是ACD模型的非参数设定检验。尽管关于ACD的实证研究已经十分丰富，却很少有人把注意力放在条件期间模型设定的测试上，本章探讨了关于ACD模型统计性质研究的最新成果，并研究采用两步法来测试条件期间模型的误差项的分布，第一步包括通过QML估计条件期间过程，以获得误差的一致估计；第二步衡量基准密度的参数和非参数估计与残差的风险率函数之间的紧密度。本章运用介绍的两步检验法对第四章模型实证的结果进行了检验。 第六章总结本论文的研究结论和创新之处，指出本论文的研究局限性，并提出后续研究建议。 本论文的最大创新之处在于：(1)实际论证了中国证券市场股票高频数据所表现出来的数据特征与国外成熟市场高频数据的形态特征基本一致，可以运用国外对高频数据研究的模型对中国证券市场进行建模研究。 (2)研究了ACD模型改进后的诸多种类，并且表明这些模型具有较好的实证结果，对于处理过度反应可以采用具有非对称性特征的因子，改进后的模型突破了现有模型所强加的约束条件。 (3)通过探讨关于ACD模型统计性质研究的最新成果，提出了用D-检验检测ACD模型的设定。实证表明BC-ACD、EX-ACD以及L-ACDⅡ这三类模型产生了最好的效果。