金融市场微结构动力学是最近发展起来的一个研究内容,特别是在多学科融合的背景下,一些具有物理背景的金融和经济学家基于唯象的思想提出了金融市场的微结构模型,本文即是基于Bouchaud和Cont所提出的微结构模型开展研究。本文主要进行了三个方面的研究。首先研究了一个简单的离散微结构模型,考虑到模型的非线性特性采用了扩展的卡尔曼滤波方法进行参数估计和状态辨识。在满足状态可观测的条件下,研究了只有一个和两个观测方程时的情形,发现对于随机系统,有更多的观测信息时的结果更准确。最后,做了与传统GARCH模型的比较。其次研究了带齐次泊松跳跃的微结构模型,考虑到金融市场中时常发生的不连续的价格运动,在简单的模型上增加一个跳跃项是十分合理的。通过使用蒙特卡洛马尔科夫链的方法研究了时间序列中的跳跃发生情况,并使用模拟数据检测了方法的有效性,最后进行了参数估计最后研究了带非齐次泊松跳跃的微结构模型。有文献表明金融市场中的跳跃实际上存在跳跃聚集的情况,因此使用非齐次的泊松过程是更好的选择。使用一种新的非参数方法检测非齐次的跳跃,模拟数据验证了该方法的有效性。最后采用扩展卡尔曼滤波进行了该模型的参数估计和状态辨识。