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本文以二次幂变差理论为基础，在使用非参数方法鉴别沪深300指数的波动率序列发生跳跃的情况时选用了MedRV这一全新的估计量来代替已有的二次幂变差估计量来分离已实现波动率序列中的连续样本路径方差和离散跳跃方差。对分离后的连续和跳跃部分选用HAR-RV、HAR-RV-J和HAR-RV-CJ这三类模型进行建模，并对这三个HAR类模型的预测能力进行全面地对比分析，发现对用经取对数处理后的数据选用HAR-RV-CJ模型的提前一天预测能力最为突出。此外，单独对连续样本路径方差的采用基于HAR-RV扩展模型的滚动时间窗样本外建模回归发现，沪深300指数的收益率序列存在着明显的杠杆效应和规模效应。