本文将在介绍高频数据特点的基础上结合市场微观结构理论对ACD模型及其新的发展做出总结,并对WACD、GACD模型以及’TACD模型进行实证研究。ACD模型主要用于模拟交易之间的时间间隔,其建模思想是在过去事件基础上,基于不等时间间隔,创建该模型的目的是为了分析交易持续期的条件分布。这种模型的创建给以往传统的经济计量模型带来了很大的冲击和影响,此模型的优势是用一个随着时间间隔变化的动态的点过程来替代交易之间的持续期,目前国内外大部分学者已经承认了这种建模想法,此建模思想趋于成熟,并被很多学者采用,在此基础上构思并进一步发展了很多衍生ACD模型。中国股票市场的发展跟国外的相比还是一个不成熟的金融市场,波动性较大,实证研究表明简单的线性ACD模型不能很好的分析中国的股票市场,因此需要更加复杂的模型形式。门限的思想被引入TACD模型之中,该思想是用分段线性化方法对非线性模型进行处理,利用部分线性化的方式展现了不同阶段的状态并反映了市场机制转换中“跳”的现象,这样一来使我们对市场的微观结构有了更深的理解。本文选用线性ACD模型和非线性ACD模型对中国股票市场进行对比实证研究,利用WinRATS软件编程对模型进行估计,对比实证效果,以选择更加符合中国股票市场本身特点的模型假设。本文的创新点为用TACD模型对中国股市数据进行实证研究,同时对比分析活跃股票与非活跃股票的不同动态特征,以选择更加合理的模型形式。对ACD模型研究之后,并对数据进拟合,这样对交易发生的强度和频率会起到很好的预测效果,进而对研究流动性风险也会有一个评价指标。因此,本论文的研究会对目前中国股票市场的动态特征研究具有一定的参考价值,对于交易、监管和一般的投资者及投资机构的实际投资操作也具有一定参考意义。