在金融市场发展历程中,股票价格发生跳跃并非罕见,作为金融资产价格运动的重要构成部分,对其进行研究具有重要的理论和实践意义。本文以上证综指及由上海证券交易所公布的10个上证行业指数为研究对象,基于已实现测量的非参数方法,借鉴已有研究思路,在考虑波动率日内模式的基础上,分别研究上证综指与行业的跳跃行为。主要工作和结论如下:一、行业系统性、异质性跳跃行为检验。基于5分钟高频数据,运用BTL跳跃检验方法识别上证综指与10个行业指数的总体跳跃,通过匹配跳跃发生的时点,进一步分离出行业系统性跳跃和行业异质性跳跃行为,发现各行业的系统性与异质性两类跳跃现象均显著存在。二、不同类型跳跃尾部特征刻画及风险度量。利用极值理论中的POT模型,以广义帕累托分布分别拟合行业的系统性跳跃与异质性跳跃尾部,运用Va R和ES对行业系统性跳跃尾部进行风险测度。结果显示这两类跳跃的尾部形状参数均大于0,说明这两类跳跃都可能加重股票收益率分布的尾部厚度。在5%、3%和1%这三个显著性水平下,基于POT模型测算的风险度量值均有效,且存在行业特殊性。三、行业系统性跳跃与上证综指跳跃间相关性分析。运用混合Copula函数对各行业系统性跳跃及其对应上证综指跳跃序列建模,并估计秩相关系数和尾部相关系数。实证结果表明原材料行业、金融地产行业和信息技术行业这三个行业与上证综指跳跃之间不存在尾部相关,其余行业的系统性跳跃则与上证综指具有不对称的上下尾相关性,不同行业有所差异。四、行业系统性跳跃行为引发机制探究。借鉴已有研究,选择相关宏观经济指标与上证综指和行业系统性跳跃行为发生时点进行初步匹配,发现上证综指跳跃与选取的所有宏观指标之间均有匹配关系,行业系统性跳跃与其中个别指标没有匹配关系。更进一步,利用Logit模型定性分析其中8个宏观指标的信息冲击对跳跃行为的作用机制,结果表明上证综指受到宏观信息影响的范围最广,并且这些非预期冲击都有一定程度的滞后效应。本文通过研究中国股市整体及不同行业的跳跃行为,有助于全面了解各行业在金融市场上的表现,更好地理解中国经济的整体行业结构。