本文在使用高频数据的基础上，基于跳跃扩散理论，采用已实现极差方差（RRV）统计量刻画上交所国债市场的波动，实证证明已实现极差方差具有很强的持续性。并基于跳跃性检验统计量分离出跳跃性波动和连续性波动，构建了包含跳跃特征和杠杆效应的异质自回归（HAR-RRV-CJ）模型，并利用该模型对上证国债指数的1min高频数据进行实证分析，结果表明，上交所国债市场具有显著的跳跃性和杠杆效应，杠杆效应还具有持续性，并且在研究中发现，中期杠杆效应对上交所国债市场波动的影响最大。HAR-RRV-CJ模型能较好的捕捉到上交所国债市场的波动特征，但是对比其他的市场波动率预测模型，例如HAR-RRV模型，HAR-RRV-CJ模型的整体预测效果并不好。LHAR-RRV-CJ模型可以作为研究上交所国债市场波动特征的模型，捕捉跳跃对于上交所国债市场波动的影响，但是作为市场波动的预测模型，它的预测精度并不理想。