超高频时间序列的分析与建模是金融计量学中一个全新的研究领域。高频时间序列通常是指以每小时、每分钟甚至每秒为频率所采集的金融类数据;而超高频时间序列是市场上每笔交易的实时数据,其中包含了丰富的市场信息。传统的计量经济学建模是基于固定时间间隔的数据建模,而金融市场上大多数的信息是连续不等间隔的变化过程。Engle和Russell(1998)首次提出了运用于不等时间间隔的ACD模型。本论文首先研究了金融超高频时间序列的特性,对各类ACD模型的模型形式进行具体的介绍,并利用我国股市的实时分笔交易数据对各种ACD模型进行了比较分析,论证了ACD模型与中国证券市场交易持续期的吻合情况。金融超高频时间序列一般包括两类变量:一类是交易到达的时间,另一类变量通常被称为标值,包括价格,销售量等。为了反映两类变量传递着的重要信息,Ghysels和Jasiak把ACD模型与ARCH模型结合起来,提出ACD-GARCH模型。除此以外,交易额的变化也传递着有关交易的重要信息,对它进行探讨研究,有利于人们对金融市场微观结构的掌握。于是本文在前人基础上,加入了交易额的变化等因数建立了ACD-GARCH-S的模型,通过实证分析考察了超高频交易额的变化率及交易持续期对股票的收益率和波动性的影响。最后总结全文,并展望了该领域今后的研究态势。