准确估计波动,是金融风险管理理论的需要,也是金融风险计量实务的需要。第一,从金融风险管理理论来看,收益波动σ在风险管理理论中被作为极为重要的概念和指标。风险管理的三大理论-资产组合风险、资产定价、期权定价-中,收益波动σ都起到重要作用。第二,从风险计量的实务看,用于度量市场风险和信用风险的模型方法中,收益波动都是最重要的指标。往往其它参数都是已知的,真正的未知参数是收益波动σ。如何从历史数据中估计出收益波动σ的值,就成了风险计量的核心技术。较大的价格变化称为突变或叫做跳。跳的出现是近二十多年来世界经济的一大特点。因此不可避免地要在连续时间资产定价模型中考虑突变。高频数据接近反映资产价格连续变化状况,由高频数据估计出来的资产价格的远期分布接近资产价格的真实分布。低频数据只是高频数据的抽样。因此从理论上来说,高频数据下估计的资产收益的波动较低频数据是更为准确的估计。但高频金融数据存在众所周知的噪音问题。默顿(1980)、Nelson(1992)的研究结果指出,在价格可连续观测、没有测量误差的理想条件下,采用已实现波动可得到波动的完美估计。 本文的研究思路是在超高频金融数据下,运用小波消噪,达到“价格可连续观测、没有观测噪音”的理想状态。文中针对已有文献中高频数据波动估计处理噪音的缺陷,根据小波分析具有自适应的时-频局部分析的特性,能将突变信号、正常信号、噪音分离出来的特点,在已有用小波分析检测突变位置的基础上,提出用小波消噪估计波动,证明了小波消噪估计波动的可行性,证明了小波消噪估计波动的一致收敛性问题,解决了金融高频数据研究中的噪音问题,改进了波动估计的准确性；作为研究的副产品,从数学上推导事件研究中的累积超常收益实质上反映两时点的价格变化状况,不足以反映事件发生对市场冲击而影响股票价格的变化状况,提出用突变及收益波动刻画信息披露的市场反应。并通过对中国股票市场中股权分置改革方案实施、年报披露、红利公告等事件对市场冲击的产生的波动与跳的分析发现：信息有重要信息、一般信息之分：信息很快被市场吸收,在股市中得到反应。文章分为八个部分： 第一章对研究课题的环境所做的评述。在金融风险加剧的大背景下,风险管理尤显重要与迫切。通过例证说明金融风险管理中收益波动σ的重要作用。但现有文献中波动的估计方法存在不足。最后介绍论文的选题意义、研究方法、创新点。 第二章是参数非参数估计波动的文献回顾部分。参数方法中常用的自回归条件异方差(autoregressive conditional heterscedasticity ARCH)、GARCH类模型,随机波动模型SV、随机波动跳扩散模型(SVJD)适用于低频数据；非参数方法运用较广的是RV类模型；着重介绍选题时颇受启发的Fan ＆ Wang(2005)的用小波同时处理跳和噪音估计波动的方法及其不足。 第三章是有关小波介绍：小波分析的发展、有关概念和特点、多分辨分析方法与Mallat快速算法。 第四章是小波在消噪方面的应用部分。从理论和直观两方面阐述小波消噪原理,介绍了常用的几种小波消噪方法,并进行仿真模拟。 第五章对有关小波检测突变中常用的李普希茨Lipschitz指数α的概念、信号中常见的突变点的李普希茨指数α及小波变换与李普希茨指数α和尺度j的关系做了介绍。 第六章是用小波消噪估计有噪无跳的高频数据的波动。从统计上、概念上、逻辑上阐述了已实现波动(realized volatility RV)的抽样及基于核估计量的处理噪音估计波动的不足；提出用小波消噪估计波动；证明了小波消噪回复重构几乎与原函数同样光滑；证明小波消噪估计累积波动的可行性；证明了小波消噪估计累积波动的一致性收敛问题；并用仿真模拟数据比较几种波动估计量的效果,结果显示小波消噪方法好于其它方法。 第七章同时考虑突变和噪音的高频金融数据的波动估计问题。首先用小波检测突变位置、估计突变强度、然后调整数据,对调整后的数据进行小波消噪估计波动；最后用仿真模拟数据比较几种波动估计量的效果,结果表明小波检测跳、去跳、小波消噪估计波动的方法明显好于其它方法,甚至好于其它方法的最优取样估计。并应用于上证指数。 第八章用人们关注的突变、波动来刻画信息披露的市场反应。介绍有关事件研究的理论基础、基本要素、程序和方法,推导出累积超常收益实质上反映两时点的价格变化状况,不足以反映事件发生对市场冲击而影响股票价格的变化状况,提出用收益波动刻画信息披露的市场反应。并应用于中国股市。