对资产收益率波动的准确建模与预测成为金融学发展的重要方向之一。传统的波动率建模多数基于对低频数据的分析,往往会遗漏丰富的日内市场信息,导致对波动率估计偏差。高频数据使得资产价格的瞬时波动充分地反映出来,及时地捕捉金融市场信息。此外,高频数据还包括了丰富的日内信息,为进一步研究金融市场波动特征和市场微观结构提供了可能。在引入跳跃的资产收益建模中,存在两个方向：跳跃扩散过程和无限活性跳跃过程。在跳跃扩散过程中,跳跃在随机时点发生,属于有限活性跳跃。无限活性跳跃过程理论认为,资产价格过程中存在无限多次跳跃,包括有限多次的大跳跃和无限多次的小跳跃,跳跃表现出无限活性。对于无限活性跳跃过程的研究,识别跳跃是否具有无限活性,以及如何度量跳跃的活性,从而构建考虑了跳跃活性的波动率模型成为首要面对的问题。针对以上问题,本文进行了相应的研究和分析,主要工作和结论如下：1)系统阐述了国内外关于金融资产跳跃的研究现状,并从理论上分析了资产价格过程,为后文的研究提供了理论背景。2)基于跳跃检验统计量,从实证角度证明了跳跃的存在,并发现了无限跳跃活性的现象。对截距进行时变性改进之后,通过抽样频率和估计方法两个角度,估计金融资产价格的跳跃活性指数,并进行比较分析。实证结果显示,金融资产价格的跳跃活性指数具有相对的稳定性和一致性,同时发现正、负跳跃活性指数具有不对称性。3)在估计出跳跃活性指数序列的基础上,运用HAR模型结构构建了HAR-RV-CJ-JA模型。通过实证分析发现,跳跃活性指数的引入对波动模型的拟合具有显著的提升效果,说明了考虑较小跳跃在波动率建模中的补充作用。4)通过双幂次变差估计量,分别得出了资产价格过程中连续部分和跳跃部分,以及大跳跃部分和小跳跃部分对总波动的贡献程度。结果显示：总波动主要受连续部分支配,跳跃部分也起到了一定程度的作用；跳跃部分贡献率受同期经济金融冲击影响,具有关联性。