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利用灵活傅里叶变换回归(FFF)方法对中国股票市场多资产波动序列建立日内周期模型,并利用典型相关的假设检验和多元信息准则来确定波动序列共同周期成分的数目和周期元素的数目.实证分析表明:1)通过对中国上证8只银行股票146d的5min数据分析,发现有3个共同周期成分可以描述日内波动,并且利用共同周期成分预测未来波动优于时间序列模型的预测效果;2)通过对不同抽样尺寸下的对比研究发现,5min抽样频率的波动序列更适合用降秩方法来确定共同周期成分.