本文从高频数据视角探讨股票市场的已实现波动率，并从理论和实证角度进行分析。首先，充分挖掘我国股票市场的“跳跃”“非对称”波动等信息构建HAR族模型；其次，进一步运用HARQ族模型对其进行升级，进而提高对已实现波动率的拟合效果；在HARQ模型基础上结合极值理论构建了HARQ-EVT-VaR模型，并预测了我国股票市场所面临的动态风险。本书的主要创新点：一是构建了包含“跳跃”“非对称波动”等日内丰富交易特征的HAR模型；二是构建了新颖的放松传统HAR族模型中固定参数约束的HARQ族模型；三是构建了综合HARQ方法与极值理论的我国股票市场的动态VaR预测模型；四是隐含波动率指数都对德国DAX 指数的 RV 具有重要的预测能力，两个收缩模型均显示出最佳的样本外预测。