摘要：本文首先比较了三种目前主流的共跳检验方法：基于LM检验的共跳检验、BLT共跳检验和FHLL共跳检验,结果表明,三种方法在识别共跳数量上差距明显,但三者结果的重合部分基本属于市场暴涨暴跌行情,说明共跳识别对市场剧烈波动的聚集性较为敏感。基于跳跃、共跳存在的聚集性问题,本文将Hawkes过程引入跳跃和共跳的研究,构建了基于Hawkes过程的因子模型,结果显示,基于Hawkes因子模型的MJ统计量、CJ统计量和实证数据的拟合程度较好,表明因子模型能够更好地描述跳跃和共跳的聚集性。

关键词：股票价格 hawkes过程 因子模型 系统性共跳 高频数据 

单位：中央财经大学管理科学与工程学院; 北京100081