6# hanceland 不太懂那个ACD模型，那不是学机械的常用来画图的么？实在是不太了解那个模型

高频数据有很多噪音，你的数据是 bid 还是 ask 还是mid，如果是交易价格的话，那么会有短期的负自相关（买了之后卖）。 好像有一本书叫 high frequence finance，你可以看看。

我用高频数据做过 realised variance 的估计，因为数据量大了，我们可以运用非参数的方法。

ACD模型是分析高频数据的常用模型，自回归条件持续期模型。

8# galilee 我用的是权证的五分钟数据，每个权证从上市到现在的五分钟数据，然后变量选取为我使用的每个时间间隔【权证波动率=（最高价-最低价）最低价】，想用garch模型来分析权证的价格波动特征，本来在引起权证异常波动里加入价值函数变量的，可惜不显著，然后另外一部分就是权证和标的股票的价格波动之间的格兰杰检验（波动率的格兰杰检验还没做，不知道有什么结果，但是做了收益率的格兰杰检验，比较显著。收益率=log（pt/pt-1）,pt为时间间隔内的收盘价，pt-1为前收盘价）。大家还能再给我些建议么

9# hanceland 谢谢教授，可是还是不是很懂。我用的是权证的五分钟数据，每个权证从上市到现在的五分钟数据，然后变量选取为我使用的每个时间间隔【权证波动率=（最高价-最低价）最低价】，想用garch模型来分析权证的价格波动特征，本来在引起权证异常波动里加入价值函数变量的，可惜不显著，然后另外一部分就是权证和标的股票的价格波动之间的格兰杰检验（波动率的格兰杰检验还没做，不知道有什么结果，但是做了收益率的格兰杰检验，比较显著。收益率=log（pt/pt-1）,pt为时间间隔内的收盘价，pt-1为前收盘价）。大家还能再给我些建议么？
ps：为什么我看到有的论文上把价值函数变量加入garch模型中很显著而且系数都快接近1了，而我做的不显著呢？很是苦恼

i do not know.
It quite depends on how liquid is your warrant.
but you can always try to run you estimation on data at different frequence, like 5min, 10min, 30min, 1h, daily, to see how they behave.
I do not know garch very well.
Btw, could you explain a little bit what 格兰杰检验 you are talking about? For me, it is the test of cointergration.