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中国股票市场自1989年开始试点以来，经历了波澜壮阔的发展时期。2014年底，全年成交金额近75万亿元，成为全球第二大市值的股票市场。但是，我国股票市场有其特殊性，存在不同于其他国家的交易主体，交易系统与历史背景。大比例的散户交易者，“T+1”，涨停板及卖空限制，“大小非”与较低的红利率，使得股票估值困难，短期投机行为风行，噪声交易过多影响市场的有效性，使得中国A股的价格发现机制更为复杂，包含更多的附加信息。在这种条件下，从高频交易数据出发，更加细致的研究市场动态与数据，显得犹为必要。 本文从高频交易数据出发，审视高频数据提供的研究市场波动率的新视角新结果。本文着重于两个方面:第一个是市场微观结构。通过高频的交易指令薄变动及动态关系，分析价格跳跃的成因与影响，并为回答传统的波动率长记忆性的来源提供了创新研究的视角。第二个是宏观经济角度。结合高频数据中波动率的新度量新模型，提供了研究宏观经济与金融市场关系逻辑的新视角。 本文的主要创新与特色集中在实证方面，对于认知市场结构，具有很强的现实指导意义: 第一，从中国A股100支股票8年的高频数据出发，给出了价格跳跃的市场动态变化图，发现了中国市场的特殊特征。 价格跳跃作为一种极端事件，在跳跃发生之后有明显的价格回转机制。从流动性来看，价格跳跃的形成并不是因为流动性缺失而带来的，而是由于一方存在激进交易，使买卖力量短期失衡造成的。跳并没有破坏市场的流动性结构，在跳之后价差迅速回归正常水平，市场保持活跃状态。 我国股票市场较国外发达国家存在一定的特殊性。我国股票市场对于正跳反应强烈，对于负跳缺乏足够关注。在卖空限制的情况下，对于价格跳跃，买单成为市场的决定性力量，是预测价格跳跃发生的主要显著因素。综合来看，中国市场存在内幕交易的可能:在通常被认为不可预测的跳过程前，收益率有相应方向的移动，内外盘差和衍生的VPIN等指标显著表明买卖力量不均衡，信息交易者利用市场上的散户作为流动性提供者，不断进行有方向的交易。 第二，创新得引入高频波动率，成分波动率模型及加入行业维度，共同探讨多个宏观变量及其波动对股市波动率的影响，具有很高的现实指导意义。 高频波动率及相应的成分波动率模型，提供了更好的波动率度量，避免短期投机因子的影响，重点分析决定溢价的波动率成分。同时加入多个宏观变量因子及行业维度，反映了影响的总体特征，验证了结果的稳定性，扩展了结论的深度。 宏观变量及其波动对于股市波动率有显著的影响。从显著指标上来看，从生产的层次（包含工业增加值增速波动率及CPI增速的波动率），资金面的层次（包含人民币贷款余额增速波动率和CPI增速）及经济周期关系层次（工业增加值增速），得到了宏观基本面及其波动对股票价格波动率的影响。综合来看，我国股市受资金面指标的影响程度要明显高于其他两方面指标。行业维度的系数量级与符号基本一致，说明了结果的稳定性。同一经济变量波动的影响在不同行业有所不同，反应了行业特点。 第三，验证了行业股票板块共同极端事件中蕴含的行业实体经济信息，首次从股票共同极端事件的角度，提供了反映虚拟经济与实体经济之间的关系的创新视角。 尝试将行业股票板块的共同极端事件，归因为行业信息的资本市场发现。通过定义共同极端事件指数，用混频模型验证了共同极端事件中包含的行业信息。股票市场中的行业信息相较于实体数据体现，有一定的领先关系，领先阶数根据行业及市场化程度的不同而有所不同，以崭新的视角量化了虚拟经济与实体经济之间的联系。 第四，为波动率长记忆性的来源分析提供了基于微观市场结构的新视角。 基于Kyle(1985)提出的指令流对于资产价格的影响，验证了多支中国股市流动性较好的股票具有指令流与价格变动的显著正向关系。基于此，将波动率分解为指令流与市场参与者的敏感程度两个部分。三者具有分数协整关系，波动率的长记忆性在一定程度上可以被两者所解释。