【摘 要】
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自Bollerslev(1986)提出GARCH模型以来，GARCH类波动率模型得到了广泛的应用，并且已经形成了一套完整的理论体系.众多研究表明，在高频环境下，由于GARCH类模型没有充分利用高频交易
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自Bollerslev(1986)提出GARCH模型以来，GARCH类波动率模型得到了广泛的应用，并且已经形成了一套完整的理论体系.众多研究表明，在高频环境下，由于GARCH类模型没有充分利用高频交易数据的信息，我们无法得到该类模型在低频环境下的良好表现.自Hansen等(2011)提出RealGARCH模型以来，高频环境下的金融波动率建模已经成为一个主要的研究方向.但目前，众多学者主要集中于该模型的实证研究，有关其理论研究的文献相对较少. 本文首先介绍了RealGARCH模型和拟极大似然估计(QMLE)的基本理论，给出了RealGARCH(1，1)模型中实现波动测度满足平稳性条件的定理.其次，基于模型误差项服从正态分布的假定，构建了RealGARCH(1，1)模型的拟似然函数，并借鉴Straumann和Mikosch(2006)关于GARCH模型参数的QMLE的渐近性质的研究思路，在RealGARCH(1，1)模型存在唯一平稳遍历解并满足一定的正则条件下，证明了模型参数的QMLE的全局相合性.最后，当参数空间满足一定限制时，在减弱模型的假定条件下，得到了回归参数的QMLE的相合性和渐近正态性.
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