本文在Merton 期权定价跳跃扩散模型的逻辑框架之下，进行了两个方面的 修正：本文将计数过程由Poisson 过程修正为带有幂律性质的更新过程，同时对 跳跃的幅度也进行了修正，赋予股票价格运动过程发生跳跃的时间和幅度以幂律 分布特征．通过实证研究，本文所作出的两个修正可以更加准确的描述股票价格 的运动过程，可以同时得到具有尖峰胖尾的收益率分布和波动聚集性，由此则可 以更加准确地为期权等金融衍生品进行定价，同时也对金融风险管理提供有效的 工具，因此本文具有重要的理论价值和现实意义．

随着风险度量一致性原则的提出，研究发现金融机构广泛采用的VaR模型存在严重不足，尤其针对分布具有厚尾特征的极端金融风险无法有效度量。本文采用极值理论（EVT）解决VaR方法的尾部度量不足问题，利用CVaR-EVT和BMM模型分析美国、香港股票市场和我国沪深两市指数18年的日收益数据，研究发现：（1）在95％置信区间及点估计中，分位数为99%的CVaR-EVT所揭示的极端风险优于VaR的估计值；且BMM方法为实施长期极端风险管理提供了有力决策依据，其回报率受分段时区的影响，期间越长，风险估计值越高；（2）模型采用ML和BS方法统计估值显示，我国股票市场极端风险尾部估计值高于香港和美国市场；但是，国内市场逐步稳定，并呈现出跟进国际市场且差距缩小的发展趋势。

本书论述了时间序列的协整理论和金融时间序列波动性模型的原理、方法和实际应用。在时间序列的协整理论方面，包括单位根过程的极限分布和检验，单方程和系统方程协整关系的估计和检验，非线性、长记忆协整关系的建模和检验问题，协整系统的贝叶斯分析及变结构协整的理论、方法等。在金融时间序列波动模型方面，包括自回归条件异方差模型（ARCH模型）的各类一维和多维模型体系及各类随机波动（SV）模型的性质、模型参数估计和检验问题，讨论了变结构波动模型的建模及其应用等。金融波动性问题是当今金融分析中的重要课题，本书探讨了金融波动及其持续性的市场机制，建立了在金融波动持续性基础上的资本资产定价模型和金融风险规避策略等。书中详细讨论了高频金融时间序列分析与建模问题，研究了各类高频时间序列已实现波动率的计算方法和统计性质，讨论了超高频数据持续期的ACD类和SCD类两类模型。书中还讨论了小波方法在金融时间序列波动分析和建模方面的应用；讨论了各类连续时间资产收益模型及参数估计的MCMC方法。 本书可作为数量经济学研究人员、有关教师、经济和金融工作者的参考书，亦可作为相关领域研究生的教学参考书。

控制金融风险已经成为世界范围的一个带共性的问题，完善的会计核算与严密的会计控制是金融风险管理的基础，从会计层面、微观角度来剖析金融风险及其会计表现、会计动因与防范措施，有利于减少风险积聚、促进金融业的稳健经营。