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。

研究有效市场假说时，随机游走、鞅和白噪声等概念经常被混淆，本文首先辨析了这三个基本概念的区别与联系，肯定了有效市场假说是鞅假设，然后讨论了张兵和李晓明（2003）用游程检验、Q检验、方差比检验和时变自回归方法检验中国股票市场有效性时存在的问题，最后介绍了检验有效市场假说的最新方法――广义谱导数方法。

本文采用一种新的统计方法来检验中国股票市场的有效性，结果表明沪市和深市都尚未达到弱式有效，尽管它们的有效程度随着时间的推移有所改善。我们还发现，A股市场比B股市场有效性相对更高，但没有系统的证据显示沪深股市谁的有效性更高。与大部分研究中国股市有效性的文献不同，我们采用的检验方法适合高频金融数据的特点（如允许任意形式的波动群集的存在），因而结论更有说服力。这些实证结果，对于中国股市中股票收益的预测、资本资产定价和金融资源配置效率等问题的研究都具有重要的现实意义。