【摘要】：假设国内外期货价格为Fi，t，SVCJ的随机微分方程为式中：t-为时间t前与之最近的时间点，且Vi，t-＝Vs；和均为瞬时相关系数为ρi的标准维纳过程；Ni，t服从参数为λi的泊松过程；和分别为收益和波动的跳跃大小，且～N（μY，）和～exp（μV），且｜～N。
假设国内外期货价格为Fi，t，SVCJ的随机微分方程（Asgharian ＆Bengtsson，2006）为
为对SVCJ模型进行估计，与第4章相类似，SVCJ模型的离散形式为
同样地，利用Bayesian MCMC算法，我们可估计出市场的波动性、跳跃次数和跳跃大小。
这样，期货市场的潜在历史跳跃次数J可表示为
由此，借鉴Johannes et al.（1999）的思想，本文同时给出了测度跳跃次数的公式为
式中：l为阈值；如果跳跃次数足够大，其概率超过了阈值l，跳跃就会发生[4]。在本章中，l为跳跃的总次数除以观测值个数，这一结果与λ是基本一致的。为具有可比性，对国内外各期货市场跳跃的测度，本章将使用同一阈值，这一阈值将选择各期货市场阈值的均值。
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