基于高频数据的GARCH类模型的研究是当今金融时间序列分析领域中的热门课题之一。本书稿分10章，主要通过高频数据的特性及其对金融波动率的影响，阐述了基于高频数据的GARCH类模型的参数估计与假设检验的理论方法及其渐近结果，其中包括参数GARCH类模型、非参数GARCH类模型和半参数GARCH类模型。还通过收集大量的金融市场数据，将模型运用于实证分析，测试了模型在实际金融市场中的应用效果。同时结合具体的应用分析，探讨了模型在实际应用中的注意事项与改进方向。读者通过本书稿可以获得一套较为完整的运用高频数据进行GARCH建模分析的理论框架与建模思路。