【摘要】：目前已有的无模型侦测跳跃的方法包括Barndorff-Nielsen and Shephard[37]，Jiang and Oomen[38]和Lee and Mykland[39]。而其中Lee and Mykland[39]的方法比较适合本书的需要，因为该方法能够检验出跳跃发生的具体时点、幅度以及方向，是下文估计出跳跃三因子并进行具体深入研究所不可或缺的。因此，我们选用Lee and Mykland[39]的方法对跳跃进行监测。根据Lee and Mykland[39]构造侦测跳跃的指标：其中，S为股票价格，此处，K是观测区间，根据Lee and Mykland[39]的建议，设定K＝16。
为避免受到模型设定的干扰，本章采用无模型的方法来侦测跳跃。目前已有的无模型侦测跳跃的方法包括Barndorff-Nielsen and Shephard（2006）[37]，Jiang and Oomen（2008）[38]和Lee and Mykland（2008）[39]。而其中Lee and Mykland（2008）[39]的方法比较适合本书的需要，因为该方法能够检验出跳跃发生的具体时点、幅度以及方向，是下文估计出跳跃三因子并进行具体深入研究所不可或缺的。因此，我们选用Lee and Mykland（2008）[39]（以下称为“LM检验”）的方法对跳跃进行监测。
根据Lee and Mykland（2008）[39]构造侦测跳跃的指标：
其中，S为股票价格，
此处，K是观测区间，根据Lee and Mykland（2008）[39]的建议，设定K＝16。Lee and Mykland（2008）[39]推导出指标L（τ）经过变换后得到的指标ξ满足分布P（ξ≤x）＝exp（－e－x），而ξ可以通过以下式子得到：(www.xing528.com)
其中n是每年的观测数，
根据Lee and Mykland（2008）[39]，当
即当指标ξ超过99％的临界值时，则认定股票价格发生了跳跃。
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