【摘要】本文研究了上海证券市场高频数据的动态特征。首先用可变傅立叶回归证明并过滤出5分钟收益的周期性,并用GH P方法得到了长记忆维数的估计。结果表明,上海股市存在以日为单位的周期性特征和相当显著的长记忆性,这可以用微观市场信息不对称假说和定价机制得到说明。同时,还证明了可变傅立叶回归是分析高频数据的有效手段,是高频数据和低频数据研究方法转换的桥梁。