表6-2给出了国内外期货市场的参数估计结果。在参数估计中，我们选择共同的阈值l＝0.1608，模拟次数为25000次。
由表6-2可知，无条件的收益平均跳跃大小μY均为负值，这表明跳跃与坏消息有关；刻画收益和波动跳跃相关性的ρJ与描绘其杠杆效应的ρ多数取负值，且相对而言，国外期货市场的相关性均强于国内期货市场，这表明大部分的杠杆效应都是通过参数ρJ来捕捉，这一结论与我们所预期的结果相一致。由于本章关注的是国内外期货市场的跳跃行为，所以，以检测收益跳跃的绝对平均幅度开始，每个市场的幅度都等于｜μY＋ρJμV｜；对我国期货市场而言，跳跃绝对平均幅度最大的是铜期货市场（为-2.334），其次为大豆期货市场（为-2.260），而豆粕期货市场最小（为-1.740）；对国外期货市场而言，跳跃绝对平均幅度最大的是豆粕期货市场（为-2.642），其次是铜期货市场（为-2.454），而铝市场最小（为-1.902）。对国内外期货市场比较来看，除国外铜期货市场的绝对平均跳跃大小大于国内期货市场外，国外铜、大豆、豆粕和小麦期货市场的平均跳跃大小均大于国内期货市场的绝对平均跳跃大小。此外，我们还考察了国内外期货市场平均收益跳跃大小之间的关系。作为跳跃频率和跳跃大小之间相关性的一个简单测度，我们计算了收益的跳跃强度（jump intensities）和绝对平均跳跃大小之间的横向关系。如果样本关系为负，这意味着与低跳跃强度的期货市场相比，高跳跃强度的期货市场具有较小的平均跳跃大小。也就是说，一个市场的跳跃经历（experience）很少，却有大的跳跃，而另一市场的跳跃经历频繁，却有很小的跳跃。
表6-1 国内外期货市场收益的基本统计特征
注：方括号［］中为概率值。
表6-2 国内外期货价格跳跃行为的参数估计结果
（续表）
注：参数估计值均为后验均值，圆括号（）中为标准差。
图6.1～6.2给出了国内外铜期货市场对数收益、跳跃概率和波动性轨迹[11]。由下图可知，基于风险事件的跳跃概率显然被很好地估计了，且在高波动时期呈现出一定程度上的集聚性。并且，从铜国内外期货市场的波动路径与跳跃强度来看，这两个市场具有很强的相关性。
图6-1 国内期货对数收益、跳跃概率和波动轨迹
图6-2 国外期货对数收益、跳跃概率和波动轨迹
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