随着证券市场的交易自动化程度的提高和信息技术的发展，记录交易及其相关信息的海量数据库已经渐渐成为现实。这些反映股票市场日内交易活动的数据库使得学者们研究股票市场的微观结构成为了可能。中国期货市场自2010年上市以来，随着市场的不断扩大，整个市场的交易量与指数波动变化的幅度也随之扩大。众所周知，证券市场的一个主要功能就是在交易成本尽可能低的情况下，使投资者能够迅速、有效地执行交易。换句话说，也就是市场必须提供足够的流动性。随着传统的计量模型，在分析高频数据时往往会面临许多问题，开展高频数据计量方法的研究显得十分重要。　　本文就是在这样的背景下展开研究的。从时间的角度，根据交易价格发生一定变动的情形下提出了使用价格持续期间来刻画日内流动性，利用这一指标来衡量执行完成给定价格变动单位所耗费的时间。首先，本文对模型分布假设进行了扩展，并对不同分布假设下的模型估计方法进行了探讨。随后，本文介绍持续期的计量模型分析框架，涵盖了线形和非线性ACD模型，持续期数据的日内效应处理和分析过程。　　本文的实证研究内容是采用高频金融时间序列和自回归持续期模型(ACD模型)计量方法，对国内沪深300股指期货高频数据进行了高频数据统计，并且分别在四种价格变动情况下的价格持续期拟合线性ACD和非线性Log-WACD模型，以描述与探讨期货价格持续期的动态过程及其特点。结果显示，交易价格持续期和交易量都具有明显的日内模式，呈双U型模式，且ACD模型对价格持续期序列有一定的解释能力，并能够通过模型的灵活设定刻画出期货价格持续期序列的动态模式。通过对样本残差结果的评估，发现Log-WACD可以作为一个有效的工具来刻画期货价格持续期。