在金融学中，Müller（1993）提出了异质市场假说，以分形理论为基础进行扩展，描述了不同类型的市场预期对于金融市场造成的不同影响，从而对金融实证中的一些重要现象进行解释，对于投资决策和风险管理等有十分重要的意义。异质市场假说提出后，国内外金融研究者对其理论和应用进行了广泛研究。Müller（1997）首次将波动率与市场的异质性结合在一起，认为金融市场在不同时期的波动率能够充分揭示市场由不同的参与者构成，同时，不同时段的波动率相互独立，可以揭示市场的动态变化规律。Corsi（2009）将异质市场假说推广到了高频数据的应用方面，结合交易者在交易市场中的持有时间差异，将其划为短期（1天）、中期（1周）和长期（1月）三个层面，可以从不同程度上对市场的波动造成影响。在Corsi（2009）提出的HAR模型中，所构建的异质性是指投资时间层面的差异。金融市场中包含了各种不同交易频率的投资者，如保险公司、养老基金等机构投资者相比个体投资者其交易频率要低得多。

前面详细介绍了已实现波动率（Realized Volatility，RV），而在如何对其进一步建模以便准确刻画，进而对相关资产价格的波动进行具体研究是当前研究的热点问题，也是探讨已实现波动率的最终目的。在对已实现波动率进行建模分析的文献中，最为主要的理论是Corsi（2009）基于已实现波动率（Realized Volatility，RV）提出的异质自回归模型（Heterogeneous Autoregressive model of Realized Volatility，HAR-RV）。HAR模型在对RV的刻画之中具有重要的基础地位，下面对此进行详细阐述。(www.daowen.com)