株価の確率モデルとして，ジャンプ型拡散過程は収益率分布の裾の厚さを表現しうる モデルとして有用な候補の一つである．その際，離散データによる統計推測は，Mancini('03), Shimizu and Yoshida('06)らによるジャンプ検出フィルターを用いることで可能になる． Shimizu('07)は有限個の離散データからのフィルターの決定法を提案し，実データへの応用を 可能にした．本報告では，これらの手法を計算機に実装する際の問題点とその解決法について 議論した後，日経平均や為替の日次データにMerton('76), Kou('02)など，いくつかのジャンプ型 モデルを仮定して，ジャンプの検出とモデルフィッティングを試みる．