除研究相邻交易和报价的久期之外,研究者还发展了用于描述固定证券价格变化和交易量变化的久期模型。前后价格变化达到特定幅度所需的时间间隔称为价格久期(price duration) ,随着波动率的上升,价格关期会下降。
同样,前后交易量变化达到预先设定规模所需的时间间隔称为交易量久期(volume duration),交易量久期会随着流动性的增加而减小。
然而,报价、交易、价格和交易量久期等所包含的信息可能会导致估计过程出现偏差。如果相邻交易之间的时间是由可获得的信息决定的,那么时间本身就不再是一个独立变量,这会导致估计过程产生大幅的内生性偏差。
因此,和价格序列的实际方差相比,用传统方法估计出来的交易价格方差会偏减。然而,对于高频数据,其方差可以运用广义自回归条件异方差模型结合交易间和报价间久期数据进行一致的估计。