本文讨论了多元自激励和交叉激励过程。我们通过由随机跳跃驱动的相应随机强度过程定义了一类多元点过程。本质上，只要相应的点过程记录事件，强度过程就会发生跳跃。我们建模类的一个特性是，不仅在每个实例中记录跳跃，而且还记录跳跃的幅度。这使得大跳跃比小跳跃对强度的影响更大。我们给出了保证过程稳定的条件，即它不会爆炸，并详细讨论了包括线性和非线性模型的特定子类何时稳定。最后，我们将模型分别与标准普尔500指数和日经225指数的金融时间序列数据进行拟合。我们得出结论，建模类中的非线性变量最适合数据。这支持了这样一种观察，即在危机时期（高强度），跳跃倾向于成簇出现，而当市场较为平静时，跳跃之间的时间通常更长。此外，当强度较高时，我们观察到跳跃大小的变化比强度较低时更大。