Este estudio clasifica los saltos en saltos idiosincráticos y co-saltos para identificar cuantitativamente el riesgo sistemático y el riesgo idiosincrático utilizando datos de alta frecuencia. Encontramos que el riesgo sistemático ocurre con más frecuencia y tiene magnitudes mayores que el riesgo idiosincrático en un activo individual, lo que indica que las volatilidades de un sector se derivan en gran medida del efecto contagioso de otros sectores. Además, investigamos la importancia de los saltos idiosincráticos y co-saltos para predecir la volatilidad del fondo cotizado en bolsa (ETF) del S&P500 a nivel sectorial. Se encontró que el contenido predictivo de los co-saltos es mayor que el de los saltos idiosincráticos, lo que sugiere que el riesgo sistemático es más informativo que el riesgo idiosincrático en la previsión de la volatilidad. Adicionalmente, realizamos experimentos de Monte Carlo diseñados para examinar el rendimiento relativo de las cuatro pruebas de co-salto. Los hallazgos indican que la prueba BLT y la regla de co-excedencia de la prueba LM superan a otras pruebas, mientras que la regla de co-excedencia de la prueba LM tiene mayor potencia y un tamaño empírico menor que el de la prueba BLT.