8-7 2 Models for volatility ·建模和预测股票市场波动性已经成为过去十年中实证和理论研 究中的一个重要主题 波动性是金融中最重要的概念之一。通常用收益的标准差或方 差来衡量。波动性常常用于金融资产的总体风险的粗略测量 许多测量市场风险的vaR模型需要估计和预测波动性参数,在 Black-Scholes期权定价模型中也需要利用股票市场价格的波动 性 ·描述波动性典型特征的一些模型 Historical volatility历史的波动性:计算过去一段时期的收益方差,并用 于未来的波动性预测。可以作为其他方法的比较基准 benchmark plied volatility models在给定期权价格的条件下,可以计算出基础资 产收益波动性的市场预测值。 指数加权移动平均模型EWMA近期数据对波动性的预测有更大的影响 自回归波动性模型:对代表波动性的序列建立ARMA模型并用于预测8-7 2 Models for volatility • 建模和预测股票市场波动性已经成为过去十年中实证和理论研 究中的一个重要主题. • 波动性是金融中最重要的概念之一。通常用收益的标准差或方 差来衡量。波动性常常用于金融资产的总体风险的粗略测量。 • 许多测量市场风险的VaR模型需要估计和预测波动性参数，在 Black-Scholes期权定价模型中也需要利用股票市场价格的波动 性。 • 描述波动性典型特征的一些模型 – Historical volatility 历史的波动性：计算过去一段时期的收益方差，并用 于未来的波动性预测。可以作为其他方法的比较基准benchmark – Implied volatility models:在给定期权价格的条件下，可以计算出基础资 产收益波动性的市场预测值。 – 指数加权移动平均模型 EWMA: 近期数据对波动性的预测有更大的影响 – 自回归波动性模型: 对代表波动性的序列建立ARMA模型并用于预测