实际波动率
度量波动率的方法，大体上可分为参数法和非参数法两类。参数法指的是利用一定的参数模型来度量波动率，波动率变量是内嵌于模型中的。典型的有ARMA模型、GARCH模型和SV模型。非参数法指的是利用日交易数据按一定的方法直接计算而得。
目录
实际波动率背景及算法简介
实际波动率与GARCH的比较
1、预测精度
因为GARCH(1，1)用到的是直到T一1日的日收益平方，而VAR—RV利用的却是直到T一1日的日内收益数据，它是基于长记忆的动态模型。这是它优于前者的关键。GARCH(1，1)模型在预测精度方面的不足并不是模型本身的错，而是在日收益中的噪声使得GARCH模型在预测方面显得力不从心，相反却体现了用日内数据来预测波动率的功效。正如ABDL(2001a)指出“二次变动理论揭示：在适当的条件下，RV不仅是日收益波动的无偏估计量，而且渐进地没有度量误差。”
2、在处理多变量方面
GARCH模型通常是针对单变量的，虽然多元的ARCH类模型和随机波动模型也被提出了，如[Bollerslv]、Engle、Nelson(1994)、Ghysels、Harvey、E.Renault(1996)和K.Kroner，Engle(Ng)(1998)，但这些模型由于受到维度限制问题(curse —of—di.mensionality)而严重影响了它们的实际应用。而RV在处理多元方面显得游刃有余。正如ABDL(2001b)指出“用多元分形求积高斯向量自回归来处理对数实际波动率，和由ARCH类及相关模型所得结果相比，发现前者有惊人的优势。”
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