金融随机波动率模型及其参数估计方法评述

构建合适的理论模型来估计和预测金融资产波动率是衍生品定价、投资组合配置以及风险管理中的十分重要环节，因此相关学术研究已经引起国内外学者广泛关注。本文主要基于已有研究文献，从两个方面对其研究成果进行适当梳理，首先分析了随机波动率的理论模型和所适用的金融环境，其次讨论了常用参数估计方法的优缺点,最后总结了模型进一步发展的趋势。研究认为：Heston模型在普通期权定价和利率市场方面应用较为广泛,SABR模型是目前金融市场最有效的风险管理工具之一；自适应马尔科夫链蒙特卡罗估计（MCMC）方法将是未来最佳的随机波动率模型参数估计方法之一。