Stata波动率专题：历史波动率、预测波动率、隐含波动率

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1. 小马该穿什么衣服？
2. 从随机游走到波动率
3. 历史波动率
4. 预测波动率
5. 隐含波动率
6. 总结
7. 参考文献
8. 相关推文
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1. 小马该穿什么衣服？

住在广州十多年的小马在 6 月的某天早晨起床，他必须决定当天要穿什么衣服。他会穿厚重的冬季大衣吗？或许这并不是一个符合常识的选择。因为小马知道历史上 6 月的广州并没有冷到需要他穿冬季大衣的程度。于是，他打开手机收听天气预报。天气预报正在预报今天天朗气清，惠风和畅，气温大约 30 摄氏度。依靠这些信息，于是他决定今天穿一件短袖衬衫，不用穿冬季大衣，也不用带伞。不过，为了保险起见，他决定看看窗外的路人甲都穿什么衣服。令他吃惊的是！街上的行人每个都穿着冬季大衣，带着雨伞。窗外的人通过衣着暗示了与天气预报截然相反的天气。基于这些矛盾信息，小马纠结了，到底应该穿什么衣服呢？应该相信谁呢？他其实没有确切的答案，因为只有过完今天后，才知道今天的天气。答案更多取决于对当地情况的了解，也许他住在离天气预报观测点很远的地方，那么就应该主要考虑窗外的情况。

上面这个故事，可把天气类比成波动率。有三组类比：历史波动率、预测波动率和隐含波动率。分别类比成什么呢？小马通过自己的居住经验知道 6 月的广州不会冷到穿大衣的程度，可以类比成历史波动率。通过手机收听天气预报，天气预报的天气情况类比为预测波动率。通过打开窗帘，实时观察窗外的路人穿着，暗示出的天气情况就是隐含波动率。

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