A. 权证市场与股票市场的波动性的研究意义
你可以分析一下欧美的权证，欧美权证发展时间相对较长，交易量也相对较大，尤其是指数上的权证。
你可以分析这些权证市场的发展历史及其现状，结合我国权证市场，做一些对比也未为不可。
世界经济越来越紧地联系在一起，我国权证发展很大程度上要借鉴欧美的经验。
你只需输入 implied volatility, option, stock market 等等关键词，相信谷歌上可以找到不少资料。
B. 股市波动有哪些典型特征
转载：巴菲特关于100年间美国股市波动的实证研究
2001年11月10日，美国《财富》发表了《巴菲特谈股市》这篇文章，文中巴菲特重申了股市整体表现长期来说与美国经济整体增长性相关，长期来说，过度高估（Overpricing）或过度低估（Underpricing）的股价肯定会回归于其内在价值。
在该文中，股神以翔实的历史数据解释说明了1899年—1998年的100年间美国股市整体走势与GNP走势完全相背离的现象。股神的实证研究证明，美国股市长期平均年复合回报率约为7%，但短期投资回报率会因为利率、投资者预期收益率和心理因素的综合作用而不断波动。这也就是格老所说的：“从短期来看，市场是一台投票机；但从长期看，它是一台是称重机”。
一、1964年—1998年间美国股市整体走势与GNP走势完全相背离的现象
美国道.琼斯指数在1964年—1998年间的前17年和后17年的走势完全不同。
第一个17年：1964年年底道.琼斯指数为874.12点，1981年年底为875.00点，17年间增长0.1个百分点，几乎原地踏步。
第二个17年：1981年年底道.琼斯指数为875.00点，1998年年底为9181.43点，17年间上涨超过10倍，为典型的令人难以置信的大牛市行情。
美国股市在两个17年间有完全不同的表现，原因何在呢？
专业人士想到的原因是GNP的波动导致股市的相应波动，也就是经济学和金融学教科书上通常所说的“股市是宏观经济的晴雨表”。
但事实并非如此。这一现象无法单纯以美国宏观经济的波动来解释：1964年—1998年间美国股市整体走势与GNP走势完全相背离。在股市低迷的第一个17年间，美国GNP增长率为373%，而在第二个17年的大牛市期间，美国GNP增长率只有177%，二者相差近一倍。
是偶然的巧合亦或其他？后视镜看法一目了然。实际上，不仅仅是过去34年间美国股市整体走势与GNP走势完全相背离，在整个20世纪也是经常如此。
20世纪可以说是美国人的世纪，先后发明了汽车、飞机、收音机、电视与电脑。扣除通货膨胀因素，美国GNP破记录地净增长了702%。尽管其中也包括 1929年—1933年的大衰退和两次世界大战，但以10年为一个阶段来比较，人们发现每个10年的人均实际GNP都在持续增长。或许人们认为稳定的经济增长反映在股市上也应该会有股票指数的稳定增长才对。但事实远非如此。
1900年—1920年美国人均实际GNP（以1996年美元价值计算）从4073美元增长到5444美元，增长了33.7%。而同期股票市场却一点动静也没有，1900年初道.琼斯指数为66.08点，1920年年底道.琼斯指数为71.95点，20年间只有0.4%的年增长率，这种反差与1964年— 1981年的情况相似。
接下来的1920年—1930年的10年间，股市则一飞冲天，到1929年9月道.琼斯指数一度大涨到381点，上升了430%。
随后的1930年—1948年的19年间，道.琼斯指数几乎下跌了一半。1948年道.琼斯指数只有177点。但同期的GNP却增长了50%。
结果，接下来的1948年—1964年的17年间，道.琼斯指数大涨5倍之多。之后就是上面提到的1964年—1998年的两个截然不同的17年，先冷后热，令世人惊异的大牛市结束了辉煌的20世纪。
如果用一种不同的时间分段法，在过去的100年间，经历了3个时期的大牛市，包括44个年份，期间道.琼斯指数总计上涨11000点。同时经历了3次熊市，包括56个年份，尽管在这56年间美国经济大幅增长，期间道.琼斯指数却总计下跌了292点。
那么，究竟是什么原因造成股市的表现与宏观经济如此反常呢？请看下面股神巴菲特的解释。
二、影响股市波动的三个关键因素
股神将股市如此反常的现象归诸于利率、预期投资收益率两个关键的经济因素，以及一个与心理有关的因素。
影响股市的第一个关键经济因素是利率。在经济学中，利率就好比物理学中的地心引力一样，不论何时何地，利率任何的微小波动都会影响全世界所有资产的价值。假设今天市场利率是7%，那么，未来你1美元的投资收益的价值就与市场利率为4%时的价值有很大的差别。
分析过去34年长期债券利率的变化，人们可以发现第一个17年间利率从1964年底的4.20%大幅上升到1981年的13.65%，这对股票投资人来说实在不是什么好事。但在第2个17年期间利率又从1981年的13.65%大幅下挫到1998年的5.09%，为股票投资人带来了福音。
影响股市的第2个关键经济因素是人们对未来投资收益率的预期。在第一个17年间，由于公司获利前景不佳，投资者预期显著下调。但在1980年代初期里根政府大力刺激经济增长，使得企业获利水平达到1930年以来前所未有的高峰。
在1964年—1981年的第一个17年间，两个不利因素是使投资人对美国经济失去信心的原因，一方面在于过去企业获利成绩不佳，另一方面在于利率过高使投资者对企业未来盈利预期大大折扣。两项因素综合，导致1964年—1981年间尽管同期GNP大幅增长但美国股市却停滞不前。
不过这些因素在1981年—1998年的第2个17年间完全反转，一方面企业收益率大幅提高，另一方面利率又不断下降使得投资者对企业未来盈利预期进一步提高。这两个因素为一个大牛市提供了产生巨大上升的燃料，形成GNP下降的同时股市却猛涨的奇异现象。
第三个因素是心理因素，人们看到股市大涨，投机性交易疯狂爆发，终于导致危险的悲剧一幕一再重演。
三、衡量股市是否过热或过冷的定量分析指标
巴菲特认为，回顾过去近100年的股市表现，可以看到股市整体走势经常与宏观经济发展相背离，这种极端的非理性行为是周期性爆发的。人们认识这种现象对于投资人来说具有重要的意义。要想在股票市场上取得良好的收益，就应该学会如何应对股市非理性行为的爆发。
巴菲特认为要想在股市非理性波动中保持理性，其中最重要的是学会定量分析，从而能够准确判断股市是否过热或过冷。如果投资人能够进行定量分析，尽管不会因此就能把分析能力提高到超人的水平，却能够使自己因此而避免随波逐流陷入股市的群体性疯狂，做出非理性的错误决策。如果投资人根据定量分析发现股市过热，就可以理性地决策不再追涨，乘机高价离场。如果投资人根据定量分析发现股市过冷，就可以理性地决策选择合适的股票低价买入。
巴菲特向美国投资者推荐了一个非常简单但却非常实用的股市整体定量分析指标“所有上市公司总市值占GNP的比率”（可惜的是由于特殊的历史原因，对我国股市却不能直接使用）。
虽然所有上市公司总市值占GNP的比率这项指标只能告诉投资人有限的信息，但它却可能是任何时候评判公司价值是否合理的最理想的单一指标。分析80年来所有上市公司总市值占GNP的比率可以发现，这项指标在1999年达到前所未有的高峰，这本应该是一个很重要的警告信号。如果投资人财富增加的速度比美国宏观经济增长的速度更高，那么所有上市公司总市值占GNP的比率必须不断提高，直到无穷大，事实上这是不可能的。
巴菲特认为所有上市公司总市值占GNP的比率在70%——80%之间可以买入股票，长期而言可能会让投资者有相当不错的收益，但如果这个比率达到200%，象1999年和2000年中的一段时间那样，那么购买股票简直无疑于玩火自焚。
四、股市短期波动不可预测，长期波动容易预测
巴菲特认为预测股市的短期波动是不可能的，相反，巴菲特认为股市长期波动具有非常稳定的趋势，非常容易预测。
1999年，巴菲特大胆预测未来10年甚至20年内，美国投资人股票投资预期收益率（包含股利以及预期2%的通货膨胀率）大概在7%左右，这正好与沃顿奇才杰里米.席格尔教授经过统计分析得出的美国股市200年来长期平均实际收益率为7%左右的结论非常吻合。哈哈，果真是英雄所见略同！
五、启示
在过去的200年间，美国股市的年复合实际收益率为7%，并显示出惊人的稳定性。世界其他主要国家的股票实际收益率也与美国的情况相吻合。股票投资收益率的长期稳定性的原因目前还没有得到很好的解释。
杰里米.席格尔教授认为，股票投资收益率取决于经济增长、生产力和风险的收益。但是，创造价值的能力也同样来自于卓有成效的管理、对财产权利尊重的稳定的政治体系以及在竞争的环境中象消费者提供价值的意愿。政治或经济危机可以导致股票偏离其长期发展的方向，但是市场体系的活力能让它重新返回长期的趋势。或许这就是股票收益为什么能够超越在过去两个世纪中影响全世界的政治、经济和社会的异常变化，保持稳定性的原因。
其实没有人能够完全解释股市长期内向价值回归的根本原因。格雷厄姆曾说：这正是我们行业的一个神秘之处。对我和对其他任何人而言，它一样神奇。但我们从经验上知道最终市场会使股价达到它的价值。
C. 影响股票市场价格波动的因素有哪些
股票市场价格波动是股市运行的基础,也是股票投资者关注的焦点。股价的波动受各种经济因素和非经济因素的影响,分析这些因素的影响,可为投资者作出正确的投资决策提供一定的依据。本文结合我国股市波动的实例,从各种因素对股价影响的传导机制入手,着重对影响我国股票市场价格波动的基本因素作一般性考察。
虽然影响股价波动的因素很多,但对这些因素的分析,可以从以下三点出发:
(1)股价有其内在价值,股价围绕其内在价值波动,内在价值决定论是基本面分析的基础;
(2)股价随投资者对各种因素的心理预期的变化而波动,心理预期理论是技术分析的基石;
(3)股价波动是诸因素形成合力作用的结果;
以此为出发点,就可以从经济因素、市场因素、非经济因素三个方面,全面地考察影响我国股票市场价格波动的基本因素。
D. 度量股票市场的波动性有哪些常见方法
1.首先你要知道股票的数据是时间序列数据。
经研究表明，股票数据是有自相关性的，所以古典的回归模型拟合常常是无效的。
2.另外股票数据序列是具有平稳性，或一阶差分、高阶差分平稳性
所以一般来说都会采用平稳性时间序列模型。
简单的如AR(p), MA(q), ARMA(p,q)模型等。
3.但由于这些数据往往还有条件异方差性。进一步的模型修正
有ARCH(p) , GARCH(p,q)等模型。
3中的模型是现今一些研究股票波动的主流手段的基础。
4.如果要研究多支股票波动的联合分布，可以用Copula理论进行建模(这个一般用于VaR,ES风险度量，比较前沿，国内90年代才开始引进，但并不算太难)
5.另外还有一些非实证的手段，那是搞数学的弄的了
E. 为什么要研究股市的流动性与波动性
股市流动性是指股市迅速地、低成本地执行大量交易并且不会造成价格大幅变化的现象。
股市波动性:股票价格由于各种各样随机或半随机因素的影响扰动而随时间上下波动。
没有流动性和波动性的市场就无法发挥其本质功能。
F. 如何衡量股票市场的历史波动率
算股票的波动率是很麻烦的,我发现网上公开的算法并不全面,我认为想算的精确必须把每一个高低点都考虑进去才可以.
G. 股票的波动性是按什么指标算的
股票的波动性是按波动率指数算的，芝加哥期权交易所(Chicago Board Options Exchange，CBOE)的波动率指数(Volatility Index，VIX)或者称之为“恐惧指数”，衡量标准普尔500指数(S&P 500 Index)期权的隐含波动率。VIX指数每日计算，代表市场对未来30天的市场波动率的预期。
类型：
1、实际波动率
实际波动率又称作未来波动率，它是指对期权有效期内投资回报率波动程度的度量，由于投资回报率是一个随机过程，实际波动率永远是一个未知数。或者说，实际波动率是无法事先精确计算的，人们只能通过各种办法得到它的估计值。
2、历史波动率
历史波动率是指投资回报率在过去一段时间内所表现出的波动率，它由标的资产市场价格过去一段时间的历史数据（即St的时间序列资料）反映。这就是说，可以根据{St}的时间序列数据，计算出相应的波动率数据，然后运用统计推断方法估算回报率的标准差，从而得到历史波动率的估计值。显然，如果实际波动率是一个常数，它不随时间的推移而变化，则历史波动率就有可能是实际波动率的一个很好的近似。
3、预测波动率
预测波动率又称为预期波动率，它是指运用统计推断方法对实际波动率进行预测得到的结果，并将其用于期权定价模型，确定出期权的理论价值。因此，预测波动率是人们对期权进行理论定价时实际使用的波动率。这就是说，在讨论期权定价问题时所用的波动率一般均是指预测波动率。需要说明的是，预测波动率并不等于历史波动率，因为前者是人们对实际波动率的理解和认识，当然，历史波动率往往是这种理论和认识的基础。除此之外，人们对实际波动率的预测还可能来自经验判断等其他方面。
4、隐含波动率
隐含波动率是期权市场投资者在进行期权交易时对实际波动率的认识，而且这种认识已反映在期权的定价过程中。从理论上讲，要获得隐含波动率的大小并不困难。由于期权定价模型给出了期权价格与五个基本参数（St，X，r，T-t和σ）之间的定量关系，只要将其中前4个基本参数及期权的实际市场价格作为已知量代入期权定价模型，就可以从中解出惟一的未知量σ，其大小就是隐含波动率。因此，隐含波动率又可以理解为市场实际波动率的预期。
期权定价模型需要的是在期权有效期内标的资产价格的实际波动率。相对于当期时期而言，它是一个未知量，因此，需要用预测波动率代替之，一般可简单地以历史波动率估计作为预测波动率，但更好的方法是用定量分析与定性分析相结合的方法，以历史波动率作为初始预测值，根据定量资料和新得到的实际价格资料，不断调整修正，确定出波动率。