三种常见波动率计算的matlab程序（parkinson，Garman-Klass，Rogers-Satchell）

资 源 简 介

三种常见波动率计算的matlab程序（parkinson，Garman-Klass，Rogers-Satchell）

详 情 说 明

在金融时间序列分析中，波动率是衡量资产价格变动的重要指标。本文将介绍三种经典的波动率计算方法及其在Matlab中的实现思路，特别关注如何处理漂移项对结果的影响。

Parkinson波动率估计利用日内价格极差信息，通过最高价与最低价的平方差计算波动率。其优势在于能捕捉日内价格波动，且对数据采样频率要求不高。特别值得注意的是，该方法的第三个输出项可用于检验漂移项是否为零，当该值接近1时，表明价格序列更符合随机游走特征。

Garman-Klass波动率估计结合了开盘价、收盘价以及最高最低价信息，通过多组价格差异的加权计算，提供了更为全面的波动率度量。这种方法尤其适合处理高频金融数据，能够有效降低传统收益率波动率的估计误差。

Rogers-Satchell波动率估计则专门为有漂移项的时间序列设计，通过引入开盘价和收盘价的额外信息，修正了传统方法在存在趋势时的偏差问题。这使得该方法在分析有明显趋势的市场时表现更稳健。

这三种方法在实现时都需要将原始价格序列转换为对数收益率形式。对于漂移项的检验，Parkinson方法提供的检验统计量特别有用，它可以帮助研究人员判断价格序列是否符合有效市场假说中的随机游走特征。当该统计量显著偏离1时，表明价格序列可能存在可预测的趋势成分。