文献综述（或调研报告）：
1. Mandelbrot 1963年研究中发现，股票报酬率的变化具有前后期相关的现象，且价格变化与报酬率并非独立，如果当期股价相对有较大波动时，则向后的期间也会有较大的波动。
2. Fama1965认为股价呈尖峰及厚尾分布，且股价变动亦不具独立性，亦即股票报酬率的方差会随时间而变化，经常出现大波动伴随大波动，而小波动也伴随着小波动的波动率聚类（volatility clustering）现象。
3. Morgan（1976）发现股票报酬率方差会随时间而改变，亦即股票报酬之时间序列资料存在异方差特性。
4. Engle（1982）创造性地提出以自回归条件异方差ARCH模型对时变得波动率进行建模标志了一个真正的突破；
5. 在ARCH模型的基础上，伯勒斯勒夫Bollerslev1986提出了广义自回归条件异方差（GARCH）模型，GARCH类模型无论从理论研究得深度还是从实证运用得广泛性来说，都是独占鳌头的。此外还有随机波动率模型；
6. Koopman于2002年提出了SVM模型（stochastic volatility in mean model）参数估计的实证方法，也即基于Monte Carlo模拟方法的确定极大似然方法（exact maximum likelihood treatment）。并对SV（SVM）模型和ARCH模型进行了对比，并通过在英、美、日股票市场得到了实证证据，得到了回报与波动率之间的关系。
7. 孔华强2006年，对于几种金融波动率模型（ARCH、GARCH、LARCH、ARCH-M、EGARCH、TARCH等）进行了总结，提出了几种不同的波动率估计办法并进行相应的验证。并利用中国股票市场进行了实证研究，证明EGARCH（1，1）-M模型拟合收益率方差的效果最好；
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