1703563176
1703563177
1703563178
1703563179
1703563180
图2-5 采用收盘价–收盘价方法时波动率估计值的分布
1703563181
1703563182
收盘价–收盘价估计量
1703563183
1703563184
优点：
1703563185
1703563186
·抽样特性很容易被理解。
1703563187
1703563188
·偏差容易纠正。
1703563189
1703563190
·可以简单地转换为“典型的每日波幅”的公式形式。
1703563191
1703563192
缺点：
1703563193
1703563194
·没有充分利用已有数据信息，并且收敛速度很慢。
1703563195
1703563196
Parkinson估计量
1703563197
1703563198
优点：
1703563199
1703563200
·使用日内极差来估计波动率很合理，并且相对于基于时间的抽样方法（如收盘价），其提供了更全面的独立信息。
1703563201
1703563202
缺点：
1703563203
1703563204
·只适用于几何布朗运动过程的波动率估计，不能处理趋势和跳空。
1703563205
1703563206
·会系统性地低估波动率。
1703563207
1703563208
Garman-Klass估计量
1703563209
1703563210
优点：
1703563211
1703563212
·效率要比收盘价–收盘价估计量高8倍。
1703563213
1703563214
·充分利用常见的可获取的价格信息。
1703563215
1703563216
缺点：
1703563217
1703563218
·偏差甚至比Parkinson估计量还大。
1703563219
1703563220
Rogers-Satchell估计量
1703563221
1703563222
优点：
1703563223
1703563224
·允许趋势的存在。
1703563225