1. 什么是波动率指数
1987的全球股灾后，为稳定股市与保护投资者，纽约证券交易所(NYSE)于1990年引进了断路器机制(Circuit-breakers)，当股价发生异常变动时，暂时停止交易，试图降低市场的波动性来恢复投资者的信心。但断路器机制引进不久，对于如何衡量市场波动性市场产生了许多新的认识，渐渐产生了动态显示市场波动性的需求。因此，在NYSE采用断路器来解决市场过度波动问题不久，芝加哥期权交易所从1993年开始编制市场波动率指数(Market Volatility Index，VIX)，以衡量市场的波动率。
CBOE 在1973年4月开始股票期权交易后，就一直有通过期权价格来构造波动率指数的设想，以反映市场对于的未来波动程度的预期。其间有学者陆续提出各种计算方法，Whaley(1993)[1] 提出了编制市场波动率指数作为衡量未来股票市场价格波动程度的方法。同年，CBOE开始编制VIX 指数，选择S&P100 指数期权的隐含波动率为编制基础，同时计算买权与卖权的隐含波动率，以考虑交易者使用买权或卖权的偏好。
VIX表达了期权投资者对未来股票市场波动性的预期，当指数越高时，显示投资者预期未来股价指数的波动性越剧烈；当VIX指数越低时，代表投资者认为未来的股价波动将趋于缓和。由于该指数可反应投资者对未来股价波动的预期，并且可以观察期权参与者的心理表现，也被称为“投资者情绪指标”(The investor fear gauge )。经过十多年的发展和完善，VIX指数逐渐得到市场认同，CBOE于2001年推出以NASDAQ 100指数为标的的波动性指标 (NASDAQ Volatility Index ,VXN)； CBOE2003年以S&P500指数为标的计算VIX指数，使指数更贴近市场实际。2004年推出了第一个波动性期货（Volatility Index Futures）VIX Futures， 2004年推出第二个将波动性商品化的期货，即方差期货 (Variance Futures)，标的为三个月期的S&P500指数的现实方差(Realized Variance)。2006年，VIX指数的期权开始在芝加哥期权交易所开始交易
计算波动率指数（VIX）需要的核心数据是隐含波动率，隐含波动率由期权市场上最新的交易价格算出，可以反映市场投资者对于未来行情的预期。其概念类似于债券的到期收益率(Yield To Maturity)：随着市场价格变动，利用适当的利率将债券的本金和票息贴现，当债券现值等于市场价格时的贴现率即为债券的到期收益率，也就是债券的隐含报酬率。在计算过程中利用债券评价模型，通过使用市场价格可反推出到期收益率，这一收益率即为隐含的到期收益率。
2. 表示质量数据相对波动大小的特征是什么
（一）集中量数
描述一组数据的规律性的量数称为集中量数。它是一组数据的一般水平的代表值。
教育评价中常用的描述一组评价对象一般水平的量数有算术平均数、中位数和几何平均数等。
1．算术平均数
一组性质相同数据的和除以该组数据的个数所得的商称为简单算术平均数，用公式表示为：
式中，
2．中位数
一组有序数据中，居中间位置的那个数据称为中位数，用符号Mdn表示。
中位数也是描述一组数据一般水平的量数，但是由于中位数是靠位置确定的，而不是用全部数据求出的，因而损失一部分信息。当一组数据存在极端值或分组数据两端有不确定组限时使用中位数。
3．几何平均数
几何平均数是指n个数据连乘积的n次方根，用符号MG表示。
当一组原始数据分布没有规律或呈偏态时，可用几何平均数代表该组数据的一般水平，此时X表示每个原始数据。但实践中几何平均数主要用于描述事物的平均发展速度和增长率。
如果用α0表示初始期数量，α1 ……αn分别表示n个发展阶段的数量，那么
也就是说，只要知道初始量α0和末期量αn，并明确发展阶段数n，就可求出某一时期内某现象的平均发展速度，而MG –1就是平均增长率。
（二）差异量数
描述一组数据波动性的量数称为差异量数。一组数据除了具有规律性、集中趋势的特点，还有变异性、离中性的特点，正是这些数据上的差异，客观地反映了具体事物的实际形态。教育评价中用差异量数描述相同评价对象的某种属性评价结果的波动情况。常用的描述一组评价数据波动情况的量数主要有标准差、四分差、差异系数。
1．标准差
一组数据中的每个数据与其平均数的离差平方之和的平均数称为该组数据的方差，用符号表示；方差的算术平方根称为标准差，用符号表示。公式为：
当一组评价数据适合用算术平均数描述其规律性时，则用标准差描述其波动性。
为了方便计算，上述公式可以变换成下式：
3．差异系数
标准差与平均数的比率称为差异系数，又称为相对标准差，符号为CV。公式为
从公式可以看出，差异系数不具有实际测量单位，是一种相对差异量数。要比较单位不同、或虽然单位相同但平均数相差比较大的两组或多组评价数据的离散性大小时，宜用差异系数。
（三）标准分数
标准分数是原始分数与平均数之差除以标准差所得之商，计算公式为
标准分数是以平均数为参照点，以标准差为单位，描述某个原始分数在团体中相对位置的量数。
标准分数具有以下性质：平均数为0，即 ；标准差为1，即σZ=1
当原始分数服从正态分布时，标准分数既具有可比性又具有可加性。
标准分数在教育评价中的用途主要有：表明某个被评对象在群体中的相对位置；比较不同学科成绩或评价指标得分在群体中相对位置的高低；进行评价值的组合，即以标准分数之和表示总成绩或总的评价值。
、数据的统计特征量
3. 股票波动率指标是哪个
股票的波动率指标一般是历史波动率和隐含波动率。历史波动率：通过一个计算标准差的公式对标的工具在过去价格变化快慢进行衡量；隐含波动率：只与期权有关，是期权市场对标的物在期权生存期内即将出现的统计波动率的预测。投资者可以计算和比较两种波动率，然后分析出对未来价格趋势的预估，但是对专业要求相对较高。
拓展资料：波动率分类：
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. 反映一组数据波动特征的统计项目有哪些
反映一组数据波动特征的统计项目有：
一、集中量数
描述一组数据的规律性的量数称为集中量数。它是一组数据的一般水平的代表值。教育评价中常用的描述一组评价对象一般水平的量数有算术平均数、中位数和几何平均数等。
1、算术平均数
一组性质相同数据的和除以该组数据的个数所得的商称为简单算术平均数，用公式表示为式中。
2、中位数
一组有序数据中，居中间位置的那个数据称为中位数，用符号Mdn表示。中位数也是描述一组数据一般水平的量数，但是由于中位数是靠位置确定的，而不是用全部数据求出的，因而损失一部分信息。当一组数据存在极端值或分组数据两端有不确定组限时使用中位数。
3、几何平均数
几何平均数是指n个数据连乘积的n次方根，用符号MG表示。当一组原始数据分布没有规律或呈偏态时，可用几何平均数代表该组数据的一般水平，此时X表示每个原始数据。但实践中几何平均数主要用于描述事物的平均发展速度和增长率。
二、差异量数
描述一组数据波动性的量数称为差异量数。一组数据除了具有规律性、集中趋势的特点，还有变异性、离中性的特点，正是这些数据上的差异，客观地反映了具体事物的实际形态。教育评价中用差异量数描述相同评价对象的某种属性评价结果的波动情况。常用的描述一组评价数据波动情况的量数主要有标准差、四分差、差异系数。
1、标准差
一组数据中的每个数据与其平均数的离差平方之和的平均数称为该组数据的方差，用符号表示；方差的算术平方根称为标准差，用符号表示。公式为当一组评价数据适合用算术平均数描述其规律性时，则用标准差描述其波动性。
2、差异系数
标准差与平均数的比率称为差异系数，又称为相对标准差，符号为CV。从公式可以看出，差异系数不具有实际测量单位，是一种相对差异量数。要比较单位不同、或虽然单位相同但平均数相差比较大的两组或多组评价数据的离散性大小时，宜用差异系数。
三、标准分数
标准分数是原始分数与平均数之差除以标准差所得之商，标准分数是以平均数为参照点，以标准差为单位，描述某个原始分数在团体中相对位置的量数。
5. 判断正误 方差是反映总体波动性的指标，因此在比较不同总体波动时，方差越大，波动性越大
非常正确
方差是反映总体围绕平均数的波动情况的，方差越小，波动小，数据越稳定，方差大，波动大，数据不稳定
6. 波动率是哪个指标
股票的波动率指标一般是应用在期权上面，分为历史波动率和隐含波动率。
投资者可以计算和比较两种波动率，然后分析出对未来价格趋势的预估，但是对专业要求相对较高。
【拓展资料】
一、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。
二、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。
三、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。
四、股票波动率计算：上升波动率=(第二个底部-第一个底部)/两底部的时间距离；下降波动率=(第二个顶部-第一个顶部)/两顶部的时间距离。
股票波动率计算：江恩理论认为，波动率分上升趋势的波动率计算方法和下降趋势的波动率计算方法。
7. c统计怎么判断数据是否稳定
可以选用最值差值法。
数据稳定性是衡量数据波动性与离散性的指标，数据波动越小，离散程度越小，则稳定性越高。通常以属性评价值的熵作为数据稳定性的度量。最值差值法的判断思路是寻找某一固定时间段内出现的参数最大值和最小值，通过比较它们差值的绝对值与比较值的大小来判断其稳定性。
8. 怎样去判断数据的稳定性
数据稳定性是衡量数据波动性与离散性的指标，数据波动越小，离散程度越小，则稳定性越高。通常以属性评价值的熵作为数据稳定性的度量。
生产过程中数据稳定性的判断，主要有三种方法:最值差值法、统计学方法、百分数衡量法 。
最值差值法
最值差值法的判断思路是寻找某一固定时间段内出现的参数最大值和最小值，通过比较它们差值的绝对值与比较值的大小来判断其稳定性。
统计学方法
统计学方法则是借用数学上的统计指标，对参数数据进行方差或均方差等的比较，进而分析参数的稳定区间。
百分数衡量法
百分数衡量法则是通过分析参数最大值和最小值差值占参数均值的百分值来判断稳定性。
9. 数据质量的评价指标有哪些
1、对于高速数据，主要看眼形图。
2、对于普通信号，主要看失真度、延迟时间、上升时专间、下属降时间、超调量、稳定性等。数据是组织最具价值的资产之一。企业的数据质量与业务绩效之间存在着直接联系，高质量的数据可以使公司保持竞争力并在经济动荡时期立于不败之地。有了普遍深入的数据质量，企业在任何时候都可以信任满足所有需求的所有数据。
10. 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。