金融実務において最重要な概念であるボラティリティの役割と，市場データから実際にボラティリティを推定・予測する方法に焦点を当て，実務家向けに解説〔内容〕時系列分析の基礎／ARCH型モデル／確率的ボラティリティ変動モデル 1.　時系列分析の基礎 　1.1　株式収益率の時系列分析 　1.2　TOPIX日次変化率への応用 　　　 基本統計量による分析／ARモデルの推定／残差の2乗の時系列分析 　1.3　ボラティリティ変動モデル 　1.4　ボラティリティの変動と尖度 　1.5　補　論 　　　 Ljung/Box統計量／連続複利計算／Whiteの標準誤差／決定係数／ 　　　 市場の情報効率性 2.　ARCH型モデル 　2.1　ARCH型モデルの発展 　　　 ボラティリティに対するショックの持続性とARCH，GARCHモデル／ 　　　 ボラティリティ変動の非対称性とGJR，EGARCHモデル／その他のARCH型モデル 　2.2　ARCH型モデルの推定法 　　　 最尤法／疑似最尤法／推定量の標準誤差／次数選択 　2.3　TOPIX日次変化率を用いたARCH型モデルの推定 　　　 推定結果／基準化された残差によるモデルの診断／ 　　　 残差2乗の予測パフォーマンス／BDSテスト 　2.4　EGARCHモデルの拡張 　　　 休日がボラティリティに与える影響／TOPIX日次変化率の条件付き分布／ 　　　 TOPIX日次変化率の期待値および自己相関の変動 　2.5　ARCH型モデルを用いたその他の研究 　2.6　TOPIX変化率の曜日効果について 3.　確率的ボラティリティ変動モデル 　3.1　SVモデルの特徴 　　　 分布混合仮説／SVモデルの尤度 　3.2　SVモデルの推定法のサーベイ 　　　 簡易法／計算量を要する方法 　3.3　SVモデルの発展 　3.4　カルマン・フィルタを使った疑似最尤法 　　　 状態空間モデル／カルマン・フィルタ／パラメータの推定／平滑化／ 　　　 SVモデルへの応用 　3.5　マルコフ連鎖モンテカルロ法によるペイズ推定 　　　 ペイズ推定／事前分布／確率変数のサンプリング／SVモデルへの応用 　3.6　資産価格と取引高の動学的2変量分布混合モデル 　　 　Tauchen/Pittsモデル／動学的2変量分布混合モデルのベイズ分析／実証分析／ 　　 　推定結果／その他のモデル 　3.7　補　　論 　　　 In(z2t)の平均と分散／In(z2t)の確率密度関数の導出／ 　　　 Simulation smmother／DBMモデルのパラメータの条件付き分布／ 　　　 価格変化率の2乗と取引高の相関係数および自己相関関数 4.　あとがき 5.　参考文献 6.　略語一覧 7.　索　　引