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金融時系列データに見られるボラティリティ（変動の大きさ）が時間と共に変化する性質（ボラティリティ・クラスタリング）を捉えるための統計モデルです。オプション評価など価格理論にも応用されます。
GARCHモデル（一般化自己回帰条件付き分散不均一モデル）は、時系列分析において、データの分散（ボラティリティの二乗）が時間と共に変動する様子をモデル化するための代表的な統計モデルです。特に金融市場リターンの「ボラティリティ- クラスタリング」を捉えるのに適しています。
ARCHモデルを一般化したもので、今期の分散が過去の誤差項（ショック）の二乗だけでなく、過去の分散自身の値にも依存すると考え、より少ないパラメータで長期のボラティリティ持続性を表現できます。
レバレッジ効果を考慮したEGARCH、GJR-GARCHなど多くの派生モデルがあります。モデル特定やパラメータ推定には専門知識が必要です。
["ARCHモデル"]
局所ボラティリティモデル
オプション価格評価モデルの一種で、ボラティリティが定数ではなく、時間と原資産価格の水準に依存する関数（局所ボラティリティ関数）であると仮定するモデルの総称です。デュピールモデルが代表例です。
ヒストリカル・ボラティリティ
ヒストリカル・ボラティリティは、過去の価格データに基づいて計算される価格変動率の指標です。統計的手法を用いて価格の変動幅を測定し、将来の価格変動リスクを予測するための重要な分析ツールです。商品取引では、リスク管理とオプション価格の算定において重要な指標です。
実現ボラティリティ
過去の価格データから計算された、実際の価格変動の大きさ（ボラティリティ）を示す指標です。ヒストリカル・ボラティリティ（HV）とも呼ばれ、将来の変動予測やオプション評価に利用されます。
ボラティリティ・クラスタリング
高ボラティリティ期間の後に高ボラティリティが、低ボラティリティ期間の後に低ボラティリティが続く現象。市場の不確実性が持続する性質を示し、GARCHモデルなどで分析されます。リスク管理において重要な特性です。
ジャンプ拡散
ジャンプ拡散は、価格変動を連続的な拡散過程と不連続なジャンプ過程の組み合わせでモデル化する確率過程です。通常の価格変動に加えて、突発的な価格変動を表現し、オプション価格の算定やリスク管理において重要なモデルです。商品取引では、価格変動リスクの正確な評価において重要な数学的モデルです。
インプライド・ボラティリティ
インプライド・ボラティリティは、オプションの市場価格から逆算して求められる「将来の価格変動率の予想値」です。市場参加者がどれだけ価格の変動を見込んでいるかを示します。
確率ボラティリティモデル
オプション価格評価モデルの一種で、ボラティリティ自体が時間と共に確率的に（ランダムに）変動すると仮定するモデル群の総称です。ヘストンモデルなどが代表例です。ボラティリティスマイル等をより現実的に捉えようとします。