衡量時間序列數據的波動性？

我想計算一些固定時間序列數據的波動性或噪聲度量。這可以是單個時間序列的度量，也可以是比較多個時間序列的相對度量。假設已經進行了 Dickey-Fuller 檢驗，並且所有時間序列都沒有單位根。

測量噪聲/波動性的此類指標有哪些示例？我考慮了簡單的“變異係數”，即 SD/均值。但是，我想知道是否有其他方法可以衡量這一點。如果有幫助，我會使用 R。

我知道這是一個模糊的要求，我很抱歉。我非常感謝任何有關該主題的建議或資料。

在金融中，波動率度量是序列的標準差。均值通常接近於零，例如價格回報，因此通常不是變異係數。

但是，有很多方法可以計算標準差。例如，即使序列是平穩的，它們也經常具有自相關。在這種情況下， GARCH是一種流行的方法，它將為您提供條件方差。因此，您可以同時查看長期運行方差和條件方差。有時該系列表現出隨機方差行為，在這種情況下，可以使用像 Heston 這樣的模型。

即使使用最簡單的高斯獨立假設，也有多種估計方差的方法。看看這篇論文，了解它是如何在彭博終端中完成的。

引用自：https://stats.stackexchange.com/questions/309483