由於股票價格或收益率服從某種概率分布，並且可以用該分布的二階矩來衡量分布的擴散情況，因此，我們用標準差來度量波動。
這裏，n是收益率觀測值數目，△t表示計算收益率的時間跨度，那麼，總的樣本區間跨度為。一般令指數取值為2，此時，公式度量的是收益率相對於零均值的方差。此外，值選取可以是任意大於零的整數，也可以是一個分數。在實踐中，上述參數的取值是非常重要的，需要考慮很多影響因素。更為詳細的討論可以參考Andersonetal。
模型波動性，在某一度量波動性的理論模型中的某一實際變量，這些模型可以是GARCH模型或者隨機波動模型。但是，這裏要求存在某些方法，根據數據可以估計這些理論模型中的波動性變量。
隱含波動性，根據衍生品的市場價格計算得到的某種波動性預測值，計算基礎是某種基礎資產的價格過程，譬如，可以是Black和Scholes給出的對數正態隨機遊走過程。
確定波動性，它認為波動性是某些變量，包括內生變量和外生變量的函數，當這些控製變量變化已知時，確定波動性就可以被觀察到。這些變量可以是曆史收益率或者過去的波動性。GARCH模型一般是估計這種波動性最常采用的模型。
一般認為，對於低頻數據（包括每日數據）而言，根據像GARCH之類的模型得到的波動性估計會優於實現波動性。就高頻數據或日內數據來說，實現波動性更好一些。日內數據通常不能用一個均一的GARCH模型來描述，這是因為金融市場日內數據普遍存在著季節現象和非均質現象。