波动率的持续性有时也称为“波动聚类”。这个现象描述了波动率水平的持续性。如果今天的波动率很高,那么明天的波动率可能依然很高;反过来也是这样,当前这段时期的波动率较低,很有可能接下来一段时间的波动率也比较低。
波动率的持续性意味着“干扰”(通常是大的价格变动)因索会在多个观察期之前就对预期波动率的度盆值形成影响。Engle和Patron (2001)的研究表明,干扰对未来预期波动率的影响呈几何级数下降,但是这一干扰在一年之后的期权数据中仍然能够体现出来。
波动率的均值回归特性描述了波动率向内在最优水平回归的现象。因此,如果波动率在之前一段时间比较高的话,由于波动率的持续性,在接下来的一段时间内,波动率仍然会较高,但是,它最终还是要回复到正常水平。一个有用的比较波动率模型的办法就是比较各个模型向前多期的预测值。根据波动率的均值回归特性,所有波动率模型的长期预测值都应该收敛到相同的内含波动率,这是一个尚定的数值。