Stohhastiline volatiilsusmudel on viis hinnata investeeringut kvantitatiivsesse finantseerimisse. Stohhastilist volatiilsusmudelit kasutatakse tuletisväärtpaberite vaatlemisel, mis põhinevad algsel väärtpaberil või aktsial. Finantseksperdid kasutavad stohhastilisi volatiilsusmudeleid, et saada lisateavet selle kohta, mis tuletisinstrumentidega tõenäoliselt juhtuma hakkab selle väärtpaberi omaduste tõttu, millel see põhineb.
Vaadeldes, kuidas tuletis toimib seoses väärtpaberiga, millest see on tuletatud, kasutab stohhastiline volatiilsus olekumuutujaid. Olekumuutujad on muutujad, mis tuvastavad dünaamilise süsteemi muutuvaid atribuute. Näiteks termodünaamikas võivad olekumuutujad hõlmata temperatuuri ja rõhku. Rahanduses võivad osariigi muutujad hõlmata selliseid asju nagu tööstuse volatiilsus, turuväärtused ja sündmustest tingitud spekulatiivsed väärtused või muud finantsmuutujad. Stohhastiline mudel on seotud “Black-Scholes” mudeliga, kus Euroopa stiilivalikute hinnastamisel kasutatakse kindlat valemit.
Stohhastilised mudelid vaatlevad, kuidas volatiilsus võib finantsolukorras muutuda. Ühte asjakohast suundumust, mida finantseksperdid stohhastilisi volatiilsuse mudeleid kasutades vaatavad, nimetatakse volatiilsuse naeratuseks. Volatiilsusnaeratus on seotud tuletisinstrumentide erinevate olekutega, sealhulgas olukorraga rahas, rahas ja rahast väljas. Kõik need on seotud optsiooni alghinnaga. Üksikasjalikum teave alghinna ja tuletisinstrumentide või optsioonide hinna sees või otsas kohta võib olla abiks neile, kes soovivad mõista, kuidas stohhastiline volatiilsus toimib. Põhimõtteliselt näitab volatiilsuse naeratus, et väärtpaberi või tuletisinstrumenti hindamine võib olenevalt eeltoodud alghinna tingimustest olla erinev.
Professionaalidele on saadaval mitut erinevat tüüpi stohhastilisi volatiilsusmudeleid, sealhulgas Hestoni mudel, SABR (Stochastic Alpha, Beta, Rho) mudel, GARCH (Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity) mudel ja Cheni mudel. Kui kasutaja on valinud stohhastilise volatiilsusmudeli, mis tema arvutustele kõige paremini sobib, peab ta selle olemasolevate turuandmetega kalibreerima. Stohhastiline volatiilsus annab siis tuletisinstrumenti täpsema prognoosi kui siis, kui arvutamisel oleks volatiilsuse mõõtmise protsessi käigus äsja kasutatud konstanti.
On palju muid termineid, mida rahanduse tudeng peab teadma, et kasutada volatiilsuse hindamisel stohhastilisi protsesse. Kvalifitseeritud spetsialistid mõistavad iga hindamismeetodi vahelist seost ja seda, kuidas neid meetodeid tegelikes hinnakujundusmudelites rakendada. Alates tuletisinstrumentide ja optsioonide kindlast arusaamisest on õpilasel lihtsam tutvuda põhitõdedega, kuidas seda tüüpi võrrandid annavad teadmisi konkreetse turuolukorra kohta.