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高頻度データから計算される実現分散とオプションデータから計算されるボラティリティ・インデックス（VI,S&Pの場合はVIX）の差で定義される分散リスクプレミアム（VRP)は、将来の原資産のリターンを予測可能であるとする資産価格理論の実証報告がある。本研究では、何故、予測可能性が生まれるのかという問いに対して理論的説明を与えた。様々な確率ボラティリティ（SV)モデルと自己励起型ジャンプをもつ拡張モデルに基づき、VIXの理論計算を行い、ベイズ推定によるモデル推定を行った。更に、VIXとそのボラティリティであるVVIXとの階層構造の正の関係性を説明できる非アファイン型SVモデルの研究を行った。
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