可以用来做预测的。随机波动模型(SV)认为波动率由潜在的不可观测的随机过程所决定，即在波动率方程中引入一个新的随机变量，该变量可能服从马尔科夫过程，随机游走或其他。 SV中新的随机变量的引入，使得无论是从长期波动性的预测能力来看，还是从波动率序列的稳定性，抑或对资产定价理论的应用来看，它都是优于ARCH类模型的。但是，也正是因为SV模型中包含着潜在变量，涉及的似然函数和无条件矩要通过高维积分来计算，极大似然法不能直接求解。基于贝叶斯的MCMC模拟为SV模型的估计提供了切实可行的方法。计量的大多数模型可以通过Eviews等常见软件得以估计和检验。