10年前研究波动率用garch还好，现在不行了，garch不能解释驼峰状态的波动率形状，又有很强的基于对数正态的假设。对于金融中的肥尾现象，更是显得无力。但是国内对于garch还是有研究的，譬如《协整理论与随机波动率模型》，好像叫这个，天津的一个人搞的吧。
波动率典型的还是用随机波动率模型比较好吧，个人感觉。
当然，如果只是研究长期波动率，而不用于短期的定价，garch模型由于其易理解和可操作性还是有一定的优势。

期权交易的话，别用garch，大家都做短期的，一般的波动率模型也不考虑个人风险偏好，而且历史波动率的测量也大有问题，可参考我的一篇关于历史波动绿的测量的帖子

Garch用time varying volatility还是能model fat tail的现象的，而且garch本身其实对应一个stochastic volatility的process。Garch运用在option pricing里面的问题就是他还是一个predictable过程（本质类似local volatility），对于smile的移动的预测不如纯粹的stochastic volatility 模型flexible。当然其实local vol，Stochastic vol还有local-stochastic vol都是比较常用的model。得具体看market data的behavior和个人的喜好。