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金融市场中的标的资产的波动率一直以来都是学界和实务界关注的焦点。鉴于波动率在现代金融市场中的重要性，以及它是度量风险的重要参数，波动率的研究一直是金融市场研究中的重要部分。 最近二十年来，世界金融市场处于动荡状态，各种危机接踵而来，如1997年的亚洲金融危机和美国对金融衍生品监管的疏忽而导致的次贷危机，以及波及欧洲诸多国家的债务危机。在这种情况下，对于股票和汇率等标的物的波动率的研究和预测的重要性愈显突出。 而在另外一方面，汇率是一国调节内外经济平衡的重要工具。合理的汇率水平关系到一国的资源是否得到有效利用，国际收支是否平衡，以及一国的经济能否持续健康成长。所以人民币汇率改革是我国现代金融制度改革的重要一环。 鉴于波动率在市场经济下的重要性，许多市场参与者和研究机构都相继研究并且发展出了许多估计波动率的模型。比如本文所涉及的EWMA模型和GARCH(1，1)模型。 本文的主要内容有，讨论了波动率的市场特征，及其在现代金融市场上的重要性。然后本文着重介绍了EWMA和GARCH(1，1)模型的理论基础。最后本文实证分析了GARCH(1，1)模型和EWMA模型在人民币美元汇率从2013年一月到十月的波动率，并且给出了使用GARCH(1.1)和EWMA后波动率的自相关系数，发现EWMA相对GARCH(1，1)模型消除了更多的自相关。虽然在理论上GARCH(1，1)具有均值回复的良好特征，但是在模拟后的数据分析中，我们发现使用EWMA（λ=0.94）时的模拟数据要比GARCH(1，1)所得出的数据要好。在本文最后的对未来研究的展望中，我们提出可以将EWMA模型与GARCH(1，1)模型结合起来预测波动率的想法。