波动率在金融经济中是非常重要的变量,投资组合选择、资产定价及风险管理等都离不开对波动率的准确度量。传统的Black-Scholes公式以及新兴的美式期权定价公式中股价波动率的统计推断问题,由于它在金融方面有相当重要的应用,所以一直是人们致力于研究的问题。本文在回顾了有关波动率估计模型的研究文献的基础上,提出一种新的隐含波动率非参数估计方法,该方法与传统的隐含波动率计算方法相比,应用非常简便而不失准确性,因此在股票波动率预测及期权定价的研究中有着重要意义。本文先回顾了有关美式期权定价及波动率估计模型在理论及实证分析中的研究成果,然后针对隐含波动率的非参数回归做了如下工作:第二章主要讨论了得到隐含波动率样本的方法、原始数据来源及非参数估计方法。通过对时间参数的处理将二维问题σ(K,t)转化为一维函数回归问题。对于一维函数σ(K)的估计量构造,本文采取局部多项式估计法,在理论上给出了局部多项式的优良性质。第三章对NASDAQ股票市场中一定规模的期权进行了隐含波动率的估计,并说明了我们方法的可行性。在模型拟合较好的情况下,将其应用于期权定价问题,说明该方法的优越性。