自20世纪60年代以来,国际社会各个国家由于经济发展的需要,越来越呈现出对于石油这一不可再生资源的依赖,世界各国开始对石油这一稀缺资源进行大肆争夺,而原油价格由于各种各样的因素呈现出跌宕起伏,持续走高的趋势,因此石油价格的波动对世界各国经济的发展产生了深远的影响。随着中国20世纪80年代的改革开放和2001加入WTO以来,来自国际原油市场的价格的波动也越来越影响到中国石油的价格,继而对中国经济的发展产生重大的影响,所以对于石油价格波动的估计也越来越被广大学者所重视。在金融工程中,Black-Scholes公式是一个常用的方法被应用于资产衍生物的定价。然而,在最近的关于实证数据的研究当中,以往被认为是常数的波动参数,现在已经被认为是随时间变动的。著名的广义条件异方差(GARCH)模型自从Bollerslev在1986年提出后已经被大量的进行研究。然而实证表明,新息并不总是正态分布,事实上,标的资产的新息的分布是未知的并且有时相对于正态分有一个更厚的尾部。在这样的情况下,为了代替MLE(极大似然)方法,特别是当正态分布的假定被违背的时候,我们引入empirical likelihood(经验似然)方法来估计GARCH模型中的参数。因此,如何将empirical likelihood(经验似然)方法来应用于估计GARCH模型中的参数就是本文的重点。本文的结构如下：第一章,首先对国内外关于GARCH模型建模及经验似然方法的研究成果进行综述,了解国内外现阶段对于GARCH模型以及经验似然方法的研究现状。第二章,ARCH、GARCH模型介绍及波动率模型建模简介,掌握运用GARCH模型对波动率建模的具体步骤。第三章为本文的主体部分,了解GARCH模型的条件极大似然估计方法及其应用,了解经验似然估计方法的估计原理并掌握其估计方法。将经验似然估计方法应用于GARCH模型的估计,并给出数理推导过程。第四章,我们应用R统计软件就基于经验似然方法的GARCH模型进行建模并估计其各个参数,并将模型应用于对大庆油田的石油价格波动率数据建模,再将其与普通条件极大似然估计建立的GARCH模型进行对比。第五章,对前面几章进行论述及对估计结果进行分析,最后进行总结。