实物期权理论在风险投资领域占据重要地位。实物期权理论主要研究期权思想在金融市场以外的投资领域中的应用，它应用于投资决策、产品定价、市场营销、售后服务等企业经营管理的各环节，具有良好的应用前景。然而在现实的市场中，企业很难获得市场的全部信息。因此，在不完全信息的条件下，研究实物期权的定价问题具有十分重要的意义。本文研究了不完全信息下实物期权模型定价问题以及波动率预测方法，本文的主要研究成果由以下两部分组成：第一部分，主要利用投资过程中产生的可观测的现金流来衡量不完全信息，根据Ito引理推导出实物期权价格所满足的偏微分方程，基于实际背景得到数值解，并应用于计算和分析实物期权的价值。研究结果表明：信息的确定程度越高，期权的价值越大；信息的不确定程度越大，期权的价值越低，延迟投资的连续区间越小。基于第一部分的研究结果，即信息的确定程度越高，期权的价值越大这一特点，第二部分主要研究了金融波动率的预测问题。首先，我们对数据进行平稳性、相关性检验，然后建立相应的GARCH模型并确定模型参数，对模型进行诊断检验。还利用隐含波动率模型对选取的数据进行了分析。最后，以权证价格波动率的预测作为实例，通过均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对误差百分比（MAPE）三个指标对GARCH模型和隐含波动率模型在波动率预测问题上的优劣比较。研究结果表明：在短期内（如一周）GARCH模型能更好地预测波动率，而在长期内（如一个月）隐含波动率模型更能准确地预测波动率的变化。综合两部分的研究印证了市场微观结构理论，即新的信息不断地到达市场以及新信息结合到价格中去导致了价格波动率的变化。