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在网络环境下，金融市场中波动率受很多因素的影响。本文主要介绍发布到网络的文档中金融关键词汇的词频分布特征，以及关键词汇词频变化对金融市场波动率的影响。论文主要进行了如下几方面的研究。通过聚类分析将众多的网络文档金融关键词汇分为几类，再具体探究每类代表的分布特征。通过比较加入网络文档信息的GARCH模型与标准GARCH模型的预测差异来度量网络文档信息对波动率数值预测及波动率趋势预测的影响。论文提出了基于收益率平方的线性模型及LASSO方法进行GARCFI模型波动率方程外生变量的选择方法，并通过随机模拟证实了该方法进行GARCH模型的外生变量选择是有效的。
本文选取了3支股指和30支股票进行了实证研究，分别建立标准GARCH模型及带网络文档的GARCH模型，结果表明网络文档词汇对大部分股票的波动率预测确实有影响，标准GARCH模型的波动率预测序列更平缓，而加入网络文档的GARCH模型预测结果与滑动窗波动率模型更接近。