Vamos a $dS_t = \mu_tS_tdt + \sigma_tS_tdW_t$ ser el subyacente GBM (Movimiento Browniano Geométrico)-como la dinámica como en la pregunta.
Vamos a $B_t$ un movimiento Browniano tales que $d[B,C]_t = \rho dt$, $\rho\en[-1,1].$
CIR (Cox-Ingersoll-Ross) por $\sigma_t^2$ (cuando se combina con GBM-como la dinámica subyacente, es el popular Heston SV modelo)
$$d\sigma_t^2 = \kappa(\theta \sigma_t^2)dt + \zeta \sigma_tdB_t$$
GBM para $\sigma_t^2$ y $\rho=0$ (cuando se combina con GBM-como la dinámica subyacente, es la de Hull-White SV modelo)
$$d\sigma_t^2 = -\kappa\sigma_t^2dt + \zeta \sigma_t^2dB_t$$
(El tuyo) Exponencial OU para $\sigma_t$ (cuando se combina con GBM-como la dinámica subyacente, no tiene nombre especial)
$$d\ln \sigma_t = \kappa(\theta \ln \sigma_t)dt + \zeta dB_t$$
Lognormal para $\sigma_t$ (cuando se combina con GBM-como la dinámica subyacente, no tiene nombre especial)
$$d\sigma_t = \kappa(\theta \sigma_t)dt + \zeta \sigma_tdB_t$$
Todos ellos pueden ser útiles, dependiendo de lo que quieres o, simplemente, como punto de referencia de uno contra el otro (cuando se calibra a los mismos objetivos). Tenga en cuenta que si usted está dispuesto a revisar la dinámica subyacente en sí mismo, consigue otro SV (de volatilidad estocástica) de los modelos. Por ejemplo, buscar SABR o SLV (estocástico local volatilidad) de los modelos.