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我们可以看到， 分布转化为洒进尾部指数 的寡律尾，特征函数
加(@)=开(exp(ioy)) 可以表示为
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由此我们可以得到二阶矩的平均差[21，

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立 二阶算的平均差下一部分

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下一章我们会探索高维空间，高维空间中有一些效应可以类比，
有些则不那么显而易见一一比如在多变量条件下，相关性存在但协方
差不存在的情况。

.凡]随机波动率模型可以是随机方差模型，或是随机标准差模型，两者
有着不同的期望。

.[2]根据习惯，我们采用平均差而不用标准差来描述统计性质，因为标

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准差统计量不稳定且信息量不足。第六章，高维空间厚尾+[I1

本章会以较为浅显的方式讨论高维空间中的分布，主要介绍，

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(1) 多元随机变量的肥尾效应，〈2) 分布的椭圆特性，〈3) 随机
统计量和相应特征向量的分布，〈4) 当矩不存在时应当如何研究协
方差和相关性〈比如多元柯西分布) 。

.山讨论章节。

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