股票vol体现什么？
在解释这个问题之前，我们需要先了解一下，影响价格的因素有哪些： 影响价格的因素可归结为两大类：
第二类因素称为市场因子（market factor），包括成交量和报价的变动等。其中，又可分为两大子类。 第一类是影响价格总体水平的宏观因子，主要包括宏观经济形势、货币政策等等；
第二类是影响价格的具体形式即微观因子，包括公司基本面情况、市场结构、交易时间周期等等。
今天我们谈论的主要是影响价格的具体形式的微观因子部分。 而影响微观因子又可以分为两小类，一类是影响因子，另一类是反应系数。
影响因子又称作自变量（Independent Variable），它是对于因变量能够产生直接或间接影响的未知数量指标，这一般由市场机制决定。
而反应系数则是由于受到影响因子的波动影响，使得某一特定区间内，因变量的数值产生了怎样的变动，它反映的是因变量对于影响因子的敏感性。
一般来说，一个完美的定价过程会综合考虑所有的影响因子和反应系数。但是由于信息不完善以及计算上的困难，实际的投资中往往不能做到这一点，于是就会引入误差。而误差可以分为两大类，一类是由于忽略某些重要因素所引起的，称作内生性误差（endogeneity error）；
另一类是因为无法准确估计模型参数或是选取错误的方法造成计算的偏差，称作外部误差（outside error）。 我们一般通过实证分析的方法来验证某一种假设是否成立，如果成立的条件下能够解释大部分观测到的数据，那么我们说该假设成立，并且可以作为金融行为学中的一个定理。
而当我们试图引入某个新的经济含义的时候，通常的做法是先构造一个理论模型，然后检验该模型的参数，看其能否很好地拟合真实的数据。如果在模型中我们加入了重要的变量并且解释了绝大部分的观测值，那么说明我们的模型取得了成功，新引入的概念也能够得到支持。
现在我们可以回到问题本身了。
我们感兴趣的问题是股票的价格行为，所以首先需要找到合适的自变量。一般来说，影响股票价格行为的因素包括两个方面：
一方面是对价格本身的预测，比如当前的利率水平，GDP增长率等等可能影响到价格的因素。这些因素会影响投资者对于风险资产价格的决定。
另一方面是对未来价格的预测，这涉及到对未来事件或信息的预期，诸如未来的政策走向，突发的新闻消息甚至是谣言，这些都可能会影响证券的市场表现。
对于自变量选择的问题，有一个著名的结论叫作“弱工具变量假说”（weak instrument hypothesis），由Woehrke（1976）提出： 如果p个变量能够引起y的变化，但是q个变量不能被用来预测y，那么就有 p>q. 对于这个结论的解释是这样的： 简单来讲就是，对于一个因变量Y，如果要想找到充分的一个自变量X使其线性相关于Y，那么这个X就应该包含Y所能涉及的几乎所有方面的信息。否则的话，即使找到了一个X，由于其不包含Y的所有方面的信息，所以我们说它是一个弱工具变量。