市场常会出现“大跌之后仍然剧烈波动”，而且防范下跌的期权往往更贵。传统模型很难同时解释这两件事。M. Divjak 等人提出的 NGARCH-VG 模型，把 NGARCH——用历史冲击预测波动、并区分好坏消息影响的模型——与 Variance Gamma（VG）厚尾跳跃结合起来。据 Taylor & Francis 期刊目录，论文于 2026 年 9 月 7 日在线发表。
关键改动看似细小：VG 创新项——每一步无法由过去预测的新冲击——不再被强制整理成均值为零、方差为一，而是以随时间变化的原始形态，同时进入资产价格和条件方差。这样，跳跃与波动率会共同演化，而不是各走各路。作者还为定价构造了相应的风险中性测度，并称模型在现实概率与风险中性概率下均有更好表现；但所给材料未披露具体提升幅度，实际定价优势仍难据此量化。