在金融市场做准确的预测是非常困难的。 当诸如地缘政治、选举、政策调整、恐怖袭击、传染病爆发以及气候变化等影响到不同资产类别、 行业部门以及国家地区的重要事件发生时，市场真实收益率可能要远比预测值极端。 为此，Engle and Campos-Martins (2023)提出了一个简单易计算的统计指标——全球共同波动率 （COVOL：common volatility），用以度量具有全球影响力的复杂冲击程度， 并可以解释市场波动率大幅超越预期，及其在不同资产类别中同步发生的原因。
对于投资者和企业而言，全球金融风险是导致投资收益不佳的常见原因，故而对冲该风险具有显著的现实意义。 一个全球性事件引发的冲击通常是极其危险的，它有可能导致投资组合中的所有资产， 或者集团公司旗下所有业务的波动率上升。所以当投资者走出国门迈向海外市场时， 如何识别全球金融风险的来源和扩散至关重要。在此情境下，传统的分散投资方法收效甚微， 因为Markowitz式的投资组合虽然有可能降低预期波动率，但它也会对波动率冲击极为敏感。 于是，投资者需要寻找波动率冲击敏感度不高的资产以分散组合中的全球共同风险。
V-Lab开发了共同波动率风险分析（common volatility risk analysis）工具， 致力于提供一个可以有效识别和量化全球COVOL的途径。