现代金融工程模型可以帮助管理者对金融市场波动性进行建模和预测。其中，常用的模型包括随机波动率模型和波动率聚集模型。
随机波动率模型：最经典的随机波动率模型是著名的Black-Scholes模型，它假设资产价格的波动率是随机的，且遵循一定的随机过程。管理者可以通过该模型对未来波动性进行预测，从而制定风险管理策略。除了Black-Scholes模型，还有其他更复杂的随机波动率模型，如Heston模型和GARCH模型，可以更准确地捕捉市场波动性的特征。
波动率聚集模型：波动率聚集效应是指市场波动率在短期内呈现出聚集的特点，即波动率的高值往往伴随着更高的未来波动率。管理者可以利用波动率聚集模型，如波动率均值回复模型，来捕捉这种波动率的非线性特征，并在投资决策中加以考虑。
在实际应用中，管理者可以通过以下方法利用现代金融工程模型进行金融市场波动性建模：
举例来说，某公司可以利用GARCH模型对其股票价格波动性进行建模，并基于模型的预测结果，制定股票投资组合的风险管理策略，以降低投资风险并提高收益。