1. 西方期權定價理論的二項分布期權定價模型
針對布－肖模型股價波動假設過嚴，未考慮股息派發的影響等問題，考克斯、羅斯以及羅賓斯坦等人提出了二項分布期權定價模型（binomial option pricing model-bopm），又稱考克斯－羅斯－羅賓斯坦模型〔（1）e〕。
該模型假設：
第一，股價生成的過程是幾何隨機遊走過程（geometric random walk），股票價格服從二項分布。與布－肖模型一樣，在bopm模型中，股價的波動彼此獨立且具有同樣的分布，但這種分布是二項分布，而非對數正態分布。也就是說，把期權的有效期分成n個相等的區間，在每一個區間結束時，股價將上浮或下跌一定的量，從而：
（附圖 {圖}）
令snj代表第n個區間後的股價，其間假定股價上浮了j次，下跌了（n-j）次，則：
（附圖 {圖}）
第二，風險中立（risk-neutral economy）。由於連續交易機會的存在，期權的價格與投資者的風險偏好無關，它之所以等於某一個值，是因為偏離這一數值產生了套利機會，市場力量將使之回到原先的水平。 假設股票現價為s[0]，一個區間後買方期權到期，那時股價或者上升為s[11]或者下降為s[10]即，：
（附圖 {圖}）
根據風險中立的假設，任何一種資產都應當具有相同的期望收益率，否則就會發生套利行為。也就是說此時無風險債券、股票及買方期權的將來價值滿足如下關系：
（附圖 {圖}）
上式中，q表示的是股票價格上漲的概率，因而期權的價格乃相當於其預期價格的貼現值。 上述分析可以進一步推廣到n個區間的買方期權價格的確定。首先，需計算出買方期權價格的預期值，假設在n個區間里，在股價上漲k次前，買方期權仍然是減值期權，內在價值仍為0，而k次到n次之間，它具有內在價值，則：
（附圖 {圖}）
（附圖 {圖}） 先前的分析沒有考慮股息的存在，假定某種股票每股在t時將派發一定量的股息，股息因子為f，除息日與付息日相同，則在除息日股價將會下降相當於股息的金額fs[t]。
（附圖 {圖}）
對於美式期權，則需考慮提前執行的情況：
在t時若提前執行，其價格等於內在的價值；不執行，則可按前面的推導得到相應的價格。最終t時的價格應當是提前執行與不提前執行情況下的最大者。即：
（附圖 {圖}） 根據歐洲期權的平價關系，可直接從其買方期權導出賣方期權價格，而美國期權則不能。利用上述推導美國買方期權價格的方法，可以同樣得到：
（附圖 {圖}）
這就是美國賣方期權的定價公式。從上述bopm模型的推演中可看出其主要特點：
1．影響期權價格的變數主要有基礎商品的市價（s），期權協定價格（x），無風險利率（r），股價上升與下降的因子（u,d），以及股息因子（f）及除息次數。事實上u與d描述的是股價的離散度，因而與布－肖模型相比，bopm所考慮的主要因素與前者基本相同，但因為增加了有關股息的討論，因而在派發股息的期權及美國期權的定價方面，具有優勢。
2．根據二項分布的特點，bopm模型中只要對u與d及p作出適當的界定，它就可以回答跳動情況下的期權的定價問題。這是布－肖模型所不能夠的。同時，當n達到一定規模後，二項分布趨向於正態分布，只要u、d及p的選擇正確，bopm模型會逼近布－肖模型。
與布－肖模型一樣，二項分布定價模型也被推廣到外匯、利率、期貨等的期權定價上，受到理論界與實業界的高度重視。
三、對西方期權定價理論的評價
以布萊克－肖萊斯模型和bopm模型為代表的西方期權定價理論，是伴隨著期權交易，特別是場內期權交易的擴大與發展而逐漸豐富與成熟起來的。這些理論基本上是以期權交易的實踐為背景，並直接服務於這種實踐，具有一定的科學價值與借鑒意義。
首先，模型將影響期權價格的因素歸納為基礎商品價格、協定價格、期權有效期、基礎商品價格離散度以及無風險利率和股息等，並認為期權價格是這些因素的函數，即：
c或p=(s,x,t，σ，γ，d)
在此基礎上得到了計算期權價格的公式，具有較高的可操作性。比如在布－肖模型中，s、x及t都可以直接得到，γ亦可以通過相同期限的國庫券收益率而求出，因而運用該模型進行估價，只需求出相應的σ值即基礎商品的價格離散度即可。實踐中，σ值既可通過對歷史價格的分析得到，亦可假定未行使的期權的市場價格即為均衡價格，將相應變數代入求得（此時稱為隱含的離散度implicit volatility）。因而操作起來比較方便。同時，這種概括是基於期權的內在特點，把它放在統一的資本市場考慮的結果。其分析觸及到了期權價格的實質，力圖揭示期權價格「應當是」多少，而不是「可能是」多少的問題，因而比早期的計量定價模型向前邁了一大步。
其次，模型具有較強的實踐性，對期權交易有一定的指導作用。布－肖模型以及二項分布模型都被編製成了計算機軟體，成為投資者分析期權市場的一種有效工具。金融界也根據模型編製成現成的期權價格計算表，使用方便，一目瞭然，方便了投資者。正如羅伯特·海爾等所編著的《債券期權交易與投資》一書所言：「（布－肖）模型已被證明在基本假設滿足的前提下是十分准確的，已成為期權交易中的一種標准工具。」具體來講，這些模型在實踐中的運用主要體現於兩方面：1．指導交易。投資者可以藉助模型發現市場定價過高或過低的期權，買進定價過低期權，賣出定價過高期權，從中獲利。同時，還可依據其評估，制定相應的期權交易策略。此外，從模型中還可以得到一些有益的參數，比如得耳他值（△），反映的是基礎商品價格變動一單位所引起的期權價格的變化，這是調整期權頭寸進行保值的一個十分有用的指標。此外還有γ值（衡量△值變動的敏感性指標）；q值（基礎商品價格不變前提下，期權價格對於時間變動的敏感度或彈性大小），值（利率每變動一個百分點所引起的期權價格的變化）等。這些參數對於資產組合的管理與期權策略的調整，具有重要參考價值。2．研究市場行為。可以利用定價模型對市場效率的高低進行考察，這對於深化期權市場的研究也具有一定意義。
2. 股市K線中的正態分部是什麼
一種概率分布。正態分布是具有兩個參數μ和σ2的連續型隨機變數的分布，第一參數μ是服從正態分布的隨機變數的均值，第二個參數σ2是此隨機變數的方差，所以正態分布記作N(μ，σ2 )。 服從正態分布的隨機變數的概率規律為取與μ鄰近的值的概率大 ，而取離μ越遠的值的概率越小；σ越小，分布越集中在μ附近，σ越大，分布越分散。正態分布的密度函數的特點是：關於μ對稱，在μ處達到最大值，在正（負）無窮遠處取值為0，在μ±σ處有拐點。它的形狀是中間高兩邊低 ，圖像是一條位於x軸上方的鍾形曲線。當μ＝0，σ2 ＝1時，稱為標准正態分布，記為N（0，1）。μ維隨機向量具有類似的概率規律時，稱此隨機向量遵從多維正態分布。多元正態分布有很好的性質，例如，多元正態分布的邊緣分布仍為正態分布，它經任何線性變換得到的隨機向量仍為多維正態分布，特別它的線性組合為一元正態分布。
正態分布最早由A.棣莫弗在求二項分布的漸近公式中得到。C.F.高斯在研究測量誤差時從另一個角度導出了它。P.S.拉普拉斯和高斯研究了它的性質。
生產與科學實驗中很多隨機變數的概率分布都可以近似地用正態分布來描述。例如，在生產條件不變的情況下，產品的強力、抗壓強度、口徑、長度等指標；同一種生物體的身長、體重等指標；同一種種子的重量；測量同一物體的誤差；彈著點沿某一方向的偏差；某個地區的年降水量；以及理想氣體分子的速度分量，等等。一般來說，如果一個量是由許多微小的獨立隨機因素影響的結果，那麼就可以認為這個量具有正態分布（見中心極限定理）。從理論上看，正態分布具有很多良好的性質 ，許多概率分布可以用它來近似；還有一些常用的概率分布是由它直接導出的，例如對數正態分布、t分布、F分布等。
3. 對數正態分布的基本概念
在概率論與統計學中，對數正態分布是對數為正態分布的任意隨機變數的概率分布。如果 X 是服從正態分布的隨機變數，則 exp(X) 服從對數正態分布；同樣，如果 Y 服從對數正態分布，則 ln(Y) 服從正態分布。 如果一個變數可以看作是許多很小獨立因子的乘積，則這個變數可以看作是對數正態分布。一個典型的例子是股票投資的長期收益率，它可以看作是每天收益率的乘積。
設ξ服從對數正態分布，其密度函數為：
數學期望和方差分別為：
4. 如何推導 對數正態分布 的 概率分布函數
% 生成1e6個均值為1、方差為2的對數正態分布的隨機數N=1e6;m = 1;v = 2;mu = log((m^2)/sqrt(v+m^2));sigma = sqrt(log(v/(m^2)+1))[M,V]= lognstat(mu,sigma)X = lognrnd(mu,sigma,1,N);
5. 關於Black－Scholes模型
Black-Scholes期權定價模型
Black-Scholes期權定價模型（Black-Scholes Option Pricing Model），布萊克-肖爾斯期權定價模型
1997年10月10日，第二十九屆諾貝爾經濟學獎授予了兩位美國學者，哈佛商學院教授羅伯特·默頓(RoBert Merton)和斯坦福大學教授邁倫·斯克爾斯(Myron Scholes)。他們創立和發展的布萊克——斯克爾斯期權定價模型(Black Scholes Option Pricing Model)為包括股票、債券、貨幣、商品在內的新興衍生金融市場的各種以市價價格變動定價的衍生金融工具的合理定價奠定了基礎。
斯克爾斯與他的同事、已故數學家費雪·布萊克(Fischer Black)在70年代初合作研究出了一個期權定價的復雜公式。與此同時，默頓也發現了同樣的公式及許多其它有關期權的有用結論。結果，兩篇論文幾乎同時在不同刊物上發表。所以，布萊克—斯克爾斯定價模型亦可稱為布萊克—斯克爾斯—默頓定價模型。默頓擴展了原模型的內涵，使之同樣運用於許多其它形式的金融交易。瑞士皇家科學協會(The Royal Swedish Academyof Sciencese)贊譽他們在期權定價方面的研究成果是今後25年經濟科學中的最傑出貢獻。
[編輯]B-S期權定價模型(以下簡稱B-S模型)及其假設條件
[編輯](一)B-S模型有7個重要的假設
1、股票價格行為服從對數正態分布模式；
2、在期權有效期內，無風險利率和金融資產收益變數是恆定的；
3、市場無摩擦，即不存在稅收和交易成本，所有證券完全可分割；
4、金融資產在期權有效期內無紅利及其它所得(該假設後被放棄)；
5、該期權是歐式期權，即在期權到期前不可實施。
6、不存在無風險套利機會；
7、證券交易是持續的；
8、投資者能夠以無風險利率借貸。
[編輯](二)榮獲諾貝爾經濟學獎的B-S定價公式
C = S * N(d1) − Le − rTN(d2)
其中:
C—期權初始合理價格
L—期權交割價格
S—所交易金融資產現價
T—期權有效期
r—連續復利計無風險利率H
σ2—年度化方差
N()—正態分布變數的累積概率分布函數 ，在此應當說明兩點：
第一，該模型中無風險利率必須是連續復利形式。一個簡單的或不連續的無風險利率(設為r0)一般是一年復利一次，而r要求利率連續復利。r0必須轉化為r方能代入上式計算。兩者換算關系為:r = ln(1 + r0)或r0=Er-1。例如r0=0.06，則r=ln(1+0.06)=0853，即100以583%的連續復利投資第二年將獲106，該結果與直接用r0=0.06計算的答案一致。
第二，期權有效期T的相對數表示，即期權有效天數與一年365天的比值。如果期權有效期為100天，則。
[編輯]B-S定價模型的推導與運用
(一)B-S模型的推導B-S模型的推導是由看漲期權入手的，對於一項看漲期權，其到期的期值是:
E[G] = E[max(St − L,O)]
其中，E[G]—看漲期權到期期望值
St—到期所交易金融資產的市場價值
L—期權交割(實施)價
到期有兩種可能情況:
1、如果St > L，則期權實施以進帳(In-the-money)生效，且max(St − L,O) = St − L
2、如果St < L，則期權所有人放棄購買權力，期權以出帳(Out-of-the-money)失效，且有:
max(St − L,O) = 0
從而:
其中:P：(St > L)的概率E[St | St > L]：既定(St > L)下St的期望值將E[G]按有效期無風險連續復利rT貼現，得期權初始合理價格:
C = Pe − rT(E[St | St > L] − L)這樣期權定價轉化為確定P和E[St | St > L]。
首先，對收益進行定義。與利率一致，收益為金融資產期權交割日市場價格(St)與現價(S)比值的對數值，即收益 = lnSt / S = ln(St / L)。由假設1收益服從對數正態分布，即ln(St / L)～，所以E[lN(St / S] = μt，St / S～可以證明，相對價格期望值大於eμt，為:E[St / S] = eμt + σ2T2 = eeT從而，μt = T(r − σ2)，且有σt = σT
其次，求(St > L)的概率P，也即求收益大於(LS)的概率。已知正態分布有性質:Pr06[ξ > x] = 1 − N(x − μσ)其中:
ζ：正態分布隨機變數
x：關鍵值
μ：ζ的期望值
σ：ζ的標准差
所以:P = Pr06[St > 1] = Pr06[lnSt / s] > lnLS = :LN − lnLS − (r − σ2)TσTnc4 由對稱性:1 − N(d) = N( − d)P = NlnSL + (r − σ2)TσTarS。
第三，求既定St > L下St的期望值。因為E[St | St > L]處於正態分布的L到∞范圍，所以，
E[St | St] > = SerTN(d1)N(d2)
其中:
最後，將P、E[St | St] > L]代入(C = Pe − rT(E[St | St > L] − L))式整理得B-S定價模型:C = SN(d1) − Le − rTN(d2)
(二)看跌期權定價公式的推導
B-S模型是看漲期權的定價公式，根據售出—購進平價理論(Put-callparity)可以推導出有效期權的定價模型，由售出—購進平價理論，購買某股票和該股票看跌期權的組合與購買該股票同等條件下的看漲期權和以期權交割價為面值的無風險折扣發行債券具有同等價值，以公式表示為:
S + Pe(S,T,L) = Ce(S,T,L) + L(1 + r) − T
移項得:
Pe(S,T,L) = Ce(S,T,L) + L(1 + r) − T − S，
將B-S模型代入整理得:
此即為看跌期權初始價格定價模型。
(三)B-S模型應用實例
假設市場上某股票現價S為 164，無風險連續復利利率γ是0.0521，市場方差σ2為0.0841，那麼實施價格L是165，有效期T為0.0959的期權初始合理價格計算步驟如下:
①求d1:
=0.0328
②求d2:
③查標准正態分布函數表，得:N(0.03)=0.5120 N(-0.06)=0.4761
④求C:
C=164×0.5120-165×e-0.0521×0.0959×0.4761=5.803
因此理論上該期權的合理價格是5.803。如果該期權市場實際價格是5.75，那麼這意味著該期權有所低估。在沒有交易成本的條件下，購買該看漲期權有利可圖。
[編輯]B-S模型的發展、股票分紅
B-S模型只解決了不分紅股票的期權定價問題，默頓發展了B-S模型，使其亦運用於支付紅利的股票期權。
(一)存在已知的不連續紅利假設某股票在期權有效期內某時間t(即除息日)支付已知紅利Dt，只需將該紅利現值從股票現價S中除去，將調整後的股票價值S′代入B-S模型中即可:S' = S − Dte − rT。如果在有效期內存在其它所得，依該法一一減去。從而將B-S模型變型得新公式:
(二)存在連續紅利支付是指某股票以一已知分紅率(設為δ)支付不間斷連續紅利，假如某公司股票年分紅率δ為0.04，該股票現值為164，從而該年可望得紅利164×004= 6.56。值得注意的是，該紅利並非分4季支付每季164；事實上，它是隨美元的極小單位連續不斷的再投資而自然增長的，一年累積成為6.56。因為股價在全年是不斷波動的，實際紅利也是變化的，但分紅率是固定的。因此，該模型並不要求紅利已知或固定，它只要求紅利按股票價格的支付比例固定。
在此紅利現值為:S(1-E-δT)，所以S′=S•E-δT，以S′代S，得存在連續紅利支付的期權定價公式:C=S•E-δT•N(D1)-L•E-γT•N(D2)
[編輯]B-S模型的影響
自B-S模型1973年首次在政治經濟雜志(Journalofpo Litical Economy)發表之後，芝加哥期權交易所的交易商們馬上意識到它的重要性，很快將B-S模型程序化輸入計算機應用於剛剛營業的芝加哥期權交易所。該公式的應用隨著計算機、通訊技術的進步而擴展。到今天，該模型以及它的一些變形已被期權交易商、投資銀行、金融管理者、保險人等廣泛使用。衍生工具的擴展使國際金融市場更富有效率，但也促使全球市場更加易變。新的技術和新的金融工具的創造加強了市場與市場參與者的相互依賴，不僅限於一國之內還涉及他國甚至多國。結果是一個市場或一個國家的波動或金融危機極有可能迅速的傳導到其它國家乃至整個世界經濟之中。我國金融體制不健全、資本市場不完善，但是隨著改革的深入和向國際化靠攏，資本市場將不斷發展，匯兌制度日漸完善，企業也將擁有更多的自主權從而面臨更大的風險。因此，對規避風險的金融衍生市場的培育是必需的，對衍生市場進行探索也是必要的，我們才剛剛起步。
[編輯]對B-S模型的檢驗､批評與發展
B-S模型問世以來，受到普遍的關注與好評，有的學者還對其准確性開展了深入的檢驗。但同時，不少經濟學家對模型中存在的問題亦發表了不同的看法，並從完善與發展B-S模型的角度出發，對之進行了擴展。
1977年美國學者伽萊(galai)利用芝加哥期權交易所上市的股票權的數據，首次對布-肖模型進行了檢驗。此後，不少學者在這一領域內作了有益的探索。其中比較有影響的代表人物有特里皮(trippi)､奇拉斯(chiras)､曼納斯特(manuster)､麥克貝斯(macbeth)及默維勒(merville)等。綜合起來，這些檢驗得到了如下一些具有普遍性的看法：
1.模型對平值期權的估價令人滿意，特別是對剩餘有效期限超過兩月，且不支付紅利者效果尤佳。
2.對於高度增值或減值的期權，模型的估價有較大偏差，會高估減值期權而低估增值期權。
3.對臨近到期日的期權的估價存在較大誤差。
4.離散度過高或過低的情況下，會低估低離散度的買入期權，高估高離散度的買方期權。但總體而言，布-肖模型仍是相當准確的，是具有較強實用價值的定價模型。
對布-肖模型的檢驗著眼於從實際統計數據進行分析，對其表現進行評估。而另外的一些研究則從理論分析入手，提出了布-肖模型存在的問題，這集中體現於對模型假設前提合理性的討論上。不少學者認為，該模型的假設前提過嚴，影響了其可靠性，具體表現在以下幾方面：
首先，對股價分布的假設。布-肖模型的一個核心假設就是股票價格波動滿足幾何維納過程，從而股價的分布是對數正態分布，這意味著股價是連續的。麥頓(merton)､考克斯(cox)､羅賓斯坦(robinstein)以及羅斯(ross)等人指出，股價的變動不僅包括對數正態分布的情況，也包括由於重大事件而引起的跳起情形，忽略後一種情況是不全面的。他們用二項分布取代對數正態分布，構建了相應的期權定價模型。
其次，關於連續交易的假設。從理論上講，投資者可以連續地調整期權與股票間的頭寸狀況，得到一個無風險的資產組合。但實踐中這種調整必然受多方面因素的制約：1.投資者往往難以按同一的無風險利率借入或貸出資金；2.股票的可分性受具體情況制約；3.頻繁的調整必然會增加交易成本。因此，現實中常出現非連續交易的情況，此時，投資者的風險偏好必然影響到期權的價格，而布-肖模型並未考慮到這一點。
再次，假定股票價格的離散度不變也與實際情況不符。布萊克本人後來的研究表明，隨著股票價格的上升，其方差一般會下降，而並非獨立於股價水平。有的學者(包括布萊克本人)曾想擴展布-肖模型以解決變動的離散度的問題，但至今未取得滿意的進展。
此外，不考慮交易成本及保證金等的存在，也與現實不符。而假設期權的基礎股票不派發股息更限制了模型的廣泛運用。不少學者認為，股息派發的時間與數額均會對期權價格產生實質性的影響，不能不加以考察。他們中有的人對模型進行適當調整，使之能反映股息的影響。具體來說，如果是歐洲買方期權，調整的方法是將股票價格減去股息(d)的現值替代原先的股價，而其他輸入變數不變，代入布-肖模型即可。若是美國買方期權，情況稍微復雜。第一步先按上面的辦法調整後得到不提早執行情況下的價格。第二步需估計在除息日前立即執行情況下期權的價格，將調整後的股價替代實際股價，距除息日的時間替代有效期限､股息調整後的執行價格(x-d)替代實際執行價格，連同無風險利率與股價離散度等變數代入模型即可。第三步選取上述兩種情況下期權的較大值作為期權的均衡價格。需指出的是，當支付股息的情況比較復雜時，這種調整難度很大。
6. 求高手翻譯，小弟跪求~~~~量子金融方面的~~~~
摘要應用全量子理論模型二級金融市場。與隨機描述,形式主義強調貿易的重要性,確定值時的安全。所有可能的實現投資者持有的證券和現金作為基礎的希爾伯特空間的市場狀態。演化的一個孤立的市場是統一在這個空間。線性運算元的代表基本金融交易,比如現金轉移和購買或出售證券的建構和簡單的模型生成演化過漢密爾頓,由於現金流和提出的證券交易。哈密頓量描述金融交易成為當地當利潤/虧損從交易是小的,比起營業額。這個近似可能描述一個具有高度流動性的和高效的股票市場。對數正態分布的概率為股票的價格與方差這是成正比的運行時間是復制用於一個平衡市場。在這個例子中股票的漸進波動與長期交易概率有關。
7. 隨機過程在金融領域應用的有關題目，請教高人指點~~~
解答：本題我們可以直接利用獨立同分布的對數正態隨機變數的定義來解答。
1）假設Z是標准正態隨機變數，則第一周股票價格上升的概率是
P（S(1)/S(0) >1）=P{ln[S(1)/S(0) ]>0}=P{Z>-0.0165/0.0730}=P{Z>-0.226}=P{Z<0.226}查表約等於0.5894. 於是連續兩周價格上升的概率為(0.5894)²=0.3474.
2)兩周後的股票價格高於今天的價格概率為P{S(2)/S(0) >1}=P{[S(2)/S(1)][S(1)/S(0)>1}
=P{ln[S(2)/S(1)]+ln[S(1)/S(0)>1}>0
=P{Z>-0.0330/0.0730√2}=P{Z>-0.31965}=P{Z<0.31965}查表約等於0.6354.
8. 如果用matlab驗證股票的收盤價符合對數正態分布
先導入數據，然後取收盤價的對數值即y＝ln（y）
clc;clear
y=ln(y)
Std=std(y) %標准差
[F,XI]=ksdensity(y)
figure(1)
plot(XI,F,'o-')
x =randn(300000,1);
figure(2)
[f,xi] = ksdensity(x);
plot(xi,f);
畫出概率分布圖
ksdensity -------------------- Kernel smoothing density estimation.
表示核平滑密度估計
9. 為什麼假設股票價格服從正態分布是不現實的
有一個最基本的想法，如果股票符合正態分布，那麼，會怎樣？因為趨勢已定，所有人都可以在股票價格變動前預測到股票將來的價格走勢。投資將成為一件沒有任何意義的事情。
另外，股票價格會受到企業的發展、經濟的環境、政策的走勢以及人們的心理波動影響。所以，其價格出現非規律變化、非正太分布的波動是非常正常的。