期权定价是所有衍生金融工具定价中最复杂的，它 涉及到随机过程等较为复杂的概念。而期权定价又是整个金融工程学科的重要基础。因此，本章内容相当的重要。在知识结构安排上，本章将从证券价格的运动规律讲起，逐步推导出 BS期权定价模型，同时，对该模型的实证研究成果进行一定的概况性叙述。

6.1.1 研究意义 了解

6.1.2 效率市场假说和马尔可夫随机过程 熟悉6.1.3 布朗运动 掌握6.1.4 伊藤过程和伊藤引理 掌握6.1.5 证券价格变化过程 掌握 6.2 布莱克－舒尔斯期权定价模型 6.2.1 布莱克－舒尔斯微分方程的基本假设 熟悉 6.2.2 布莱克－舒尔斯微分方程的推导 掌握 6.2.3 布莱克－舒尔斯期权定价公式 掌握 6.2.4 布莱克－舒尔斯期权定价公式的基本推广 熟悉 6.3 布莱克－舒尔斯期权定价公式的实证研究和应用 了解 6.3.1 布莱克－舒尔斯期权定价公式的实证研究 了解 6.3.2 布莱克－舒尔斯期权定价公式的应用 熟悉

6.1 证券价格的变化过程

期权是标的资产的衍生工具，其价格波动的来源就是标的资产价格的变化，期权价格受到标的资产价格的影响。因此期权定价使用的是相对定价法，即相对于证券价格的价格，因而要为期权定价首先必须研究证券价格。

期权的价值正是来源于签订合约时，未来标的资产价格与合约执行价格之间的预期差异变化，在现实中，资产价格总是随机变化的。需要了解其所遵循的随机过程。

研究变量运动的随机过程，可以帮助我们了解在特定时刻，变量取值的概率分布情况。

1965 年，法玛（ Fama ）提出了著名的效率市场假说。该假说认为，投资者都力图利用可获得的信息获得更高的报酬；证券价格对新的市场信息的反应是迅速而准确的，证券价格能完全反应全部信息；市场竞争使证券价格从一个均衡水平过渡到另一个均衡水平，而与新信息相应的价格变动是相互独立的

1 、弱式效率市场假说认为，证券价格变动的历史不包含任何对预测证券价格未来变动有用的信息，也就是说不能通过技术分析获得超过平均收益率的收益。

2、半强式效率市场假说认为，证券价格会迅速、准确地根据可获得的所有公开信息调整，因此以往的价格和成交量等技术面信息以及已公布的基本面信息都无助于挑选价格被高估或低估的证券。

3、强式效率市场假说认为，不仅是已公布的信息，而且是可能获得的有关信息都已反映在股价中，因此任何信息（包括“内幕信息”）对挑选证券都没有用处。

根据众多学者的实证研究，发达国家的证券市场大体符合弱式效率市场假说。

随机过程（ Stochastic Process）是指某变量的值以某种不确定的方式随时间变化的过程。根据时间是否连续和变量取值范围是否连续，随机过程可以做如下的划分：

时间的连续性 离散时间随机过程 连续时间随机过程

变量取值范围的连续性 离散变量随机过程 连续变量随机过程

从严格意义上说，证券价格的变化过程属于离散变量的离散时间随机过程，为了研究方便，我们可以把它近似为连续变量的连续时间的随机过程。

随机过程有许多类型，在本课程中，我们将涉及一些符合证券价格变化规律的随机过程。

一般认为，弱式效率市场假说与马尔可夫随机过程（ Markov Stochastic Process）是内在一致的。

马尔可夫过程是一种特殊类型的随机过程。在这个过程中，只有变量的当前值才与未来的预测有关，变量过去的历史和变量从过去到现在的演变方式与未来的预测无关。

如果证券价格遵循马尔可夫过程，则意味着其未来价格的概率分布只取决于该证券现在的价格，这显然和弱式效率市场假说是一致的。

布朗运动（ Brownian Motion）起源于物理学中对完全浸没于液体或气体中的小粒子运动的描述。

对于标准布朗运动来说：设 代表一个小的时间间隔长度， 代表变量 z 在 时间内的变化，遵循标准布朗运动的 具有两种特征：特征 1： 和 的关系满足： =其中， 代表从标准正态分布（即均值为 0 、标准差为 1.0 的正态分布）中取的一个随机值。特征 2：对于任何两个不同时间间隔 ， 的值相互独立。

t

tz

z

z t

t z

z t

当 0时，我们就可以得到极限的标准布朗运动：

dtdz t

1 、为何定义 = ？ z t 当我们需要考察任意时间长度间隔中的变量变化的情况时，独立的正态分布，期望值和方差具有可加性，而标准差不具有可加性。这样定义可以使方差与时间长度成比例，不受时间划分方法的影响。相应的一个结果就是：标准差的单位变为 年

2 、下面我们来考查符合标准布朗运动的变量 z在一段较长时间 T中的变化情形：

令 z（ T）－ z(0) 表示变量 z在 T中的变化量，显然该变量又可被看作是在 N个长度为的小时间间隔中 z的变化总量，其中 N=T/ Δt 。

tzTzN

ii

1

)0()( 很显然，这是 n个相互独立的正态分布的和：

因此， z（ T） -z（ 0）也具有正态分布特征，其均值为 0，方差为 N Δt =T，标准差 。 T

普通布朗运动 若变量 x 遵循普通布朗运动： 其中： 1 、 a 和 b 均为常数， dz 遵循标准布朗运动。 2 、 a 为漂移率（ Drift Rate ），是指单位时间内变量 z 均值的变化值。 3 、 b2 为方差率（ Variance Rate ），是指单位时间的方差。

bdzadtdx

普通布朗运动的离差形式为 ，显然， Δx 也具有正态分布特征，其均值为 ，标准差为 ，方差为

tbtax ta tb tb 2

1 、显然，遵循普通布朗运动的变量 x是关于时间和 dz的动态过程，其中第一项 adt为确定项，它意味着 x的期望漂移率是每单位时间为 a。第二项 bdz是随机项，它表明对 x的动态过程添加的噪音。这种噪音是由维纳过程的 b 倍给出的。

2、在任意时间长度 T后 x值的变化也具有正态分布特征，其均值为 aT，标准差为 ，方差为 b2T。

3、标准布朗运动的漂移率 a为 0,方差率为 1。

Tb

普通布朗运动假定漂移率和方差率为常数，若把变量 x的漂移率和方差率当作变量 x和时间 t的函数，我们就可以得到 ，这就是伊藤过程（ Ito Process）

其中， dz是一个标准布朗运动， a、 b是变量x和 t的函数，变量 x的漂移率为 a，方差率为 b2 。

dztxbdttxadx ),(),(

在伊藤过程的基础上，数学家伊藤（ K.Ito）进一步推导出：若变量 x遵循伊藤过程，则变量 x和 t的函数 G将遵循如下过程：

bdzx

Gdtb

x

G

t

Ga

x

GdG

)2

1( 2

2

2

其中， dz是一个标准布朗运动。这就是著名的伊藤引理。

首先，我们要明确，在研究证券价格变化过程的时候，我们的目标是找到一个合适的随机过程表达式，来尽量准确地描述证券价格的变动过程，同时尽量实现数学处理上的简单性。

一般来说，金融研究者认为证券价格的变化过程可以用漂移率为 μS 、方差率为 S2 的伊藤过程来表示： 2

dS Sdt Sdz

两边同除以 S 得：

dzdtS

dS

该随机过程又可以称为几何布朗运动。其中 S表示证券价格， μ表示证券在瞬间内以连续复利表示的期望收益率（又称预期收益率 ）， 表示证券收益率瞬间的方差， 表示证券收益率瞬间的标准差，简称证券价格的波动率（ Volatility）， dz 表示标准布朗运动。其中， μ和 σ的时间度量单位一般都采用年。

几何布朗运动的离散形式为：

2

ttS

S

为什么证券价格可以用几何布朗运动表示？ 1、市场一般认同股票市场符合“弱式效率市场假说”，而几何布朗运动的随机项来源于标准布朗运动 dz，具有马尔可夫性质，符合弱式效率的假说。 2 、投资者感兴趣的不是股票价格 S，而是独立于价格的收益率。投资者不是期望股票价格以一定的绝对价格增长，而是期望股票价格以一定的增长率在增长。因此需要用百分比收益率代替绝对的股票价格（几何布朗运动的离散形式）。 3 、几何布朗运动最终隐含的是：股票价格的连续复利收益率（而不是百分比收益率）为正态分布；股票价格为对数正态分布。这比较符合现实。

在短时间 后，证券价格比率的变化值 为： tS

S

ttS

S

可见， 也具有正态分布特征，其均值为 ，标准

差为 ，方差为 。

也就是说

其中 表示均值为 m ，标准差为 s的正态分布。

S

St

t),(~ tt

S

S

t2

),( sm

但是，在一个较长的时间 T 后， 不再具有正态分布的性质：这就是百分比多期收益率的乘积问题。因此，尽管σ是短期内股票价格百分比收益率的标准差，但是在任意时间长度 T后，这个收益率的标准差却不再是 。股票价格的年波动率并不是一年内股票价格百分比收益率变化的标准差。

S

S

T

但是 , 如果我们运用 Ito引理来推导证券价格自然对数 lnS （设为 G）所遵循的随机过程，就可以得到

可以看到，这个随机过程属于普通布朗运动，具有恒定的漂移率和恒定的方差率；在任意时间长度 T之后， G的变化仍然服从正态分布，均值为 ，方差为 。标准差仍然可以表示为 ，和时间长度平方根成正比。

dzdtdG )2

(2

))(2/( 2 tT )(2 tT

tT

从以上分析，我们可以得到两点重要结论：

1 、几何布朗运动意味着股票价格服从对数正态分布。

令 t时刻 G的值为 lnS ， T时刻 G的值为 lnST，其中 S表示 t时刻（当前时刻）的证券价格， ST表示 T时刻（将来时刻）的证券价格，则在 T－ t期间 G的变化为： SST lnln

这意味着：

进一步从正态分布的性质可以得到：

]),)([(~lnln 2

2

tTtTSST

]),)(([ln~ln 2

2

tTtTSST

也就是说，证券价格对数服从正态分布。如果一个变量的自然对数服从正态分布，则称这个变量服从对数正态分布。这表明 ST服从对数正态分布。根据对数正态分布的特性，以及符号的定义，我们可以得到 和

)()( tTT SeSE

]1[)var()()(22

2

tTtT

T eeSS

2 、股票价格对数收益率服从正态分布

由于 dG实际上就是连续复利的对数收益率。因此几何布朗运动实际上意味着对数收益率遵循普通布朗运动，对数收益率的变化服从正态分布，对数收益率的标准差与时间的平方根成比例。

:

1 、几何布朗运动中的期望收益率。 2、根据资本资产定价原理， 取决于该证券的系统性风险、无风险利率水平、以及市场的风险收益偏好。由于后者涉及主观因素，因此其决定本身就较复杂。然而幸运的是，我们将在下文证明，衍生证券的定价与标的资产的预期收益率 是无关的。 3 、较长时间段后的连续复利收益率的期望值等于 < ，这是因为较长时间段后的连续复利收益率的期望值是较短时间内收益率几何平均的结果，而较短时间内的收益率则是算术平均的结果。

2/2

1 、证券价格的年波动率，又是股票价格对数收益率的年标准差 2、一般从历史的证券价格数据中计算出样本对数收益率的标准差，再对时间标准化，得到年标准差，即为波动率的估计值。在计算中，一般来说时间距离计算时越近越好；时间窗口太长也不好；一般来说采用交易天数计算波动率而不采用日历天数。

:

:

假设：1 、证券价格遵循几何布朗运动，即 和 为常数；2、允许卖空标的证券；3、没有交易费用和税收，所有证券都是完全可分的；4、衍生证券有效期内标的证券没有现金收益支付；5、不存在无风险套利机会；6、证券交易是连续的，价格变动也是连续的；7、衍生证券有效期内，无风险利率 r为常数。

由于证券价格 S遵循几何布朗运动，因此有： SdzSdtdS

其在一个小的时间间隔 中， S的变化值 为：

在一个小的时间间隔中， f的变化值 为：

zStSS t S

SdzS

fdtS

S

f

t

fS

S

fdf

)2

1( 22

2

2

zSS

ftS

S

f

t

fS

S

ff

)2

1( 22

2

2

设 f是依赖于 S的衍生证券的价格，则 f一定是 S和 t的函数，根据伊藤引理可得：

（ 1 ）

f

从上面分析可以看出， (1)和 (2)中的 相同，都等于 。为了消除 ，可以构建一个包括一单位衍生证券空头 和

单位标的证券多头的组合。令 代表该投资组合的价值，则：

t

z

z

S

f

ff S

x

(3)

在 时间后，该投资组合的价值变化 为：f

f SS

t

(4)

将式（ 1）和（ 2）代入式（ 4），可得：tS

S

f

t

f

)2

1( 22

2

2

（ 5 ）

由于式（ 5）中不含有 ，该组合的价值在一个小时间间隔后 必定没有风险，因此该组合在 中的瞬时收益率一定等于 中的无风险收益率。因此：

zt t

t

tr (6)

把式（ 3）和（ 5）代入上式得：

tSS

ffrtS

S

f

t

f

)()2

1( 22

2

2

化简为： rfS

fS

S

frS

t

f

2

222

2

1 （ 7）

这就是著名的布莱克——舒尔斯微分分程，它适用于其价格取决于标的证券价格 S的所有衍生证券的定价。

观察布莱克－舒尔斯微分方程，我们可以发现，受制于主观的风险收益偏好的标的证券预期收益率并未包括在衍生证券的价值决定公式中。这意味着，无论风险收益偏好状态如何，都不会对 f的值产生影响。因此我们可以作出一个可以大大简化我们工作的假设：在对衍生证券定价时，所有投资者都是风险中性的。尽管这只是一个人为的假定，但通过这种假定所获得的结论不仅适用于投资者风险中性情况，也适用于投资者厌恶风险的所有情况。

在风险中性的条件下，所有证券的预期收益率都可以等于无风险利率 r，所有现金流量都可以通过无风险利率进行贴现求得现值。这就是风险中性定价原理。

风险中性定价原理

假设一种不支付红利股票目前的市价为 10元，我们知道在 3个月后，该股票价格要么是 11元，要么是 9元。现在我们要找出一份 3 个月期协议价格为 10.5元的该股票欧式看涨期权的价值。

由于欧式期权不会提前执行，其价值取决于 3个月后股票的市价。若 3 个月后该股票价格等于 11元，则该期权价值为 0.5元；若 3 个月后该股票价格等于 9元，则该期权价值为 0。

风险中性定价原理的应用

为了找出该期权的价值，我们可构建一个由一单位看涨期权空头和 单位的标的股票多头组成的组合。若 3 个月后该股票价格等于 11元时，该组合价值等于（ 11 － 0.5 ）元；若 3 个月后该股票价格等于 9 元时，该组合价值等于 9元。为了使该组合价值处于无风险状态，我们应选择适当的 值，使 3个月后该组合的价值不变，这意味着：

11 － 0.5=9 =0.25

因此，一个无风险组合应包括一份看涨期权空头和 0.25股标的股票。无论 3 个月后股票价格等于11元还是 9元，该组合价值都将等于 2.25元。

假设现在的无风险年利率等于 10%，则该组合的现值应为：

由于该组合中有一单位看涨期权空头和 0.25单位股票多头，而目前股票市场为 10元，因此：

这就是说，该看涨期权的价值应为 0.31元，否则就会存在无风险套利机会。

元19.225.2 25.01.0 e

元31.0

19.225.010

f

f

从该例子可以看出，在确定期权价值时，我们并不需要知道股票价格上涨到 11元的概率和下降到 9元的概率。但这并不意味着概率可以随心所欲地给定。事实上，只要股票的预期收益率给定，股票上升和下降的概率也就确定了。例如，在风险中性世界中，无风险利率为 10%，则股票上升的概率 P可以通过下式来求：

0.1 0.2510 [11 9(1 )]e P P

P=62.66% 。

又如，如果在现实世界中股票的预期收益率为15%，则股票的上升概率可以通过下式来求：

0.15 0.2510 [11 9(1 )]e P P

P=69.11% 。 可见，投资者厌恶风险程度决定了股票的预期收益率，而股票的预期收益率决定了股票升跌的概率。然而，无论投资者厌恶风险程度如何，从而无论该股票上升或下降的概率如何，该期权的价值都等于 0.31元。

在风险中性的条件下，无收益资产欧式看涨期权到期时（ T时刻）的期望值为：

)]0,[max( XSE T

其中，

E 表示风险中性条件下的期望值。根据风险中性定价原理，欧式看涨期权的价格 c等于将此期望值按无风险利率进行贴现后的现值，即：

)]0,[max()( XSEec TtTr

（ 8 ）

对（ 8）右边求值是一种积分过程，结果为：其中， )()( 2

)(1 dNXedSNc tTr （ 9 ）

tTdtT

tTrXSd

tT

tTrXSd

1

2

2

2

1

))(2/()/ln(

))(2/()/ln(

N（ x）为标准正态分布变量的累计概率分布函数（即这个变量小于 x的概率），根据标准正态分布函数特性，我们有 。 )(1)( xNxN

这就是无收益资产欧式看涨期权的定价公式。

对于布莱克－舒尔斯期权定价公式的理解： 在 B-S 公式中， N(d2)是在风险中性世界中 ST大于 X的概率，或者说式欧式看涨期权被执行的概率， e-r(T-t)XN(d2)是 X的风险中性期望值的现值。 SN(d1)= e-r(T-t)ST N(d1) 是 ST的风险中性期望值的现值 。

因此，这个公式就是未来收益期望值的贴现。

无收益资产的欧式看跌期权的定价公式

根据欧式看涨期权和看跌期权之间存在平价关系，可以得到无收益资产欧式看跌期权的定价公式：

)()( 12)( dSNdNXep tTr （ 1

0 ）

无收益资产美式看涨期权的定价公式

在标的资产无收益情况下，美式看涨期权提前执行是不合理的，因此 C=c，无收益资产美式看涨期权的定价公式同样是：

( )1 2( ) ( )r T tC SN d Xe N d

有收益资产的欧式期权的定价公式

对于有收益标的资产的欧式期权，在收益已知情况下，我们可以把标的证券价格分解成两部分：期权有效期内已知现金收益的现值部分和一个有风险部分。当期权到期时，这部分现值将由于标的资产支付现金收益而消失。因此，我们只要用S表示有风险部分的证券价格。 σ表示风险部分遵循随机过程的波动率，就可直接套用公式（ 9）和（ 10）分别计算出有收益资产的欧式看涨期权和看跌期权的价值。

因此，当标的证券已知收益的现值为 I时，我们只要用（ S－ I）代替 S 即可求出固定收益证券欧式看涨和看跌期权的价格。 当标的证券的收益为按连续复利计算的固定收益率 q（单位为年）时，我们只要将 代替 S 就可求出支付连续复利收益率)( tTqSe

证券的欧式看涨和看跌期权的价格。 一般来说，期货期权、股指期权和外汇期权都可以看作标的资产支付连续复利收益率的期权。其中，欧式期货期权可以看作一个支付连续红利率为 r的资产的欧式期权；股指期权则是以市场平均股利支付率为收益率，外汇期权标的资产的连续红利率为该外汇在所在国的无风险利率。

对于欧式期货期权，可以将其当成一个支付连续红利率为 r的资产的欧式期权。因此，此时布莱克－舒尔斯期权定价模型为：

)]()([ 21)( dXNdFNec tTr （ 11 ）

)]()([ 12)( dFNdXNep tTr （ 12 ）

其中，2

1

ln( / ) ( / 2)( )F X T td

T t

2

2 1

ln( / ) ( / 2)( )F X T td d T t

T t

假设当前英镑的即期汇率为 $1.5000，美国的无风险连续复利年利率为 7%，英国的无风险连续复利年利率为 10%，英镑汇率遵循几何布朗运动，其波动率为 10%，求6 个月期协议价格为 $1.5000的英镑欧式看涨期权价格。

解：由于英镑会产生无风险收益，现在的 1英镑等于 6个月5.01.0 e 英镑，而现在的 5.01.0 e 英镑等于 6个月后的 1英镑，

5.01.05000.1 eS ，并代入式（ 6.23 ）就可求出后的因此可令期权价格。

2475.05.01.01768.0

1768.00707.0

0375.005.0 5.01.0

5.0)2/01.007.0()5000.1/5000.1ln()(4484.1)(4268.1

)(5000.1)(5000.1

12

5.01.0

1

21

25.007.0

15.01.0

tTdd

ed

dNdN

dNedNec

通过查累积正态分布函数 N（ x）的数据表，我们可以得出：c=1.42680.4298-1.44840.4023=0.0305=3.05美分因此 ,6 个月期英镑欧式看涨期权价格为 3.05美分。

有收益资产的美式看涨期权的定价 当标的资产有收益时，美式看涨期权就有提前执行的可能，因此有收益资产美式期权的定价较为复杂，布莱克提出了一种近 似处理方法。该方法是先确定提前执行美式看涨期权是否合理。若不合理，则按欧式期权处理；若在

nt提前执行有可能是合理nt

价格，然后将二者之中的较大者作为美式期权的价格。在大多数情况下，这种近似效果都不错。

时刻到期的欧式看涨看涨期权的的，则要分别计算在 T 时刻和

假设一种 1 年期的美式股票看涨期权，标的股票在 5个月和 11个月后各有一个除权日，每个除权日的红利期望值为 1.0元，标的股票当前的市价为 50元，期权协议价格为 50元，标的股票波动率为每年 30%，无风险连续复利年利率为 10%，求该期权的价值。 首先我们要看看该期权是否应提前执行。根据第5 章的结论，美式看涨期权不能提前执行的条件是：

]1[ )( 1 ii ttri eXD

在本例中， D1=D2=1.0元，而第一次除权日前不等式右边为：4385.2)1(50]1[ 5.01.0)( 12 eeX ttr

由于 2.4385>1.0元，因此在第一个除权日前期权不应当执行。

4148.0)1(50]1[ 0833.01.0)( 2 eeX tTr

由于 0.4148<1.0元，因此在第二个除权日前有可能提前执行。

第二次除权日前不等右边为：

然后，要比较 1年期和 11个月期欧式看涨期权价格。

对于 1年期欧式看涨期权来说，由于红利的现值为：元8716.10.10.1 9167.01.04167.01.0 ee

因此 S=50-1.8716=48.1284元

将 S=48.1284，代入式（ 9 ）得：)(2419.45)(1284.48)(50)(1284.48 212

11.0112 dNdNdNedNc

其中，

0562.013.03562.0

3562.013.0

1)2/09.01.0()50/1284.48ln(

2

1

d

d

由于 N（ 0.3562） =0.6392， N（ 0.0562） =0.5224，

因此 元1293.75224.02419.456392.01284.4812 c

对于 11个月期的欧式看涨期权来说，由于红利的现值为：

元9592.00.1 4167.01.0 e

因此 S=50-0.9592=49.0408元

因此将 S=49.0408 元，代入式（ 9）得：

)(6203.45)(0408.49)(50)(0408.49 2129167.01.0

111 dNdNdNedNc

其中， 3952.09167.03.0

9167.0)2/09.01.0()50/0408.49ln(1

d

元2824.7543.06203.456536.00408.49

1080.09167.03.03952.0

11

2

c

d

由于 11 12c c ，因此该美式看涨期权价值近似为 7.2824元。

美式看跌期权的定价 美式看跌期权无论标的资产有无收益都有提前执行的可能，而且与其对应的看涨期权也不存在精确的平价关系，因此我们一般通过数值方法来求美式看跌期权的价值。

对于精度问题，我们可以运用布莱克——舒尔斯期权定价公式计算出期权价格的理论值，然后与市场上的期权价格进行比较。实证研究显示：1 、舒尔斯期权定价公式倾向于高估方差高的期权，低估方差低

2 、高估实值期权的价格，低估虚值期权的价格。3、改变波动率的估计的方式会提高布莱克——舒尔斯期权定价公式在预测实际价格时的表现。

的期权。

造成用布莱克——舒尔斯期权定价公式估计的期权价格与市场价格存在差异的原因主要有以下几个：1.计算错误；2. 期权市场价格偏离均衡； 3.使用的错误的参数；4. 布莱克——舒尔斯期权定价公式建立在众多假定的基础上。

评估组合保险成本 证券组合保险是指事先能够确定最大损失的投资策略。比如在持有相关资产的同时买入看跌期权就是一种组合保险。 假设你掌管着价值 1亿的股票投资组合，这个股票投资组合于市场组合十分类似。这时可以购买一份看跌期权来为组合提供保险。显然，期权的执行价格越低，组合保险的成本越小，此时市场上可能根本就没有对应的期权，要准确估算成本就必须采用布莱克——舒尔斯期权定价公式。比如也许 10％的损失是可以接受的，那么执行价格就可以设为 9000万，然后再将利率、波动率和保值期限的数据代进公式，就可以合理估算保值成本。

可转换债券是一种可由债券持有者转换成股票的债券，因此可转换债券相当于一份普通的公司债券和一份看涨期权的组合。即

CB B CV V V

CBVCBV

CBV BV

CV

CV

其中 表示可转换债券的价值， 代表从可转换债券中剥离出来的债券的价值， 代表从可转换债券中剥离出来的期权的价值。

在实际中 的估计是十分复杂的 ,要考虑多方面的因素，甚至考虑债券被提前赎回的情况。

认股权证通常是与债券或优先股一起发行的，它的持有人拥有在特定时间以特定价格认购一定数量的普通股，因此认股权证其实是一份看涨期权，不过两者之间还是存在细微的差别，看涨期权执行的时候，发行股票的公司并不会受到影响，而认股权证的执行将导致公司发行更多的股票，因此，认股权证的执行存在稀释效应，在估值的时候注意。

为认股权证估值

我们需要之所以在这里提及著名的“效率市场假说”，是因为它揭示了证券价格变动的主要特征。从实际应用角度出发，要求重点理解和掌握弱式效率市场假说，可以认为弱式效率市场假说就是指技术分析无效，或者说，证券价格的历史信息对今天的证券价格变动没有影响。

对于以上两个特征的理解：

1 、从特征 1 可知， 本身也具有正态分布特征， 其均值为 0，标准差为 ，方差为 。

2 、从特征 2 可知，标准布朗运动符合马尔可夫过程，因此是马尔可夫过程的一种特殊形式。

zt t

1 、伊藤引理可以通过泰勒展开式推导，请同学们在复习泰勒展开式的基础上自己尝试进行推导。

2

2

2

2

1b

x

G

t

Ga

x

G

bx

G

2

2

2

2

1b

x

G

t

Ga

x

G

22)( bx

G

2 、由于 和 都是 x和 t的函数，因此函

数 G也遵循伊藤过程，它的漂移率为： ，方

差率为 。

需要注意的是：因为 只有在极短的时间内才是

不变的，因此上述组合也只有在 内才是无风险的。当然，推导布莱克－舒尔斯微分方程时我们只关心瞬时 内的变化。

S

f

t

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