欧式期权观预期估价方法投资决策*国家杰出青年基金（70025303）教育部跨世纪基金资助项目
秦学志** 秦学志1965年出生博士副教授研究方：金融工程系统工程Emailqinxz0994@sinacom
吴锋
（海交通学理学院200030）
摘 考虑投资者股票价格推断权衡等观素出欧式期权观预期估价投资决策方法方法建立需特设定假设条件计算公式十分简单
关键词 期权 定价 投资 决策
1 引言
标准BlackScholes 欧式期权定价模型建立系列假设条件基础市场摩擦性假设标股票价格变化服数正态分布等假设时刻股票价格期权执行日时指定期权执行价格BlackScholes欧式涨期权定价公式[1]
（1）
中股票预期收益方差利率标准正态分布概率分布函数期值算子
克服标准BlackScholes模型足相继出现修正模型方法Merton机利率模型[2]CoxRossRubinstein二叉树方法扩展[3]限差分方法MonteCarlo模拟方法等
述方法中没直接反映投资者股票价格推断权衡等观素文尝试建立反映投资者股票价格推断权衡等观素欧式期权估价方法该方法建立较少假设易计算
2 方法建立
2．1 基假设
（1）税收交易成（2）风险利率（3）期间股票分红
第3节指出条件（1）（3）适处理掉条件（2）采Ｍerton机利率模型方法加改进
2．2 方法建立
时投资者根股票价格历史情况影响股票价格未素分析时股票价格进行观估计预期估价方法：投资者认时股票价格区间[信度投资者定值信度
记
T时时投资者会执行涨期权令
（2）
预期估计
（3）
（4）
（1）知投资者该期权价值估计
（5）
显然区间数计算涉简单加法法相容易
3 进步分析
3．1考察税收交易成股票红利情况
需税收交易成股票红利相应值折算T时刻设值令公式（2）~（5）中取代
3 2 考察机利率情况
类似Merton机利率期权定价方法思想令表示T时价值1零息票债券时价格（5）式改写
（6）
然时考察31中情况需作相应调整
3 3 考察情况
种情况投资者推断中般会出现里仅考察关系假设时意（）中数正态分布密度函数取值概率知 中（1）式表示期值投资者股票价格机变化概率密度估计连续函数该函数BlackScholes模型中数正态分布密度函数致时投资者该期权估计值BlackScholes模型定价结果致
4 投资决策示例
4 1 投资决策
（5）式知投资者出期权价值估计值区间数投资者利区间数进行投资决策呢？投资者风险厌恶程度关面出中元素组成子区间信度投资者根信度进行决策
记中子区间值作中元素组成子区间信度
（7）
显然p值越投资者越利风险厌恶程度投资者根p进行投资决策
4 2 示例
欧式涨期权6月（半年）效期股票现价42元期权执行价格40元风险年利率10股票价格年波动率20：假设投资者股票年估价信度16信度16信度23信度16信度16信度23定义知[22195231]0156投资者根值进行决策
5 结束语
文出种形式简单欧式涨期权观预期估价方法投资决策方法反映投资者标股票价格变化观推断权衡该方法稍加改造欧式跌期权估价中需（2）式（5）式相应修改：
（）
（）
欧式跌期权相应估价
参考文献
1 宋逢明 金融工程原理—套利均衡分析 清华学出版社1999年版
2 John C Hull著 张陶伟译 期权期货衍生证券 华夏出版社1997年版
3 Marek Musiela Marek Rutkowski Martingale methods in financial modelling Springerverlag
Berlin Heidelberg 1997
4 James O Berger 著贾光译 统计决策贝叶斯分析 中国统计出版社1998年版
Subjective pricing method for European options
and corresponding investment decision
Qin Xuezhi Wu Chongfeng
(School of Management Shanghai Jiao Tong University 200030Shanghai China)
Abstract In this paper we consider the subjective factors of decisionmaker’s inference to the variation of underlying stock price and give a subjective pricing method for European options and the corresponding investment strategy The method is established under almost no assumption conditions and the calculation formulae are very simple
Keywords Options Pricing Investment Decisionmaking
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秦学志** 秦学志1965年出生博士副教授研究方：金融工程系统工程Emailqinxz0994@sinacom
吴锋
（海交通学理学院200030）
摘 考虑投资者股票价格推断权衡等观素出欧式期权观预期估价投资决策方法方法建立需特设定假设条件计算公式十分简单
关键词 期权 定价 投资 决策
1 引言
标准BlackScholes 欧式期权定价模型建立系列假设条件基础市场摩擦性假设标股票价格变化服数正态分布等假设时刻股票价格期权执行日时指定期权执行价格BlackScholes欧式涨期权定价公式[1]
（1）
中股票预期收益方差利率标准正态分布概率分布函数期值算子
克服标准BlackScholes模型足相继出现修正模型方法Merton机利率模型[2]CoxRossRubinstein二叉树方法扩展[3]限差分方法MonteCarlo模拟方法等
述方法中没直接反映投资者股票价格推断权衡等观素文尝试建立反映投资者股票价格推断权衡等观素欧式期权估价方法该方法建立较少假设易计算
2 方法建立
2．1 基假设
（1）税收交易成（2）风险利率（3）期间股票分红
第3节指出条件（1）（3）适处理掉条件（2）采Ｍerton机利率模型方法加改进
2．2 方法建立
时投资者根股票价格历史情况影响股票价格未素分析时股票价格进行观估计预期估价方法：投资者认时股票价格区间[信度投资者定值信度
记
T时时投资者会执行涨期权令
（2）
预期估计
（3）
（4）
（1）知投资者该期权价值估计
（5）
显然区间数计算涉简单加法法相容易
3 进步分析
3．1考察税收交易成股票红利情况
需税收交易成股票红利相应值折算T时刻设值令公式（2）~（5）中取代
3 2 考察机利率情况
类似Merton机利率期权定价方法思想令表示T时价值1零息票债券时价格（5）式改写
（6）
然时考察31中情况需作相应调整
3 3 考察情况
种情况投资者推断中般会出现里仅考察关系假设时意（）中数正态分布密度函数取值概率知 中（1）式表示期值投资者股票价格机变化概率密度估计连续函数该函数BlackScholes模型中数正态分布密度函数致时投资者该期权估计值BlackScholes模型定价结果致
4 投资决策示例
4 1 投资决策
（5）式知投资者出期权价值估计值区间数投资者利区间数进行投资决策呢？投资者风险厌恶程度关面出中元素组成子区间信度投资者根信度进行决策
记中子区间值作中元素组成子区间信度
（7）
显然p值越投资者越利风险厌恶程度投资者根p进行投资决策
4 2 示例
欧式涨期权6月（半年）效期股票现价42元期权执行价格40元风险年利率10股票价格年波动率20：假设投资者股票年估价信度16信度16信度23信度16信度16信度23定义知[22195231]0156投资者根值进行决策
5 结束语
文出种形式简单欧式涨期权观预期估价方法投资决策方法反映投资者标股票价格变化观推断权衡该方法稍加改造欧式跌期权估价中需（2）式（5）式相应修改：
（）
（）
欧式跌期权相应估价
参考文献
1 宋逢明 金融工程原理—套利均衡分析 清华学出版社1999年版
2 John C Hull著 张陶伟译 期权期货衍生证券 华夏出版社1997年版
3 Marek Musiela Marek Rutkowski Martingale methods in financial modelling Springerverlag
Berlin Heidelberg 1997
4 James O Berger 著贾光译 统计决策贝叶斯分析 中国统计出版社1998年版
Subjective pricing method for European options
and corresponding investment decision
Qin Xuezhi Wu Chongfeng
(School of Management Shanghai Jiao Tong University 200030Shanghai China)
Abstract In this paper we consider the subjective factors of decisionmaker’s inference to the variation of underlying stock price and give a subjective pricing method for European options and the corresponding investment strategy The method is established under almost no assumption conditions and the calculation formulae are very simple
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