期貨合約定價公式實證研究

『壹』 期貨的理論價格如何計算

你好，股指期貨的理論價格可以藉助基差的定義進行推導。根據定義，基差=現貨價格-期貨價格，也即：基差=（現貨價格-期貨理論價格）-（期貨價格-期貨理論價格）。前一部分可以稱為理論基差，主要來源於持有成本（不考慮交易成本等）；後一部分可以稱為價值基差，主要來源於投資者對股指期貨價格的高估或低估。因此，在正常情況下，在合約到期前理論基差必然存在，而價值基差不一定存在；事實上，在市場均衡的情況下，價值基差為零。
所謂持有成本是指投資者持有現貨資產至期貨合約到期日必須支付的凈成本，即因融資購買現貨資產而支付的融資成本減去持有現貨資產而取得的收益。以F表示股指期貨的理論價格，S表示現貨資產的市場價格，r表示融資年利率，y表示持有現貨資產而取得的年收益率，△t表示距合約到期的天數，在單利計息的情況下股指期貨的理論價格可以表示為：
F=S*[1+（r-y）*△t /360]
舉例說明。假設目前滬深300股票指數為1800點，一年期融資利率5%，持有現貨的年收益率2%，以滬深300指數為標的物的某股指期貨合約距離到期日的天數為90天，則該合約的理論價格為：1800*[1+(5%-2%)*90/360]=1813.5點。

『貳』 期貨合約的價格怎麼計算

合約價值的應用場合主要在計算保證金上。合約價值X期貨公司保證金率=期貨保證金。透支的情況就是保證金不足。合約價值計算很簡單，就是當前合約的交易價格X交易單位。主要行情軟體里，查看合約走勢圖上，一般均有單位顯示，提示投資者每手交易交易單位的大小。
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『叄』 計算買賣期貨合約數的公式

當日盈虧=（賣出成交價-當日結算價）×賣出量+（當日結算價-買入成交價）×買入量+上一（交易日結算價-當日結算價）×（上一交易日賣出持倉量-上一交易日買入持倉量） 期貨是保證金制，保證金一般是期貨合約價值的10%，合約價值就是當日的結算價。
當日交易保證金=當日結算價×當日交易結束後的持倉總量×交易保證金比例 這兩個公式是表示當天交易結束後，期貨公司如何對客戶持倉部分的盈虧結算和保證金收取的（沒有考慮客戶當天開倉又平倉的日內交易的盈虧）。

『肆』 期貨合約的價格怎麼計算

合約價值計算,期貨合約價值計算公式.合約價值等於股指期貨價格乘以乘數，因此一張合約的價值受到股指期貨價格和合約乘數的影響而變動。

在其他條件不變的情況下，合約乘數越大，合約價值意味著股指期貨合約價值越大。合約價值在其他條件不變的情況下，合約價值隨著標的指數的上升，合約價值股指期貨的合約價值亦在增加。

合約價值如恆指期貨推出時，合約價值但生指數低於2000點(合約乘數為50港元)，因而期貨合約價值不超過10萬港元。合約價值2009年恆生指數超過2000()點，合約價值恆指期貨的合約價值已超過100萬港元。

『伍』 實證研究結果討論

4.5.3.1 基本統計分析

令PO_t,PE_t分別表示第t日WTI國際原油價格和歐元對美元匯率價格，其統計特徵如表4.23所示。不難發現，首先，兩個價格（匯率也可以看做一種相對價格）序列都是非正態分布的；其次，兩個價格序列都存在顯著的自相關性和異方差性，因此存在顯著的波動集聚性。還有，ADF檢驗結果表明，在5%的顯著性水平下，兩個價格序列都是非平穩序列，但都是一階單整序列。從兩者的標准差也可以發現，總體而言油價波動的風險比匯率波動風險要大。

表4.23 國際油價和美元匯率序列的基本統計特徵

4.5.3.2 均值溢出效應檢驗

（1）協整性分析

為了利用長期彈性的概念，我們先對兩個價格序列取自然對數，得到兩個新的變數1n_PO和1n_PE。由於國際油價和美元匯率序列取自然對數後仍然均是一階單整序列

檢驗結果表明，取自然對數以後，兩個價格序列仍然是一階單整的，符合應用協整理論的基本要求。具體統計檢驗結果可向作者索要。，根據協整理論，建立回歸方程如下：

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式中：括弧內為相應變數的t統計量值；**表示在1%的顯著性水平下顯著。採用ADF方法檢驗回歸方程殘差項εt的平穩性，結果發現，殘差序列在1%的顯著性水平下是顯著平穩的。因此，我們認為國際油價和美元匯率之間存在長期均衡的協整關系。而從協整回歸系數看到，兩者之間存在的均衡關系是正向的。並且，國際油價關於歐元對美元匯率的長期彈性系數為1.26，即美元匯率變動1%，國際油價長期來看平均變動1.2607%。可見，兩個市場之間的長期互動關系非常顯著，因此在分析和預測國際油價長期走勢時，美元匯率的變化必須考慮。

（2）跨期互相關檢驗

盡管國際油價和美元匯率都不是平穩序列，但它們之間存在協整關系，因此符合建立VaR模型的先決條件。而為了確認是否需要採用VaR模型建模，我們先檢驗國際油價序列和美元匯率序列的跨期互相關性，滯後2階時，得到跨期互相關系數如表4.24所示。可見，油價和匯率序列之間滯後2期的互相關系數都較大，這說明兩個市場的條件均值之間存在顯著的引導和滯後關系。因此，建立VaR模型很有必要。

表4.24 國際油價和美元匯率之間的跨期互相關系數

（3）均值溢出效應檢驗

通過對油價和匯率兩個序列建立VaR模型，根據模型的整體AIC值最小准則，求得Granger因果檢驗的最佳滯後階數為1，從而得到Granger因果檢驗結果如表4.25所示。從顯著性概率發現，歐元對美元匯率是國際油價波動的Granger原因。而國際油價變化並不是顯著引起美元匯率起伏的Granger原因。因此可以認為，存在從美元匯率到國際油價的單向均值溢出效應，即國際油價的變化受前期美元匯率變化的顯著影響。

表4.25 油價和匯率的Granger因果檢驗結果

自2002年起，美元持續貶值，原因非常復雜，其中最根本的原因在於美國政府試圖有效拉動出口，縮減貿易赤字。另一方面，受到市場供需、地緣政治和金融市場等因素的綜合影響，國際油價自2002年起也連創新高。通過上述均值溢出效應檢驗，我們可以認為，美元的貶值對國際油價上漲存在顯著的推動作用。這是由於原油期貨交易主要以美元計價，而美元貶值導致部分外國投資者大量買進原油期貨交易合約以獲取更高利潤，而原油期貨價格的走高勢必導致現貨價格的上揚。當然，這裡面也暗含一種長期影響的意義。

與前人採用實際油價和實際匯率計算得到的結果相比，採用名義價格得到的結果表明，盡管從長期而言油價和美元匯率之間仍然存在一種均衡的互動關系，但是相互影響的方向發生了變化。因此可以認為，物價水平一定程度上改變了兩個市場之間的長期互動關系。

（4）脈沖響應函數結果分析

在VaR 模型中，脈沖響應函數可用於衡量來自隨機擾動項的一個標准差沖擊對變數當期和未來取值的影響。基於國際油價與美元匯率建立的脈沖響應函數如圖4.27所示。可見，美元匯率一個標准差（對數值為0.1463，對應原始匯率的0.1557）對國際油價的影響是緩慢增加的，在大約1年以後（具體結果為234天）達到最大程度0.00879美元/桶（此為對數值，轉換成國際油價為1.0088美元/桶），並趨於平穩減緩；而國際油價的一個標准差（對數值為0.2422美元/桶，對應原始油價為8.3743美元/桶）對美元匯率的影響較為微弱，接近於0。這種結果進一步驗證了國際油價和美元匯率之間的單向均值溢出效應。

圖4.27 國際油價與美元匯率的脈沖響應函數

a—油價受到沖擊後的反應；b—美元匯率受到沖擊後的反應

4.5.3.3 波動溢出效應檢驗

（1）價格序列的GARCH效應分析

從表4.23中看到，兩個價格的平方序列均存在顯著的序列相關性，即原序列具有顯著的波動集聚性，因此我們引入ARCH 類模型刻畫這種性質。考慮到序列的自相關性，因此主體模型採用隨機遊走模型。通過檢驗殘差的ARCH 效應，我們發現，國際油價序列存在顯著的高階ARCH 效應，因此考慮採用GARCH 模型，然後按照AIC值最小的准則，多次嘗試，決定採用GARCH（1,1）模型來描述國際油價序列的波動集聚性。另外，考慮到實證研究結果表明油價上漲和下跌帶來的價格波動並不對稱，因此考慮採用TGARCH 模型，通過模型的AIC 值發現，這樣的做法也是合理的。檢驗TGARCH模型殘差的ARCH 效應，發現ARCH 效應已經濾掉，而且，Q（10）和Q2（10）統計量的檢驗結果也表明模型殘差不再存在額外的序列相關性和波動集聚性，這說明TGARCH（1,1）模型對國際原油價格波動特徵的擬合效果較好。同理，我們發現GARCH（1,1）模型能較好地刻畫歐元對美元匯率的波動集聚性。模型參數估計結果如表4.26所示。

表4.26 國際油價和美元匯率的（T）GARCH模型參數估計結果

需要說明的是，考慮到模型的殘差都不服從正態分布，因此我們採用基於GED分布的（T）GARCH模型描述模型殘差的尖峰厚尾特徵。表4.23結果顯示，GED分布的參數均小於2，從而驗證了使用（T）GARCH模型對油價和美元匯率序列建模時所得殘差項的厚尾特徵。

波動模型的參數估計結果表明，國際油價的波動具有顯著的不對稱性，即杠桿效應。杠桿系數為負，表示相同幅度的油價上漲比油價下跌對以後油價的波動具有更大的影響。具體而言，油價下跌時，

對h_t的影響程度α₁＋Ψ為0.0219；而油價上漲時，該影響程度α₁為0.0688，是油價下跌時的3.1倍左右。產生這種杠桿效應的原因是多方面的，石油的不可再生性是其中最根本的原因，它決定了石油供給者的市場地位明顯高於石油需求者。因此，油價上漲會加劇石油短缺的預期，使市場交易者傾向於在當期購買。這種爭奪加劇了油價的進一步上揚，加上市場投機因素的推波助瀾，促使油價上漲時波動程度格外突出。而油價下跌時，石油生產商減少開采量，石油經銷商囤貨待售，導致市場供給量降低，油價出現回升，阻礙了其進一步下挫。可見，石油市場多空雙方的不對稱地位決定了供給不足時油價的上漲幅度要大於供給過剩時油價的下跌幅度，從而造成了石油市場的上述杠桿效應。

從波動模型也可以發現，美元匯率的波動存在顯著的GARCH 效應。方差方程中

與h t-1前的系數之和α₁＋β₁刻畫了波動沖擊的衰減速度；其值越靠近1，則衰減速度越慢。在本節的GARCH（1,1）模型中，該系數之和為0.9872，說明美元匯率具有有限方差，即屬於弱平穩過程。美元匯率的波動最終會衰減，但可能會持續較長時間。其中ht-1前的系數為0.9533，表示當期方差沖擊的95.33%在下一期仍然存在，因此半衰期為14天。

（2）波動溢出效應檢驗

按照前文的波動溢出效應檢驗模型，得到國際油價與美元匯率之間波動溢出效應估計結果，如表4.27所示。我們發現，從統計上講，國際油價和美元匯率的y系數都不顯著。可見，盡管國際油價和美元匯率之間存在長期均衡的協整關系，也有顯著的單向均值溢出效應；但是它們之間的波動溢出效應並不顯著，即雙方的價格波動信息具有一定的獨立性，價格波動程度的大小不會顯著互相傳遞。這也表明，從價格波動態勢的角度講，美元匯率對國際油價的影響相當薄弱。

表4.27 國際油價與美元匯率的波動溢出效應檢驗結果

4.5.3.4 風險溢出效應檢驗

市場有波動不代表一定有風險，因此風險溢出效應是波動溢出效應的一種拓展。按照VaR的計算思路，本節採用國際油價分布函數的左分位數來度量油價下跌的風險，表示由於油價大幅度下跌而導致的原油生產者銷售收入的減少；而採用分布函數的右分位數來度量油價上漲的風險，表示油價大幅度上漲而導致的原油采購者的額外支出。這種全面考慮市場風險的思路同樣適用於美元匯率市場。就本節採用的歐元對美元匯率而言，匯率的漲跌將在多個方面給國際匯率市場的不同主體產生不同的風險。比如就發生在美國本土的國際進出口貿易而言，匯率下降表示美元升值，美國出口商和歐元區的進口商將面臨較大風險；匯率上升表示美元貶值，則美國進口商和歐元區的出口商就可能面臨明顯的市場風險；而就石油美元而言，美元升值，將額外增加石油進口國（如歐元區）的開銷；美元貶值，又會給主要石油出口國（如OPEC）的石油銷售收入形成阻礙。

綜上所述，石油市場和美元匯率市場都需要同時度量價格下跌和上漲的風險，從而為市場不同參與主體提供決策支持。本節將採用上述基於GED分布的TGARCH（1,1）模型和GARCH（1,1）模型，按照方差－協方差方法來分別度量國際油價和美元匯率在價格上漲和下跌時的VaR 風險值，並檢驗兩個市場之間的風險溢出效應。

（1）GED分布的分位數確定

根據GED分布的概率密度函數，使用MATLAB編程，經過多次數值測算，求出GED分布在本節所得自由度下的分位數（表4.28）。表中結果顯示，95%的分位數與正態分布的1.645基本相同，但99%的分位數卻明顯大於正態分布的2.326，這也表明國際油價和美元匯率價格都具有嚴重的厚尾特徵。

表4.28 國際油價和美元匯率價格的GED分布參數及分位數

（2）基於GED－（T）GARCH模型的VaR風險值計算

根據上述VaR 風險的含義，按照方差－協方差方法，我們得到以下兩個計算VaR風險的公式。價格上漲風險的VaR值計算公式為：

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式中：μ_m,t為第m個市場第t日價格的條件均值（即實際值與殘差的差），z_m,a為第m個市場中（T）GARCH（1,1）模型的殘差所服從的GED分布的右分位數；h_m,t為第m個市場價格的異方差。

同理，得到價格下跌風險的VaR值計算公式為

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基於上述計算公式，本節計算了在95%和99%的置信度下，國際油價和美元匯率的上漲風險和下跌風險。經過LR檢驗（Kupiec,1995），我們發現VaR 風險的結果是可靠和可行的。

（3）風險溢出效應檢驗

得到國際油價和美元匯率價格上漲和下跌時的VaR風險值之後，我們根據Hong（2003）提出的風險－Granger因果檢驗方法，構造相應的統計量Q₁（M）和Q₂（M），並通過M ATLA B編程求出統計量的值及其顯著性概率，從而檢驗石油市場和美元匯率市場之間的雙向和單向風險溢出效應。計算結果如表4.29所示，其中M分別取10,20和30。

從風險檢驗結果看到，從下跌風險角度（即油價下跌，美元升值）看，國際石油價格與美元匯率之間存在雙向風險溢出效應，進一步檢驗單向風險溢出效應，發現在95%的置信度下，存在從美元匯率市場到國際石油市場的風險溢出，而並不存在從國際石油市場到美元匯率市場的風險溢出效應。可見，美元匯率升值的風險對國際油價下跌的風險影響顯著。而在99%的置信度下，國際油價和美元匯率之間並不存在任何方向的風險溢出效應。因此可以認為，就下跌風險而言，兩個市場之間的風險溢出效應比較有限，當准確性要求提高到一定程度時，美元匯率升值對油價下跌的風險影響可以忽略。

表4.29 國際油價與美元匯率價格風險溢出效應檢驗結果

另一方面，從上漲風險角度（即油價上漲，美元貶值）看，不管是在95%還是99%的置信度下，兩個市場之間都不存在任何方向的風險溢出效應。可見，近些年來，雖然美元總體上持續貶值，但就市場風險而言，這種貶值並未給國際原油價格的上漲風險帶來顯著的推動作用。換言之，盡管國際油價高企導致國際石油市場的主要采購者（如中國和印度）的購油額外支出明顯增加，但美元持續貶值並不是這些國家支出增加的顯著原因。

總體而言，我們需要特別關注美元升值對國際油價走低的風險作用，採取積極手段，有效規避市場風險。近些年來，盡管從每日交易的角度而言，美元匯率時有漲落。但總體而言，美元貶值是大趨勢，歐元對美元匯率連創歷史新高，這種趨勢並沒有給油價上漲風險產生顯著的影響。因此，在這種大環境下，對市場交易者而言，風險溢出效應的實證結果是一個滿意的信號。

『陸』 關於期貨公式

應用和理論永遠都是有差距的，這個在各個行業都成立。
因為市場是人做出來的，影響市場的因素成千上萬，而公式里僅僅那幾個參數而已，怎麼可能描述得了所有的可能性？最起碼一個就是公式永遠搞不定的——人的心理因素，所謂的跟風盤，追漲殺跌造成的大盤變化，公式能算出來嗎？抑或是每個參數的取值你打算怎麼取呢？你怎麼確定無風險利率r的取值？根據通貨膨脹率，還是銀行存款利率？怎麼取R？根據在哪裡？等等,而這一切都將影響你的利潤，你操盤的風險系數。當然模型也不是毫無用處的，使用的時候盡量要從綜合的角度去考慮，模型計算出來的數據則可以變成分析報告中的一部分~
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這兩種公式不矛盾 只是針對性不同

另外說明一下 我學的時候是英文學的 對應國內的中文術語不太准確 但我會盡量解釋 希望不會造成誤解

期貨定價原理是有先決條件的 不同期貨品種定價也都會在基礎公式上推導。

你給的信息太籠統 沒辦法判斷公式具體含義 尤其是第一個 推導公式成百上千 覺得實際中需要什麼了 就可以根據數學模型結合實際推導出來一個 不可能每個都學過 可不可能每個都是通用公式

第一個公式 不懂 要看他給出這個模型的說明 這不是一個通用的基礎公式 model都是有針對性的 你沒給出信息 我也看不懂 看結構有點類似於以天為單位的價格變動計算

第二個是以連續時間位時間段做復利計算 而r的復利間隔是多久呢？連續的……說白了是一個類似於極限值的東西推出來的，就有點類似於 把想要取的時間段無限變小 小到極限就是連續的，這是數學上的概念 過程也是純數學的。
作為基礎公式 計算未來期貨價格 f=s*e^(r-R)(T-t)
比如我這里取t=0（當前）T=0.25年（也就是3個月）那3個月後期貨價格應該是f=s*e^（r-R）*0.25 這里如果T不是以年單位 一定要換算成年 因為連續復利的定義就是以年為單位的

對不起，一定要道歉就是r-R我解釋的不正確。太久沒有看那些理論了，有點記混了，可是那天仔細想了想，呵呵，回憶起來了。真是很對不起！希望沒有影響到你正常的理解和學習。
你這個公式也不是基礎公式，R在這里指的是在合約有限期內預期支付資產價值R%的報酬，基礎公式是F = S e^rT ，也就是說如果投資S，T之後價值在r利率下應該是F，但是如果要支付R的報酬，那就要把支付的減下去才是未來s真正的價格。這個公式主要使用在股指期貨中。其中R指的是股指平均紅利率.because R is known, so we could calculate the present value of the yield R in (T-t):Se^-R(T-t).
Then we calculte the value generated by r, according to the basic formula, the present value is Fe^-r(T-t)
Fe^-r(T-t) is the cash inflow, and Se^-R(T-t)can be considered as cash outflow in the investment. Let inflow = outflow, we may got a equation and derive the final result: F=Se^(r-R)(T-t)
其他類型的期貨各有不同的公式名如果你感興趣，把你的信箱發給我，我會把我的資料發給你，不過都是英文的，但也不難，你能看懂的。

第二個公式也是存在的，不過計算的是期貨合約的value而不是定價，關繫到profit或者loss的計算。裡面參數的設定也有區別。我也不多說了，免的你更亂了。

e的使用 e是一個常數 好像是2.63..（記不清楚了肯定大於2）小數部分無限不循環 一般如果真要求結果 我們都是利用計算器上的e直接帶的 沒有自己輸入過一個保留過位數的具體數值，保留過就是不準確的。期貨定價和杠桿交易放大倍數沒有任何關系，e就是一個常數 不會變化的…… 這是數學基本常識。

期貨的放大倍數 不見得都是10 不同品種保證金要求不同 比如橡膠可能是5-6%等等 金融期貨也各自不同 不能同日而語。而且這和期貨定價沒有任何關系…… 只是杠桿交易的規則而已。具體例子需要嗎？比如說某現貨10塊錢一噸，他對應的3個月期貨價格根據公式計算可能是12塊錢，那如果保證金是10% 你要交易這個合約 就要拿出1.2元錢 這個是杠桿交易的倍數放大問題……

假設這個公式是真理公式 就是很完美很正確的 那麼 如果計算出來三個月的期貨價格是12，如果現在市場上是11，忽略手續費，該怎麼操作？當然是買入，因為三個月後價格一定會漲到12元錢，對應的就是賣空，明白這個道理了嗎？和杠桿交易放大倍數沒有任何關系。

外匯也分實盤和衍生品 有杠桿交易的是衍生品，什麼是實盤，你去銀行兌換美元去美國旅行消費 兌換的美金就是實盤交易……

如果你面對考試 選擇哪個公式呢？看他題里給的r的定義，是連續復利的r（這個連續復利是我自己亂翻譯的 英文是compounded continuously，你可以自己查資料找對應術語），那就一定要用有e的那個模型 因為這個模型是復利計算最終推導出來的公式，放在其他公式上r的取值就錯誤了。第一個公式你看r是怎麼定義的，題里給的一樣 那就帶第一個公式，希望我說的比較明白了

但就好像樓上的講的 這些只是一個model 至於哪個更合理 哪個更好用 要看其他數據信息和分析師自己的選擇了 對於實際市場操作 本人認為用處不大 市場要是這么跟著模型規規矩矩的 沒人不賺錢了 呵呵 所以 他說的對 沒必要較真 就是把結論記住了 如果你要把模型都搞明白 起碼碩士以上水平 如果自己能設計模型 博士拿下來了…… 考一個從業資格證 不需要這些水平 知道基礎結論就行 不用深究。

『柒』 股指期貨理論價格是怎麼計算的 理論價格公式

股指期貨理論價格是藉助基差的定義進行推導得到的，理論價格公式是F=S*[1+（r-y）*△t /360]，其中F表示股指期貨的理論價格，S表示現貨資產的市場價格，r表示融資年利率，y表示持有現貨資產而取得的年收益率，△t表示距合約到期的天數。

股指期貨具有價格發現、套期保值規避系統性風險、套利投資、資產配置功能。股指期貨的主要影響因素有融資成本、期內分紅、距離到期的時間。在正常情況下，在合約到期前理論基差必然存在，而價值基差不一定存在，價值基差絕對值越小，波動率越小，代表市場有效性越高。

(7)期貨合約定價公式實證研究擴展閱讀

股指期貨理論價格的特徵：

1、與其他金融期貨、商品期貨一樣，股指期貨具有合約標准化、交易集中化、對沖機制、每日無負債結算制度和杠桿效應等共同特徵。

2、標的物為特定的股票指數，報價單位以指數點計。

3、合約的價值以一定的貨幣乘數與股票指數報價的乘積來表示。

4、採用現金交割，不需要交割股票而是通過結算差價用現金來結清頭寸。

『捌』 期貨和期權的定價方程基於什麼理論

樓主：
期貨定價方程：
期貨價格的定價機制，
依靠和現貨商品價格相近，
同時有一定的升水
還可以參考上月份期貨價格合約。
也參考國外品種合約。
期權定價方程：
期權價格決定理論，即期權定價模型。期權的價格是指在買賣期權中，合同買入者支付給賣出者的一定的費用。買入者因支付了期權費而獲得了權利，賣出者因收取了期權費而承擔了風險和責任。期權的價格由內在價格和時間價格兩部分組成。期權的內在價格是期權本身所具有的價值，即期權的協定價格與該金融工具的即期價格或市場價格的差額。期權價格決定理論，正是定量地解決了期權如何定價的問題

『玖』 期貨定價模型

布萊克-斯科爾斯模型2009年08月09日 星期日 20:23布萊克-斯科爾斯模型（Black-Scholes Model，亦有譯為布萊克-休斯），簡稱BS模型，是一種為期權或權證等金融衍生工具定價的數學模型，由美國經濟學家邁倫·斯科爾斯與費雪·布萊克所最先提出，並由羅伯特·墨頓完善。該模型就是以邁倫·斯科爾斯和費雪·布萊克命名的。1997年邁倫·斯科爾斯和羅伯特·墨頓憑借該模型獲得諾貝爾經濟學獎。然而統計學上的肥尾現象影響此公式的有效性。

[編輯] B-S模型5個重要假設
1、金融資產收益率服從對數正態分布；

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；

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。

[編輯〕 模型
C = S * N(D1) − e − r * T * L * N(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，