1、參數(shù)的期權定價模型在金融中廣泛應用，而非參數(shù)方法可以研究并修正參數(shù)模型的定價誤差，因此，將參數(shù)定價模型與非參數(shù)修正相聯(lián)合后，就可以得到更為精確的定價結果。
　　 本文，我們就介紹了一種新的定價方法，ACE方法，用于對衍生證券進行定價。首先，選定適當?shù)膮?shù)模型對期權狀態(tài)價格的相關函數(shù)進行初始估計。由已有的研究結果可得，價格的分布函數(shù)比密度函數(shù)更易估，因此在本步驟中，我們選擇對期權狀態(tài)價格的分布函數(shù)進行參數(shù)估計；接著，針對第一步驟中

2、的參數(shù)定價估計模型導致的定價誤差，我們選擇一定的非參數(shù)方法進行擬合。通過對不同非參數(shù)方法進行比較，我們最終確定選用局部線性回歸作為該步驟中的非參數(shù)修正法。這種由參數(shù)模型作為先驗信息的非參數(shù)定價方法我們稱之為ACE方法。
　　 本文通過以廣義似然比檢驗為基礎的非參檢驗方法對該方法的效用進行檢驗，并以SPX指數(shù)期權的數(shù)據(jù)對該方法進行模擬。
　　 ACE方法易于應用，能夠與多種參數(shù)定價模型聯(lián)合，且可通過修正參數(shù)模型的定價誤差來