文献综述
由于在现实生活中，衍生品的出现使得金融市场的经济快速增加，人们通过预测其价格变化趋势来选择合适的产品，然而金融资产价格的规律处于让人难以捉摸的状态，为了更好的描述金融数据的波动率特征，我们需要建立模型来研究。
研究数据表明，资产价格收益率呈现尖峰、厚尾、有偏的情况,这样传统的几何布朗运动模型是不能完美的刻画其资产价格。指数Leacute;vy模型除了能代替几何布朗运动模型外，它的分布还可以是带跳跃也可以是连续的，还能够准确的描述厚尾现象，这样的灵活性能更好的描述金融市场的动态。
指数Leacute;vy过程是一个连续随机过程，并且满足独立增量和平稳增量等，在序列、数学金融、和风险估计等各个领域中应用广泛，可以很准确的描述金融序列的统计特征。由于其假设条件宽松，既能描绘连续过程，又能描绘跳跃过程，还能对尖峰、厚尾、有偏的情况来建立模型。在文献中，学者们通过探讨基于指数Leacute;vy过程所建立的模型，来更加准确地定价期权，然而，由于指数Leacute;vy模型是以特征函数的形式刻画的，不能获得封闭的概率密度函数，这就需要通过一些手段来获取参数估计，为了解决这些问题，他们提出了适合指数Leacute;vy模型的极大似然参数估计法、蒙特卡洛仿真方法等。总结起来，这部分文献主要分析了几类常用的指数Leacute;vy模型，如VG模型、CGMY模型、NIG模型、GH模型、FML模型等，并通过探讨这些模型来研究指数Leacute;vy模型的定价方法。
为了更好的刻画资产价格，描述金融市场数据的波动率特征，为期权定价的研究提供重要的理论依据，本课题重点介绍了在定价理论中几类常用的指数Leacute;vy模型，有 VG模型、CGMY模型、NIG模型，并通过数值模拟方法，使用Matlab来分析指数Leacute;vy模型，最后总结出指数Leacute;vy模型的一般定价方法。
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