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随着我国的金融产品日渐丰富,衍生产品的定价问题一直是金融行业相对热门的课题。中金所于2013年11月8日正式启动了HS300股指期权合约的仿真交易,更是开启了股指期权将入驻我国金融领域的大门。得益于股指期权市场与股票市场的强相关性,人们逐渐认识到股指期权与股票价格行为研究的必要性。本文对股票价格分布特征与影响股指期权的风险因素进行了探讨。得益于经典的Black-Scholes定价模型的问世,许多学者对权证定价进行了大量研究。然而,随着研究的深入,Black-Scholes定价模型的局限性也日益显著。主要原因在于,实际市场并不满足BS模型的诸多假设。在实际金融市场中,金融产品的收益率曲线并不一定满足独立同分布的正态分布,大都呈现出尖峰、厚尾、非对称等诸多特性。因此,众多学者对这些问题进行了修正。应用较为广泛的修正模型为CEV模型,该模型考虑了波动率变化对权证市场定价的影响。本文结合近十年来中国股票市场的相关数据,对不同时期下CEV模型的最优β值进行估计,希望能对今后股指期权的定价问题得到一些帮助。本文的主要成果如下：1)分析了绝对CEV模型情况下,风险因素对欧式看涨期权的价格的影响。2)鉴于国内外众多学者在金融产品定价问题中,只考虑数值解,或使用CEV模型的两个特殊形式。本文针对中国股票市场,给出了符合中国股市的β值的合理估计。且区别于其他学者的研究方式,将近十年来中国股票市场分为三个不同阶段,分别对其β值进行了最优估计。本文修正了部分文献中不恰当之处,针对沪深两指进行最优β值估计,得到了全新的的研究结果。本文分析了近十年来我国沪深两市的收盘数据,在CEV模型下,求解出最能拟合我国股票市场现状的参数值。求解了β=0和β=1/2两种特殊情形下的CEV模型的加权形式,得出了一种适应性更广的改进的CEV模型。计划借鉴国外成型的股指期权市场,将改进的CEV模型应用到金融市场的权证定价方向。研究过程中,发现了使用CEV模型分析对我国沪深两指的收盘值进行转化时,转化序列具有明显的尖峰特性,期望能在今后的学习中,尝试把峰度值也用到β值的估计中去。