大偏差理论包括稀有事件概率的渐进结果以及得到这一结果所需的方法。在这篇文章中,我们将给出大偏差理论在金融方面的一些应用。大偏差理论在概率应用领域应用非常活跃,而且我们发现它在金融极端事件问题中发挥着越来越重要的作用。大偏差原理广泛应用于稀有事件概率的估计,所以它自然出现在期权定价的估计中,特别是障碍期权和远离敲定价的期权。最近,已经有越来越多的文章讨论随机波动率模型的短时间渐近问题。首先我们会给出一些关于大偏差的基础工具和结果,特别是一些最典型的结果,比如Cramer定理,关于样本路径大偏差的Freidlin-Wentzell理论和Varadhan积分原理。然后我们再来描述如何在期权价格的估计中使用大偏差原理、Monte-Carlo方法和重要性样本。我们知道Monte-Carlo方法可以用来估计期权定价中产生的期望,重要性样本的基本原理是用来减小方差,可以通过从路径中生成的概率测度来实现。这里我们将通过Girsanov定理简要介绍关于一个过程的重要性样本的方差减少技术,这涉及到一个过程φ的确定。我们会给出两种方法来构造φ。第一种方法中φ是随机的,需要计算出一个期望的估计值。第二种方法中φ是确定的,它是通过解一个简单的最优化问题得到的。这两种方法都要依赖于大偏差理论的渐进结果。