期权是投资者有效规避风险和实现套期保值的重要金融工具,其定价问题是金融领域的重要研究课题。经典的Black-Scholes模型基于资产价格过程服从几何Brown运动的假设给出了期权定价公式,但实际金融市场数据表现出波动率聚集效应和杠杆效应、收益率有偏和尖峰厚尾的现象,与Black-Scholes模型的假设不符,为此研究者们引入条件异方差模型和Lévy过程修正Black-Scholes模型,以提高期权定价模型的定价精度。本文对基于Lévy过程的条件异方差期权定价模型进行了探究,并通过Monte Carlo方法对上证50ETF期权进行实证分析。首先,由上证50ETF收益率数据估计Black-Scholes模型参数并进行Monte Carlo模拟定价,对比期权的市场价格分析模型定价精度。其次,对资产波动率服从GARCH、EGARCH和TGARCH模型下的期权定价模型进行研究,在真实概率测度下完成模型参数估计后转换到风险中性测度进行Monte Carlo模拟定价,并分析不同条件异方差模型的定价精度。最后,对资产波动率服从条件异方差模型、收益率服从Lévy过程的期权定价模型进行了研究,根据条件异方差模型的定价精度,选取精度最高的条件异方差模型刻画资产波动率,Lévy过程选择金融中常用的VG、NIG和CGMY过程,构造Radon-Nikodym导数完成模型的风险中性测度转换,再通过Monte Carlo方法进行期权定价并分析不同Lévy过程下模型的定价精度。本文的实证研究选取了2018年3月28日到期的上证50ETF认购期权和认沽期权各3份,实证结果表明:从期权的类型分析,模型对认购期权定价精度优于认沽期权;从不同模型的定价精度分析,GARCH、EGARCH和TGARCH模型的定价精度都好于Black-Scholes模型,而这三者的比较中,TGARCH模型的定价精度最高;Lévy-TGARCH模型的定价精度好于TGARCH模型,而三个Lévy过程的比较中,NIG-TGARCH模型的定价精度最高。