可转债作为一种隐含期权的债务性证券，其赋予投资者在一定期限内以一定的价格和形式将债券转换为股票的权利。由于这种选择权让利，使得可转债的票面利率远低于一般的公司债券，从而使得发行人节省了大量的融资成本。由于可转债充分满足了发行人和投资者双方的利益，可转债在近几十年间得到了快速的发展，截止到2011年2月，我国证券市场上共计发行可转债100只，融资规模合计达2700亿元，它已经成为众多机构投资者资产的重要组成部分。　　理论研究中可转债的定价方法包括B-S公式法、有限差分法、二叉树法和蒙特卡洛模拟法，然而在我国证券市场上投资者则大多使用B-S公式法。B-S公式定价法的基本原理是将可转债分割成“纯债价值+期权价值”，这种定价是不科学的，造成了可转债发行价的普遍性低估。　　针对目前存在的市场无效率性，本文通过改进蒙特卡洛模拟定价法来得到更加精确的定价结果。蒙特卡洛模拟是一种数值方法，其步骤是:首先构造能够描述可转债正股变化方式的随机过程;然后通过该随机过程和初始值获得未来股价的预测序列，称之为股价路径;第三，在这条股价路径上模拟投资者和发行人的行为，从而取得该条模拟路径上投资者能够获得的现金流;第四，将该现金流以一定的贴现率贴现到今天，从而得到一次模拟的结果;最后，将上述模拟重复10000次，并对模拟结果求平均值，这一平均值就是蒙特卡洛模拟的定价结果。蒙特卡洛模拟的理论基础是概率论中的大数定理，由于模拟次数很多，因此每次模拟过程中的随机效应就是相互中和，从而模拟结果的均值就是一个合理值。　　使用蒙特卡洛模拟对可转债定价时，最关键的是得到股价的模拟路径，而获得股价模拟路径的前提是构造股价变动的随机方程式。传统上股价变动的随机过程使用几何布朗运动加以刻画，即未来一期股价变化率等于“长期变化率+股价波动率*正态分布的随机变量”，并且将股价波动率看做恒定不变的。然而对真实金融市场的分析表明:股价波动率是时变的，而且与其滞后一期存在显著的相关关系。这一结论提示:要对股价进行更好的描述，必须将波动率的时变性考虑在内。对此，在文中使用了GARCH系列模型对股价波动率进行更加精确的刻画，这些GARCH模型包括GARCH(1，1)、OGARCH(1，1)、EGARCH(1，1)，它们分别刻画了股价波动中展现出来的不同效应。　　三种GARCH模型分别得到不同预测结果，必须在其中选择最为精确的预测值来应用到可转债定价中，这就涉及到计量经济学中的模型选择问题。一般来说，模型选择的标准是各种信息准则，如AIC准则和BIC准则，这些准则的特点是在多个模型之间相互比较从而选出认为效果最好的模型，而后便排他性的使用该模型。但这种处理方法忽略了一项重要的不确定性，即模型选择过程的不确定性。因为利用信息准则来辨认最佳模型，但模型信息准则也是一种统计量，其自身也是存在误差的，而在使用时忽略了这种误差，进而造成了估计上的过度乐观。对此采用了模型平均的方法对其进行修正。　　模型平均方法是西方学者Hjort和Claeskcns在贝叶斯模型平均理论基础上发展的一般模型，它将被选模型的预测结果按照一定规则进行加权平均，从而获得了新的预测值，上述两位学者在从理论上证明了这种处理方法要比传统的信息准则预测效果更好。本文中，也将使用模型平均方法对股价的波动率模型进行修正，权重依据各模型的BIC值进行计算。　　在得到股价波动率的估计值后，将其引入到刻画股价变动方式的随机过程中，以滚动向前的方式得到一条股价模拟路径，在这条路径上探讨投资者和发行人的行为。在投资者和发行人理性的前提下，可转债的最终支付都可以归结为三种方式:1、投资者持有至到期，发行人还本付息;2、正股价格大幅上涨，触发赎回条款，投资者提前进行转股;3、正股价格大幅下降，触发回售条款，投资者将可转债回售给发行人。这三种情况下都可以计算出投资者能够获得到现金流，将这一现金流贴现到当期就得到一次模拟的结果。如果将这一过程进行大量重复，那么大数定理的威力就能够确保得到可转债的真实价值。　　本文中还对上述定价模型进行了实证应用，选取了国投转债作为研究对象进行模特卡罗模拟定价。选择国投转债的原因在于:国投转债的发行金额较大，其对应的正股国投电力也属于大盘股，市场规模和正股市值都意味着市场的深度较深，从而保证了可转债和相应正股的价格都能够较少的受到投机干扰。　　本文的创新之处在于以模型平均、GARCH族模型和蒙特卡洛模拟三者相结合的方式来研究可转债的定价问题，并从波动性预测精度和可转债定价精度两方面来评判新方法的有效程度。而未来对可转债投资者行为的更深入研究则能够更好地发挥本文中模型的效果。