期权定价的问题一直是现代金融工程的核心研究课题之一,在金融衍生品的定价研究中,期权定价模型的研究是其中应用最广泛的一个。金融时间序列数据经常会出现尖峰厚尾和异方差的特性,针对存在这些特性的金融数据,最先提出的GARCH模型可以解决波动率的异方差特性,但在拟合数据的厚尾性和有偏性时显得不足。本文在此基础上提出了混合正态异方差模型,该模型既保留了正态分布的优良特性又能在一定程度上解决尖峰厚尾特性,能适当的改善正态分布的缺陷。本文首先介绍了混合正态异方差模型及其一些基本特征,根据混合正态异方差模型下的资产价格收益的过程,利用Nadom-Nikodym导数推导出在期权定价中需要的风险中性测度,以及在该测度下模型的变化。然后用贝叶斯方法中的Gibbs抽样法对上证50ETF期权日收益率的历史数据进行参数估计,从而确定合适的定价模型,最后再进行实证分析。实证的结果表明,混合正态异方差模型对于拟合收益率时间序列数据,不但可以有效的估计出模型的参数,而且在应用于我国上证50ETF期权的时候,定价误差也比较小。