金融市场证券价格波动具有具时变特点,其变化常常出现波动率聚集现象,即一个大的波动往往跟着几个较大的波动。传统可转债定价中所基于的波动率模型常常忽略了波动率的这一特点,从而导致可转债定价不准确。为了对可转债进行更准确地定价,我们首先利用GARCH模型来刻画资产收益率的波动率,在此基础上,利用可转债可分为股性和债性两个部分这一特点,建立了可转债的定价公式。注意到由于市场的恐慌心理,负的回报对波动率的影响往往比正的回报更大;同时可转债发行后,由于赎回和保护条款的存在,使得标的股票的价格波动下降,因此我们提出了具有门限结构的GARCH模型,在此基础上给出了可转债的定价公式。在可转债的研究中,转股日期是一个非常重要的变量。因为在转股前后,资产收益率的波动率通常会发生结构性变化,即转股日期为资产收益率波动率的变点。在很多情况下,可转债发行后对波动率影响往往具有延迟效应,因此资产收益率波动率的变点是未知的。我们应用CUSUM算法[31]给出了识别结构性变点的方法。在赎回政策的研究方面,我们通过计算在满足赎回条件下的公司股票价格的平均值作为公司的赎回条件。最后我们将本文所提出的可转债定价方法应用到四个可转债的定价中,以验证我们的模型和方法的有效性。结果表明,我们的方法优于传统的定价方法。