本文主要用非参数估计方法进行期权定价，提出了估计股票的静态价格密度函数(SPD)的新方法。本文提出了估计SPD的三步法，在这步法中运用了非参数估计方法。　　 本文中主要是对股票的静态价格密度函数(SPD)的进行估计，提出来新的期权定价方法理论；其次是对B-S的期权定价公式的波动率进行估计，用非参数估计技术对波动率进行估计，从而也是完善了B-S期权定价模型公式；最后是实证分析与仿真模拟试验，实证分析：用IBM股票的期权的数据，进行求解SPD；仿真模拟试验用于检测估计SPD方法的精确度，来说明该方法的可行性。　　 本文首先综述了期权定价理论的发展情况，并重点介绍了B-S期权定价模型公式，同时还介绍一些基本的非参数估计理论。在非参数估计方法中我们介绍了非参数密度核估计与非参数回归核估计，及非参数估计技术在计量经济学中的运用等一些理论。　　 其次，通过我们现有的期权理论来推导新的期权定价模型。而在新的期权定价模型中，我们必须知道股票的静态价格密度函数(SPD)。这样我们便对SPD进行估计，并阐述了估计SPD的三步法。第一步：采用非参数多项式回归估计技术求得期权价格C对期权的执行价格K的二次导数，这样便得到最初的SPD；第二步：对二次求导得到的SPD，采用rejetion method进行随机样本的抽样的，选取有效随机样本点；第三步：对第二步选取的随机样本点，采用非参数核密度估计方法进行估计，得到最终的股票静态价格密度函数(SPD)。　　 再次，就是实证分析。实证分析有两部分的。第一部分：求解SPD的实证分析。用IBM公司的期权的价格的有关数据，对该期权的股票的静态价格密度函数(SPD)进行求解的实证分析，用估计SPD的三步法来估计IBM公司的SPD。第二部分：仿真模拟试验。事先假定股票的价格行为是服从某项分布(比如正态分布)的，然后用估计SPD的三步法来重新估计股票的静态价格密度函数(SPD)。通过比较估计出来的SPD与事先假定的股票服从的正态分布，看两者之间的差异，最终来检测该方法的精确度。