近年来,随着自然环境的不断恶化以及人类社会活动的日益增多,各种巨灾事件频繁发生,给世界各国都带来了严重损失。我国由于幅员辽阔、地形复杂且气候多变,更是受巨灾影响最为严重的国家之一。巨灾事件一旦发生,造成的影响往往是灾难性的,人们可能因为巨灾事件流离失所,而政府则需要承担巨灾事件后的社会救助主要责任,从而导致国家财政吃紧、甚至不堪重负。在早期时候,各个国家主要依赖保险和再保险公司来分担巨灾损失,但是随着巨灾造成的损失日益严峻,保险和再保险公司的承保能力愈发显得不足,甚至可能因为巨灾造成的巨额保单索赔而破产。为了满足不断增长的巨灾保险需求,人们开始寻找新的巨灾风险管理手段。由于资本市场具有资金数量大、流动性强等优势,通过发行与巨灾风险相关的证券产品,将承保的巨灾风险由(再)保险市场转移到资本市场,已成为规避巨灾风险的一条重要途径。而巨灾债券就是迄今为止发展最为成功且最为重要的巨灾风险证券产品之一。因此,积极开展巨灾债券定价模型的研究既有重要的理论意义,也具有十分重大的现实意义,可以为我国巨灾债券的发行提供技术支持,从而提高我国的巨灾风险转移能力,减轻政府的财政压力。考虑到当前资本市场投资者的多样化需求和不同风险偏好,本文构建了风险程度从高到低的三种不同巨灾债券——单事件触发巨灾债券、双事件触发巨灾债券和多事件触发巨灾债券,可以有效地满足市场对不同风险的巨灾债券的需求,从而提高巨灾债券的市场容量。本文的主要工作和结论简述如下:第一,采用POT模型和Vasicek利率模型,在风险中性测度下,构建了单事件触发巨灾债券的定价模型。针对现有巨灾债券的相关研究忽略了 POT模型对巨灾损失预测效果的验证环节而直接使用的不足,本文对全球洪灾造成的死亡人数数据进行了 VaR估计和预测效果的实证分析。回测检验结果表明,厚尾性特征的刻画是准确估计分位数的关键,且POT模型能够提供更加准确的巨灾损失分位数估计。在此基础上,利用POT模型来刻画洪灾死亡人数的厚尾性,并利用Monte Carlo模拟法实现了定价公式在没有解析解情况下的债券价格计算。最后,从定价实例、参数敏感度分析等方面验证了模型的适用性和可行性。第二,采用POT模型、阿基米德Copula模型和CIR利率模型,在风险中性测度下,构建了双事件触发巨灾债券的定价模型。其中,利用POT模型刻画巨灾损失变量的厚尾特征,并利用阿基米德Copula模型描述巨灾损失变量之间的相关关系,进而得到巨灾损失的CVaR估计。在此基础上,将CVaR估计应用到双事件触发巨灾债券的触发值设定,弥补了现有相关研究在设定触发值时未考虑触发值之间相关关系的不足。最后,结合全球洪灾造成的经济损失和受灾面积数据进行了实证分析,给出了定价实例,参数敏感度分析,并与未应用CVaR估计的双事件触发巨灾债券的价格作了比较分析,验证了模型考虑触发值相关关系的必要性。第三,采用藤Copula模型和Longstaff利率模型,在风险中性测度下,构建了多(三个及三个以上)事件触发巨灾债券的定价模型。其中,主要利用藤Copula模型描述了多个巨灾损失变量之间的相关关系,进而得到了更为复杂的巨灾损失CVaR估计,并结合全球洪灾造成的受灾面积、持续天数和经济损失数据进行了 CVaR、CES估计和预测效果的实证分析。回测检验结果表明,多变量相关关系的刻画是准确估计条件分位数的关键,且藤Copula模型能够提供更加准确的巨灾损失条件分位数估计。在此基础上,将基于藤Copula模型的CVaR估计应用到多事件触发巨灾债券的触发值设定,填补了现有巨灾债券相关研究中未有多事件触发巨灾债券定价模型的空白。最后,从定价实例、参数敏感度分析等方面检验了模型的可行性,并对本文构建的单事件、双事件和多事件触发巨灾债券定价模型进行了比较分析。综上所述,本文考虑到巨灾损失变量的厚尾特征和相关关系,借助POT模型、阿基米德Copula模型和藤Copula模型,按照风险程度从高到低的单事件触发、双事件触发和多事件触发的思路,研究巨灾债券定价问题,以丰富巨灾债券产品,满足不同风险偏好投资者的需求。实证结果表明,本文构建的巨灾债券定价模型较现有定价模型在巨灾损失变量的厚尾性、损失变量之间的相关性以及触发值的设定等方面都有一定的优势,相应的研究成果可为巨灾相关管理部门提供新思路,提高巨灾债券的市场容量。因此,本文的研究具有一定的应用价值和政策性推广前景。