近年来,债券的信用风险问题愈演愈烈,投资者开始越发关注债券投资中信用风险的问题。但信用风险是定性指标,投资者可以通过对发行主体的资产负债结构、信用评估等级甚至发行主体行为人的道德品质的调查来定性地衡量一项投资的信用风险从而决定自己是否进行这项投资,可想而知,这样的评估是很局限的。把信用风险数量化,让信用风险成为一项可以用客观历史数据进行刻画的指标就成为了近年来很多学者的研究方向和重点。而信用价差的概念无疑是信用风险量化研究的一个首选切入点。信用价差就是企业为了补偿债券发行后可能出现的违约风险而承诺给投资者的,与到期日相同的国债收益差值。债券信用价差模型的研究就为可违约公司债券固有的信用风险的度量提供了一个很有效的量化途径,从而让投资者对公司债券投资风险的判断更加客观准确。研究信用价差问题最初也是最经典的模型就是Merton模型,该模型的一个重要思想就是将债券看做以公司资产为标的的欧式看跌期权,然后通过期权定价的方法给债券定价。但Merton模型假设公司资产的波动率是常数,考虑到隐含波动率随时间的变动,很多学者在该模型的基础上提出了波动率模型以期能更准确地刻画公司资产随时间的变动,从而找到能更加准确刻画债券市场实际情况的信用价差模型。本文在债券定价方面一共构建了两个模型,单因子随机波动率模型和双因子随机波动率模型。在双因子随机波动率模型中各参数都对短期和长期进行了区分,以此研究双因子模型是否比单因子模型能更充分地刻画信用价差的期限结构。本文希望通过对两个模型的比较来找到能更准确对债券进行定价的方法,从而得到更接近于市场实际情况的信用价差模型。确定两个定价模型后,本文先利用Matlab软件对两个模型的信用价差曲线做了数值模拟,发现双因子模型下的信用价差对时间变化更加敏感。于是我们又对双因子模型的各个参数进行敏感性分析,以确定双因子模型对信用价差期限结构更为敏感的原因。最后,本文利用实际的债券市场数据对两个模型中的参数进行估计并进行了相关的实证分析,用实际数据来验证数值模拟结果。本文于中国债券信息网,选择了2018年6月26日的AAA、AA和A级三个信用等级的中债企业债市场收益率,以及2018年6月26日的国债市场收益率。对于AAA级债券,以负债比45%取中债企业债,对于AA级债券,以负债比55%取中债企业债,对于A级债券,以负债比70%取中债企业债。为了弥补样本数据的不足,本文采用插值法获得缺失的收益率,计算时,取α=0.5。利用这些数据在Matlab中通过校准法对两个模型的参数分别进行了估计得到模型的参数值,最后将估计得到的参数值带回模型,利用Matlab分别得到三个信用等级的债券在两个模型下的信用价差与实际市场价差的比较图,结果显示,两个模型得到的信用价差曲线与实际价差曲线没有太大的偏离,对于长期信用价差而言,双因子模型下的信用价差曲线总体上更贴合市场价差曲线。