*本文内容选自《场外衍生品知识读本》专题一《结构化产品》。
由于内嵌了非线性的期权结构，结构化产品的估值通常需要根据具体的期权结构来区分，一般可以分为两类：一类是内嵌了普通期权结构的结构化产品（包括香草结构、二元结构、价差结构、鲨鱼鳍结构等），该类结构在BSM模型的基础上，通常具有解析解的形式，可以通过BSM模型进行估值；另外一类是内嵌了奇异期权结构的结构化产品（包括了自动敲出，大雪球结构，凤凰结构以及对应变种结构等），由于内嵌结构通常没有解析解，需要通过蒙特卡洛模拟的方式，在不同价格路径下，对期权价值进行贴现，以得到当前的估值。
除了估值方法本身的差异，参数的选取也是影响结构化产品估值的重要因素，从估值模型的参数确定、估值模型的拟合到产品估值的实时计算，均与参数密切联系，高质量的参数获取标准是支持估值体系平稳运行的基本保证。在估值系统运行过程中，所需的输入参数具体可以分为两类，一类是可观察参数，即数据本身获取后可以直接作为模型参数输入估值模型（例如无风险利率，存续时间等）；一类是不可观察参数，即原始数据需要经过一定的计算过程后再输入估值模型（例如波动率参数）。无论是可观察参数还是需要计算的不可观察参数，都需要估值系统的原始数据获取具备一定的可靠性，因此需要对数据源制定合适的质量标准来保证参数准确性。
在估值模型中，根据挂钩标的的不同，估值参数的设置也存在一定的差异，常见情形包括以下几种：
1、分红调整因素，若挂钩标的为个股，需要考虑个股分红调整对于估值的影响；
2、相关系数因素，若挂钩标的为多标的，需要考虑不同标的之间的相关性系数，随着市场的变化，相关性系数也将不断进行调整；
3、汇率因素，若挂钩标的为境外标的，投资币种为人民币，还需要考虑汇率波动带来的估值影响；
4、波动率因素，波动率因素需要综合考虑结构化产品的产品期限，以采用不同时间长度的历史波动率进行加权，同时，若挂钩标的本身存在对应的场内衍生品（如指数类标的），还需要考虑场内衍生品的隐含波动率对于波动率估算的参考意义。
总体来看，大部分结构化产品的模型输入参数都与产品挂钩标的的行情数据相关，行情数据的准确获取，是后续模型参数输入以及相关参数计算的重要基础。对于行情数据而言，模型参数对数据质量需要一定的要求：
1、准确性，要求数据能够准确、真实反映实际信息；
2、完整性，要求数据完整，能够充分地满足估值系统需求；
3、时效性，要求数据能够及时获取，确保估值系统能够对当前市场情况做出及时的反应；
4、一致性，要求来自不同数据源的同一数据信息应当一致；
5、适当性，要求数据在合法、可控的范围内获取。