本文研究当市场中原生资产的价格过程服从扩散模型时的回望期权三叉树定价模型及其修正模型。在期权定价理论中,二叉树方法是一种经典的数值方法和离散模型,而三叉树定价方法是对二叉树方法的扩展,其在计算精度和计算速度上都优于二叉树方法。回望期权是一种路径依赖期权,它在期权到期日的收益依赖于原生资产价格在期权整个有效期内的最大值(或最小值)。本文对扩散模型下回望期权的三叉树方法及其修正三叉树方法进行了详细分析。三叉树方法是一种离散模型和数值算法,但由于引入路径依赖变量,回望期权的三叉树方法是一个双状态变量模型,运算量过大,通常是不可行的。Cheuk等人[1]给出了扩散模型下回望期权的单状态二叉树模型,本文将Cheuk等人[1]的结果推广至三叉树的情形,给出了回望期权定价的单状态三叉树模型。Cheuk等人[1]提出的二叉树方法由于存在一定的不相容性,从而收敛速度较慢,Dai[2]给出了一种修正二叉树模型,提高了算法的效率。本文将Dai[2]的结果推广得到回望期权定价的一种修正三叉树模型,讨论了该修正三叉树方法的收敛性,以及美式回望期权在修正三叉树模型下最佳实施边界性态。最后,给出了二叉树方法和三叉树方法下的欧式、美式回望期权相应的数值模拟结果。