Suponemos que la tasa de interés de corto $r_t$ sigue el Casco Blanco de modelo, es decir, la tasa de corto $r$ y el precio de las acciones $S$ satisface un sistema de SDEs de la forma
\begin{align*}
dr_t &= (\theta_t -a\, r_t)dt + \sigma_0 dW_t^1,\\
dS_t &= S_t\Big[r_t dt + \sigma \Big(\rho dW_t^1 + \sqrt{1-\rho^2} dW_t^2\Big)\Big],
\end{align*}
donde $a$, $\sigma_0$, $\sigma$ y $\rho$ son constantes, y $\{W_t^1, t\ge 0\}$ y $\{W_t^2, t\ge 0\}$ son dos independientes estándar Browniano movimientos.
Tenga en cuenta que,
\begin{align*}
&\ E\bigg(\exp\Big(-\int_0^T r_t dt \Big) (S_T-K)^+\bigg) \\
=& \ E\bigg(e^{-\bar{r}T} \Big(S_0e^{\bar{r}T -\frac{1}{2}\sigma^2 T - \sigma \big(\rho W_T^1 + \sqrt{1-\rho^2}W_T^2\big)} -K\Big)^+ \bigg)\\
=& \ E\Bigg(E\bigg(e^{-\bar{r}T} \Big[S_0e^{\bar{r}T -\frac{1}{2}\sigma^2 T + \sigma \big(\rho W_T^1 + \sqrt{1-\rho^2}W_T^2\big)} -K\Big]^+ \Bigg\vert r_s, 0<s \leq T\bigg)\Bigg)\\
=& \ E\Big(F(S_0,K,\bar{r},T,\sigma, W_T^1) \Big\vert r_s, 0<s \leq T\Big),
\end{align*}
para una determinada función $F$. Nota de la variable aleatoria $W_T^1$ en la fórmula.
Si $\rho=0$, es decir, $S$ y $r$ son independientes, entonces
\begin{align*}
&\ E\bigg(\exp\Big(-\int_0^T r_t dt \Big) (S_T-K)^+\bigg) \\
=& \ E\Bigg(E\bigg(e^{-\bar{r}T} \Big(S_0e^{\bar{r}T -\frac{1}{2}\sigma^2 T + \sigma W_T^2} -K\Big)^+ \bigg\vert r_s, 0<s \leq T\bigg)\Bigg)\\
=&\ E\Big(BS(S_0,K,\bar{r},T,\sigma) \Big\vert r_s, 0<s \leq T \Big).
\end{align*}
Es decir, la fórmula proporcionada en la pregunta vale si el precio de las acciones y la tasa de interés son independientes. En este caso, $\bar{r}$ se puede aproximar por una suma de Riemann.
EDITAR
Aquí, ofrecemos una analítica fórmula de valoración por encima de la vainilla de la opción Europea. A partir de esta pregunta, el bono cupón cero de los precios está dada por
\begin{align*}
P(t, T) &= E\a la izquierda(e^{-\int_t^T r_s ds} \Big\vert \mathcal{F}_t \derecho)\\
&=\exp\left(-B(t, T) r_t - \int_t^T \theta(s) B(s, T) ds + \frac{1}{2}\int_t^T \sigma_0^2 B(s, T)^2 ds\derecho),
\end{align*}
donde
\begin{align*}
B(t, T) = \frac{1}{a}\Big(1-e^{-a(T-t)} \Big).
\end{align*}
Entonces
\begin{align*}
d\ln P(t, T) &=-e^{-a(T-t)}r_tdt -B(t, T)dr_t + \theta(t)B(t, T)dt - \frac{1}{2} \sigma_0^2 B(t, T)^2 dt\\
&=\left(r_t-\frac{1}{2} \sigma_0^2 B(t, T)^2\derecho) dt - \sigma_0 B(t, T)dW_t,\etiqueta{1}
\end{align*}
o
\begin{align*}
\frac{dP(t, T)}{P(t, T)} = r_t dt - \sigma_0 B(t, T)dW_t.
\end{align*}
Deje que $Q$ denotar el riesgo-neutral medir y $P^T$ denotar el $T$-adelante la medida. Por otra parte, vamos $B_t = e^{\int_0^t r_s ds}$ ser el mercado de dinero a valor de la cuenta. De $(1)$,
\begin{align*}
\frac{dQ^{T}}{dQ}\Bigg|_t &= \frac{P(t, T)B_0}{P(0, T)B_t}\ \ (\text{con } B_0=1) \\
&=\exp\left(-\frac{1}{2}\int_0^t \sigma_0^2 B(s, T)^2 ds - \int_0^t \sigma_0 B(s, T) dW_s\derecho).
\end{align*}
Entonces por el teorema de Girsanov, por debajo de los $P^T$, el proceso de $\{(\widehat{W}_t^1, \widehat{W}_t^2), t \ge 0 \}$, donde
\begin{align*}
\widehat{W}_t^1 &= W_t^1 + \int_0^t \sigma_0 B(s, T) ds,\\
\widehat{W}_t^2 &= W_t^2,
\end{align*}
es un estándar de dos dimensiones el movimiento Browniano. Por otra parte, por debajo de los $P^T$,
\begin{align*}
\frac{dP(t, T)}{P(t, T)} &= r_t dt - \sigma_0 B(t, T)dW_t^1 \\
&=\big(r_t +\sigma_0^2 B(t, T)^2\big)dt - \sigma_0 B(t, T)d\widehat{W}_t^1 \\
\frac{dS_t}{S_t} &= r_t dt + \sigma \Big(\rho dW_t^1 + \sqrt{1-\rho^2} dW_t^2\Big) \\
&=\big(r_t- \rho\sigma_0\sigma B(t, T)\big) dt + \sigma \Big(\rho d\widehat{W}_t^1 + \sqrt{1-\rho^2} d\widehat{W}_t^2\Big).\la etiqueta{2}
\end{align*}
Tenga en cuenta que, el precio a plazo de $F(t, T)$ tiene la forma
\begin{align*}
F(t, T) &= E_{Q^T}(S_T \mid \mathcal{F}_t)\\
&=\frac{S_t}{P(t, T)}.
\end{align*}
que es una martingala bajo los $T$-adelante de la medida $P^T$ y satisface el SDE de la forma
\begin{align*}
dF(t, T) &= \frac{dS_t}{P(t, T)} -\frac{S_t}{P(t, T)^2}dP(t, T) \\
&\qquad - \frac{d\langle S_t, P(t, T)\rangle}{P(t, T)^2} + \frac{S_t}{P(t, T)^3}d\langle P(t, T), P(t, T)\rangle\\
&= F(t, T)\left[\sigma \Big(\rho d\widehat{W}_t^1 + \sqrt{1-\rho^2} d\widehat{W}_t^2\Big) + \sigma_0 B(t, T)d\widehat{W}_t^1 \right]\\
&= F(t, T) \left[ \big(\sigma\rho + \sigma_0 B(t, T)\big) d\widehat{W}_t^1 + \sigma \sqrt{1-\rho^2} d\widehat{W}_t^2 \derecho].
\end{align*}
Deje que $\hat{\sigma}$ ser una cantidad definida por
\begin{align*}
T\hat{\sigma}^2 &= \int_0^T\Big[\big(\sigma\rho + \sigma_0 B(s, T)\big)^2 + \sigma^2\big(1-\rho^2\big) \Big] ds\\
&=\int_0^T\Big[\sigma^2 + 2\rho\sigma\sigma_0 B(s, T) + \sigma_0^2 B^2(s, T)\Big] ds\\
&=\sigma^2 + \frac{2\rho\sigma\sigma_0}{a}\Big[T-\frac{1}{a}\big(1-e^{-al}\big)\Big] + \frac{\sigma_0^2}{a^2}\Big[T+\frac{1}{2a}\big(1-e^{-2aT} \big) - \frac{2}{una}\big(1-e^{-al} \big) \Big]\\
&=\sigma^2 + \frac{2\rho\sigma\sigma_0}{a}\Big[T-\frac{1}{a}\big(1-e^{-al}\big)\Big] + \frac{\sigma_0^2}{a^2}\Big[T-\frac{1}{2a}e^{-2aT}+\frac{2}{a}e^{-al} -\frac{3}{2a} \Big].
\end{align*}
Entonces
\begin{align*}
F(T, T) = F(0, T)\exp\left(-\frac{1}{2}\hat{\sigma}^2T + \hat{\sigma}\sqrt{T} Z \derecho),
\end{align*}
donde $Z$ es una variable aleatoria normal estándar. En consecuencia,
\begin{align*}
E_Q\left(\frac{(S_T-K)^+}{B_T}\derecho) &= E_Q\left(\frac {F(T, T)-K)^+}{B_T}\derecho)\\
&=E_{Q^T}\left(\frac {F(T, T)-K)^+}{B_T} \frac{dQ}{dQ^T}\bigg|_T \derecho)\\
&=P(0, T)E_{Q^T}\left((F(T, T)-K)^+\derecho)\\
&=P(0, T)\big[F(0, T)N(d_1) KN(d_2) \big],
\end{align*}
donde $d_1 = \frac{\ln F(0, T)/K + \frac{1}{2}\hat{\sigma}^2 T}{\hat{\sigma} \sqrt{T}}$ y $d_2 = d_1 - \hat{\sigma} \sqrt{T}$.