天气衍生产品定价研究及实证分析

发布时间：2021-08-09 08:09

　　年初我国南方遭遇了百年一遇的雪灾,造成了巨大的损失。这一事件充分暴露了我国对于天气风险的风险管理还很薄弱。而放眼世界,美、英等发达国家已经通过天气衍生产品来规避天气风险。本文通过回顾天气衍生产品的历史发展历程,展望其在中国的发展前景。对于中国尚不完善的资本市场,要引入天气衍生产品还存在很多难题,天气衍生品公允价格的制定就是其中之一。然而天气衍生产品区别于商品期货,与金融衍生产品也有较多不同之处,因此认为B-S公式对于天气衍生产品定价并不合适。基于此,分别讨论天气期货与天气期权的定价方法。随后考虑用时间序列分析方法模拟天气指标及预期收益,并利用Monte Carlo模拟,由多次模拟所得天气指标与预期收益的算术平均值作为天气衍生产品的公允价格制定的依据。并根据上海市的气温数据做实证研究。 

【文章来源】：华东师范大学上海市 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：55 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

气温与用电量对比(单位为:摄氏度亿万千瓦小时)

图3.32(XX)年至2007年九月气温对照整个上海市的月度用电量，则将目标客户选为一个城市的供电系统，大大了名义补偿因子的数量级，因此本节更多地是介绍一种求解(名义)补偿的方法。天气衍生产品价格实证分析第二章已经叙述了由于天气衍生产品不符合B一S公式的假设，但其价格受物的影响，无论是天气期货还是天气期权，其价格都依赖于对未来天气指预期，所以在天气衍生产品定价问题中，天气指标的模拟就成了重中之本章将采用MonteCarlo模拟法的思想与时间序列分析的方法，来求解基制冷指数的天气衍生的价格，主要侧重于天气期权价格的研究。假设实际因子为100元人民币、基础气温K等于18摄氏度。.1数据选取与处理

图3.42以X)年至20()7年日均气温一均值趋势以及一个近似ARMA序列的影响。依托这一模型，选取20(20(巧年数据做模型估计，留2007年数据检验模型拟合优度，来验证该模能较好地反映上海的气温变化。从图3.4也能看出气温的长期趋势反映为一个周期性，其周期365天。因而对样本点进行季节性差分可祛除其长期趋势，得图3.5。图也可以看出短期还存在着一定的趋势，既而通过差分祛除短期趋势。从图3.6可以看出经过季节性差分以及差分后所得的数据近似为一平序列。根据FPE准则”，通过计算得出其为一个91阶的自回归过程，通R(9l)模型回代，其与样本数据的拟合程度可见图3.7，而图3.8则是通过所得的07、08年的日均气温的预报。从图形上来看模型的一步预报与备拟合度还是较高的，说明这方法对与上海气温的模拟是有效的。通过图3发现9月份的头几天预测误差还是较大的。

【参考文献】：
硕士论文
[1]天气期货在中国电力行业的应用[D]. 李乐.对外经济贸易大学 2007



本文编号：3331706