基于时间序列的天气衍生品定价研究

发布时间：2018-04-12 07:11

  本文选题：天气衍生品 + O-U模型　； 参考：《华北水利水电大学》2017年硕士论文

【摘要】：在本文中,为天气衍生品市场建立了一个精确的定价方法。我们的主要工作是通过时间序列分析方法,对气温数据进行平稳性、趋势性、季节性及异方差性进行分析,从而建立一个随机模型来拟合温度的变化规律。对气温数据进行分析,认为气温模型具有线性趋势、周期性、季节性及异方差性,对郑州62年历史气温建立了带有GARCH均值回归Ornstein-Uhlenbeck的随机模型,其中波动率考虑季节性及弱趋势性改进模型,通过气温模型得到未来某一时期的气温预测值。得到预测值之后通过无套利定价理论建立衍生品定价模型,可以通过蒙特卡罗方法模拟多条路径得出衍生品价格。通过2013年的观测数据作为实际值与随机模型得到的预测值进行分析,并用相对误差来实现温度模型有效性的验证。在预测未来气温的模型中仅仅使用了历史数据,对于气象信息及专家分析的指标,可以利用不确定理论推导出天气衍生品定价公式,实现新视角下的定价方法。
[Abstract]:In this paper, a precise pricing method is established for weather derivatives market.Our main work is to analyze the stationary, trend, seasonal and heteroscedasticity of temperature data by time series analysis method, and then to establish a stochastic model to fit the temperature variation law.Based on the analysis of temperature data, it is concluded that the temperature model has linear trend, periodicity, seasonality and heteroscedasticity. A stochastic model with GARCH mean regression Ornstein-Uhlenbeck is established for 62 years of temperature in Zhengzhou.The volatility takes into account the seasonal and weak trend of the improved model, through the temperature model to get the temperature prediction value in a certain period in the future.After getting the predicted value, the pricing model of derivatives can be established by the theory of no-arbitrage pricing, and the price of derivatives can be obtained by Monte Carlo method.The validity of the temperature model is verified by using the observed data in 2013 as the actual value and the predicted value obtained by the stochastic model, and the relative error is used to verify the validity of the temperature model.Only historical data are used in the model of predicting the future temperature. For the meteorological information and the index of expert analysis, the pricing formula of weather derivatives can be deduced by using uncertainty theory, and the pricing method under the new angle of view can be realized.
【学位授予单位】：华北水利水电大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2017
【分类号】：P49;F832.5;F224

【参考文献】

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本文编号：1738710