时变O-U模型在气温预测及气温期货定价中的适应性研究——基于北京市1951-2012年的日平均气温数据

发布时间：2017-10-18 10:49

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【摘要】：天气衍生品作为一种规避天气风险的金融衍生品,如何对其准确定价一直以来是学术界争论的焦点。文章以Alaton[5]提出的基于月波动率的O-U模型为基础,将原模型中的常量均值回复速率考虑为随时间变化的变量,并通过ARMA(p,q)模型分析该时间序列的变化规律,进而建立时变O-U模型。基于北京市自1951年以来的日平均气温数据,分别模拟了2010-2012共计三年的日平均气温,并与其真实值对比发现:改进后的模型残差平方和更小,而偏差比例、方差比例和协方差比例也显示改进后的模型对温度预测效果更好。最后,基于北京市的数据通过蒙特卡洛仿真计算了CDDs和HDDs,并进行了相关的期货合约定价,进一步验证了改进后模型的适应性。
【作者单位】： 东南大学经济管理学院;南京信息工程大学经济管理学院;
【关键词】： 天气衍生品 O-U模型 均值回复速率 蒙特卡洛仿真
【基金】：公益性行业(气象)科研专项(GYHY201106019) 国家自然科学基金资助项目(71071034,71201023,71371051)
【分类号】：F830;P49
【正文快照】： 1引言天气衍生品是以天气因子作为标的物的新型金融衍生产品,与传统金融衍生品不同,天气衍生品规避的是因天气变化而导致的商品需求量变动而产生的数量风险。根据标的物的不同有不同的分类,比如气温、降雨量、降雪量、霜冻、飓风等天气因子而设计的天气衍生品,但从全球各大交

【参考文献】

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【共引文献】

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【相似文献】

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1 李永;夏敏;吴丹;;O-U模型在天气衍生品定价中的合理性测度[J];统计与决策;2011年21期

2 李永;吴丹;崔习刚;;基于扩展O-U模型的天气衍生品定价拟合优化分析[J];统计与决策;2013年18期

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2 刘志诚;具有O-U噪音的可解滤波模型[D];河北师范大学;2009年

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本文编号：1054508