基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值

发布时间：2017-09-15 08:07

  本文关键词：基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值

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【摘要】：本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000-2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响.
【作者单位】： 浙江大学管理学院;
【关键词】： 天气指数彩虹期权 天气期权估值 气象预测 小波-NAR神经网络
【基金】：浙江省自然科学基金重点项目(LZ13G030002)~~
【分类号】：P49;F831.5
【正文快照】： i引言近年来,随着气候变暖的逐渐加剧和极端天气出现频次的不断增多,天气风险问题日益成为人们关注的焦点.为此,一些发达国家和地区推出了应对天气风险的金融创新工具——天气衍生品.然而,国际上已有天气衍生品的标的多为单一天气指数,它们仅能应对由单项气象要素不确定性弓丨

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本文编号：855300