以上海市温度指数为基础的中国天气衍生产品设计
发布时间：2021-07-14 02:55
天气风险是由于天气变化的不可预测性而引起的。从全球经济运行来看,大多数市场参与者都受到天气风险的影响,其中,能源、农业、零售建筑与运输为代表的领域对天气敏感性最高。天气衍生品作为一种对冲天气风险的新兴金融工具,自1996年以来已在金融市场上交易。作为天气衍生品最原始的产品,基于温度指数的衍生品目前在天气衍生品市场的交易最广泛。虽然天气衍生品市场在全球范围仍然处于起步状态,但目前是交易量增长最快的衍生品市场,因为大量产业无法消除天气风险带来的经济影响,而天气灾害相关的保险产品又难以发展。因此,在中国还未开展天气衍生品市场的背景下,设计出适合中国城市的天气衍生产品就显得至关重要。本文首先参考标准的天气衍生品设计思路,结合目前我国天气衍生品市场的现状,并且考虑到现阶段我国金融市场还未出现与温度指数相关的金融产品,温度指数没有市场价格,不再基于市场的研究与分析,而是选择对每日数据进行建模的方法来构建气温模型,为温度指数天气衍生品定价。其次,通过对上海2000-2017年的温度数据进行分析,本文将日平均温度序列分为三个变量,即趋势变量,季节变量和随机变量。我们建立关于时间的正弦函数来刻画趋势变量...
【文章来源】：上海师范大学上海市
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
24图3-12018年天气衍生品交易主要参与部门3.2天气指数：温度指数根据国际互换和衍生协会（InternationalSwapsandDerivativesAssociation）对衍生品的定义，衍生品是一种承诺在未来某个日期付款的合约，其价值取决于合约中的基础资产，基础资产包括股票、债券、指数、利率、货币、商品（黄金、小麦）等。因此，天气衍生品与传统的金融衍生品本质上并无差异，只是天气衍生品的标的指数是不可交易的天气指数。天气衍生品的标的指数并不是可以交易的金融产品，也不受金融市场波动影响，而是由一种或多种天气组成的气象指数，标的本身并无价格，但是其变化会直接导致天气衍生品价值的波动。天气衍生品的基础资产是天气指数，并且由于天气不是物质商品，因此没有现货市场的天气指数。因此，天气衍生品的发展很大程度上取决于其所依托的天气指数数据的准确取得以及标准化的合约设计，天气指数的编制是天气衍生品发展的基矗芝加哥商品交易所（CME）市场上主要交易的天气指数包括：温度指数、霜冻指数、降雪指数、飓风指数与降雨指数等，这些天气指数都是由其对应的气象数据进行编制的。到目前为止，温度指数是市场上交易量最大的天气指数，活跃程度最高，因此本文主要对温度指数加以具体诠释。温度指数就是将我们搜集到的标的地点的温度进行相关处理之后得到的以
40再运用Eview8.0对随机项序列进行ADF单位根检验，得到表4-4：表4-4随机序列单位根检验结果t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-23.526640.0000Testcriticalvalues:1%level-3.4311285%level-2.86176910%level-2.566934从表4-4中可以看出，随机项单位根检验的结果P值为0.0000，显著拒绝随机项序列存在单位根的原假设，可知随机项Ut序列不存在单位根，是平稳的。下列继续使用Eviews检验残差序列的自相关系数和偏自相关系数，得到图4-3：图4-3残差项自相关系数与偏自相关系数图由上图4-3可看出，上海气温数据残差项的偏自相关系数表现为二阶截尾，而自相关系数则呈现拖尾。说明该序列是一个平滑的非白噪声序列，为了对噪声进行处理，本文引入ARMA模型进行修正。4.参数估计根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，我们利用Eviews软件来确定阶数适当的ARMA（p,q）进行拟合。通过AIC准则和参数是否显著，我们通过多次试验确认加入AR（2）对残差序列进行拟合，结果如表4-5所示。从拟合结果来看，各项系数都是显著的，拟合度提高到0.93，模型的结果也是显著的，模型D.W统计量1.992978，接近2（D.W统计量越接近2则越不存
本文编号：3283264
【文章来源】：上海师范大学上海市
【文章页数】：75 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
技术路线图
24图3-12018年天气衍生品交易主要参与部门3.2天气指数：温度指数根据国际互换和衍生协会（InternationalSwapsandDerivativesAssociation）对衍生品的定义，衍生品是一种承诺在未来某个日期付款的合约，其价值取决于合约中的基础资产，基础资产包括股票、债券、指数、利率、货币、商品（黄金、小麦）等。因此，天气衍生品与传统的金融衍生品本质上并无差异，只是天气衍生品的标的指数是不可交易的天气指数。天气衍生品的标的指数并不是可以交易的金融产品，也不受金融市场波动影响，而是由一种或多种天气组成的气象指数，标的本身并无价格，但是其变化会直接导致天气衍生品价值的波动。天气衍生品的基础资产是天气指数，并且由于天气不是物质商品，因此没有现货市场的天气指数。因此，天气衍生品的发展很大程度上取决于其所依托的天气指数数据的准确取得以及标准化的合约设计，天气指数的编制是天气衍生品发展的基矗芝加哥商品交易所（CME）市场上主要交易的天气指数包括：温度指数、霜冻指数、降雪指数、飓风指数与降雨指数等，这些天气指数都是由其对应的气象数据进行编制的。到目前为止，温度指数是市场上交易量最大的天气指数，活跃程度最高，因此本文主要对温度指数加以具体诠释。温度指数就是将我们搜集到的标的地点的温度进行相关处理之后得到的以
40再运用Eview8.0对随机项序列进行ADF单位根检验，得到表4-4：表4-4随机序列单位根检验结果t-StatisticProb.*AugmentedDickey-Fullerteststatistic-23.526640.0000Testcriticalvalues:1%level-3.4311285%level-2.86176910%level-2.566934从表4-4中可以看出，随机项单位根检验的结果P值为0.0000，显著拒绝随机项序列存在单位根的原假设，可知随机项Ut序列不存在单位根，是平稳的。下列继续使用Eviews检验残差序列的自相关系数和偏自相关系数，得到图4-3：图4-3残差项自相关系数与偏自相关系数图由上图4-3可看出，上海气温数据残差项的偏自相关系数表现为二阶截尾，而自相关系数则呈现拖尾。说明该序列是一个平滑的非白噪声序列，为了对噪声进行处理，本文引入ARMA模型进行修正。4.参数估计根据样本自相关系数和偏自相关系数的性质，我们利用Eviews软件来确定阶数适当的ARMA（p,q）进行拟合。通过AIC准则和参数是否显著，我们通过多次试验确认加入AR（2）对残差序列进行拟合，结果如表4-5所示。从拟合结果来看，各项系数都是显著的，拟合度提高到0.93，模型的结果也是显著的，模型D.W统计量1.992978，接近2（D.W统计量越接近2则越不存
本文编号：3283264
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