天气衍生品中气温时变均值回复预测模型与实证研究

摘要

从天气衍生品这一概念的提出，到第一笔天气衍生品交易的完成，天气衍生品的出现能够让受天气影响较大的企业或其他组织能通过该类衍生产品来减少因天气波动而带来的损失。目前，大多数关于天气衍生品的研究都是以气温为标的物的HDD与CDD指数为研究对象，定价问题是其研究的重点，而对气温变化的准确预测是天气衍生品定价的关键，为此本文主要研究天气衍生品定价中的气温预测模型。 首先，本文对天气衍生产品进行了概述，包括其概念、应用前景和研究趋势，并重点综述了气温衍生品定价中O-U均值回复模型的相关研究。以往研究中所运用的O-U均值回复模型，往往认为均值回复速度是不变的常数，但是在实际生活中，人类活动、太阳活动、大气变化等因素都会对天气、气候产生影响，进而影响气温均值回复的效果。为了更准确地预测气温的变化，本文认为均值回复速度是随时间而变化的。因此，本文在O-U均值回复模型的基础上，构建了时变均值回复速度的气温预测模型，并选取了南京、杭州、武汉和北京的1951-2011年日平均气温数据对气温均值回复速度进行了实证分析。其中，南京和杭州的均值回复速度序列能通过ADF检验，进一步得到其为白噪声序列。武汉、北京的均值回复速度序列经过一阶差分处理后，能通过ADF检验，根据AIC准则、Schwarz准则、参数的显著性，以及对残差序列进行白噪声检验，其差分后序列适合AR(2)和ARMA(1，2)模型。通过相同的分析方法，我国主要代表性城市气温的年均值回复速度适合ARIMA模型。 然后，根据1951到2010年的数据，利用两种模型对我国主要城市2011年的日平均气温预测进行对比分析，其中衡量非系统性误差的协方差比表明，时变均值回复模型优于O-U均值回复模型。同时，根据相关城市间均值回复速度序列的相关系数，同一区域或相同纬度范围内的均值回复速度的变化趋势是相同的，这也符合实际情况。最后，本文利用蒙特卡罗定价模型，分别通过O-U均值回复模型和时变均值回复模型对武汉市2012年8月的以CDDs为标的物的天气衍生品进行定价，定价结果表明，通过时变均值回复模型对温度进行预测后的定价结果更接近于现实。 总的来说，本文构建的时变均值回复的气温预测模型更符合中国的实际情况，将对我国天气衍生品的进一步研究提供较大的帮助。更重要的是，时变均值回复模型可以更准确地预测温度，使温度衍生产品的定价更接近于现实，有利于天气衍生品在我国的推广与应用。

目录

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摘要

论文图索引

论文表索引

第一章 绪论

1．1 研究背景与研究意义

1．1．1 研究背景

1．1．2 研究意义

1．2 国内外研究现状

1．2．1 基于气温的天气衍生品介绍

1．2．2 基于气温的天气衍生品定价研究综述

1．2．3 文献评述及现有研究的不足

1．3 本文研究框架

1．3．1 主要内容

1．3．2 研究方法

1．3．3 研究思路

1．4 本文创新之处

第二章 天气风险管理及天气衍生品概述

2．1 天气风险及管理策略

2．1．1 天气风险的定义

2．1．2 天气风险管理的必要性

2．1．3 天气风险管理的措施

2．2 天气衍生品概述及其风险管理功能

2．2．1 天气衍生品概述

2．2．2 天气衍生品与一般金融衍生品以及天气保险的区别

2．2．3 天气衍生品的交易种类

2．3 我国发展天气衍生品的必要性分析

2．4 天气衍生品的发展趋势

2．5 本章小结

第三章 时变均值回复模型及实证研究

3．1 均值回复模型介绍

3．1．1 均值回复模型构建(O-U Model)

3．2 时变均值回复模型及相关参数估计

3．2．1 时变均值回复模型的构建

3．2．2 模型参数估计

3．3 均值回复速度的实证研究

3．3．1 均值回复速度序列的相关性分析

3．3．2 均值回复速度序列的时间序列分析

3．4 均值回复模型与时变均值回复模型的对比分析

3．4．1 误差衡量指标的选择

3．4．2 模型对比分析

3．5 本章小结

第四章 基于温度的天气衍生品定价研究

4．1 基于温度的天气期货的蒙特卡罗定价模型

4．2 温度预测模型的选择

4．3 实证研究

4．4 本章小结

第五章 研究结论与展望

5．1 研究结论

5．2 研究展望

致谢

参考文献

攻读硕士学位期间发表的论文及参加的科研项目