本文選題：天氣風(fēng)險　切入點(diǎn)：天氣衍生品　出處：《山西財經(jīng)大學(xué)》2013年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：隨著天氣變化在經(jīng)濟(jì)生活中的影響日益明顯，，規(guī)避天氣風(fēng)險已成為世界性的焦點(diǎn)問題。天氣風(fēng)險可以分為災(zāi)難性天氣風(fēng)險和一般天氣風(fēng)險兩類，本文研究對象是一般性天氣風(fēng)險，指由氣溫、濕度、降雨量、降雪量、水流量的變化等這些常見的天氣變化所引起的商品的生產(chǎn)成本或市場需求發(fā)生變動，從而引起經(jīng)濟(jì)現(xiàn)金流量和利潤的非災(zāi)難性損害。一般天氣風(fēng)險具有非災(zāi)難性、隨機(jī)性、可轉(zhuǎn)移性、系統(tǒng)性、數(shù)量性等特點(diǎn)。一般天氣風(fēng)險影響廣泛，市場參與者眾多，包括能源行業(yè)、能源消費(fèi)者、飲料行業(yè)、建筑行業(yè)、旅游行業(yè)、交通運(yùn)輸業(yè)、第一產(chǎn)業(yè)、制造業(yè)、銀行保險業(yè)等行業(yè)。 天氣衍生品(weather derivatives)是一種針對一般天氣風(fēng)險而產(chǎn)生的特殊風(fēng)險管理工具。天氣衍生品與保險相比：天氣衍生品規(guī)避的是一般天氣風(fēng)險，即低風(fēng)險、高概率的天氣事件；天氣衍生品的收益是基于天氣變化的實(shí)際結(jié)果，不管這個結(jié)果有沒有影響到天氣衍生品合約的持有者，天氣衍生品合約可以僅僅為了投機(jī)而購買；在天氣衍生品市場上，兩個參與者可以相互交易一份天氣衍生品合約來對沖風(fēng)險，這在保險市場上是不可能做到的。天氣衍生品與傳統(tǒng)金融衍生品相比：轉(zhuǎn)移的風(fēng)險不同，對應(yīng)的標(biāo)的物不同；市場參與者中金融機(jī)構(gòu)扮演的角色不同；天氣衍生品市場與傳統(tǒng)金融衍生品市場上的市場輔助者不同。 天氣衍生品的基礎(chǔ)標(biāo)的是天氣指數(shù)，天氣指數(shù)是根據(jù)天氣情況人為編制的指數(shù)，不可以上市交易，因此傳統(tǒng)的精算定價和無套利定價法對天氣衍生品進(jìn)行定價時并不合適。本文首先介紹了天氣風(fēng)險的性質(zhì)、主要市場參與者，列舉了能源溫值、生長溫值、濕度指數(shù)、降水指數(shù)等天氣風(fēng)險的主要指數(shù)以及看漲期權(quán)、看跌期權(quán)、套保期權(quán)、互換、復(fù)合指數(shù)結(jié)構(gòu)品等天氣風(fēng)險的主要產(chǎn)品，進(jìn)而通過回顧精算定價理論、無套利定價理論，提出針對天氣衍生品特性的天氣衍生品定價理論；實(shí)證部分選取太原市1960年到2012年50多年間的日平均氣溫數(shù)據(jù)，根據(jù)數(shù)據(jù)特征構(gòu)建O-U模型，用Eviews軟件和Matlab軟件對模型中參數(shù)估計，并以太原市2012年1-3月份的日平均氣溫數(shù)據(jù)為例，檢驗?zāi)Ｐ湍M的精確度；最后分析天氣衍生品的定價理論和定價模型在氣溫期貨和氣溫期權(quán)中的應(yīng)用，并指出在我國天氣衍生品未來的發(fā)展前景和制約因素。
[Abstract]:With the increasing impact of weather change in economic life, avoiding weather risk has become a worldwide focus. Weather risk can be divided into two categories: catastrophic weather risk and general weather risk. The object of this paper is the general weather risk, which refers to the changes in the production cost or market demand of commodities caused by the changes of temperature, humidity, rainfall, snowfall, water flow, etc. The general weather risk has the characteristics of non-catastrophic, randomness, transferability, systematicness, quantity and so on. Include energy industry, energy consumer, beverage industry, construction industry, tourism industry, transportation industry, primary industry, manufacturing industry, banking and insurance industry. Weather derivatives are special risk management tools for general weather risks. Compared with insurance, weather derivatives avoid general weather risks, that is, low-risk, high-probability weather events; The benefits of weather derivatives are based on the actual results of weather changes, whether or not they affect the holders of weather derivatives contracts, which can be purchased solely for speculative purposes; in the weather derivatives market, Two participants can trade a weather derivative contract with each other to hedge against risk, which is impossible in the insurance market. Compared with traditional financial derivatives, weather derivatives transfer different risks and the corresponding subject matter is different; Financial institutions play different roles among market participants; weather derivatives markets are different from market assistants in traditional financial derivatives markets. Weather derivatives are based on weather indices, which are artificially compiled according to weather conditions and cannot be traded on the market. Therefore, the traditional actuarial pricing and no-arbitrage pricing methods are not suitable for the pricing of weather derivatives. This paper first introduces the nature of weather risk, the main market participants, enumerates the energy temperature, growth temperature, humidity index, The main indexes of weather risk, such as precipitation index, as well as call options, put options, hedging options, swaps, composite index structures and other major weather risk products, and then through reviewing actuarial pricing theory, no arbitrage pricing theory, This paper puts forward the pricing theory of weather derivatives according to the characteristics of weather derivatives. The empirical part selects the daily average temperature data from 1960 to 2012 in Taiyuan City and constructs O-U model according to the characteristics of the data. Using Eviews and Matlab software to estimate the parameters of the model, and taking the daily mean temperature data from 2012 to March in Taiyuan as an example, the accuracy of the model simulation is tested. Finally, the paper analyzes the application of weather derivatives pricing theory and pricing model in air temperature futures and air temperature options, and points out the future development prospects and constraints of weather derivatives in China.
【學(xué)位授予單位】：山西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：F832.5;F224

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本文編號：1628074