本文選題：天氣衍生品 + O-U模型　； 參考：《華北水利水電大學》2017年碩士論文

【摘要】：在本文中,為天氣衍生品市場建立了一個精確的定價方法。我們的主要工作是通過時間序列分析方法,對氣溫數(shù)據(jù)進行平穩(wěn)性、趨勢性、季節(jié)性及異方差性進行分析,從而建立一個隨機模型來擬合溫度的變化規(guī)律。對氣溫數(shù)據(jù)進行分析,認為氣溫模型具有線性趨勢、周期性、季節(jié)性及異方差性,對鄭州62年歷史氣溫建立了帶有GARCH均值回歸Ornstein-Uhlenbeck的隨機模型,其中波動率考慮季節(jié)性及弱趨勢性改進模型,通過氣溫模型得到未來某一時期的氣溫預測值。得到預測值之后通過無套利定價理論建立衍生品定價模型,可以通過蒙特卡羅方法模擬多條路徑得出衍生品價格。通過2013年的觀測數(shù)據(jù)作為實際值與隨機模型得到的預測值進行分析,并用相對誤差來實現(xiàn)溫度模型有效性的驗證。在預測未來氣溫的模型中僅僅使用了歷史數(shù)據(jù),對于氣象信息及專家分析的指標,可以利用不確定理論推導出天氣衍生品定價公式,實現(xiàn)新視角下的定價方法。
[Abstract]:In this paper, a precise pricing method is established for weather derivatives market.Our main work is to analyze the stationary, trend, seasonal and heteroscedasticity of temperature data by time series analysis method, and then to establish a stochastic model to fit the temperature variation law.Based on the analysis of temperature data, it is concluded that the temperature model has linear trend, periodicity, seasonality and heteroscedasticity. A stochastic model with GARCH mean regression Ornstein-Uhlenbeck is established for 62 years of temperature in Zhengzhou.The volatility takes into account the seasonal and weak trend of the improved model, through the temperature model to get the temperature prediction value in a certain period in the future.After getting the predicted value, the pricing model of derivatives can be established by the theory of no-arbitrage pricing, and the price of derivatives can be obtained by Monte Carlo method.The validity of the temperature model is verified by using the observed data in 2013 as the actual value and the predicted value obtained by the stochastic model, and the relative error is used to verify the validity of the temperature model.Only historical data are used in the model of predicting the future temperature. For the meteorological information and the index of expert analysis, the pricing formula of weather derivatives can be deduced by using uncertainty theory, and the pricing method under the new angle of view can be realized.
【學位授予單位】：華北水利水電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：P49;F832.5;F224

【參考文獻】

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本文編號：1738710