從古至今,天氣、氣候的變化就影響著人們的日常生活與農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動(dòng),而到現(xiàn)代,天氣變化對(duì)整個(gè)社會(huì)的影響更為顯著,人們?cè)絹?lái)越認(rèn)識(shí)到天氣風(fēng)險(xiǎn)管理的重要性,發(fā)展天氣風(fēng)險(xiǎn)管理市場(chǎng)也逐步成為全球關(guān)注的焦點(diǎn)。天氣風(fēng)險(xiǎn)是指未來(lái)天氣、氣候變化所引起結(jié)果的不確定性。根據(jù)天氣風(fēng)險(xiǎn)發(fā)生的頻率以及造成的影響,可分為災(zāi)害性天氣風(fēng)險(xiǎn)和非災(zāi)害性天氣風(fēng)險(xiǎn)。災(zāi)害性天氣主要是指某些突發(fā)性天氣,主要包括暴雨、干旱、龍卷風(fēng)、臺(tái)風(fēng)、颶風(fēng)、霜凍等,一般發(fā)生在某個(gè)特定季節(jié),并非一年四季可見(jiàn)。非災(zāi)害性天氣,主要是指風(fēng)、雨、雪等一般性天氣。由這類天氣變化導(dǎo)致企業(yè)利潤(rùn)的不確定性從而引發(fā)的財(cái)務(wù)風(fēng)險(xiǎn)稱為非災(zāi)害性天氣風(fēng)險(xiǎn)或一般性天氣風(fēng)險(xiǎn)。1996年,能源公司Aquila Energy與公共事業(yè)公司Consolidated Edison完成了第一筆有關(guān)天氣風(fēng)險(xiǎn)的交易。自此,有關(guān)對(duì)沖天氣風(fēng)險(xiǎn)的金融交易開(kāi)始在場(chǎng)外（OTC）萌芽。在1999年下半年,芝加哥商品交易所（CME）推出了第一個(gè)以天氣氣溫為標(biāo)的指數(shù)的天氣衍生品,從此場(chǎng)內(nèi)天氣衍生品開(kāi)始蓬勃發(fā)展,并逐漸占據(jù)主要地位。目前,場(chǎng)內(nèi)和場(chǎng)外天氣衍生品交易金額可到達(dá)數(shù)百億美元。據(jù)WRMA統(tǒng)計(jì),在過(guò)去十年,能源... 

【文章來(lái)源】：東北財(cái)經(jīng)大學(xué)遼寧省

【文章頁(yè)數(shù)】：62 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖３－１大連市日平均氣溫變化圖（１９９７．１．１－２０１７．１２．３１）??圖３－１呈現(xiàn)的是大連市自１９９７年１月１日至２０１７年１２月３１日２１年中日??

２００?－１５０?－１００?－９０?８?ＳＯ?１００?１５０?２００?２Ｓ０?３００??圖３－２大連市日平均氣溫分布直方圖（１９９７．１．１－２０１７．１２．３１）??圖３－２是大連市２１年日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)的分布直方圖。橫坐標(biāo)軸表示日平均??氣溫，單位為０．１攝氏度，縱坐標(biāo)軸表示對(duì)應(yīng)溫值的頻率。從圖中可以看出，??日平均氣溫呈現(xiàn)出穩(wěn)定變化，其中大部分溫度集中在零下５攝氏度和２５攝氏度??之間。但兩端也有少量數(shù)據(jù)，表明大連市也存在異常天氣。從統(tǒng)計(jì)分析結(jié)果中??可以發(fā)現(xiàn)，大連市的７６６５項(xiàng)日平均氣溫?cái)?shù)據(jù)呈現(xiàn)左偏，低峰的分布態(tài)勢(shì)，且ＪＢ??（Ｊａｒｑｕｅ－Ｂｅｒａ）統(tǒng)計(jì)量為５０４．?９５８１，?Ｐ值為０．０００００，并不符合正態(tài)分布。??３．２大連氣溫變化模型構(gòu)建??３．２．１模型構(gòu)建??依上述分析，日平均氣溫，ｒｔ，可以被分解為兩部分變量，一部分為剔除??季節(jié)因素的隨機(jī)變量，；另一部分為確定性年度季節(jié)變量，５ｔ。本文根據(jù)Ｇｅｍａｎ??和Ｌｅｏｎａｒｄｉ?（２００６）提出的時(shí)間序列模型的基礎(chǔ)上對(duì)大連市２０年日平均氣溫進(jìn)??行建模分析

從上述表３．１中可以看到，Ｄ－Ｗ統(tǒng)計(jì)量?jī)H為０．６２７５５７，表明模型存在嚴(yán)重??序列相關(guān)，需要對(duì)其修正。我們將趨勢(shì)和季節(jié)分量５ｔ從大連日平均氣溫真實(shí)值八??剔除后，可得到隨機(jī)項(xiàng)＝?Ｔｔ－Ｓｔ，圖３－４為其線形圖。??１５０?Ｉ?Ｉ?Ｉ?Ｉ?１?Ｉ?Ｉ??｜??隨扒項(xiàng)Ｘｔ??－１５０?－?－??－２００?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ?ｉ???０?１０００?２０００?３＜ＫＫ＞?４０００?ＳＯＯＤ?ＢＯＯＯ?７（ＫＭ）?８０００??圖３－４大連市近２０年日平均氣溫隨機(jī)項(xiàng)Ｘｔ??３１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]高溫天氣衍生品設(shè)計(jì)及其定價(jià)模型——以長(zhǎng)江中下游地區(qū)水稻為例[J]. 崔海蓉,曹廣喜,張京波.  系統(tǒng)工程. 2017(04)
[2]天氣衍生品基差風(fēng)險(xiǎn)量化及對(duì)沖效果研究[J]. 李永,馬宇,崔習(xí)剛.  管理評(píng)論. 2015(10)
[3]基于ARMA模型的氣溫衍生品定價(jià)研究[J]. 郭建國(guó),牛珊.  商業(yè)經(jīng)濟(jì). 2015(10)
[4]天氣指數(shù)衍生品及其定價(jià)研究[J]. 孫保敬,李世平.  統(tǒng)計(jì)與決策. 2015(05)
[5]天氣衍生品中時(shí)變均值回復(fù)的氣溫預(yù)測(cè)模型研究[J]. 陳百碩,李守偉,何建敏,曹杰.  管理工程學(xué)報(bào). 2014(02)
[6]基于蒙特卡羅模擬在天氣期權(quán)定價(jià)中的運(yùn)用[J]. 王芍.  科技經(jīng)濟(jì)市場(chǎng). 2014(02)
[7]天氣衍生品中的制冷指數(shù)看漲期權(quán)定價(jià)研究與實(shí)證[J]. 彭龍,孫小麗.  北京郵電大學(xué)學(xué)報(bào)(社會(huì)科學(xué)版). 2013(01)
[8]略論天氣衍生品及其應(yīng)用[J]. 尹青.  農(nóng)村經(jīng)濟(jì)與科技. 2012(11)
[9]天氣風(fēng)險(xiǎn)管理及其最新研究進(jìn)展[J]. 胡正,董青馬.  西南金融. 2012(05)
[10]基于氣溫指數(shù)的天氣期權(quán)定價(jià)研究[J]. 王政.  商業(yè)經(jīng)濟(jì). 2012(03)

碩士論文
[1]天氣衍生產(chǎn)品及其定價(jià)[D]. 馬圓圓.華東師范大學(xué) 2008
[2]論天氣衍生品在我國(guó)的開(kāi)發(fā)與應(yīng)用[D]. 劉海龍.西南財(cái)經(jīng)大學(xué) 2007



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