本文關(guān)鍵詞：基于降雨指數(shù)天氣衍生品的建模和定價研究

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【摘要】：天氣衍生品是一類重要的金融衍生工具,基于降雨指數(shù)的衍生品合約為能源行業(yè),農(nóng)業(yè),建筑業(yè)等行業(yè),提供了一種對沖極端降雨狀況造成損失風(fēng)險的金融工具,也為投資者提供了新的投資渠道。在降雨指數(shù)衍生品的定價問題中,未來特定時間區(qū)間的降雨指數(shù)預(yù)測值的微小差別,會對衍生品的理論價格產(chǎn)生很大的影響。降雨量序列的統(tǒng)計規(guī)律相當(dāng)復(fù)雜,一是因為降雨量的波動較大,二是因為降雨量序列中有很多的零值。因此,定量和精確地描述降雨量序列的統(tǒng)計規(guī)律難度很大。本文介紹了一階馬爾科夫模型,高階馬爾科夫模型,選擇馬爾科夫模型階數(shù)的AIC和BIC準(zhǔn)則。用馬爾科夫模型對鄭州市的日降雨序列進行建模,計算結(jié)果表明,二階馬爾科夫模型是適合鄭州市日降雨序列的。但是二階馬爾科夫模型不能提取一年中相鄰兩天晴天轉(zhuǎn)移到雨天的概率與時間有關(guān)的統(tǒng)計規(guī)律。因此,本文對模擬日降雨序列的算法進行了改進。然后,分別用二階馬爾科夫模型和改進的算法模擬計算了鄭州市日降雨序列。結(jié)果表明,改進后的算法可以提取第二季度和第三季度降雨天數(shù)較多,第一季度和第四季度降雨天數(shù)較少的特征,對鄭州市日降雨序列的模擬效果更好。馬爾科夫模型對降雨量模擬時,較多的提取了歷史數(shù)據(jù)的均值特征,為了提取歷史數(shù)據(jù)的波動性特征,本文對月降雨量歷史數(shù)據(jù)建立了乘法自回歸滑動平均模型,計算結(jié)果表明該模型較好的提取了月降雨量數(shù)據(jù)的波動性特征。根據(jù)鄭州市日降雨量的統(tǒng)計特征,本文將日降雨量樣本按季度進行分類,然后分別估計其Gamma分布的參數(shù),用來描述日降雨量的周期性特征。結(jié)合模擬的鄭州市日降雨二元序列和分季度Gamma分布模擬出的鄭州市日降雨量,可以得到鄭州市的日降雨序列,結(jié)果表明改進的算法可以較好的模擬降雨過程。最后,本文介紹了無差別定價模型,給出了降雨指數(shù)期貨的預(yù)期收益和降雨指數(shù)期權(quán)合約的計算公式,然后以鄭州市為例計算了一個降雨指數(shù)期貨合約的預(yù)期收益和基于該期貨合約的期權(quán)合約的期權(quán)費,為國內(nèi)開發(fā)降雨指數(shù)衍生品市場做出了一些理論探索。
【學(xué)位授予單位】：華北水利水電大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F832.5

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本文編號：1222474