泉州市是福建省乃至全國夏花生的主產區(qū),泉州市花生的產量受天氣條件的影響大,尤其是在降雨量過少的年份,花生生長因干旱缺水導致減產,給當?shù)剞r戶造成直接經濟損失的現(xiàn)象非常普遍。本文擬設計一種基于降雨量的天氣衍生品合約,為泉州市花生農戶提供一種農業(yè)風險管理工具,幫助其對沖夏花生因干旱減產帶來的經濟損失。首先,以泉州市1999-2018年的夏花生產量為樣本數(shù)據(jù)。通過5a滑動平均法模擬從夏花生的實際單產中分離了趨勢產量和天氣產量,得到泉州市夏花生的實際單產與天氣單產是同趨勢波動的,證明了兩者之間的相關性。其次,利用天氣產量模型,得出夏花生產量與降雨量正向相關,降雨量每增加1%,實際產量就會增加0.0216%。再次,對泉州市1989-2019年3-5月（夏花生主要需水期）的降雨量序列進行單位根檢驗,在證明序列具有平穩(wěn)性后,利用自回歸滑動平均模型對2019年3-5月的降雨量進行預測。由于降雨量的減少是導致?lián)p失的主要原因,因此以2019年3-5月的累計降雨量為行權價格設計累計降雨量看跌期權。最后,使用史跡分析法和分布分析法,為累計降雨量看跌期權進行定價。定價結果表明該累計降雨量看跌期權合約具有良好的對沖... 

【文章來源】：華僑大學福建省

【文章頁數(shù)】：64 頁

【學位級別】：碩士

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技術路線圖

華僑大學碩士學位論文16圖2.12018年不同部門參與天氣衍生品交易的占比情況能源部門在所有行業(yè)中的經營效益受天氣的影響是最大的。天氣衍生品的交易額在各行業(yè)中占比56%，位居第一。天氣變化是一種長期性狀況，天氣變化產生的極端天氣事件，既會危害能源供應，也會危害能源需求系統(tǒng)軟件的延展性。可是，因為將來極端天氣事件的抗壓強度、時間點和部位具有不可預見性，天氣事件對能源供應的實際危害，一直無法量化分析。金融業(yè)系統(tǒng)軟件中的羊群效應，將會使抵御天氣風險能力弱的能源集團難以獲得資產引入和商業(yè)保險，這將會造成具體電力能源緊缺，從而加重極端天氣事件的危害。另外，可再生資源必須親身經歷超指數(shù)值提高，才可以相抵不可再生能源項目投資減縮的危害，可是前面一種將會不容易產生。因此，能源部門對天氣衍生品的需求是非常迫切的。在影響農業(yè)生產的自然因素中最主要的是天氣因素。天氣衍生品的在農業(yè)的交易額占比13%，在各行業(yè)中位居第二。天氣為農業(yè)發(fā)展提供了光、熱、水等能量和物質，某地的天氣因素往往也決定了該地的種植制度。實現(xiàn)空間和時間上溫度、水條件的有效結合能夠加快農業(yè)發(fā)展。在國內的東部區(qū)域具有雨熱同期、夏季高溫多雨的季風性氣候，這種天氣十分有利于農業(yè)生產發(fā)展；然而波動性較大的夏季風也頻繁造成了各類氣象災害。再如，較少的降雨量，較多的蒸發(fā)量和較快的氣溫回升使得華北地區(qū)常常受到春旱等災害的影響；在每年的七月和八月份，副熱帶高壓常常出現(xiàn)在長江中下游地區(qū)，進而造成高溫少雨、氣流下沉的伏旱現(xiàn)象。在冬半年的時間內，大幅度的降溫嚴重危害了農作物的生長，造成了寒潮等嚴重的自然災害。對于零售業(yè)來說，尤其是近年來天氣多變，晴雨天互換的頻率高出不少。在所有連鎖零售企業(yè)中，銷售受到天氣?

華僑大學碩士學位論文22StrikingPrice）買入標的資產（天氣指數(shù)）的權利，也叫認購期權或是買權（LongCall)。天氣指數(shù)看跌期權，它賦予期權持有人在規(guī)定期限內按照約定的價格賣出標的資產（天氣指數(shù)）的權利，也叫認沽期權或是賣權(ShortPut)。天氣指數(shù)期權的多方（買方）與空方（賣方）互為交易對手，天氣指數(shù)期權的多方為了享受權利需要支付一定的期權費/權利金(Premium)，空方收取期權費不享有權利，只履行義務。購買天氣指數(shù)看漲期權為例，天氣指數(shù)看漲期權的收益圖如下：圖2.2天氣指數(shù)看漲期權損益圖其中，橫軸代表到期價格(SharePriceatMaturity)，縱軸代表收益(Profit)。在不考慮期權費的前提下，天氣指數(shù)看漲期權的回報是Payoff；在天氣指數(shù)看漲期權的多方支付期權費的情況下，獲得的收益是Profit，若多方放棄行使權利，損失的只有期權費，因此，天氣指數(shù)看漲期權的損失有限，而收益是無限的。假設一位投資者買入了一份3個月到期的累計降雨量指數(shù)看漲期權，賠付率為100元人民幣/RVD，標的的累計降雨量指數(shù)是580毫米，如果3個月后實際的累計降雨量為620毫米，那么該投資者就可以行使期權，這樣投資者可以獲得100×（620-580）=4000元；如果3個月后實際的累計降雨量指數(shù)是565毫米，同樣他也行使期權的權利，但行使這個權利對他是不利的，那么理性的他就應該放棄這個權利，即不行權。這樣他就不必承擔累計降雨量下降帶來的損失。2.6.3天氣指數(shù)互換互換的本質就是取長補短，使交易的雙方都能夠受益。參與的雙方若都有想要規(guī)避風險的需求時，就可以達成協(xié)議，雙方參與者無需在互換協(xié)議里進行保證

【參考文獻】：
期刊論文
[1]氣溫期權設計對農業(yè)生產中氣象風險的適用性研究——以江蘇省泗洪地區(qū)為例[J]. 王若凡,鄧佳穎,劉彥.  中國集體經濟. 2017(14)
[2]高溫天氣衍生品設計及其定價模型——以長江中下游地區(qū)水稻為例[J]. 崔海蓉,曹廣喜,張京波.  系統(tǒng)工程. 2017(04)
[3]天氣指數(shù)衍生品及其定價研究[J]. 孫保敬,李世平.  統(tǒng)計與決策. 2015(05)
[4]國外農業(yè)天氣風險管理金融創(chuàng)新產品實踐及經驗啟示[J]. 徐思云,金璐,董明英.  世界農業(yè). 2014(09)
[5]天氣衍生品及其在農業(yè)風險管理中的應用[J]. 曹宇峰.  遼寧農業(yè)科學. 2014(03)
[6]國外天氣保險略覽[J]. 郭家康,沈海濱.  世界環(huán)境. 2014(02)
[7]天氣衍生產品對我國金融市場創(chuàng)新及農業(yè)風險管理的啟示[J]. 文偉揚,李芹,程夢蕊.  時代金融. 2014(08)
[8]基于擴展O-U模型的天氣衍生品定價擬合優(yōu)化分析[J]. 李永,吳丹,崔習剛.  統(tǒng)計與決策. 2013(18)
[9]基于氣溫指數(shù)的我國天氣衍生品定價研究[J]. 王明亮,何建敏,曹杰.  數(shù)理統(tǒng)計與管理. 2015(02)
[10]天氣衍生品中的制冷指數(shù)看漲期權定價研究與實證[J]. 彭龍,孫小麗.  北京郵電大學學報(社會科學版). 2013(01)

碩士論文
[1]基于降雨指數(shù)的天氣衍生品的開發(fā)及定價[D]. 姜慧勤.南京信息工程大學 2013



本文編號：3310792