时变O-U模型在气温预测及气温期货定价中的适应性研究——基于北京市1951-2012年的日平均气温数据

摘要：

天气衍生品作为一种规避天气风险的金融衍生品,如何对其准确定价一直以来是学术界争论的焦点.文章以Alaton[5]提出的基于月波动率的O-U模型为基础,将原模型中的常量均值回复速率考虑为随时间变化的变量,并通过ARMA(p,q)模型分析该时间序列的变化规律,进而建立时变O-U模型.基于北京市自1951年以来的日平均气温数据,分别模拟了2010-2012共计三年的日平均气温,并与其真实值对比发现:改进后的模型残差平方和更小,而偏差比例、方差比例和协方差比例也显示改进后的模型对温度预测效果更好.最后,基于北京市的数据通过蒙特卡洛仿真计算了CDDs和HDDs,并进行了相关的期货合约定价,进一步验证了改进后模型的适应性.

关键词：天气衍生品、O-U模型、均值回复速率、蒙特卡洛仿真

所属期刊栏目：23

分类号：F830.9(金融、银行)

资助基金：公益性行业气象科研专项GYHY201106019;国家自然科学基金资助项目71071034,71201023,71371051

在线出版日期：2015-04-02（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

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