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The Global Weather Research and Forecasting (GWRF) Model: Model Evaluation, Sensitivity Study, and Future Year Simulation 被引量:3
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作者 Yang Zhang Joshua Hemperly +1 位作者 Nicholas Meskhidze William C. Skamarock 《Atmospheric and Climate Sciences》 2012年第3期231-253,共23页
Global WRF (GWRF) is an extension of the mesoscale Weather Research and Forecasting (WRF) model that was developed for global weather research and forecasting applications. GWRF is being expanded to simulate atmospher... Global WRF (GWRF) is an extension of the mesoscale Weather Research and Forecasting (WRF) model that was developed for global weather research and forecasting applications. GWRF is being expanded to simulate atmospheric chemistry and its interactions with meteorology on a global scale. In this work, the ability of GWRF to reproduce major boundary layer meteorological variables that affect the fate and transport of air pollutants is assessed using observations from surface networks and satellites. The model evaluation shows an overall good performance in simulating global shortwave and longwave radiation, temperature, and specific humidity, despite large biases at high latitudes and over-Arctic and Antarctic areas. Larger biases exist in wind speed and precipitation predictions. These results are generally consistent with the performance of most current general circulation models where accuracies are often limited by a coarse grid resolution and inadequacies in sub-filter-scale parameterizations and errors in the specification of external forcings. The sensitivity simulations show that a coarse grid resolution leads to worse predictions of surface temperature and precipitation. The combinations of schemes that include the Dudhia shortwave radiation scheme or the Purdue Lin microphysics module, or the Grell-Devenyi cumulus parameterization lead to a worse performance for predictions of downward shortwave radiation flux, temperature, and specific humidity, as compared with those with respective alternative schemes. The physical option with the Purdue Lin microphysics module leads to a worse performance for precipitation predictions. The projected climate in 2050 indicates a warmer and drier climate, which may have important impacts on the fate and lifetime of air pollutants. 展开更多
关键词 GLOBAL weather SIMULATION Physical optionS HORIZONTAL Grid RESOLUTION
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基于天气期权的“公司+农户”型订单契约机制研究 被引量:20
2
作者 伏红勇 但斌 《系统工程学报》 CSCD 北大核心 2015年第6期768-778,共11页
针对不利天气对农业生产的影响会使"公司+农户"型订单农业面临高违约率窘境的问题,建立了由公司与农户组成的两级农产品供应链利润决策模型,比较分析了不利天气对集中式与分散式决策下最优决策的影响,进而设计了一种与不利天... 针对不利天气对农业生产的影响会使"公司+农户"型订单农业面临高违约率窘境的问题,建立了由公司与农户组成的两级农产品供应链利润决策模型,比较分析了不利天气对集中式与分散式决策下最优决策的影响,进而设计了一种与不利天气指数相关的"天气(看涨)期权+风险补偿+加盟金"的订单契约机制.研究表明:公司可通过采取购买天气期权这一风险外化方式,利用金融市场转移不利天气风险,以保障不利天气影响下公司与农户的稳定收益;此外,实施所设计的订单契约机制可实现双方利润的Pareto改善,并增强了订单农业模式下农产品供应链系统的稳健性.最后,通过数值仿真验证了所设计订单契约机制的有效性. 展开更多
关键词 农产品供应链 订单农业 契约机制 不利天气 天气期权 看涨期权
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气温随机模型与我国气温期权定价研究 被引量:18
3
作者 刘国光 茅宁 《数理统计与管理》 CSSCI 北大核心 2008年第6期959-967,共9页
建立气温期权交易对于对冲天气风险,增加市场金融投资品种具有重要意义。本文主要参照均值回复模型,考虑气温的季节变化和长期趋势,建立反映气温变化的随机模型,应用1980至1999年北京日平均气温对模型参数进行估计。实证仿真以及模型验... 建立气温期权交易对于对冲天气风险,增加市场金融投资品种具有重要意义。本文主要参照均值回复模型,考虑气温的季节变化和长期趋势,建立反映气温变化的随机模型,应用1980至1999年北京日平均气温对模型参数进行估计。实证仿真以及模型验证结果表明,模型的相对误差较小,建立的气温随机模型能够对未来气温变化进行较好的模拟。蒙特卡罗方法能够对天气衍生产品进行合理定价。 展开更多
关键词 天气风险管理 天气期权 气温随机模型 蒙特卡罗仿真
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复合条款下的农作物生长指数期权定价公式 被引量:1
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作者 傅毅 张寄洲 王杨 《工程数学学报》 CSCD 北大核心 2010年第1期1-10,共10页
本文针对农作物生长的阶段性,研究了在连续扩散的基础上,含有障碍条款以及重置条款的农作物生长指数期权的定价问题。利用投资组合进行对冲,建立了农作物生长指数期权的复合条款模型。通过分阶段计算,得到了相应的定解问题,最后用偏微... 本文针对农作物生长的阶段性,研究了在连续扩散的基础上,含有障碍条款以及重置条款的农作物生长指数期权的定价问题。利用投资组合进行对冲,建立了农作物生长指数期权的复合条款模型。通过分阶段计算,得到了相应的定解问题,最后用偏微分方程的理论得到显式的定价公式并给出了数值分析实例。 展开更多
关键词 天气期权 复合期权 投资组合 定价公式
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基于ARMA模型的气温衍生品定价研究:以武汉市为例 被引量:6
5
作者 曾小艳 陶建平 《区域金融研究》 2014年第7期12-17,共6页
随着气候异常变化频率的增加以及极端天气事件的频繁发生,天气风险对农业的影响尤其严重,天气风险管理成为了关注的热点。天气衍生品作为国外进行天气风险管理和转移的金融创新工具,为应对天气风险提供了重要的途径,定价问题则是天气衍... 随着气候异常变化频率的增加以及极端天气事件的频繁发生,天气风险对农业的影响尤其严重,天气风险管理成为了关注的热点。天气衍生品作为国外进行天气风险管理和转移的金融创新工具,为应对天气风险提供了重要的途径,定价问题则是天气衍生品研究中的核心问题。本文使用武汉市1990.1.1-2009.12.31的每日气温数据,采用了基于ARMA的时间序列模型分析了武汉市气温动态变化的过程,对模型进行了估计、检验了模型的预测准确度,结果表明:ARMA模型具有较好的拟合优度,能以此为基础对气温期权等天气衍生产品进行合理定价。基于以上分析,本文提出应提供有利的技术环境、政策环境和制度环境以推进农业天气衍生品开发与市场发展的政策建议。 展开更多
关键词 农业天气风险管理 天气衍生品 气温期权定价 ARMA模型 武汉市
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CME-Carvill飓风指数期货与期权分析 被引量:5
6
作者 谢世清 《证券市场导报》 CSSCI 北大核心 2009年第6期9-13,共5页
美国芝加哥商品交易所(CME)于2007年3月成功推出了CME-Carvill飓风指数期货和期权。该期货和期权所基于的CHI指数由私人再保险公司Carvill进行计算。与传统的只考虑飓风最高风力的萨菲尔-辛普森飓风衡量标度相比,CHI指数具有连续性、无... 美国芝加哥商品交易所(CME)于2007年3月成功推出了CME-Carvill飓风指数期货和期权。该期货和期权所基于的CHI指数由私人再保险公司Carvill进行计算。与传统的只考虑飓风最高风力的萨菲尔-辛普森飓风衡量标度相比,CHI指数具有连续性、无右端汇聚性,更能准确地反映飓风的潜在破坏力。CME所推出的飓风期货包括飓风事件期货、飓风季节期货和飓风季节高峰期货;飓风期权只有飓风季节二元期权和飓风季节高峰二元期权。目前我国已对西方发达国家的天气衍生品有了研究介绍,但对CME-Carvill飓风期货和期权却鲜有报道。本文旨在对CME-Carvill飓风期货和期权进行系统梳理介绍,以填补国内这一学术空白。本文首先在分析传统SSHS指数弊端的基础上阐明了引入Carvill飓风指数的必要性;其次分别介绍了该指数的各种期货和期权;最后与天气衍生品和巨灾期货与期权进行比较分析。 展开更多
关键词 Carvill飓风指数期货 Carvill飓风指数二元期权 金融衍生品 天气衍生品
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天气衍生品中的制冷指数看涨期权定价研究与实证 被引量:3
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作者 彭龙 孙小丽 《北京邮电大学学报(社会科学版)》 2013年第1期87-90,共4页
运用天气衍生品作为金融工具减缓与对冲天气风险,将对我国农业和其他商业领域适应日益变化的天气状况起到至关重要的作用。本文主要介绍制冷指数的定价模型,并以看涨期权模型作为范例,应用1952—2008年的北京每日气温数据,对制冷指数看... 运用天气衍生品作为金融工具减缓与对冲天气风险,将对我国农业和其他商业领域适应日益变化的天气状况起到至关重要的作用。本文主要介绍制冷指数的定价模型,并以看涨期权模型作为范例,应用1952—2008年的北京每日气温数据,对制冷指数看涨期权做实证研究,旨在探索理论研究在实际应用中的可行性。 展开更多
关键词 天气衍生品 定价 制冷指数 看涨期权 实证研究
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CVaR准则下“公司+农户”模式的天气看跌期权契约 被引量:10
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作者 伏红勇 但斌 +1 位作者 王磊 徐鹏 《管理科学学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2020年第11期59-73,共15页
农业是对天气变化最为敏感的行业之一,不利天气影响农业生产并使“公司+农户”模式面临着低履约率的窘境.为此,以倒春寒的低温不利天气为例,建立了天气影响下由风险厌恶农户与风险中性公司组成的“公司+农户”型农产品供应链决策模型,... 农业是对天气变化最为敏感的行业之一,不利天气影响农业生产并使“公司+农户”模式面临着低履约率的窘境.为此,以倒春寒的低温不利天气为例,建立了天气影响下由风险厌恶农户与风险中性公司组成的“公司+农户”型农产品供应链决策模型,并运用条件风险价值(CVaR)准则构建了农户的决策目标函数,进而提出了改进的保护价格契约.研究发现该契约可以克服农资投入水平的扭曲问题,但不能消除不利天气对公司与农户双方利润的不利影响.对此,基于改进保护价格契约设计了天气看跌期权契约.研究发现该契约能够实现供应链的完美协调,并且在该契约下不利天气的变化不会改变供应链的协调状态,这意味着公司购买天气看跌期权能够外化不利天气风险,从而保障公司与农户的稳定增收. 展开更多
关键词 农产品供应链 “公司+农户”模式 协调契约 天气期权 看跌期权 风险厌恶
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降雨指数期权与农业天气风险防范——基于济南棉花种植的实证分析 被引量:1
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作者 佟金萍 王慧 马剑锋 《常州大学学报(社会科学版)》 2020年第2期60-69,共10页
天气风险是农业生产面临的主要风险,天气衍生品作为农业天气风险管理的主要金融创新工具,能够有效防范农业天气风险。降雨指数期权将金融衍生工具应用于降雨类天气风险管理领域,对于防范农作物种植风险,提高农户收入及维护社会稳定具有... 天气风险是农业生产面临的主要风险,天气衍生品作为农业天气风险管理的主要金融创新工具,能够有效防范农业天气风险。降雨指数期权将金融衍生工具应用于降雨类天气风险管理领域,对于防范农作物种植风险,提高农户收入及维护社会稳定具有重要意义。与以往利用农作物全生育期累积降雨量来设计降雨指数类天气期权的做法不同,文章着重考虑不同生育期的降雨特征对农作物生长的影响,以此作为不同生育期降雨指数期权合约的设计依据,并基于2017年济南棉花种植数据进行实证分析。研究表明:农户可以根据农作物不同生长阶段的降雨预测,灵活地选择是否购买及购买何种降雨指数期权合约,以防范降雨量过多或过少可能带来的农业天气风险,保障农户利益,为相关风险主体提供天气风险管理的多样性选择。 展开更多
关键词 天气风险 降雨指数期权 风险防范 生育期 合约设计
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天气金融衍生品定价研究——基于ARMA的时间序列模型 被引量:1
10
作者 李嫣然 《保险职业学院学报》 2017年第4期28-33,共6页
气象灾害的发生往往会带来巨灾损失,天气风险不仅影响农业正常生产生活,而且也会给国民经济发展带来不利因素。天气金融衍生品作为一种新型的金融工具,能够有效缓解天气风险带来的损害,为规避农业巨灾损失提供了一条新途径。本文通过构... 气象灾害的发生往往会带来巨灾损失,天气风险不仅影响农业正常生产生活,而且也会给国民经济发展带来不利因素。天气金融衍生品作为一种新型的金融工具,能够有效缓解天气风险带来的损害,为规避农业巨灾损失提供了一条新途径。本文通过构建ARMA时间序列模型分析气温动态变化的过程,对模型准确度进行了估计和检验。 展开更多
关键词 天气金融衍生品 农业巨灾风险 期权定价
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基于SARIMA模型的降雨指数衍生品定价研究 被引量:1
11
作者 何丽君 《景德镇学院学报》 2021年第3期17-20,共4页
天气衍生品是利用金融手段管理天气风险的创新工具,我国不同区域的天气特征差别很大,对天气衍生产品有不同的需求。本文针对南方夏季多雨的气候特征,设计降雨指数衍生品以管理降雨异常风险;并建立SARIMA模型对降雨指数期权进行定价,分... 天气衍生品是利用金融手段管理天气风险的创新工具,我国不同区域的天气特征差别很大,对天气衍生产品有不同的需求。本文针对南方夏季多雨的气候特征,设计降雨指数衍生品以管理降雨异常风险;并建立SARIMA模型对降雨指数期权进行定价,分析该期权管理天气风险的适用性。结果表明:SARIMA模型可模拟降雨量的季节性特征,进行降雨量预测,能用于降雨指数期权定价,且降雨指数期权可有效降低降雨异常带来的经济损失。 展开更多
关键词 降雨指数衍生品 天气风险 SARIMA模型 期权定价
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Meteorological Insurance and its Derivatives Pricing and Risk Management in the Context of Big Data
12
作者 Na Niu Yongmin Quan +1 位作者 Hongyi Li Zhezhi Jin 《信息工程期刊(中英文版)》 2017年第1期27-33,共7页
关键词 风险管理 保险风险 气象学 衍生物 定价 Monte-Carlo 上下文 连接温度
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基于扩展O-U模型的天气期权定价及数据信息应用分析
13
作者 姚誉 《数字技术与应用》 2019年第5期128-130,共3页
天气期权不断发展,政府多次提出推广农产品“期权+期货”,天气期权在农业的应用成为研究重点。本文利用拓展的O-U模型,通过傅里叶变换、自回归方程、AR-GARCH等,以1951-2017年数据进行参数估计,预测大连市2018年的日均气温,吻合度较高,... 天气期权不断发展,政府多次提出推广农产品“期权+期货”,天气期权在农业的应用成为研究重点。本文利用拓展的O-U模型,通过傅里叶变换、自回归方程、AR-GARCH等,以1951-2017年数据进行参数估计,预测大连市2018年的日均气温,吻合度较高,可应用于模拟期权定价。此外,分析其在玉米期权(GDDs、MGDDs)中应用的可行性和误差,并提出在农业中应用期权的建议。 展开更多
关键词 天气期权 O-U模型 玉米期权
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基于小波-NAR神经网络的气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值 被引量:16
14
作者 黄建风 陆文聪 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2016年第5期1146-1155,共10页
本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000-2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反... 本文基于小波-NAR神经网络技术,提出气象要素时间序列预测与天气指数彩虹期权估值的原理与方法,同时采用2000-2014年悉尼日均气温和日降雨量数据,进行气象预测与天气期权估值.结果显示:小波-NAR神经网络因灵活的非线性动态结构较好地反映了气象变化特征,其预测与估值效果优于其他模型;该天气期权价值形成中的非线性特征取决于五种经济效应.科学预测天气和估计天气期权价值,开发天气衍生品,可挖掘天气不确定性的经济价值,弱化其对天气敏感产业的影响. 展开更多
关键词 天气指数彩虹期权 天气期权估值 气象预测 小波-NAR神经网络
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天气衍生品空间基差风险对冲方法实证比较研究
15
作者 李永 石凤 姜志堂 《管理评论》 CSSCI 北大核心 2022年第5期3-12,共10页
空间基差风险削弱了天气衍生品对天气风险的规避效果,需要结合数据特征对不同的对冲方法效果比较选择。以气温期权空间基差风险对冲理论为依据,选取山东潍坊、江苏南京1978—2015年日平均气温数据,分别选取线性组合、反距离加权方法构... 空间基差风险削弱了天气衍生品对天气风险的规避效果,需要结合数据特征对不同的对冲方法效果比较选择。以气温期权空间基差风险对冲理论为依据,选取山东潍坊、江苏南京1978—2015年日平均气温数据,分别选取线性组合、反距离加权方法构建气温期权空间组合,比较检验了空间基差风险的对冲效果。研究发现,气温期权空间组合数量在一定范围内时,线性组合法和反距离加权法下RMSE均呈现出“U”型变化趋势,存在最优购买组合;两种方法均可降低天气衍生品的空间基差风险,然而反距离加权法下RMSE变化的波动较小,并随着幂指数增大对冲效果波动减小,更易于确定购买组合数量。 展开更多
关键词 空间基差风险 气温期权 反距离加权法 天气风险
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基于BP神经网络-SARIMA组合模型对气象要素预测与天气多因子期权的估值 被引量:4
16
作者 黄豪南 郑祥 韦勇凤 《投资研究》 CSSCI 北大核心 2018年第5期82-97,共16页
本文主要以BP神经网络-SARIMA组合模型为基础,通过分析北京市1951-2013年气象数据,包括月平均气温,月平均降雨量的动态变化,分别计算天气期权中的标的天气指数:CDD(制冷指数),HDD(取暖指数),EDD(能源温值),CRI(降雨指数),进而由气象要... 本文主要以BP神经网络-SARIMA组合模型为基础,通过分析北京市1951-2013年气象数据,包括月平均气温,月平均降雨量的动态变化,分别计算天气期权中的标的天气指数:CDD(制冷指数),HDD(取暖指数),EDD(能源温值),CRI(降雨指数),进而由气象要素的估计进行天气标的指数的估计和天气多因子期权的估值。研究表明天气多因子期权可以分析不同天气因素对天气影响的影响,同时可以有效地避免天气风险,获得收益。 展开更多
关键词 天气指数多因子期权 SARIMA模型 BP神经网络
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