天气衍生品中时变均值回复的气温预测模型研究

天气衍生品的出现,为天气风险管理提供了一种新的手段。由于大多数天气衍生品都是以气温为标的物,因此对气温变化准确预测是天气衍生品定价的关键。针对此,本文在O-U均值回复模型的基础上,构建了时变均值回复速度的气温预测模型。基于全国代表性城市的1951—2011年日平均气温数据对气温均值回复速度进行了实证分析,研究表明,我国主要代表性城市气温年均值回复速度均能通过ARIMA模型进行拟合估计。利用两种模型对各城市的日平均气温进行预测分析,其误差衡量指标的协方差比表明,时变均值回复模型优于O-U均值回复模型。因此,本文提出的时变均值回复速度的气温预测模型适用于我国的气温预测,有利于我国天气衍生品的进一步研究。

基于时变O-U均值回复模型的天气衍生品定价研究——以马铃薯生长温度指数期货为例

马铃薯作为我国主要的粮食作物,其产量受天气状况的影响较大。河北省张北、围场和丰宁三地是马铃薯种植最集中的区域,异常的天气波动会给当地农户带来严重的经济损失。天气衍生品可以帮助农户对冲农作物面临的天气风险,但要达到良好的风险对冲效果,就需要更加精准的定价模型。本文致力于寻求精度更高的定价模型,于是在传统的Ornstein-Uhlenbeck均值回复模型的基础上,引入时间序列模型来重新模拟均值回复速度,得到时变均值回复模型。之后,使用张北、围场、丰宁三地1951—2018年的日平均气温数据拟合2019年每日平均气温的动态变动过程,并检验模型预测精准度。最后,在此基础上,借助蒙特卡罗模拟法测算马铃薯生长温度指数期货合约的价格,并与传统的均值回复模型的定价结果做比较。研究表明,时变Ornstein-Uhlenbeck均值回复模型能够较好地拟合气温的变动趋势,并且比传统的Ornstein-Uhlenbeck均值回复模型更能精准地预测期货价格。