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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
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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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