基于 Ｏ－Ｕ 模型的雾霾指数期权定价研究

近年来，雾霾天气的频繁出现给社会生产生活造成了严重的影响，对企业经营，国民健康造成的影响更是不可计数。 不同于传统对雾霾防控的研究，如汽车限行、工厂减排等手段，本文立足于雾霾现状，以 Ｏ－Ｕ 模型为基础，采用时间序列建模方法，分析了成都 ２０１３ 年 １２ 月～２０１７ 年 １０ 月的日 ＰＭ２．５ 浓度的动态变化，同时对模型参数进行估计，并用 ２０１７ 年 １１ 月到 １２ 月的日 ＰＭ２．５ 浓度来检验模型预测精确度，在此基础上，设计出雾霾指数期权，并用蒙特卡罗方法模拟定价，试图借此来对冲因雾霾浓度变化造成的经营风险。 研究结果表明： Ｏ－Ｕ 模型与时间序列建模相结合方法能够提高 ＰＭ２．５浓度变动预测精确度，而借助蒙特卡罗模拟方法，完全可以对雾霾指数期权产品的实现合理定价。 文章最后，将设计出的期权产品拟用到旅游业、空气净化业、航空业等行业进行检验，我们发现这些行业的经营风险确实在很大程度上得到对冲。

雾霾指数期权合约设计及蒙特卡罗模拟定价

雾霾天气对社会经济、企业经营、国民健康造成损失.不同于传统的实体经济方式如汽车限行、工厂减排等控制雾霾,本文设计以PM2.5浓度指数为标的的雾霾期权合约,利用虚拟经济手段对冲雾霾风险.文章选取北京市2012年10月9日至2015年7月17日PM2.5浓度日数据建立Ornstein-Uhlenbeck(O-U)模型描述数据的季节性趋势及方差,然后在无套利定价框架下基于鞅定价方法,对2015年7月18日至2015年8月17日的雾霾指数期权进行蒙特卡罗模拟定价和比较验证.结果表明,各标的雾霾指数期权的模拟价格精度良好.通过两个利用期权交易对冲雾霾风险的示例,本文表明了设计的可行性.