【摘 要】
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天气衍生品是一种新的风险管理工具,它的交易对象是各种天气指数,可以广泛应用于金融市场,以管理天气风险。基于郑州市日平均气温残差数据,建立了四种两区域转换模型,以确定能够描述郑州市气温数据的准确的模型。对于区域转换模型,先采用期望最大化（EM）算法对高斯混合模型参数进行估计;再分别利用四个模型预测郑州市2021/01/01-2021/12/31的日平均气温并与真实数据进行对比分析。结果表明:对于郑州
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天气衍生品是一种新的风险管理工具,它的交易对象是各种天气指数,可以广泛应用于金融市场,以管理天气风险。基于郑州市日平均气温残差数据,建立了四种两区域转换模型,以确定能够描述郑州市气温数据的准确的模型。对于区域转换模型,先采用期望最大化（EM）算法对高斯混合模型参数进行估计;再分别利用四个模型预测郑州市2021/01/01-2021/12/31的日平均气温并与真实数据进行对比分析。结果表明:对于郑州的气温数据,最优模型是带有常数指数的时变均值回复和布朗运动模型。对于该模型,在不同基准温度下,计算了预测累计指数值和真实累计指数值以及相对误差率,验证了该模型的预测计算结果精度较高,稳定性较好,适用于气温期权的定价。最后给出了基于蒙特卡罗模拟的气温期权的定价模型,并计算了不同蒙特卡罗模拟次数下的期权价格。这一实证分析结果体现了全球气候多样性所导致的不同地区气温模型的多样性,对不同地区气温数据进行具体分析才能构建符合地区气温特征的气温的随机动力学模型。这些研究结论可以为各地区的天气衍生品定价以及天气风险管理实践提供参考意见。
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