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天气衍生品作为一种新兴的金融工具,其在农业、旅游业等行业有着重要的应用前景,但一直存在着市场风险被忽略、定价不精准等问题.本文在传统O-U模型的基础上,将时变均值回复速率、时变气温波动率和风险市场价格相结合,构建了考虑风险市场价格的气温预测模型.本文将改进后的模型与水稻、玉米等对生活有重要影响的农作物相结合,利用近十年的气温数据对农作物的天气衍生品进行定价研究,并将定价结果与传统的时变O-U模型和ARMA时间序列模型的定价结果进行对比.结果表明,引入风险市场价格能够对定价起到修正作用,考虑风险市场价格的O-U模型在多数场景下定价更为精确,这可以为农产品天气衍生品的定价以及形成风险对冲机制提供理论指导和实践参考. 相似文献
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