基于神经网络和蒙特卡罗方法的天气衍生品定价研究  被引量:8

Weather Derivatives Pricing Research Based on BP Neural Network

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作  者:涂春丽[1] 王芳[2] 

机构地区:[1]重庆师范大学经济与管理学院,重庆400030 [2]西南科技大学经济与管理学院,四川绵阳621010

出  处:《中原工学院学报》2012年第3期7-9,33,共4页Journal of Zhongyuan University of Technology

基  金:国家自然科学基金项目(61001125)

摘  要:参考温度变化过程的固有特性,利用1951年至2010年重庆市的温度数据,采用BP神经网络对温度进行预测估计,并采用蒙特卡洛方法对天气衍生品进行定价.仿真结果表明,该方法有效且相对误差较小,对开发重庆市的天气衍生品市场有一定的实用价值.Firstly,based on temperature inherent physical characteristic,taking temperature data of Chongqing from 1951 year to 2010 year as data set,BP artificial neural network model was used to estimate and forecast the temperature.Secondly,weather derivatives pricing was implemented by Monte Carlo method.The results of empirical simulation and model verification show that the model has relative minor error.It has important significance to the development of weather derivatives market in Chongqing.

关 键 词:天气衍生品 蒙特卡洛方法 BP神经网络 天气风险管理 

分 类 号:F323.3[经济管理—产业经济] TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

参考文献:

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