목차
날씨파생상품의 가격결정
날씨위험 관리 수단의 비교
날씨 파생상품의 역사
세계 날씨 파생상품 거래금액과 거래량
분야별 날씨 파생상품 이용 비중(2009)
날씨옵션 개요
날씨옵션의 손익구조
냉방도일, 난방도일
이동평균 (𝑇=30)
HP 필터 (𝜆=0.4𝑀)
확률 변수 분석
확률 모형화 1
확률 시계열 예제
확률 미분 방정식 예제
확률 모형화 2
기온 시계열 분석 결과
확률 시계열 구성
옵션 가격 결정
Reference
날씨위험 관리 수단의 비교
날씨 파생상품의 역사
세계 날씨 파생상품 거래금액과 거래량
분야별 날씨 파생상품 이용 비중(2009)
날씨옵션 개요
날씨옵션의 손익구조
냉방도일, 난방도일
이동평균 (𝑇=30)
HP 필터 (𝜆=0.4𝑀)
확률 변수 분석
확률 모형화 1
확률 시계열 예제
확률 미분 방정식 예제
확률 모형화 2
기온 시계열 분석 결과
확률 시계열 구성
옵션 가격 결정
Reference
본문내용
날씨파생상품의 가격결정
날씨위험 관리 수단의 비교
≪ 표 ≫
날씨 파생상품의 역사
◎ 1997년 미국(엔론)에서 처음 개발
◎ 1999년부터 시카고 상업거래소(CME)에서 거래 시작
◎ 이후 자연 현상을 통한 피해나 위험을
분산시키기 위한 수단으로 주목 받고 있음
세계 날씨 파생상품 거래금액과 거래량
≪ 그 래 프 ≫
≪ … 중 략 … ≫
확률 모형화 1
◎ 두 가지 확률 모형 구성 가능
🔘 확률 시계열 → Stochastic Time-series
○ 𝑦𝑡 모형화, Box-Jenkins Methodology
○ 𝜙(𝐿) 𝑦𝑡 = 𝛽₀+𝛽₁ 𝑡+𝛽₂ sin (𝜔𝑡+𝜑₁)+𝜀𝑡
○ 𝜃(𝐿) 𝜀𝑡 = 𝜈𝑡 ~^𝑖𝑖𝑑 𝒩(0,ℎ𝑡 )
○ ℎ𝑡 = 𝛾₀+𝛾₁ sin(𝜔𝑡+𝜑₂) + 𝛾₂𝜈(𝑡−₁)² + 𝛾₃ℎ(𝑡−₁)
🔘 확률 미분 방정식 → SDE
○ (𝑑𝑦𝑡)/𝑑𝑡 모형화, Ornstein-Uhlenbeck Process
○ (𝑑𝑦𝑡)/𝑑𝑡 = {(𝑑𝑦𝑡^𝑚)/𝑑𝑡+𝜅(𝑦𝑡−𝑦𝑡^𝑚 )}𝑑𝑡+𝜎𝑡 𝑑𝑊𝑡
날씨위험 관리 수단의 비교
≪ 표 ≫
날씨 파생상품의 역사
◎ 1997년 미국(엔론)에서 처음 개발
◎ 1999년부터 시카고 상업거래소(CME)에서 거래 시작
◎ 이후 자연 현상을 통한 피해나 위험을
분산시키기 위한 수단으로 주목 받고 있음
세계 날씨 파생상품 거래금액과 거래량
≪ 그 래 프 ≫
≪ … 중 략 … ≫
확률 모형화 1
◎ 두 가지 확률 모형 구성 가능
🔘 확률 시계열 → Stochastic Time-series
○ 𝑦𝑡 모형화, Box-Jenkins Methodology
○ 𝜙(𝐿) 𝑦𝑡 = 𝛽₀+𝛽₁ 𝑡+𝛽₂ sin (𝜔𝑡+𝜑₁)+𝜀𝑡
○ 𝜃(𝐿) 𝜀𝑡 = 𝜈𝑡 ~^𝑖𝑖𝑑 𝒩(0,ℎ𝑡 )
○ ℎ𝑡 = 𝛾₀+𝛾₁ sin(𝜔𝑡+𝜑₂) + 𝛾₂𝜈(𝑡−₁)² + 𝛾₃ℎ(𝑡−₁)
🔘 확률 미분 방정식 → SDE
○ (𝑑𝑦𝑡)/𝑑𝑡 모형화, Ornstein-Uhlenbeck Process
○ (𝑑𝑦𝑡)/𝑑𝑡 = {(𝑑𝑦𝑡^𝑚)/𝑑𝑡+𝜅(𝑦𝑡−𝑦𝑡^𝑚 )}𝑑𝑡+𝜎𝑡 𝑑𝑊𝑡
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