基于大数据背景下气象保险及天气衍生品的定价与风险管理研究

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在过去经济发展中,社会及人们的生产生活等方面均受到了天气因素风险的影响。结合我国经济发展现状,众所周知,灾难性的天气造成的损失是惨重的,但一般天气因素所造成的损失也占据了大部分的比重。面对这种情况,国外发展出了天气保险与天气衍生品对损失进行弥补。近年来,我国对待气象保险的研讨方案虽有起色,但还有很多不足的地方,与国外相比,还稍有逊色。由于我国国情等特点,需结合我国经济发展现状,制定出具有我国特质的可持续发扬创新的天气保险产物,并且在气象保险定价方面,传统的模型具有局限性不易操作,并不适用。故而相比于国外的Cao-Wei模型,本文提出的多元气温概率模型,更加适合对气象保险的研究,并且通过本文的研究,证明了气象保险是具有良好的转移风险的效果与作用的。在对气象保险研究的基础之上,本文对天气衍生品也进行了研究,相比于气象保险,天气衍生品根据有风险对冲的优势,它可以更为灵活的应对各种天气风险。本文主要采取了利用多元气温概率模型与Cao-Wei模型对比的方式,计算结果能够支撑多元模型具有更好的拟合性的结论。多元气温概率模型表现出了更好的拟合效果,表明了它在气象保险定价方面具有准确性与适用性。并且多元气温概率模型在天气衍生品的定价方面也表现出了其优势所在,它比Cao-Wei模型更加灵活的应对不同场景,所计算出的标准差更小。本文为了提高计算的准确度,利用了蒙特卡洛模拟法,将温度数据反复多次的进行了大量的数据的模拟,使之能够更加灵活的应对各种场景。在两种转移天气风险工具研究基础之上,本文对天气风险的管理也进行了深入的研究,具体应用的场景为,保险公司承接其他企业的天气风险后,其自身也许要某种方法将风险对冲掉,天气衍生品便是一种优秀的对冲风险的手段,保险公司可以利用天气衍生品的买入或者卖出,运作期权的方式将承接的风险对冲消化掉,本文的研究证明了这种风险对冲管理方法是有效的。
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