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논문 기본 정보

자료유형
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저자정보
저널정보
한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제1호
발행연도
2012.1
수록면
91 - 100 (10page)

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Modeling and forecasting temperatures is the most important process in pricing weather derivatives. Usually, dynamic modeling of daily temperature is considered to be more appropriate than modeling the temperature index. Studies in the literature have consistently pointed out that the observed temperature series exhibit seasonality in all of the mean, variance, and autocorrelation. Therefore, small specification error in the temperature models leads to large pricing error in the weather contracts. Applying the average daily temperature data for 32 years in Guangzhou, China, we estimate two different stochastic temperature behavior models: Cao and Wei (2004) and Campbell and Diebold (2002). Based on the comparison of the statistical properties and derivatives prices derived from the two competing models, the Campbell & Diebold's time series approach better fits the data and whether it is in the sample or out of the sample, performs closer to the actual HDD/CDD values.
#Weather Derivatives #Mean Reversion #Risk Management #HDD #CDD.

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참고문헌 (11)

참고문헌 신청
Alaton, P. / 2002 / On modelling and pricing weather derivatives / Applied Mathematical Finance 9 : 1 ~ 20 google schola Campbell, S. D. / 2002 / Weather forecasting for weather derivatives google schola Campbell, S. D. / 2005 / Weather forecasting for weather derivatives / Journal of American Statistical Association 100 : 6 ~ 16 google schola Cao, M. / 2004 / Weather derivatives valuation and market price of weather risk / The Journal of Futures Markets 24 (1) : 1065 ~ 1089 google schola Dischel, R. / / Weather sensitivity, weather derivatives and a pricing model google schola

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