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논문 기본 정보
- 자료유형
- 학술저널
- 저자정보
- 저널정보
- 한국자료분석학회 Journal of The Korean Data Analysis Society Journal of The Korean Data Analysis Society 제14권 제5호
- 발행연도
- 2012.1
- 수록면
- 2,397 - 2,407 (11page)
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본 연구는 날씨파생상품 기준지수 중 하나인 냉방지수(cooling degree days index)에 대한 예측모형 개발을 목적으로 하였다. 부산지역을 대상으로 하고, 냉방지수는 누적기간 내 일평균기온과 기준온도에 의하여 생산되므로 50년간(1960년∼2009년) 일평균기온자료를 사용하였다. 아노말리 자료를 생산하여 추세성을 살피고, 스펙트럴 분석으로 주기들을 탐색하였다. 일평균기온 예측모형은 추세성과 주기성을 포함한 시계열 회귀모형, 오차항에 대한 자기회귀모형(AR), 일반화 자기회귀 조건부 이분산 모형(GARCH)의 결합으로 구성하였다. 식별통계량을 사용하여 최적 모형을 선택하였고, 모형검증을 수행하였다. 최종 제안된 모형은 AR(3)-GARCH(1,1) 모형이다. 추정된 예측모형과 분산모형을 사용하여 몬테칼로 모의실험을 수행하여, 냉방지수를 기준지수로 하는 유럽형 콜옵션 가격결정을 위한 정보를 제시하였다.
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참고문헌 (15)
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Alaton. P. / 2002 / On Modelling and Pricing Weather Derivatives / Journal of Applied Mathematical Finance 9 (1) : 1 ~ 20
Campbell, S. D. / 2005 / Weather Forecasting for Weather Derivatives / Journal of the American Statistical Association 100 : 6 ~ 16
Cao, M. / 2000 / Pricing the Weather / Risk Magazine : 67 ~ 70
Cao, M. / 2004 / Weather Derivatives Valuation and Market Price of Weather Risk / The Journal of Futures Markets 24 (11) : 1065 ~ 1089
Kung, L. W. / 2008 / Modelling and Pricing the Weather Derivatives / 석사 / University of Nottingham
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