气温期权用于小麦生产经营的经验研究—课程设计报告.doc

成绩
大学
2016 — 2017学年
论文题目气温期权用于小麦生产经营的经验研究
课程代码及课序号
课程名称金融衍生市场
学号
姓名
学院国际经济贸易学院
专业金融学
摘要
将天气衍生品用于农业自然风险管理的理论探索,尚需细分行业和效用测度的实证考察。本次研究搜集了北京1970年至2014年的小麦产量,结合同期气温数据,模拟气温期权套期保值操作和效用评价。结果发现基于1970年至1999年数据的套期保值策略,在2000年至2014年没有发挥出预想的效果,套期保值操作后效用反而降低。主要原因是基于历史信息所得产量与气温关系没有准确预测未来情况,说明天气衍生品较其他衍生品更为复杂,还需更多谨慎的、多方面的、跨学科的研究。
关键词天气衍生品农业风险管理气温期权套期保值效用
一、引言
农业是国民经济的基础,农业风险管理至关重要。按照风险的来源,可将农业风险划分为市场风险和自然风险。农业自然风险指,自然环境变化的不确定性,使农业生产经营者面临损失的可能性。[1]天气衍生品在发达国家和地区己经逐步运用并逐渐发展成熟,成为管理和转移农业自然风险的重要工具。但在我国,天气衍生品市场尚处于理论探索阶段。[2] 除定价外,国内学者对天气衍生品的研究大多集中在定性研究,尤其缺乏对行业细分和效用测度的思考。[3]因此本次研究针对气温期权和小麦生产经营,研究天气衍生品在农业自然风险管理中的运用和效果。
二、理论假设
(一)国内小麦价格恒定
本次研究主要针对农业生产经营过程中的自然风险,故排除通货膨胀、市场分割和价格波动等社会经济的影响,假设国内小麦市场价格常年为1元每千克。
(二)小麦生产经营者是价格接受者
本次研究选取的小麦生产地是北京。假设北京的小麦生产经营者在国内市场中是价格接受者,则在价格恒定下其收入仅与产量相关。
(三)期权合约允许无限拆分
一般进行套期保值策略制定时都会先假设合约可无限拆分,最后实际操作时取近似整数值。故本次研究假设期权购买手数可以不为整数。
(四)期权价格为零
假设每次购买的合约中执行指数即为预期期末指数,在无套利情况下期权价格为零。
三、合约设计
(一)标的指数
芝加哥商品交易集团(/)的天气衍生品合约主要围绕制热天数(Heating degree day,HDD)、制冷天数(Cooling degree day,CDD)和累积平均温度(Cumulative Average Temperature,CAT)三种指数。其中HDD和CDD是为工业部门设计的,故本次研究选取更具有普适性的CAT作为标的指数。CAT是合约保护月份每日平均气温的累积值。按国内****惯将单位改为摄氏度(℃)。
CAT=iNTmaxi+Tmini2
其中,Tmax为当日最高温度;Tmin为当日最低温度。
(二)交易单位
在允许合约无限拆分的假设下,交易单位大小对套期保值比率和效用测度没有实质影响,故交易单位简化为1倍CAT指数,即指数价值为1元人民币。
(三)合约城市
北京作为首都拥有较全的气象数据和完备的金融基础设施,并且是环渤海经济圈和京津冀城市群的中心城市,入选合约城市理所应当。故本次研究将北京作为合约城市。
(四)保护月份
北京主要生产冬小麦,而冬小麦一般在9月中下旬至10月上旬播种,翌年5月底至6月中下旬成熟。[4]故本次研究将保护月份设置为上一年的10月至当年的5月,基本涵盖冬小麦的生长月份。
(五)行权时间
本次研究采用欧式期权规则,不能提前行权。
(六)交割方式
参照现有指数期权交割方式,实行现金交割。
四、数据收集
小麦产量数据来自国家统计局国家数据(./)中北京市1970年至2014年共45年小麦单位面积产量,单位为公斤每公顷。
气温数据来自中国气象数据网(http://data./)的《中国地面国际交换站气候资料日值数据集》中北京观测站1969年至2014年共46年每日平均气温,。
五、数据处理
由于小麦价格恒定为1元每千克,单位面积收入数值与单位面积产量相等。
选取前一年10月至当年5月的每日平均气温,加总后除以10,作为当年的CAT指数。由于交易单位为1倍CAT指数,CAT指数数值与指数价值相等。
将1970年至1999年共30年作为历史年份,即用于制定套期保值策略。将2000年至2014年共10年作为检验年份,即用于测定套期保值效用。
六、套期保值策略制定
(一)相关性分析
首先画出单位面积收入和指数价值的散点图,发现两者正向线性关系较为明显。
图1 1970年至1999年单位面积收入和指数价值关系
进行Pearson简单相关系数检验,得到结果如下表。
表1 单位面积收入和指