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基于神经网络和蒙特卡罗方法的天气衍生品定价研究
  • ISSN号:1671-6906
  • 期刊名称:中原工学院学报
  • 时间:2012.6.6
  • 页码:7-9+33
  • 分类:F323.3[经济管理—产业经济] TP391.9[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]重庆师范大学经济与管理学院,重庆400030, [2]西南科技大学经济与管理学院,四川绵阳6210LO
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(61001125)
  • 相关项目:基于语义的物联网信息标引、计算和智能管理机制研究
作者: 涂春丽|王芳|
中文摘要:

参考温度变化过程的固有特性,利用1951年至2010年重庆市的温度数据,采用BP神经网络对温度进行预测估计,并采用蒙特卡洛方法对天气衍生品进行定价.仿真结果表明,该方法有效且相对误差较小,对开发重庆市的天气衍生品市场有一定的实用价值.

英文摘要:

Firstly,based on temperature inherent physical characteristic,taking temperature data of Chongqing from 1951 year to 2010 year as data set,BP artificial neural network model was used to estimate and forecast the temperature.Secondly,weather derivatives pricing was implemented by Monte Carlo method.The results of empirical simulation and model verification show that the model has relative minor error.It has important significance to the development of weather derivatives market in Chongqing.

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期刊信息
  • 《中原工学院学报》
  • 主管单位:河南省教育厅
  • 主办单位:中原工学院
  • 主编:董丞明
  • 地址:郑州市中原中路41号
  • 邮编:450007
  • 邮箱:zfxb@zut.edu.cn
  • 电话:0371-62506128
  • 国际标准刊号:ISSN:1671-6906
  • 国内统一刊号:ISSN:41-1341/T
  • 邮发代号:36-173
  • 获奖情况:
  • 河南省优秀科技期刊奖,河南省教委优秀高校学报
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版)
  • 被引量:2821