Погодная производная - Weather derivative

Погодные производные находятся финансовые инструменты которые могут использоваться организациями или частными лицами как часть управление рисками стратегия снижения риска, связанного с неблагоприятными или неожиданными погодными условиями. Деривативы погоды - это инструменты на основе индексов, которые обычно используют данные наблюдений за погодой на метеостанции для создания индекса, на котором могут основываться выплаты. Этот индекс может представлять собой общее количество осадков за соответствующий период - что может иметь значение для гидроэнергетического бизнеса - или число, при котором минимальная температура опускается ниже нуля, что может быть актуальным для фермера, защищающего от повреждений от морозов.

Как и в случае с параметрическим страхованием от погодных условий, страхование убытков отсутствует. В отличие от страхового покрытия «возмещение ущерба», здесь нет необходимости доказывать, что ущерб был нанесен, однако полис страхования возмещения ущерба от погодных условий является редко используемым инструментом. Расчет является объективным, исходя из окончательного значения выбранного погодного индекса за выбранный период. Если выплата подлежит выплате, она обычно производится в течение нескольких дней, а расчетный период определяется в контракте. Экзотические производные.

Обзор использования

Фермеры могут использовать погодные условия для живая изгородь от плохих урожаев, вызванных непродолжительными дождями во время вегетационного периода, чрезмерными дождями во время сбора урожая, сильными ветрами в случае плантаций или колебаниями температуры в случае тепличных культур; парки развлечений возможно, захотите застраховаться от дождливых выходных в разгар летнего сезона; и газовые и энергетические компании могут использовать градусо-дни нагрева (HDD) или градусо-дни охлаждения (CDD) контракты для сглаживания прибыли. Управляющая компания спортивного мероприятия может пожелать застраховать убытки, заключив контракт на производную погоду, потому что, если в день спортивного мероприятия пойдет дождь, будет продано меньше билетов.

Градусные дни отопления являются одним из наиболее распространенных типов индекса для оценки производной погоды. Типичными условиями контракта с ГНБ могут быть: для периода с ноября по март, для каждого дня, когда среднесуточная температура опускается ниже контрольной точки (65 градусов по Фаренгейту в США или 18 градусов по Цельсию за пределами США), совокупный подсчет сохраняются суточные отклонения от эталонной температуры. Такое накопление может быть основой для деривативного контракта, который может быть структурирован как вариант (вызов или же положить ) или как "замена "это соглашение об оплате или о получении платежа.

История

Первая сделка по погодным деривативам была заключена в июле 1996 г., когда Aquila Energy структурировал хеджирование двойных товаров для Консолидированный Эдисон (ConEd).[1] Сделка заключалась в покупке ConEd электроэнергии у Aquila в течение августа. Цена на электроэнергию была согласована, и в контракт был включен пункт о погодных условиях. В этом пункте оговаривалось, что Aquila выплатит ConEd скидку, если август окажется прохладнее, чем ожидалось. Измерение этого было связано с Градус охлаждения дней (CDD) измеряется при Нью-Йорк с Центральный парк метеостанция. Если бы общие CDD были на 0–10% ниже ожидаемых 320, компания не получала скидки на цену электроэнергии, но если бы общие CDD были на 11–20% ниже нормы, ConEd получила бы скидку в размере 16 000 долларов. Другие уровни дисконтирования были проработаны для еще большего отклонения от нормы.

В 1997 году погодные деривативы начали медленно продаваться на внебиржевом рынке. По мере роста рынка этих продуктов Чикагская товарная биржа (CME) представила первые биржевые погодные фьючерсные контракты (и соответствующие опционы) в 1999 году. В настоящее время CME перечисляет погодные деривативы для 24 городов США, одиннадцати в Европе, шести в Канаде, трех в Австралии и трех в Япония. Большинство этих финансовых инструментов отслеживают градусо-дни охлаждения или градусо-дни тепла, но другие продукты отслеживают снегопады и осадки в десяти разных местах в США. Индекс ураганов CME, инновация, разработанная отраслью перестрахования, предоставляет контракты, основанные на формуле, полученной из скорости ветра и радиуса названных штормов в точке выхода на берег в США.

Enron Корпорация была одной из первых, кто начал исследовать погодные производные с помощью своих EnronOnline единица.

В Непрозрачный видео-интервью, Нефила Капитал Барни Шаубле описал, как некоторые хедж-фонды рассматривают погодные деривативы как инвестиционный класс. Такие контрагенты, как коммунальные предприятия, сельскохозяйственные конгломераты, отдельные компании и страховые компании, по сути, стремятся застраховать свои риски с помощью погодных деривативов, и фонды стали опытным партнером в обеспечении этой защиты. За последние несколько лет также произошел сдвиг с преимущественно фонд фондов инвестиции в погодные риски, чтобы увеличить прямые инвестиции для инвесторов, ищущих некоррелированные позиции для своего портфеля. Погодные деривативы представляют собой чистую некоррелированную альтернативу традиционным финансовым рынкам.

Онлайн-обмен данными о погоде Massive Rainfall[2] был создан в 2014 году и использовался, чтобы делать ставки или хеджировать определенные температуры, скорость ветра и количество осадков в определенные дни в отдельных городах, однако, похоже, это всего лишь обучающий инструмент для практических счетов в несуществующей валюте.

В 2017 году компания Speedwell Weather Group запустила программу weatherXchange®. weatherXchange - это платформа, которая бесплатно предоставляет хеджерам данные о погоде, инструменты структурирования и сервис сравнения цен.[рекламный язык ]

Оценка

Не существует стандартной модели для оценки производных от погоды, аналогичной модели Блэк – Скоулз формула ценообразования европейского опциона на акции и аналогичных производных финансовых инструментов. Это связано с тем, что базовый актив погодного производного финансового инструмента не подлежит торговле, что нарушает ряд ключевых предположений модели BS. Обычно деривативы погоды оцениваются несколькими способами:

Ценообразование для бизнеса

Бизнес-ценообразование требует, чтобы компания использовала производные погодные инструменты, чтобы понимать, как на ее финансовые показатели влияют неблагоприятные погодные условия по ряду результатов (например, для получения кривой полезности по отношению к конкретным погодным переменным). Затем пользователь может определить, сколько он / она готов заплатить, чтобы защитить свой бизнес от этих условий в случае их возникновения, на основе его / ее анализа затрат и выгод и склонности к риску. Таким образом, бизнес может получить «гарантированную погоду» на рассматриваемый период, в значительной степени уменьшая колебания расходов / доходов из-за погодных условий. В качестве альтернативы инвестор, стремящийся к определенному уровню доходности при определенном уровне риска, может определить, какую цену он готов платить за определенный риск исхода, связанный с конкретным погодным инструментом.

Историческое ценообразование (анализ сжигания)

Для определения математического ожидания рассчитывается историческая выплата по производному инструменту. Этот метод очень быстрый и простой, но не дает надежных оценок и может использоваться только в качестве приблизительного ориентира. Он не включает в себя множество статистических и физических характеристик, характерных для погодной системы.

Индексное моделирование

Этот подход требует построения модели базового индекса, то есть той, на основе которой определяется значение производного инструмента (например, месячный / сезонный кумулятивный градусо-дни нагрева ). Самый простой способ смоделировать индекс - просто смоделировать распределение исторических результатов индекса. Мы можем принять параметрический или же непараметрические распределения. Для месячных градусо-дней охлаждения и обогрева, принимая нормальное распределение обычно гарантируется. Прогностическая сила такой модели довольно ограничена. Лучший результат можно получить, моделируя процесс создания индекса в более мелком масштабе. В случае температурных контрактов может быть построена модель временных рядов среднесуточных (или минимальных и максимальных) температур. Модель дневной температуры (дождя, снега, ветра и т. Д.) Может быть построена с использованием общих статистических данных. Временные ряды модели (т.е. ARMA или же преобразование Фурье в частотной области) исключительно на основе функций, отображаемых в исторических временных рядах индекса. Более сложный подход состоит в том, чтобы включить некоторую физическую интуицию / взаимосвязи в наши статистические модели, основанные на пространственной и временной корреляции между погодой, происходящей в различных частях системы океан-атмосфера по всему миру (например, мы можем включить эффекты Эль-Ниньо от температуры и осадков).

Физические модели погоды

Мы можем использовать результат численный прогноз погоды модели, основанные на физических уравнениях, описывающих взаимосвязи в погодной системе. Их предсказательная сила, как правило, меньше или похожа на чисто статистические модели за пределами временного горизонта 10–15 дней. Ансамблевые прогнозы особенно подходят для ценообразования погодных деривативов в течение контрактного периода по месячным производным по температуре. Однако отдельные участники ансамбля должны быть «одеты» (например, в Гауссовы ядра оценивается на основе исторических показателей), прежде чем можно будет получить разумный вероятностный прогноз.

Смесь статистических и физических моделей

Превосходный подход к моделированию временных рядов суточных или месячных погодных переменных состоит в объединении статистических и физических моделей погоды с использованием различных весовых коэффициентов временного горизонта, которые получаются после оптимизации моделей, основанных на исторической вневыборочной оценке эффективности схемы комбинированной модели.

Бухгалтерский учет

В отличие от полиса страхования от погодных явлений и из-за его уникального характера, учет погодных деривативов подпадает под особые правила, в частности, Отчет о стандартах финансового учета № 133 Совета по стандартам финансового учета (FASB) (SFAS № 133). Благодаря такому строгому учету и налогообложению. любая сторона, рассматривающая сделку с метеорологическим деривативом, должна проконсультироваться как с бухгалтером, знакомым с SFAS № 133 и необходимой документацией, так и с налоговым юристом.

дальнейшее чтение

Смотрите также

Рекомендации

  1. ^ "Марк Николлс," Опровергая прогнозы ", Environmental Finance, 4 июля 2008 г.". environmental-finance.com. Получено 23 апреля 2018.
  2. ^ http://massiverainfall.ca

внешняя ссылка