Погодная производная - Weather derivative

Погодные деривативы - это финансовые инструменты, которые могут использоваться организациями или отдельными лицами в рамках стратегии управления рисками для 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. Этим индексом может быть 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, основанного на «возмещении», нет необходимости доказывать, что ущерб был нанесен, однако полис возмещения убытков 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. См. Экзотические производные .

Обзор использования

Фермеры могут использовать погодные дериваты для защиты 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; тематические парки могут захотеть застраховаться от дождливых выходных в разгар летнего сезона; газовые и энергетические компании могут использовать контракты на градусо- дней отопления (HDD) или градусные дни охлаждения (CDD) 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 опцион ( колл или пут ) или как « своп », который представляет собой соглашение об оплате или получении платежа.

История

Первая сделка по погодным деривативам была заключена в июле 1996 года, когда Aquila Energy структурировала хеджирование двойных товаров для Consolidated Edison (ConEd). Сделка заключалась в покупке ConEd электроэнергии у Aquila в августе. 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 сослались на охлаждение СЭТ (приводы CD) , измеренные в Нью - Йорке «s Central Park метеостанции. 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. контракты с производными финансовыми инструментами для 24 городов в США, одиннадцати в Европе, шести в Канаде, трех в Австралии и трех в Японии. 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.

Корпорация Enron была одной из первых, кто исследовал производные от погоды через свое подразделение EnronOnline .

В опаловый видео интервью, Nephila Capital Barney Шойбле «s описал , как некоторые хедж - фонды лечения производных погоды в качестве инвестиционного класса. 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. Также за последние несколько лет произошел сдвиг от вложения средств в основном в фонд погодных рисков к более прямым инвестициям 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 был создан в 2014 году и использовался для того, чтобы делать ставки или хеджировать определенные температуры, скорости ветра и количество осадков в определенные дни в отдельных городах, однако, похоже, это всего лишь образовательный инструмент для практических учетных записей в некоммерческих существующая валюта.

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.

Оценка

Не существует стандартной модели оценки погодных деривативов, аналогичной формуле Блэка – Шоулза для определения стоимости опционов на акции европейского типа и аналогичных деривативов. Это связано с тем, что базовый актив погодного производного инструмента не является торгуемым, что нарушает ряд ключевых допущений модели BS. Обычно деривативы погоды оцениваются несколькими способами:

Ценообразование для бизнеса

Бизнес-ценообразование требует, чтобы компания использовала производные погодные инструменты, чтобы понять, как на ее финансовые показатели влияют неблагоприятные погодные условия по ряду результатов (например, получить кривую 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, что в значительной степени снизит 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 заплатить за принятие на себя определенного риска исхода, связанного 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, т. Е. Той, на основе которой определяется значение производной (например, месячные / сезонные накопленные градусо-дни ). Самый простой способ смоделировать индекс - просто смоделировать распределение исторических результатов индекса. Мы можем использовать параметрические или непараметрические распределения . Для ежемесячных градусо-дней охлаждения и нагрева обычно требуется нормальное распределение . Прогностическая сила такой модели довольно ограничена. Лучший результат можно получить, моделируя процесс создания индекса в более мелком масштабе. В случае температурных контрактов можно построить 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 моделей временных рядов (то есть ARMA или преобразования Фурье в частотной области) исключительно на основе характеристик, отображаемых в исторических временных рядах индекса. . Более сложный подход состоит в том, чтобы включить в наши статистические модели некоторую физическую интуицию / взаимосвязи на основе пространственной и временной корреляции между погодой, происходящей в различных частях системы океан-атмосфера по всему миру (например, мы можем включить влияние Эль-Ниньо на температуры и осадки).

Физические модели погоды

Мы можем использовать результаты численных моделей прогнозирования погоды на основе физических уравнений, 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 производных финансовых инструментов в течение контрактного периода на основе месячных производных финансовых инструментов. Однако отдельные члены ансамбля должны быть «одеты» (например, с гауссовыми ядрами, оцененными 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 переменных погоды состоит в том, чтобы объединить статистические и физические модели погоды с использованием различных весовых коэффициентов временного горизонта, которые получаются после оптимизации моделей, основанных на исторической оценке производительности схемы комбинированной модели вне выборки.

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 дериватом, 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," Разрушение прогнозов ", Экологическое финансирование, 4 июля 2008 г." . environmental-finance.com . Проверено 23 апреля 2018 года .
  2. ^ http://massiverainfall.ca

внешние ссылки