天氣期權與農(nóng)業(yè)風險決策研究：基于MOTAD和小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡.pdf

1、作為傳統(tǒng)農(nóng)業(yè)大國，我國自古以來就有“靠天吃飯、賴地穿衣”之說。農(nóng)業(yè)生產(chǎn)活動受到自然環(huán)境的廣泛制約，其中一個重要的影響因素是氣象條件。近年來不斷加劇的氣候變化，提高了天氣風險水平和農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的不確定性程度，已引起農(nóng)業(yè)、金融實務界和學術界的普遍關注。在當前復雜多變的環(huán)境中，如何合理地測算天氣風險水平，分析天氣風險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的經(jīng)濟影響，引入國際盛行的天氣風險管理工具——天氣期權，以有效應對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的天氣風險問題，對提高農(nóng)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性和農(nóng)戶農(nóng)業(yè)

2、生產(chǎn)收入具有重要的理論與現(xiàn)實意義。
　　本文在系統(tǒng)綜述國內(nèi)外農(nóng)業(yè)風險和天氣風險等研究領域有關理論與文獻的基礎上，從理論上建立了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目組合分析方法，闡述了天氣風險水平的測算方法，將天氣風險引入到MOTAD模型(Model Of Total Absolute Deviations)，并基于小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡（Wavelet-Nonlinear AutoRegressive Neural Network，WNARNN）拓展了天氣

3、期權估值模型，進而將天氣期權引入到MOTAD模型，同時研究了在農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和天氣不確定下、天氣期權對沖下農(nóng)業(yè)風險決策情景中的天氣風險影響效應。在實證和模擬分析中，本文采用2010年浙江、安徽農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)及天氣風險影響狀況調(diào)查數(shù)據(jù)和1990-2010年浙江、安徽日均氣溫和日降雨量統(tǒng)計數(shù)據(jù)，分別測算了兩地天氣風險水平，對比分析了天氣不確定下和不考慮天氣風險下兩地典型農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)組合產(chǎn)量、收入、成本、利潤水平及風險狀況，詳細分析了天氣不確定下的農(nóng)

4、業(yè)風險決策，并依據(jù)有關估值結果深入剖析了天氣期權對沖下的農(nóng)業(yè)風險決策，同時，追溯分析了農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和不同情景農(nóng)業(yè)風險決策中的天氣風險影響效應。
　　本文的主要觀點有:(1)農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)規(guī)模及有關產(chǎn)品產(chǎn)量、成本、收入、利潤水平和風險，可逐步轉(zhuǎn)化并形成典型農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目組合的收益和風險;組合收益與風險配置的有效性，很大程度上決定了農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的有效性，進而會影響到農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效率。(2)典型農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目組合的產(chǎn)品結構不合理所引起的農(nóng)業(yè)生

5、產(chǎn)風險與收益錯配，及天氣風險的嚴重影響，會導致農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)生虧損而風險水平高居不下，進而會顯著影響到農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的有效性和農(nóng)業(yè)經(jīng)濟的效率。(3)通過農(nóng)業(yè)風險決策，可調(diào)整并優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目組合的產(chǎn)品結構，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對天氣變化的適應性調(diào)整，進而可使農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)得以扭虧為盈，并可降低其風險水平，從而可提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效率。(4)在天氣期權對沖下，由于可從天氣風險市場獲得經(jīng)濟收益補償，因此，農(nóng)戶可在降低農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險水平的目標導向下，降低生產(chǎn)收益的預

6、期水平，并可進一步調(diào)整并優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結構，進而可在保持總體收益不變的條件下，使農(nóng)業(yè)綜合風險降至更低水平，從而可更好地改善農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效率。(5)天氣風險會使得農(nóng)戶更謹慎地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并會導致農(nóng)戶低估農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的獲利潛力和利潤風險水平，還會促使農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所遭受的相應損失從生產(chǎn)過程轉(zhuǎn)移到天氣風險市場，進而會對農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)收益產(chǎn)生負的傳導效應、正的優(yōu)化效應和負的對沖效應，而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風險則會明顯產(chǎn)生負的傳導效應、優(yōu)化效應和對沖效應，這些效應構

7、成了天氣風險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和風險決策的作用機制。(6)天氣不確定性表面上是一種風險，實質(zhì)上卻蘊含著一種可利用的經(jīng)濟價值，進一步地，這種內(nèi)生化于經(jīng)濟之中的天氣不確定性不僅會促使農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中遭受的天氣風險損失所隱含的經(jīng)濟價值從生產(chǎn)過程轉(zhuǎn)移到天氣風險市場，還會使得農(nóng)戶為這種天氣風險損失從天氣風險市場尋求經(jīng)濟補償，而通過小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡和天氣期權，可分別挖掘和轉(zhuǎn)移這種經(jīng)濟價值，并可進一步用以優(yōu)化配置農(nóng)業(yè)綜合風險，以弱化天氣風險對農(nóng)業(yè)經(jīng)濟發(fā)展的

8、影響。
　　與現(xiàn)有文獻相比，本文的主要創(chuàng)新點在于:(1)建立典型農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)項目組合，并以此為視角來分析農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)狀況和農(nóng)業(yè)風險決策效果，在研究視角上頗有新意。(2)將天氣期權引入農(nóng)戶農(nóng)業(yè)風險決策，拓展了MOTAD模型，并突破了天氣期權應用于農(nóng)業(yè)風險管理的已有研究中忽略預期的局限，在理論上具有一定的創(chuàng)新性。(3)基于小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡，進行天氣期權估值，挖掘天氣不確定性所蘊含的經(jīng)濟價值，并建立天氣風險影響效應的測量方法，這在現(xiàn)