RBFNを用いた天候デリバティブ設計法

カテゴリ: 部門大会

論文No: 25

グループ名: 【B】平成29年電気学会電力・エネルギー部門大会

発行日: 2017/09/05

タイトル(英語): An Efficient Design Method for Weather Derivatives with RBFN

著者名: 岡田 真那美(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Manami Okada|Hiroyuki Mori

キーワード: 天候デリバティブ|EPSO|最適化|ニューラルネットワーク|クラスタリング予測,Weather Derivative,EPSO,optimization,ANN,clusteringprediction

要約(日本語): 企業は経営していく中で様々なリスクにさらされているため，そのリスクから守るためにリスクヘッジを行う必要がある。リスクヘッジの手段の一つにデリバティブがあり，中でも天候リスク回避の契約を特に天候デリバティブという。天候の変動による収益の増減リスクを負う企業は多々あり，電力会社とガス会社などのエネルギー関連会社がその中に含まれる。相反するリスクを負う二社間で行うデリバティブの設計をする際，重要となることは契約モデルの等価性である。等価性がなければどちらか一社が有利になってしまい，リスクヘッジを公平に行うことができない。そこで本稿では，RBFNを含んだインテリジェントシステムを用いた新しい天候デリバティブ設計法を提案する。

PDFファイルサイズ: 811 Kバイト