モンテカルロシミュレーションを用いた天候デリバティブ設計法

カテゴリ: 研究会(論文単位)

論文No: PSE16158

グループ名: 【B】電力・エネルギー部門 電力系統技術研究会

発行日: 2016/09/21

タイトル(英語): A Design Method for Weather Derivatives with Monte Carlo Simulation

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(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: モンテカルロシミュレーション|天候デリバティブ|最適化|ＤＡクラスタリング|ＡＮＮ|ＥＰＳＯ|Monte Carlo Simulation|weather derivatives|optimization|DA clustering|ANN|EPSO

要約(日本語): 本稿ではモンテカルロシミュレーションを行うことで天候の不確定性を考慮した、天候デリバティブの設計法を提案する。DA前処理を用いたANNにより気温予測を行い頻度分布を作成する。作成した分布を用いてモンテカルロシミュレーションを行い、契約モデルの最適パラメータを推定する。パラメータ推定には進化的計算のEPSOを用いる。設計した契約モデルを実データに適用することで提案法の有効性を示す。

要約(英語): In this paper, a design method of weather derivatives is proposed to deal with meteorological uncertainties by Monte Carlo Simulation. It consists of DA clustering as a prefiltering technique, ANN for a predictor and EPSO of evolutionary computation for optimizing parameters of the contract. The effectiveness of the proposed method is demonstrated in real data simulation.

原稿種別: 日本語

PDFファイルサイズ: 1,544 Kバイト