论文摘要
本文提出了一个基于温度的导数来计算温度指数的日平均温度随机模型,该模型提出了一个季节性均值及其波动率的计算方法,使用均值回归的Ornstein-Uhlenbeck过程来刻画日平均温度的变化。本文还采用连续的三阶自回归过程来模拟去除趋势和季节性影响后的温度演变过程,模型的模拟结果与从埃塞俄比亚国家气象厅获得的2005年1月1日至2015年12月31日11年间埃塞俄比亚Bahir Dar记录的数据非常吻合。验证后的近似公式很容易根据热日和冷日（heating degree days （HDD） and cooling degree days （CDD））等典型温度指数推导期货价格,也给出了数值例子来说明该方法的准确性。结果表明,本文提出的模型比其他模型能更好地预测CDD指数。
论文目录
文章来源
类型: 期刊论文
作者: Tesfahun BERHANE,Aemiro SHIBABAW,Gurju AWGICHEW
关键词: 连续自回归模型,季节性,热冷度日指数,巴赫达尔
来源: Journal of Resources and Ecology 2019年04期
年度: 2019
分类: 基础科学,经济与管理科学
专业: 数学,宏观经济管理与可持续发展,金融,证券,投资
单位: 巴赫达尔大学数学系
分类号: F224;F831.53
页码: 415-423
总页数: 9
文件大小: 1047K
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