摘要 天氣衍生品作為一項(xiàng)金融創(chuàng)新產(chǎn)品，為天氣風(fēng)險(xiǎn)的管理和轉(zhuǎn)移提供了新的途徑。與傳統(tǒng)衍生品不同的是，天氣衍生品合約標(biāo)的物是常見的天氣變量，本身不具有資產(chǎn)價(jià)格，因此面臨的并不是傳統(tǒng)意義上的基差風(fēng)險(xiǎn)。天氣衍生品的基差風(fēng)險(xiǎn)包括產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)和空間基差風(fēng)險(xiǎn)，這些基差風(fēng)險(xiǎn)嚴(yán)重影響著天氣衍生品的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果，阻礙了市場(chǎng)發(fā)展，也是研究的重點(diǎn)與難點(diǎn)。相比產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)因特定部門而異，空間基差風(fēng)險(xiǎn)具有不可避免的特點(diǎn)。依據(jù)反距離加權(quán)法，增加空間多樣性構(gòu)建天氣衍生品組合，可用于對(duì)沖空間基差風(fēng)險(xiǎn)，但需要經(jīng)驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證。研究表明，天氣衍生品收益與假設(shè)收益的均方根誤差（RMSE）能夠很好的量化天氣敏感企業(yè)遇到的天氣風(fēng)險(xiǎn)，天氣風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果可以通過RMSE的變化值進(jìn)行度量；構(gòu)建中國(guó)華東地區(qū)降雨量看跌期權(quán)交易，相較單一地區(qū)收益偏差，期權(quán)買方采用空間組合策略取得了更好的空間基差風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果。此外，研究結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在構(gòu)建天氣衍生品空間組合時(shí)，組合中氣象觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)目并不是越多越好，即較少的觀測(cè)點(diǎn)個(gè)數(shù)即能顯著降低天氣風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果，這也為實(shí)踐操作提供了便利。

關(guān)鍵詞天氣衍生品；空間基差風(fēng)險(xiǎn)；反距離加權(quán)法；均方根誤差

中圖分類號(hào)F831文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼A文章編號(hào)1002-2104（2013）10-0160-09

上世紀(jì)九十年代中期，美國(guó)率先引入天氣衍生產(chǎn)品（Weather Derivatives）規(guī)避一般性天氣風(fēng)險(xiǎn)①，業(yè)已成為國(guó)外金融發(fā)達(dá)市場(chǎng)重要的天氣風(fēng)險(xiǎn)管理工具。天氣衍生品最初產(chǎn)生于能源部門，隨后逐步推廣至其他行業(yè)。針對(duì)嚴(yán)峻的天氣風(fēng)險(xiǎn)損失，1996年美國(guó)安然公司與佛羅里達(dá)西南電力公司達(dá)成了世界上第一筆天氣衍生品交易，最初以場(chǎng)外交易（OTC）的方式開展，1999年天氣衍生品正式進(jìn)入芝加哥商業(yè)交易所（CME）內(nèi)交易，已經(jīng)發(fā)展成為金融領(lǐng)域最具活力和創(chuàng)造性的市場(chǎng)之一。根據(jù)美國(guó)天氣風(fēng)險(xiǎn)管理協(xié)會(huì)（WRMA）和普華永道在2006年的調(diào)查研究，全球市場(chǎng)上天氣衍生品的交易已達(dá)452億美元；盡管受到金融危機(jī)的影響，2008、2009年交易額仍然分別達(dá)到320億、150億美元。截至2011年3月，過去一年中天氣衍生品市場(chǎng)交易增長(zhǎng)了20%，場(chǎng)外天氣風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)增長(zhǎng)了30%，合約名義價(jià)值從24億美元增長(zhǎng)到118億美元。天氣衍生品將金融衍生工具的理念用于自然災(zāi)害的風(fēng)險(xiǎn)管理，成功實(shí)現(xiàn)了天氣風(fēng)險(xiǎn)向有意愿、有能力處理風(fēng)險(xiǎn)的第三方轉(zhuǎn)移，為天氣敏感行業(yè)提供了規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)的新途徑。

中國(guó)天氣異常變化顯著，能源、農(nóng)業(yè)、建筑、旅游業(yè)等天氣敏感行業(yè)經(jīng)濟(jì)損失嚴(yán)重，探尋新的天氣風(fēng)險(xiǎn)轉(zhuǎn)移機(jī)制對(duì)中國(guó)顯得尤為迫切。中國(guó)天氣災(zāi)害所造成的經(jīng)濟(jì)損失占所有自然災(zāi)害造成經(jīng)濟(jì)總損失的70%以上，每年因各種天氣災(zāi)害造成的農(nóng)作物受災(zāi)面積達(dá)5 000萬hm2，受影響人口達(dá)4億多人次。而考慮到中國(guó)幅員遼闊、天氣指標(biāo)年變化幅度較大的季風(fēng)性氣候、國(guó)民經(jīng)濟(jì)中農(nóng)業(yè)、能源、交通等天氣敏感行業(yè)GDP占比較大等特點(diǎn)，天氣風(fēng)險(xiǎn)對(duì)中國(guó)主要行業(yè)乃至整體經(jīng)濟(jì)影響較大。根據(jù)2008年美國(guó)Weatherbill公司測(cè)算，2002-2007年中國(guó)平均暴露在天氣風(fēng)險(xiǎn)下的敏感性總額為7.78千億美元，占GDP總額的45%。根據(jù)各經(jīng)濟(jì)部門天氣敏感性得分（制造業(yè)74%、采掘業(yè)30%、農(nóng)業(yè)28%等），結(jié)合國(guó)家統(tǒng)計(jì)局公布的分行業(yè)增加值，中國(guó)各經(jīng)濟(jì)部門天氣敏感性總額數(shù)額龐大。其中農(nóng)業(yè)、制造業(yè)天氣敏感性總額都超過1萬億元，而制造業(yè)更是達(dá)到9.6萬億元。

天氣衍生品在增強(qiáng)企業(yè)天氣風(fēng)險(xiǎn)管理效果已經(jīng)顯現(xiàn)，然而在實(shí)際操作中，農(nóng)業(yè)和其他天氣敏感部門的接受程度并不如預(yù)期般樂觀。其中一項(xiàng)重要原因是基差風(fēng)險(xiǎn)阻礙效應(yīng)，即衍生品的收益并未完全彌補(bǔ)暴露在天氣風(fēng)險(xiǎn)下的潛在損失。與其他金融衍生品不同，天氣衍生品合約的標(biāo)的物是一些常見的天氣變量，如氣溫、濕度、降雨量、降雪量、霜凍、風(fēng)力等級(jí)等，本身不具有資產(chǎn)價(jià)格，需要通過一定處理才得到對(duì)應(yīng)貨幣資產(chǎn)。因而面臨的基差風(fēng)險(xiǎn)并非傳統(tǒng)上的現(xiàn)貨與期貨價(jià)格的價(jià)差，而是包括產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)（product basis risk）、空間基差風(fēng)險(xiǎn)（geographical basis risk）兩類。前者是指與天氣變量相關(guān)的保險(xiǎn)收益和經(jīng)濟(jì)損失之間的低相關(guān)性造成的基差風(fēng)險(xiǎn)，后者是指天氣指數(shù)參考站（reference station）的天氣狀況和衍生品購買者當(dāng)?shù)氐奶鞖鉅顩r的偏差造成的基差風(fēng)險(xiǎn)，二者共同影響了天氣衍生品的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果及其實(shí)踐價(jià)值。以產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)為例，產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)是相對(duì)部門特定的，會(huì)隨著部門的變化而變化，就能源部門而言，其消費(fèi)需求與溫度有密切的關(guān)系，因而能源需求可以通過溫度指標(biāo)進(jìn)行復(fù)制，產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)較小；相反的，就農(nóng)業(yè)部門而言，農(nóng)作物收益與溫度、降水、濕度等均有密切關(guān)系，與天氣指標(biāo)之間關(guān)系復(fù)雜，很難通過單個(gè)指標(biāo)進(jìn)行復(fù)制，因而產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)較大。相較而言，由于天氣衍生品的氣象參考站選擇有限，并不是每一個(gè)地區(qū)都提供的，因此空間基差風(fēng)險(xiǎn)的存在是不可避免的?；铒L(fēng)險(xiǎn)的存在，削弱了天氣衍生品的對(duì)沖效果，降低了套期保值者購買天氣衍生品的熱情。

李永等：反距離加權(quán)法天氣衍生品空間基差風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果中國(guó)人口·資源與環(huán)境2013年第10期1文獻(xiàn)綜述

天氣衍生品自誕生以來發(fā)展迅速，交易的類別、金額、參與者的數(shù)量逐年增加。當(dāng)前有三個(gè)核心領(lǐng)域需要完善與發(fā)展，分別是運(yùn)作機(jī)制、定價(jià)模型以及風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖方面。但目前研究主要集中在前兩個(gè)方面，而對(duì)風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果的研究較少，國(guó)內(nèi)學(xué)者更是鮮有涉足。

（1）天氣衍生品在天氣風(fēng)險(xiǎn)管理中的運(yùn)用。Upbin等[1]通過介紹天氣衍生品的功能，及運(yùn)用天氣衍生品對(duì)高溫、雨、雪、風(fēng)等天氣風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理的情況，說明了天氣衍生品的運(yùn)用原理。Edrich等[2]論述了天氣風(fēng)險(xiǎn)管理發(fā)展的原因，天氣風(fēng)險(xiǎn)管理工具與其他的風(fēng)險(xiǎn)管理工具的區(qū)別，指出天氣衍生品作為一種天氣風(fēng)險(xiǎn)管理工具，具有標(biāo)的物直接與天氣指標(biāo)掛鉤等天氣風(fēng)險(xiǎn)管理上的相對(duì)優(yōu)勢(shì)。Vedenov等[3]、Filonov等[4]等通過研究使用天氣衍生品作為主要風(fēng)險(xiǎn)管理手段對(duì)不同農(nóng)作物面臨的天氣風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避，發(fā)現(xiàn)使用天氣衍生品能夠有效的規(guī)避相當(dāng)數(shù)量的風(fēng)險(xiǎn)，且最優(yōu)的天氣衍生品的結(jié)構(gòu)對(duì)于不同地區(qū)和不同的農(nóng)產(chǎn)品明顯不同。齊紹洲等[5]對(duì)幾種氣溫指數(shù)的天氣衍生產(chǎn)品做了詳細(xì)介紹，解釋了每種產(chǎn)品的操作策略和價(jià)值模型并分別舉例說明，這是國(guó)內(nèi)學(xué)者研究天氣衍生產(chǎn)品的早期文獻(xiàn)之一。劉元元[6]介紹了天氣衍生產(chǎn)品的產(chǎn)生和發(fā)展，從金融衍生產(chǎn)品交易演進(jìn)的角度，分析了天氣衍生產(chǎn)品的作用，進(jìn)一步深化認(rèn)識(shí)了金融衍生產(chǎn)品交易的功能，以便更好的進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)管理，而非僅僅的風(fēng)險(xiǎn)防范控制。

（2）天氣衍生品定價(jià)模型的設(shè)計(jì)。Garman等[7]，Campbell等[8]，Davis[9]等認(rèn)為天氣衍生品市場(chǎng)并不是一個(gè)完全市場(chǎng)，價(jià)格變動(dòng)與天氣事件相聯(lián)系，并非一般意義上的金融衍生品。天氣衍生品的基礎(chǔ)標(biāo)的是天氣指數(shù)，而天氣指數(shù)并不可以在市場(chǎng)上進(jìn)行交易，由此傳統(tǒng)的基于無套利定價(jià)基礎(chǔ)的BlackScholes模型并不適合對(duì)天氣衍生品進(jìn)行定價(jià)。因此，大多數(shù)學(xué)者認(rèn)為非完全市場(chǎng)定價(jià)模型更適合天氣衍生品定價(jià)。很多學(xué)者對(duì)基于非完全市場(chǎng)的天氣衍生品定價(jià)問題進(jìn)行了廣泛而深入的研究，并且提出了基于不同理論基礎(chǔ)的多種定價(jià)模型：Brockett等[10]提出了無差異定價(jià)模型（the difference valuation approach）；Richards等[11]建立了一個(gè)基于制冷指數(shù)（CDDS）的天氣期權(quán)的均衡定價(jià)模型，并用燃燒率方法（Burnrate approach）、BlackScholes模型和均衡的蒙特卡羅模擬三種方法來比較估計(jì)的期權(quán)價(jià)格；劉國(guó)光[12]應(yīng)用均值回復(fù)模型，考慮氣溫的季節(jié)變化和長(zhǎng)期趨勢(shì)，建立反映氣溫變化的隨機(jī)模型；劉國(guó)光等[13]使用了同樣的模型，并給出使用模特卡羅法對(duì)氣溫期權(quán)進(jìn)行定價(jià)的公式，為實(shí)現(xiàn)天氣衍生品交易奠定了基礎(chǔ)。李永等[14]以上海氣溫為例利用帶Levy過程的O-U模型對(duì)天氣衍生品定價(jià)的合理性進(jìn)行測(cè)度，較好地模擬了氣溫的變化；李永等[15]將時(shí)間序列模型和O-U均值回復(fù)模型相結(jié)合，減小了模型擬合的誤差。

（3）天氣衍生品風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果的研究。Ederington[16]研究表明，當(dāng)企業(yè)使用某種套期保值工具規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，這種工具對(duì)沖風(fēng)險(xiǎn)的有效性會(huì)受到其所面臨的基差風(fēng)險(xiǎn)的大小程度的實(shí)質(zhì)性影響。Haushalter[17]研究發(fā)現(xiàn)，天然氣、石油等能源生產(chǎn)者在利用套期保值衍生工具對(duì)沖天氣風(fēng)險(xiǎn)時(shí)，衍生工具的基差風(fēng)險(xiǎn)對(duì)其對(duì)沖天氣風(fēng)險(xiǎn)的有效性有很大的影響。Vedenov等[3]、Chen等[18]、Woodard等[19]認(rèn)為阻礙天氣衍生品在實(shí)踐中運(yùn)行的一個(gè)重要的原因就是基差風(fēng)險(xiǎn)的存在，即衍生品的收益并沒有完全彌補(bǔ)暴露在天氣風(fēng)險(xiǎn)下的潛在損失。而正是衍生品收益和實(shí)際損失之間的偏差削弱了天氣衍生品的對(duì)沖效果，降低了套期保值者購買天氣衍生品的熱情。Ritter等[20]將天氣衍生品基差風(fēng)險(xiǎn)定義為產(chǎn)品基差風(fēng)險(xiǎn)（production basis risk）和空間基差風(fēng)險(xiǎn)（geographical basis risk）兩類。Woodard等[19]通過對(duì)不同集聚層面上的美國(guó)玉米市場(chǎng)的天氣基差風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行分析，得出了空間基差風(fēng)險(xiǎn)在很多情況下是顯著存在的結(jié)論，并發(fā)現(xiàn)空間基差風(fēng)險(xiǎn)影響對(duì)沖效果的程度隨著空間集聚的增加而減小，此外，作者通過對(duì)1971年-2005年美國(guó)玉米市場(chǎng)的實(shí)證研究發(fā)現(xiàn)，即使是采用簡(jiǎn)單的氣溫期權(quán)對(duì)天氣風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行規(guī)避，效果也是顯著的。

歸納起來，現(xiàn)有研究對(duì)于天氣衍生品在天氣風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避中的積極作用基本形成共識(shí)，在關(guān)于構(gòu)成要素、運(yùn)作機(jī)理及定價(jià)模型等研究也正逐步深入展開，然而對(duì)于天氣衍生品基差風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避問題的系統(tǒng)研究還未真正展開，諸如基差風(fēng)險(xiǎn)衡量指標(biāo)，風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略與效果等問題尚未解決。由于基差風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為阻礙著天氣衍生品市場(chǎng)推廣的重要因素，因而近年來的研究重點(diǎn)逐步轉(zhuǎn)向上述問題的解決。

本文首次提出企業(yè)以購買天氣衍生品（或其空間組合）的收益與假設(shè)收益之間的偏差（Root Mean Square Error，RMSE）量化天氣風(fēng)險(xiǎn)，并通過偏差變化衡量天氣衍生品及其空間組合的風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖效果；著眼于天氣衍生品內(nèi)在的空間基差風(fēng)險(xiǎn)，提出通過增加空間多樣化的方法建立天氣衍生品空間組合，以此降低空間基差風(fēng)險(xiǎn)；借助反距離加權(quán)法確定衍生品組合最優(yōu)組合權(quán)重，體現(xiàn)不依賴歷史天氣數(shù)據(jù)、實(shí)踐操作易行等優(yōu)點(diǎn)。研究結(jié)果表明天氣衍生品空間組合能夠顯著降低單一衍生品所具有的空間基差風(fēng)險(xiǎn)，空間組合權(quán)重隨距離的增加而遞減。對(duì)解決天氣衍生品空間基差風(fēng)險(xiǎn)提供了新的視角與方法，對(duì)本領(lǐng)域研究上起到一定推動(dòng)作用，也為中國(guó)今后開展天氣衍生品實(shí)踐提供了理論依據(jù)。

2空間基差風(fēng)險(xiǎn)對(duì)沖策略

2.1空間基差風(fēng)險(xiǎn)

假設(shè)k地區(qū)某天氣敏感企業(yè)（例如能源或農(nóng)業(yè)企業(yè)）的生產(chǎn)函數(shù)受天氣指數(shù)影響，可通過購買天氣衍生品規(guī)避面臨的天氣風(fēng)險(xiǎn)。在0時(shí)刻的收入R0，k，表示為：

R0，k=QT（IT，k）·P·e-rΔt（1）

其中，QT（IT，k）是產(chǎn)量函數(shù)，P表示產(chǎn)品市場(chǎng)價(jià)格，e-rΔt表示貼現(xiàn)因子，IT，k表示T時(shí)刻k地區(qū)的天氣指數(shù)。企業(yè)可以購買基于l地區(qū)天氣指數(shù)的天氣衍生品對(duì)沖天氣風(fēng)險(xiǎn)。企業(yè)0時(shí)刻付出F0（IT，l）購買天氣衍生品，并在T時(shí)刻獲得FT（IT，l）的收益，由式（1）：

R′0，k=R0，k+FT（IT，l）·e-rΔt-F0（IT，l）（2）

若企業(yè)所處地區(qū)k和氣象觀測(cè)站所在地區(qū)l一致，即k=l，不存在空間基差問題；當(dāng)k≠l時(shí)，空間基差風(fēng)險(xiǎn)將出現(xiàn)，即：生產(chǎn)函數(shù)QT（IT，k）決定于買方所在地區(qū)k的天氣數(shù)據(jù)，而收益FT（IT，l）則基于不同地區(qū)l的氣象觀測(cè)點(diǎn)的天氣數(shù)據(jù)?？臻g基差風(fēng)險(xiǎn)導(dǎo)致買方購買的天氣衍生品不能很好地規(guī)避買方所在地的天氣風(fēng)險(xiǎn)，因而不能較好的模擬買方的預(yù)期收益。

2.2天氣衍生品空間組合

構(gòu)建天氣衍生品空間組合策略對(duì)沖對(duì)空間基差風(fēng)險(xiǎn)。假設(shè)買方購買K個(gè)不同地區(qū)的天氣衍生品組合而非只購買地區(qū)l的天氣衍生品，則買方在0時(shí)刻付出的復(fù)合價(jià)格和T時(shí)刻得到的復(fù)合收益分別為：

FK0（IT）=∑K6i=1ωiF0（IT，i）（3）

FKT（IT）=∑K6i=1ωiFT（IT，i）（4）