天氣期權(quán)與農(nóng)業(yè)風(fēng)險決策研究：基于MOTAD和小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò).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(fēng)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(wù)界和學(xué)術(shù)界的普遍關(guān)注。在當(dāng)前復(fù)雜多變的環(huán)境中，如何合理地測算天氣風(fēng)險水平，分析天氣風(fēng)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(fēng)險管理工具——天氣期權(quán)，以有效應(yīng)對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中的天氣風(fēng)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(fēng)險和天氣風(fēng)險等研究領(lǐng)域有關(guān)理論與文獻的基礎(chǔ)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(fēng)險水平的測算方法，將天氣風(fēng)險引入到MOTAD模型(Model Of Total Absolute Deviations)，并基于小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Wavelet-Nonlinear AutoRegressive Neural Network，WNARNN）拓展了天氣

3、期權(quán)估值模型，進而將天氣期權(quán)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(quán)對沖下農(nóng)業(yè)風(fēng)險決策情景中的天氣風(fēng)險影響效應(yīng)。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(fēng)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(fēng)險水平，對比分析了天氣不確定下和不考慮天氣風(fēng)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(fēng)險狀況，詳細分析了天氣不確定下的農(nóng)

4、業(yè)風(fēng)險決策，并依據(jù)有關(guān)估值結(jié)果深入剖析了天氣期權(quán)對沖下的農(nóng)業(yè)風(fēng)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(fēng)險決策中的天氣風(fēng)險影響效應(yīng)。
　　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(guān)產(chǎn)品產(chǎn)量、成本、收入、利潤水平和風(fēng)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(fēng)險;組合收益與風(fēng)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(jié)構(gòu)不合理所引起的農(nóng)業(yè)生

5、產(chǎn)風(fēng)險與收益錯配，及天氣風(fēng)險的嚴(yán)重影響，會導(dǎo)致農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)發(fā)生虧損而風(fēng)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(fēng)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(jié)構(gòu)，促進農(nóng)業(yè)生產(chǎn)對天氣變化的適應(yīng)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(fēng)險水平，從而可提高農(nóng)業(yè)經(jīng)濟效率。(4)在天氣期權(quán)對沖下，由于可從天氣風(fēng)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(fēng)險水平的目標(biāo)導(dǎo)向下，降低生產(chǎn)收益的預(yù)

6、期水平，并可進一步調(diào)整并優(yōu)化農(nóng)業(yè)生產(chǎn)結(jié)構(gòu)，進而可在保持總體收益不變的條件下，使農(nóng)業(yè)綜合風(fēng)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(fēng)險會使得農(nóng)戶更謹慎地安排農(nóng)業(yè)生產(chǎn)，并會導(dǎo)致農(nóng)戶低估農(nóng)業(yè)生產(chǎn)的獲利潛力和利潤風(fēng)險水平，還會促使農(nóng)戶農(nóng)業(yè)生產(chǎn)中所遭受的相應(yīng)損失從生產(chǎn)過程轉(zhuǎn)移到天氣風(fēng)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(dǎo)效應(yīng)、正的優(yōu)化效應(yīng)和負的對沖效應(yīng)，而對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)風(fēng)險則會明顯產(chǎn)生負的傳導(dǎo)效應(yīng)、優(yōu)化效應(yīng)和對沖效應(yīng)，這些效應(yīng)構(gòu)

7、成了天氣風(fēng)險對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)和風(fēng)險決策的作用機制。(6)天氣不確定性表面上是一種風(fēng)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(fēng)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(fēng)險市場，還會使得農(nóng)戶為這種天氣風(fēng)險損失從天氣風(fēng)險市場尋求經(jīng)濟補償，而通過小波-NAR神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和天氣期權(quán)，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(fēng)險，以弱化天氣風(fēng)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(fēng)險決策效果，在研究視角上頗有新意。(2)將天氣期權(quán)引入農(nóng)戶農(nóng)業(yè)風(fēng)險決策，拓展了MOTAD模型，并突破了天氣期權(quán)應(yīng)用于農(nóng)業(yè)風(fēng)險管理的已有研究中忽略預(yù)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(luò)，進行天氣期權(quán)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(fēng)險影響效應(yīng)的測量方法，這在現(xiàn)