This thesis focuses on developing an appropriate stochastic model for temperature dynamics as a means of pricing weather derivative contracts based on temperature. There are various methods for pricing weather derivatives ranging from simple one like historical burn analysis, which does not involve modeling the underlying weather variable to complex ones that require Monte Carlo simulations to achieve explicit weather derivatives contract prices, particularly the daily average temperature (DAT) dynamics models. Among various DAT models, appropriate regime switching models are considered relative better than single regime models due to its ability to capture most of the temperature dynamics features caused by urbanization, deforestation, clear skies and changes of measurement station. A new proposed model for DAT dynamics, is a two regime switching models with heteroskedastic mean-reverting process in the base regime and Brownian motion with nonzero drift in the shifted regime. Before using the model for pricing temperature derivative contracts, we compare the performance of the model with a benchmark model proposed by Elias et al. (2014), interms of the HDDs, CDDs and CAT indices. Using five data sets from different measurement locations in Sweden, the results shows that, a two regime switching models with heteroskedastic mean-reverting process gives relatively better results than the model given by Elias et al. We develop mathematical expressions for pricing futures and option contracts on HDDs, CDDs and CAT indices. The local volatility nature of the model in the base regime captures very well the dynamics of the underlying process, thus leading to a better pricing processes for temperature derivatives contracts written on various index variables. We use the Monte Carlo simulation method for pricing weather derivatives call option contracts.
SammanfattningDenna avhandling fokuserar på att utveckla en lämplig stokastisk modell för temperaturdynamik som ett sätt att prissätta väderderivatkontrakt baserat p˚a temperatur. Det finns olika metoder för att prissätta väderderivat som sträcker sig fr˚an enkla som historisk bränna-analys, vilket inte innebär att man modellerar det underliggande Vädervariabel till komplexa som kräver Monte Carlo-simuleringar för att uppn˚a tydliga väderderivatkontrakt-spriser, särskilt det dagliga genomsnittet Temperatur (DAT) dynamik modeller. Bland olika DAT-modeller betraktas lämpliga regimekopplingsmodeller relativt bättre än enkla regimodeller p˚a grund av dess förm˚aga att f˚anga in de flesta av de Temperaturdynamiska egenskaper som orsakas av urbanisering, avskogning, klar himmel och förändringar av mätsta-tionen. En ny föreslagen modell för DAT-dynamik är en två Regimbytesmodeller med heteroskedastisk medel˚aterställningsprocess i basregimen och brunisk rörelse med ojämn drift i den förskjutna regimen. Innan du använder Modellen för prissättning av temperaturderivatkontrakt, jämför vi modellens prestanda med en referensmodell som föreslagits av Elias it et al. (2014), int...