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Enregistrement W2117417071 · doi:10.3790/vjh.74.2.175

A Simple Model for Trading Climate Risk

2005· article· de· W2117417071 sur OpenAlexaff
Sébastien Chaumont, Peter Imkeller, Matthias A. Müller, Ulrich Horst

Notice bibliographique

RevueVierteljahrshefte zur Wirtschaftsforschung · 2005
Typearticle
Languede
DomaineEconomics, Econometrics and Finance
ThématiqueStochastic processes and financial applications
Établissements canadiensUniversity of British Columbia
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMarket riskEconomicsFinancial marketInvestment (military)Mathematical economicsIndex (typography)Stochastic differential equationWelfare economicsHumanitiesEconometricsMathematicsApplied mathematicsComputer sciencePolitical sciencePhilosophyFinance

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Short term climate events such as the sea surface temperature anomaly known as El Niño are financial risk sources leading to incomplete markets. To make such risk tradable, we use a market model in which a climate index provides an extra investment option. Given one possible market price of risk each agent can maximize the exponential utility from three sources of income: capital market, additional security, and individual risk exposure. Under an equilibrium condition the market price of risk is uniquely determined by a backward stochastic differential equation. We translate these stochastic equations into semi-linear partial differential equations for the simulation of which numerical schemes are available. We choose two simple models for sea surface temperature, and with ENSO risk exposed fisher and farmer and a non-exposed bank three toy agents. By simulating their optimal investment into the climate index we obtain first insight into the dynamics of the market. Zusammenfassung Klimaereignisse auf einer kurzen Zeitskala, wie die Anomalie der Oberflächentemperatur im Ozean, bekannt als El Niño, sind finanzielle Risikoquellen, die zu unvollständigen Märkten führen. Um so ein Risiko handelbar zu machen, nutzen wir ein Marktmodell, in dem ein Klimaindex eine zusätzliche Investitionsmöglichkeit schafft. Zu einem gegebenen Marktpreis des Risikos kann jeder Händler seinen exponentiellen Nutzen aus drei Einkommensquellen maximieren: dem Kapitalmarkt, der zusätzlichen Anlagemöglichkeit und der individuellen Risikoexposition. Unter einer Gleichgewichtsbedingung wird der Marktpreis des Klimarisikos durch eine stochastische Rückwärtsgleichung eindeutig bestimmt. Diese stochastischen Gleichungen übertragen wir in semilineare partielle Differentialgleichungen, für die numerische Lösungsmethoden vorhanden sind. Wir wählen zwei einfache Modelle für die Meeresoberflächentemperatur. Dann betrachten wir einen Fischer und einen Farmer, die El Niño- Risiko ausgesetzt sind, sowie eine Bank, die diesem Risiko nicht ausgesetzt ist. Durch Simulation ihrer optimalen Investitionen in den Klimaindex erhalten wir einen ersten Einblick in die Dynamik dieses Marktes.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,024
Score d'incertitude au seuil0,081

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,001
Bibliométrie0,0000,001
Études des sciences et des technologies0,0010,001
Communication savante0,0020,002
Science ouverte0,0020,001
Intégrité de la recherche0,0040,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0240,002

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,028
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,217 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations14
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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