Assessing the applicability of the Actuaries Climate Index within weather derivatives framework
Notice bibliographique
Résumé
The global climate change has emerged as one of the most complex and pressing challenges confronting humanity. With the impact of climate change intensifying, a growing number of industries, such as agriculture, insurance, energy, and tourism, find themselves increasingly vulnerable to weather-related risks. In response to this challenge, industries, organizations, and even individuals have the opportunity to utilize weather derivatives as a means to manage or mitigate these risks. Weather derivatives are financial instruments designed to hedge against adverse weather conditions, with their value contingent upon specific weather variables. Since 2016 the Actuaries Climate IndexTM(ACI) has integrated diverse climate variables indicative of extreme weather conditions. The ACI serves to enhance the comprehension of climate trends and their potential impacts among actuaries, insurance companies, and policymakers through a monitoring tool focused on climate change indices. Drawing on data from twelve subregions across the United States and Canada, the ACI assesses six climate indicators, including high and low-temperature extremes, precipitation, drought, extreme wind, and sea level rise. Weather derivatives with underlying variables sourced from the components of the ACI, this study seeks to evaluate the effectiveness of the ACI in managing weather-related risks for market participants. Additionally, it aims to highlight the ACI’s potential as a dependable benchmark for pricing weather-related financial instruments, potentially encouraging wider adoption of the index in future risk management strategies.
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 distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,002 | 0,003 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,003 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; les deux têtes enseignantes s’accordent sur ce qui est montré ici.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».