Wetterderivate: Grundlagen, Exposure, Anwendung und Bewertung
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| Format: | Buch |
| Sprache: | German |
| Veröffentlicht: |
Wiesbaden
Gabler
2006
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| Ausgabe: | 1. Aufl. |
| Schlagworte: | |
| Online-Zugang: | Inhaltstext Inhaltsverzeichnis |
| Beschreibung: | 104 S. Ill., graph. Darst. 240 mm x 170 mm |
| ISBN: | 3834902403 9783834902405 |
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| adam_text | Inhaltsverzeichnis
Geleitwort 5
Vorwort 7
Inhaltsverzeichnis 9
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis 13
Abkiirzungsverzeichnis 15
Symbolverzeichnis 17
1. Einleitung 21
1.1 Darstellung des Themas 21
1.2 Gang der Untersuchung 21
2. Finanzinstrument Wetterderivat 23
2.1 Begriffsdefinition und Abgrenzung 23
2.1.1 Begriff Wetter und Klima 23
2.1.2 Abgrenzung von Wetterderivaten zu Wetterversicherungen 24
2.2 Basisvariable 25
2.2.1 Degree-Day-Indizes 26
2.2.2 Average-Temperature-Indizes 29
2.2.3 Sonstige Basisvariablen 30
2.3 Produkriibersicht 31
2.3.1 Optionen 31
2.3.1.1 Call-Optionen 32
2.3.1.2 Put-Optionen 34
2.3.2 Futures und Swaps 35
2.3.3 Hybride Kontrakte 37
2.3.4 Strukturierte Produkte 38
2.4 Handelsplatze und Markte 39
2.5 Akteure und Teilnehmer 41
9
3. Einsatzgebiete von Wetterderivaten 42
3.1 Wetterderivate im Risikomanagement 42
3.2 Wetterderivate im Portfoliomanagement 45
3.3 Wetterderivate als Marketinginstrument 46
4. Bestimmung des Exposures 48
4.1 Definition Wetterrisiko 48
4.2 Prozess der Exposureerstellung 49
4.2.1 Bestimmung potenzieller Wetterrisiken 49
4.2.1.1 Produktbezogene Wetterrisiken 50
4.2.1.2 Standortbezogene Wetterrisiken 50
4.2.1.3 Saisonale Wetterrisiken 51
4.2.1.4 Wetterrisiken aus der Kundenstruktur 51
4.2.2 Generierung der Datenbasis 52
4.2.2.1 Betriebswirtschaftliche Daten 52
4.2.2.2 Meteorologische Daten 52
4.2.3 Risikobewertung und Regressionsanalyse 54
4.3 Branchentypische Exposures 55
4.4 Volkswirtschaftliche Exposures 56
5. Praktische Anwendung von Wetterderivaten 58
5.1 Vorgehensweise am Beispiel der Paulania GmbH 58
5.2 Erstellung des Exposures 58
5.3 Regressionsanalyse 61
5.4 Absicherung 64
5.5 Szenariobeschreibung 65
5.5.1 Szenario A 65
5.5.2 Szenario B 65
5.6 Fazit des Anwendungsbeispiels 66
6. Preisbildung 67
6.1 Burn Analysis 67
6.1.1 Anwendung 68
6.1.2 Kritische Wurdigung 70
6.2 Stochastische Modelle 71
6.2.1 Besonderheiten der Basisvariable Temperatur 71
6.2.2 Zur Nichtanwendbarkeit der Black Scholes Optionspreisformel 72
6.2.3 Index Valuation Simulation Method (IVSM) 73
6.2.3.1 Ein allgemeines No-Arbitrage-Modell zur Bewertung
von Wetterderivaten aus einem Erwartungswertansatz 73
6.2.3.2 Die Verteilung der Werte des Degree-Day-(DD) Index 76
6.2.3.3 Berechnung von DD Derivaten mittels einer geschlossenen Losung 76
6.2.4 Anwendung der IVSM 78
6.2.5 Daily Simulation Method (DSM) 82
in
6.2.5.1 Zur Modellierung der Temperatur 82
6.2.5.2 Mean Reverting-Prozess 82
6.2.5.3 Autoregressiver Prozess 83
6.2.5.4 Die DSM im Rahmen eines
Consumption- Based- Capital- Asset- Pricing Modells (CCAPM) 85
6.2.5.5 Bestimmung der Risikopramie 86
6.2.5.6 Kritische Wurdigung der DSM 87
6.3 Datenqualitat 89
6.4 Datenlange und Datenkosten 90
7. Fazit und Ausblick 91
Anhang 93
Literaturverzeichnis 95
DieAutoren 101
Stichwortverzeichnis 103
11
Abbildungs- und Tabellenverzeichnis
Abbildung 1: Energieverbrauch in Abhangigkeit von der Tagestemperatur 27
Abbildung2: Systematisierung von Derivaten 31
Abbildung 3: Profit/Loss Profile von DD-Call-Optionen 33
Abbildung 4: Profit/Loss Profile von DD-Put-Optionen 34
Abbildung 5: Profit/Loss Profil von DD-Forwards 36
Abbildung 6: Nominalvolumen von Wetterderivaten in Mio. US-Dollar 41
Abbildung 7: Nachfrager von Wetterderivaten bezogen auf Anzahl der Kontrakte im
Berichtsjahr 2003/2004 44
Abbildung 8: Umsatzanderung im Sommer je 1 CC iiber historischem Durchschnitt 55
Abbildung 9: Konsumzyklus von Bier 60
Abbildung 10: Getrankeumsatz in der Hauptsaison und an Regentagen 62
Abbildung 11: Regressionsgerade und tatsachlicher Getrankeumsatz in Abhangigkeit von
den Regentagen 64
Abbildung 12: Burn Analysis der CDD Call Option 69
Abbildung 13: Verteilung der CDD-Werte Mai bis September 1970 bis 2003 78
Abbildung 14: Verteilung der CDD-Werte Monat Juni 1970 bis 2003 80
Tabelle 1: Kosten und Qualitat von historischen Wetterdaten 53
Tabelle 2: Getrankeumsatz und Wettervariablen vom 1. Mai bis 17. September 61
Tabelle 3: Ergebnisse der Regressionsanalyse 63
Tabelle 4: Struktur der CDD Call Option 68
Tabelle 5: Auszahlungen der CDD Call Option im Rahmen der Burn Analysis bei
unterschiedlichen Zeitperioden 70
Tabelle 6: Unterschiedliches Zustandekommen gleicher CDD-Werte 81
13
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2.5 Akteure und Teilnehmer 41
9
3. Einsatzgebiete von Wetterderivaten 42
3.1 Wetterderivate im Risikomanagement 42
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4. Bestimmung des Exposures 48
4.1 Definition Wetterrisiko 48
4.2 Prozess der Exposureerstellung 49
4.2.1 Bestimmung potenzieller Wetterrisiken 49
4.2.1.1 Produktbezogene Wetterrisiken 50
4.2.1.2 Standortbezogene Wetterrisiken 50
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4.2.1.4 Wetterrisiken aus der Kundenstruktur 51
4.2.2 Generierung der Datenbasis 52
4.2.2.1 Betriebswirtschaftliche Daten 52
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4.2.3 Risikobewertung und Regressionsanalyse 54
4.3 Branchentypische Exposures 55
4.4 Volkswirtschaftliche Exposures 56
5. Praktische Anwendung von Wetterderivaten 58
5.1 Vorgehensweise am Beispiel der Paulania GmbH 58
5.2 Erstellung des Exposures 58
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5.4 Absicherung 64
5.5 Szenariobeschreibung 65
5.5.1 Szenario A 65
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5.6 Fazit des Anwendungsbeispiels 66
6. Preisbildung 67
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Abbildung 1: Energieverbrauch in Abhangigkeit von der Tagestemperatur 27
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Tabelle 3: Ergebnisse der Regressionsanalyse 63
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