Risk valuation for weather derivatives related to the energy market.
Évaluation de risque des dérivés climatiques liés au marché de l'énergie.
Résumé
With the increasing demand for climate risk transfer financial tools, climate derivatives have gained considerable popularity among both researchers and practitioners. This thesis contributes to deepening the understanding of the risk related to temperature and energy based derivatives.In Chapter 1, we develop a new stochastic volatility model for the average daily temperature that is a natural extension of the Ornstein-Uhlenbeck model proposed by Benth and Benth. This model allows to be more conservative regarding extreme events while keeping tractability. We give a method based on Conditional Least Squares to estimate the parameters on daily data and estimate our model on eight major European cities. We then show how to calculate efficiently the average payoff of weather derivatives both by Monte-Carlo and Fourier transform techniques. This new model allows to better assess the risk related to temperature volatility.In Chapter 2, we focus on quanto derivatives. We develop a coupled model for day-ahead electricity prices and average daily temperature which allows to model quanto weather and energy derivatives. These products are quickly spreading as they enable to hedge against both volumetric and price risks. Electricity day-ahead prices and average daily temperatures are modelled through non homogeneous Ornstein-Uhlenbeck processes driven by a Brownian motion and a Normal Inverse Gaussian Lévy process, which allows to include dependence between them. A Conditional Least Square method is developed to estimate the different parameters of the model and used on real data. Then, explicit and semi-explicit formulas are obtained for derivatives including quanto options and compared with Monte Carlo simulations. Last, we develop explicit formulas to hedge statically single and double sided quanto options by a portfolio of electricity options and temperature options (CDD or HDD).All in all, this study contributes to the establishment of a mathematical framework to better understand risk related to temperature and energy derivatives while answering to both business and research challenges.
Face à une demande croissante d'outils financiers permettant de transférer du risque climatique, les dérivés climatiques ont connu un essor important parmi les chercheurs et les professionnels. Cette thèse contribue à l'approfondissement des techniques d'évaluation de risques des produits dérivés liés à la température. Dans le Chapitre 1, nous développons un nouveau modèle de volatilité stochastique pour la température journalière moyenne. Ce modèle constitue un élargissement du modèle classique d'Ornstein-Uhlenbeck proposé par Benth et Benth. Il nous permet d'être plus conservateur en ce qui concerne les événements extrêmes tout en conservant des méthodes de calcul numérique efficaces. Nous estimons les paramètres du modèle à partir de la méthode des moindres carrés conditionnels sur une base de données incluant huit grandes villes européennes. Nous montrons ensuite comment obtenir efficacement la distribution des paiements des dérivés par des techniques de Monte-Carlo et de transformée de Fourier. Ce nouveau modèle permet de mieux capter le risque lié à la volatilité de la température. Dans le Chapitre 2, nous nous concentrons sur les dérivés hybrides, appelés quantos, et liant prix de l'électricité et température moyenne journalière. Ces produits connaissent un grand succès puisqu'ils permettent de se couvrir à la fois contre les risques volumétriques et les risques de prix. Nous développons un modèle couplé. Les sous-jacents sont modélisés par des processus d'Ornstein-Uhlenbeck non homogènes entraînés par un mouvement Brownien et un processus de Lévy Normal Inverse Gaussien, permettant d'inclure la dépendance entre eux. Une méthode des moindres carrés conditionnels est développée pour estimer les différents paramètres du modèle et appliquée sur des données réelles. Ensuite, nous développons des formules explicites et semi-explicites les espérances de paiements des dérivés, y compris les options quantos. Ces résultats sont comparés à des simulations de Monte Carlo. Enfin, nous développons des formules explicites pour couvrir statiquement les options quantos simples et doubles par un portefeuille d'options d'électricité et d'options de température (CDD ou HDD).Dans l'ensemble, cette étude contribue à l'établissement d'un cadre mathématique permettant de mieux comprendre le risque lié aux dérivés de température et d'énergie tout en répondant aux problématiques des professionnels et de la recherche.
| Origine | Version validée par le jury (STAR) |
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