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Título: TIME SERIES MODELLING FOR WEATHER DERIVATIVES PRICING
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): BRUNO DORE RODRIGUES

Colaborador(es):  REINALDO CASTRO SOUZA - Orientador
Número do Conteúdo: 9196
Catalogação:  25/10/2006 Idioma(s):  PORTUGUESE - BRAZIL

Tipo:  TEXT Subtipo:  THESIS
Natureza:  SCHOLARLY PUBLICATION
Nota:  Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9196@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=9196@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.9196

Resumo:
The Weather Derivative market in Brazil quite inexist. One of the barriers to enhance liquidity in this market is the uncertainty in pricing derivatives. With the aim of reducing this uncertainty, this study reviews approaches of time series to model and forecast the temperature in Rio de Janeiro, and consequentely forecast the Cooling Degree Days (CDD) index of this location. Tree models are proposed to forecast the average daily temperature, two benchmark (Holt-Winters and Box & Jenkins) and one with Fourier Transfom with variance modeled with GARCH process. The results suggest that, overall, the model based on Fourier Transform have the best performance to forecast the serie.

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