La programmazione genetica per la definizione del pricing dei derivati meteorologici sulla pioggia

Abstract

Il mercato dei derivati meteorologici basati sulle precipitazioni è ancora poco sviluppato per via del fatto che non è stata determinata una formula di pricing adeguata a causa dell’elevata erraticità del fenomeno piovoso. La soluzione a questo problema può essere individuata in metodi di machine learning; nello specifico è stata applicata la programmazione genetica per identificare un modello che riesca a spiegare in maniera più efficace il processo precipitativo. Il risultato è stato confrontato con il metodo classico del daily modelling che divide il fenomeno in probabilità di avvenimento con la Markov Chain e la determinazione dell’ammontare della precipitazione attraverso una distribuzione. Dopo di che è stato apposto il metodo di pricing per confrontare le differenze derivanti da una diversa accuratezza del modello. Infine, per verificare la coerenza dei risultati, si sono confrontati con un benchmark definito dalla burn analysis