研究流程

颱風與梅雨對於台灣各產業所造成的災害損失年年都有，其中以農業與觀光產業最 為直接，然而隨著世界的氣候變遷更趨劇烈，國內各種產業對於氣候的風險管理將越來 越重視，因此，提供一個合適的氣候衍生性商品，是一個重要的議題。

二、研究目的

氣候變化對產業的影響相當廣，諸如農業、能源產業、休閒旅遊業…等。美國能源 部統計，每七兆美元的經濟體系中，就有一兆美元受氣候因素影響，而氣候衍生性商品 主要是提供一個工具來緩和企業因氣候不穩定所帶來的風險。台灣年年遭受颱風及梅雨 所帶來的豪雨災害，隨著氣候變遷加劇，未來災害的不確定性及風險性更大，然而國內 甚至於國外，對於雨量這個氣候因子所提供的避險工具卻是寥寥無幾。農作物種植期，

突然遇到颱風與豪雨來襲，造成的農作物重大損失；另外，旅遊假期突然遇到颱風或豪 雨來襲，也同樣讓旅遊業者措手不及。這些都會讓業者損失慘重，甚至有些更嚴重的災 情，亦有可能讓業者面臨倒閉的危機。因此，有必要推出一項以雨量因子為基礎的氣候 衍生性商品，以提供農業及旅遊業作為避險工具。

本研究目的為提供一種以一段期間累積雨量為基礎的氣候衍生性商品，並蒐集相關 的文獻，加以整理、分析，進而建立一個評價模型。最後以農業為例，提供一種避險方 式，以期望提供相關產業避險之參考。

三、研究流程

本研究欲針對台灣地區主要的氣候風險，設計出相對應的避險商品。首先，由歷史 颱風及豪雨對農業及產業帶來的損失，發現「雨量」因子為台灣地區天然災害中最為重 要的影響因子，因此選擇以「雨量」為標的物。接下來探討台灣雨量的降雨季節及特性，

針對避險需求，選取五、六月梅雨期及七至九月颱風期的降雨資料，並選擇合適之雨量

模型

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第二章 文獻回顧

針對氣候衍生性商品的相關研究，本章首先介紹氣候衍生性商品市場發展及國內相 關文獻，並特別探討國內雨量選擇權的相關文獻及國外選擇權契約規格；最後，針對本 研究所使用的隨機雨量模型，對其發展與相關研究作介紹。

一、氣候衍生性商品市場發展與國內相關研究

隨著人類對大自然的過度消費及對大自然的破壞，全球氣候異常的情形越來越嚴重，

1997 年的聖嬰現象，熱浪侵襲全球，能源需求大增，電力公司為因應突發的需求大增，

不得不以其他高成本方式增加電力供給；另外，暖冬效應亦造成能源使用需求降低，閒 置的能源造成浪費。因氣候因素所引發的營收不穩定造成企業的經營困擾，為規避此種 由氣候所造成的風險，氣候衍生性商品(weather derivatives)因應而生。

初期，氣候衍生性商品多依據企業實際需求而量身設計，以交換(swap)雨選擇權 (option)方式在店頭市場(OTC)交易。根據美國WRMA(Weather Risk Management)2003年 對衍生性金融商品的統計，在氣候衍生性商品方面，以溫度指數相關的期貨及選擇權最 為普遍，約占市場六成以上(不含CME的交易)。

由於氣候衍生性商品在店頭市場的蓬勃發展，考量店頭市場的交易對手風險，標準 契約也順勢發展出來。Heating Degree Day(HDD)及 Cooling Degree Day(CDD)期貨與期 貨選擇權，於 1997 年由美國芝加哥商業交易所(CME)所創，藉由透過集中市場提供透明 的交易資訊及健全的清算制度，更為市場與參與人所接受。

HDD 與CDD 指數由日溫值 (degree day) 所累計而成，所謂日溫值係指每日平均溫 度與合約規定基準溫度之差距度數。日平均溫度低於基準溫度的度數稱為Heating Degree Day(HDD)，而日平均溫度高於基準溫度的度數稱為Cooling Degree Day(CDD)。

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芝加哥商業交易所(CME) 所推出之HDD/CDD 期貨暨選擇權契約中所訂定之基準溫度為 華氏65度，其主要是考量一般美國民眾使用冷氣與暖氣的習慣而訂定；而HDD 係指日平 均溫度低於華氏65度的度數，但若為負值則視為0；另外，HDD 指數(HDD index)為日HDD 值的累加，其計算方式如下：

Daily HDD max 65 F 日平均溫度, 0 HDD Index max 65 F 日平均溫度, 0

同理，日 CDD 值(Daily CDD)與 CDD 指數(CDD Index)的計算方式如下：

Daily CDD max 日平均溫度 65 F, 0 CDD Index max 日平均溫度 65 F, 0

HDD 交易月分從 10 月到次年 4 月，是衡量冬天時的日均溫比基礎溫度(華氏 65 度) 低的溫度總和，可提供能源及電力公司、暖氣製造商、滑雪產業、火鍋店…等，易受到 暖冬效應而影響其營收的公司提供避險；CDD 交易則是從 4 月份至 10 月份，為衡量夏天 時的日均溫比基礎溫度(華氏 65 度)高的溫度總和，可提供能源及電力公司、冷氣機製 造商、水上樂園、冰品店…等，易受到夏天溫度而影響營收的產業提供避險功能。

國內在溫度衍生性商品為主的相關研究，簡述如下：

何鎮宏(2002)透過 CDD 評價模型的建立，探討建立台灣氣候市場的可能性。在評價 模型中，以台北、新竹、台中、高雄及花蓮 5 個地方的日平均溫度為基礎，溫度履約價 則以攝氏 18 度至 23 度等六個溫度標準，並假設溫度路徑符合均數復歸模型，同時考慮

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長、短期溫度波動，並藉由蒙地卡羅模擬定價。其結果發現使用 10 年的歷史雨量資料 波動性最小，另外在不同的溫度規格下，以攝氏 23 度的波動性最小。

賴怡帆(2004)同樣透過 CDD 評價模型，以攝氏溫度為 23 度的履約價，30 年歷史資 料為基礎，使用蒙地卡羅模擬定價，並探討控制變異法、平賭過程配適模擬法、動差配 適模擬法及相反變異法這四種降低變異數的方法；經實證結果顯示，當標的物為溫度時，

使用相反變異法來模擬溫度路徑會較蒙地卡羅模擬法降低變異的效果為佳。

除了以溫度為主的衍生性商品以外，還有以其他氣候因子為主的氣候衍生性商品，

如降雪、風速、地下水位、雨量…等。雖然同為氣候衍生性商品，但「氣溫」與「雨量」

是截然不同的。氣溫的變化過程是連續且平滑的，且溫度變化改變易擴散至周邊區域；

然而雨量就不同了，雨量是變化路徑是非連續性的，且雨量在空間上變化很大，同一個 區域內，受到各種因素影響，如地形，則降雨情形會有很大的不同，且避險者，如耕種 作物的農夫、旅館的旅遊業者…等，其所處位置通常與雨量觀測站位置不同，因此降雨 資料與個別實際需求會有所差距。雖然如此，但這些差異仍可藉由一些水利方面的方法 作調整，因此仍有使用雨量測站的資料作雨量商品評價的價值，只是在避險部分，則需 要依據個別需求來作一定程度的調整。

台灣每年受到颱風或梅雨所帶來的豪雨影響，雨量所帶來的災害不容忽視，所造成 的損失超過 95％，以下對颱風及梅雨作簡單的介紹。

颱風

颱風主要發生在夏季，就北半球而言，七月到十月為颱風季，南半球則從十二月到 隔年四月為颱風最頻繁的季節。颱風所挾帶的強風豪雨，對民生、經濟、農林漁牧業等 均造成重大衝擊，一個強烈颱風所蘊含的能量，相當於 1,000 顆原子彈爆炸所產生的能

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量總合，破壞力極強，使農作物受損、沿海低窪地區海水倒灌、房屋淹水、山崩及土石 流，嚴重危害人民生命財產安全，是台灣氣象災害之首。

回顧過去颱風所引發嚴重的災情，民國 85 年 7 月 31 日，強烈颱風賀伯挾帶豪雨重 創台灣，讓阿里山氣象站創下單日 1,095 公釐的雨量紀錄，造成阿里山區嚴重的山崩與 土石流，總計造成 536 人傷亡，估計全台經濟損失超過 300 億元。民國 90 年 7 月 28 日，

桃芝颱風才剛在南投和花蓮造成嚴重災情，9 月 17 日接續而來的中度颱風納莉，讓北台 灣嚴重淹水，台北市及汐止地區更有數千棟大樓地下室泡水，台北火車站與捷運站也都 成為大蓄水池，光是農業損失估計就達約 20 億元，其他經濟損失更是難以估計。民國 93 年 6 月 30 日，敏督利颱風帶來驚人的雨勢，中、南部山區雨量超過 1,000 公釐，高 屏山區甚至超過 2,000 公釐，造成台灣多處道路坍方及電力中斷，農業災害損失金額更 高達新台幣 76.7 億元；同年 8 月 23 日的艾利颱風，各地豪雨不斷引發嚴重土石流，石 門水庫集水區更因原水濁度太高，致使桃園地區大停水，除了人員傷亡、道路坍方、電 力中斷及農業損失之外，工廠因停水造成的損失更無法估計。

梅雨

梅雨是春末夏初期間，長江中下游地區特有的天氣現象，從台灣、中國大陸之華南、

華中、華北，到日本及韓國都受其影響。梅雨季的鋒面系統，時常伴隨著豪大雨出現。

台灣地區梅雨期的平均降雨量約為 450~500 公釐，約佔全年總降雨量的五分之一，對於 台灣水資源的貢獻相當重要，也是僅次於颱風的第二大水源。該時期降雨的多寡，對冬 春季原本就少雨的中南部地區影響很大，如果當年梅雨季降雨不顯著，那麼發生缺水甚 至乾旱的機率就會大大提升。相反地，如果降下太多的雨，則會對農作物造成重大損失，

同時也會引發嚴重水患，甚至危及人民的生命與財產安全。以台灣而言，梅雨季是僅次 於颱風的第二大氣象災害，平均造成國人近 30 億的財產損失，佔氣象災害損失的 16%，

對民眾的日常生活影響很大。

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文獻中針對雨量為衍生性商品標的物的研究並不多，簡述如下：

陳文波(2006)針對台灣的雨量特性設計雨量選擇權商品契約，研究中以紐曼-史考 特矩形跳動模型(Neyman-Scott Rectangular Pulses Model)作為雨量模型來作台灣地 區七至九月份的降雨預測，及選擇權的評價，其中假設鋒面的出現服從卜瓦松分配，雨 雹的數目服從幾何分配，雨雹的位置、壽命及強度服從指數分配，並使用修正的動差估

陳文波(2006)針對台灣的雨量特性設計雨量選擇權商品契約，研究中以紐曼-史考 特矩形跳動模型(Neyman-Scott Rectangular Pulses Model)作為雨量模型來作台灣地 區七至九月份的降雨預測，及選擇權的評價，其中假設鋒面的出現服從卜瓦松分配，雨 雹的數目服從幾何分配，雨雹的位置、壽命及強度服從指數分配，並使用修正的動差估