Valuasi Opsi Cuaca Berbasis Temperatur di Kota Surabaya Menggunakan Metode Kuasi Monte Carlo

Pamudji, Aprilita Nur (2025) Valuasi Opsi Cuaca Berbasis Temperatur di Kota Surabaya Menggunakan Metode Kuasi Monte Carlo. Other thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

Text 5002211153-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version Restricted to Repository staff only Download (6MB) | Request a copy

Abstract

Perubahan iklim akibat ketidakpastian cuaca telah menjadi isu global yang memengaruhi sektor-sektor ekonomi terutama yang senfitif terhadap perubahan suhu, seperti pertanian, energi, dan transportasi. Salah satu inovasi dalam memitigasi risiko tersebut adalah dengan memanfaatkan instrumen keuangan berbasis cuaca, yaitu derivatif cuaca. Bentuk derivatif cuaca yang dapat digunakan adalah opsi cuaca berbasis suhu. Berdasarkan kondisi tersebut, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk melakukan valuasi opsi suhu tipe call yang berbasis pada indeks \textit{Heating Degree Days} (HDD) dan \textit{Cooling Degree Days} (CDD), dengan studi kasus di Kota Surabaya. Pendekatan Kuasi Monte Carlo digunakan karena kemampuannya dalam menghasilkan estimasi harga opsi yang lebih stabil. Model suhu yang digunakan mengacu pada proses Ornstein-Uhlenbeck, dikarenakan mampu merepresentasikan karakteristik suhu yang cenderung kembali ke rata-rata jangka panjangnya (mean reverting). Penerapan model ini dalam simulasi diawali dengan membangun data historis suhu jangka panjang menggunakan pendekatan determisitik musiman berbasis regresi sinusoidal. Estimasi parameter pada model suhu dilakukan melalui metode Ordinary Least Square (OLS), perhitungan volatilitas, serta pendekatan martingale. Seluruh proses estimasi dilakukan berdasarkan data suhu harian yang diperoleh dari Stasiun Meteorologi Perak I Surabaya. Namun, data tersebut menunjukkan adanya kekosongan (missing value) yang kemudian diatasi menggunakan metode interpolasi cubic spline. Setelah seluruh parameter teridentifikasi dan model suhu terbentuk, dilakukan simulasi untuk menilai akurasi model serta menghitung nilai opsi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa pemilihan parameter yang tepat mampu menghasilkan model suhu jangka panjang dengan tingkat akurasi yang tinggi, sebagaimana ditujukkan oleh nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang rendah. Pendekatan Kuasi Monte Carlo juga menghasilkan estimasi harga opsi yang lebih akurat dan mencermikan karakteristik risiko suhu khas di wilayah tropis seperti Surabaya. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pengembangan instrumen keuangan berbasis cuaca di Indonesia serta menjadi acuan dalam pengelolaan risiko iklim pada sektor-sektor ekonomi yang terdampak oleh perubahan suhu.
================================================================================================================================
Climate change, driven by weather uncertainty, has become a global issue that significantly impacts various economic sectors, particularly those sensitive to temperature fluctuations, such as agriculture, energy, and transportation. One of the innovations developed to mitigate this risk is the use of weather-based financial instruments, namely weather derivatives. One type of weather derivative that can be applied is a temperature-based weather option. Based on this context, this study aims to value a call-type temperature option based on the Heating Degree Days (HDD) and Cooling Degree Days (CDD) indices, with a case study in Surabaya, Indonesia. The Quasi-Monte Carlo method is employed due to its ability to produce more stable estimates of option prices. The temperature model used is based on the Ornstein-Uhlenbeck process, as it captures the mean-reverting characteristic of temperature behavior. The implementation of this model in simulation is preceded by constructing long-term historical temperature data using a seasonal deterministic approach based on sinusoidal regression. Parameter estimation is conducted using the Ordinary Least Squares (OLS) method, volatility calculation, and the martingale approach. All estimations are based on daily temperature data obtained from the Perak I Meteorological Station in Surabaya. However, missing data is identified and handled using cubic spline interpolation to ensure data completeness. Once all parameters are identified and the temperature model is established, simulations are performed to evaluate model accuracy and calculate the option value. The simulation results indicate that selecting appropriate seasonal parameters produces a long-term temperature model with high accuracy, as reflected by a low Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The Quasi-Monte Carlo approach also produces more accurate option price estimates that better reflect the specific temperature risk characteristics of tropical regions such as Surabaya. This research is expected to contribute to the development of weather-based financial instruments in Indonesia and serve as a reference for climate risk management in economic sectors affected by temperature changes.

Item Type:	Thesis (Other)
Uncontrolled Keywords:	Opsi Call, Proses Ornstein-Uhlenbeck, Heating Degree Days (HDD), Cooling Degree Days (CDD), Metode Kuasi Monte Carlo. Call Options, Ornstein Uhlenbeck Process, Heating Degree Days (HDD), Cooling Degree Days (CDD), Quasi Monte Carlo Method
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA274.2 Stochastic analysis Q Science > QA Mathematics > QA401 Mathematical models.
Divisions:	Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User:	Aprilita Nur Pamudji
Date Deposited:	30 Jul 2025 05:07
Last Modified:	30 Jul 2025 05:07
URI:	http://repository.its.ac.id/id/eprint/123306

Actions (login required)

View Item