传统农业保险是我国农业生产中应对灾难性天气风险的重要手段,一般性天气风险对农业生产也有较大影响,但并没有相应途径对其进行分散和转移,使得农业生产收益存在着很大的不确定性。在国外天气风险管理市场上,天气衍生品作为对冲一般性天气风险的金融工具,被广泛应用于多个行业的一般性天气风险管理中。近年我国学者开始对天气衍生品相关研究进行初步探索,但将天气衍生品与我国农业生产相结合的研究较少,尤其是结合气候产量模型,对农业天气衍生品的定价和对冲效果的研究较少。本文在对国内外相关文献和理论基础进行综述和分析的基础上,分析我国发展天气衍生品市场的可行性,研究天气因素对我国玉米生产的影响,在此基础上,对天气衍生品进行定价和合约设计,并对其对冲农业天气风险的效果进行研究,提出发展天气衍生品市场的政策建议。本文首次采用分段多项式多元回归模型研究气候因素对玉米产量的影响,由于分段多项式多元回归模型的模型形式具有灵活性的特点,除了包括以往研究中气候变量的直线和二次曲线形式外,分段多项式多元回归模型可对天气变量与农作物产量间的多种线性关系进行假设和模拟,可较为准确地反映出天气因素与农作物产量间的非直线性关系。在明确天气因素对玉米产量的影响后,本文以相应天气因素为基础指数对天气衍生品进行定价与合约设计。与温度相关的天气衍生品合约的定价模型较为复杂,本文对以往研究中的温度指数天气衍生品合约定价模型进行改进,确定适用于积温指数合约定价的方法。对积温指数天气衍生品合约进行定价时,引入多种参数估计方法对均值回复定价模型的均值回复系数进行参数估计,确定适用于积温指数衍生品合约定价的方法。确定适用于天气衍生品合约定价的方法后,本文研究履约值水平设定对积温指数合约和降雨指数合约权利金变化的影响。最后,分析无外部补贴和不同外部补贴水平下应用天气衍生品合约对冲农业天气风险的效果,本文的主要研究结论如下。分段多项式多元回归模型可较好地模拟天气变量对玉米产量的影响,积温与玉米产量间存在着显著的非对称非直线性关系,降雨和玉米产量间存在着显著的对称的非直线性关系。对玉米产量有显著影响的天气变量为生长期积、7月、8月以及9月的降雨,同时,技术进步和地区特征变量均对玉米产量也有显著影响。研究结果显示积温不足使得玉米产量迅速下降,而积温过量则使玉米产量缓慢降低。最优的分段多项式多元回归模型的拟合优度为80.9%,通过蒙特卡罗模拟的方法对研究区域的平均玉米产量进行预测,结果表明分段多项式多元回归模型可较为准确地预测玉米产量。积温指数合约定价的方法中,不同的参数估计方法对积温预测的准确度由高到低依次为:指数分布模型、一阶自相关均值回复模型、季节趋势均值回复模型、鞅估计均值回复模型和离散回归均值回复模型,前三种方法对积温预测值的平均绝对误差均小于积温的标准差,适用于积温指数衍生品定价。采用指数分布模型对生长期积温指数、7月、8月和9月降雨指数的看跌期权合约和看涨期权合约进行定价,以天气指数的概率密度函数为基础,确定履约值水平的变化范围和变化趋势,结果发现当履约值向着偏离平均值的方向变化时,其合约权利金逐步降低。由于当履约值水平偏离天气指数平均值较远时,实际值超出该履约值的概率较低,因此买方获得赔偿金的可能性较低,权利金也相对较低。当履约值偏离平均值较近时,实际值超出该履约值的概率较高,买方获得赔偿金的可能性也较高,权利金相应较高。在应用天气衍生品对冲农业天气风险效果的研究中,针对对玉米产量有显著影响的天气指数,对不同外部补贴水平下应用天气衍生品合约对冲农业天气风险的效果进行研究。结果显示,在不存在外部补贴和存在外部补贴的情况下,应用玉米生长期积温和降雨指数看涨期权和看跌期权合约均可在一定的履约值水平下降低天气风险损失,政府可采取一定措施促进天气衍生品市场的发展。