Jelaskan Index modelling dari Derivatif cuaca

Pendekatan ini memerlukan pembuatan model indeks yang mendasarinya, yaitu indeks di mana nilai turunannya ditentukan (misalnya derajat hari pemanasan kumulatif bulanan/musiman). Cara paling sederhana untuk memodelkan indeks adalah dengan memodelkan distribusi hasil indeks historis. Permodelan dapat mengadopsi distribusi parametrik atau non-parametrik. Untuk setiap distribusi hari-hari derajat pendinginan dan pemanasan bulanan, biasanya distribusi yang memiliki distribusi normal akan dijamin. Kekuatan prediksi model semacam itu agak terbatas. Hasil yang lebih baik dapat diperoleh dengan memodelkan proses pembuatan indeks pada skala yang lebih baik. Dalam kasus kontrak suhu, model deret waktu suhu rata-rata harian (atau min dan maks) dapat dibuat. Model suhu harian (atau hujan, salju, angin, dll.) dapat dibangun menggunakan model deret waktu statistik umum (yaitu transformasi ARMA atau Fourier dalam domain frekuensi) berdasarkan data yang ditampilkan dalam deret waktu indeks historis. Pendekatan yang lebih canggih adalah memasukkan beberapa hubungan fisik ke dalam model statistik berdasarkan korelasi spasial dan temporal antara cuaca yang terjadi di berbagai bagian sistem atmosfer-laut di seluruh dunia (misalnya, model dapat menggabungkan efek El Niño pada suhu dan curah hujan).