摘要： 气温预测一直是气温衍生品精确定价的难点及关键点.为有效捕捉气温变化的缓慢衰减过程及其波动率的非对称动态特征,本文在ARMA-EGARCH模型的基础上构建一个PCA-ARMA-EGARCH气温预测模型.该模型融入众多与每日平均气温有联动作用的其他气象因子信息,能进一步提高模型拟合及预测精度.我们以中国杭州市为例进行实证分析，比较气温残差服从不同分布(正态分布、t分布与GED分布)时对预测模型精度的影响.结果表明PCA-ARMA-EGARCH模型与已有模型相比有更好的拟合及预测效果.杭州市每日 平均气温缓慢衰减特征明显，气温波动率具有非对称性，即高气热浪对气温冲击的影响程度远大于强冷空气. 气温残差服从GED分布，具有尖峰、厚尾特征，已有研究中正态分布假设可能低估风险的发生.论文结果可为杭州市高气风险管理提供依据.