作为传统农业大国,我国自古以来就有“靠天吃饭、赖地穿衣”之说。农业生产活动受到自然环境的广泛制约,其中一个重要的影响因素是气象条件。近年来不断加剧的气候变化,提高了天气风险水平和农业生产的不确定性程度,已引起农业、金融实务界和学术界的普遍关注。在当前复杂多变的环境中,如何合理地测算天气风险水平,分析天气风险对农业生产的经济影响,引入国际盛行的天气风险管理工具——天气期权,以有效应对农业生产中的天气风险问题,对提高农业生产稳定性和农户农业生产收入具有重要的理论与现实意义。本文在系统综述国内外农业风险和天气风险等研究领域有关理论与文献的基础上,从理论上建立了农业生产项目组合分析方法,阐述了天气风险水平的测算方法,将天气风险引入到MOTAD模型(Model Of Total Absolute Deviations),并基于小波-NAR神经网络(Wavelet-Nonlinear AutoRegressive Neural Network, WNARNN)拓展了天气期权估值模型,进而将天气期权引入到MOTAD模型,同时研究了在农业生产和天气不确定下、天气期权对冲下农业风险决策情景中的天气风险影响效应。在实证和模拟分析中,本文采用2010年浙江、安徽农户农业生产及天气风险影响状况调查数据和1990-2010年浙江、安徽日均气温和日降雨量统计数据,分别测算了两地天气风险水平,对比分析了天气不确定下和不考虑天气风险下两地典型农户农业生产组合产量、收入、成本、利润水平及风险状况,详细分析了天气不确定下的农业风险决策,并依据有关估值结果深入剖析了天气期权对冲下的农业风险决策,同时,追溯分析了农业生产和不同情景农业风险决策中的天气风险影响效应。本文的主要观点有：(1)农户农业生产规模及有关产品产量、成本、收入、利润水平和风险,可逐步转化并形成典型农户农业生产项目组合的收益和风险；组合收益与风险配置的有效性,很大程度上决定了农户农业生产的有效性,进而会影响到农业经济效率。(2)典型农户农业生产项目组合的产品结构不合理所引起的农业生产风险与收益错配,及天气风险的严重影响,会导致农户农业生产发生亏损而风险水平高居不下,进而会显著影响到农业生产的有效性和农业经济的效率。(3)通过农业风险决策,可调整并优化农业生产项目组合的产品结构,促进农业生产对天气变化的适应性调整,进而可使农户农业生产得以扭亏为盈,并可降低其风险水平,从而可提高农业经济效率。(4)在天气期权对冲下,由于可从天气风险市场获得经济收益补偿,因此,农户可在降低农业生产风险水平的目标导向下,降低生产收益的预期水平,并可进一步调整并优化农业生产结构,进而可在保持总体收益不变的条件下,使农业综合风险降至更低水平,从而可更好地改善农业经济效率。(5)天气风险会使得农户更谨慎地安排农业生产,并会导致农户低估农业生产的获利潜力和利润风险水平,还会促使农户农业生产中所遭受的相应损失从生产过程转移到天气风险市场,进而会对农户农业生产收益产生负的传导效应、正的优化效应和负的对冲效应,而对农业生产风险则会明显产生负的传导效应、优化效应和对冲效应,这些效应构成了天气风险对农业生产和风险决策的作用机制。(6)天气不确定性表面上是一种风险,实质上却蕴含着一种可利用的经济价值,进一步地,这种内生化于经济之中的天气不确定性不仅会促使农户农业生产中遭受的天气风险损失所隐含的经济价值从生产过程转移到天气风险市场,还会使得农户为这种天气风险损失从天气风险市场寻求经济补偿,而通过小波-NAR神经网络和天气期权,可分别挖掘和转移这种经济价值,并可进一步用以优化配置农业综合风险,以弱化天气风险对农业经济发展的影响。与现有文献相比,本文的主要创新点在于：(1)建立典型农户农业生产项目组合,并以此为视角来分析农户农业生产状况和农业风险决策效果,在研究视角上颇有新意。(2)将天气期权引入农户农业风险决策,拓展了MOTAD模型,并突破了天气期权应用于农业风险管理的已有研究中忽略预期的局限,在理论上具有一定的创新性。(3)基于小波-NAR神经网络,进行天气期权估值,挖掘天气不确定性所蕴含的经济价值,并建立天气风险影响效应的测量方法,这在现有国际文献中较为少见,在研究方法上颇具创新性。