基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测 被引量：3

1

作者 尹佳 黄茜 +7 位作者 陈翔 陈晨 陈锂 张涛 徐成 黄亚平 郭鹏程 文红 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期176-184,共9页

针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,... 针对传统确定性预测不能提供不确定性信息的难题,本研究提出了一种点估计和区间估计组合预测模型,并将其创新性地应用在食品安全风险预警领域。在点估计部分,使用小波包分解(wavelet packet decomposition,WPD)对周风险等级序列分解后,应用差分自回归移动平均(autoregressive integrated moving average,ARIMA)模型进行预测;在区间估计部分,使用广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedast,GARCH)模型对残差进行预测。本实验将建立的WPD-ARIMA-GARCH组合模型运用于某地区酱卤肉制品的风险预测,结果表明2019年的3月底和7月底该地区的酱卤肉制品安全风险较高,与实际情况相符;同时,该模型在10个不同地区的酱卤肉制品风险预测中,均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分比误差分别为1.626、0.806和20.824;其90%置信区间的预测区间平均宽度和覆盖宽度标准值均为0.024,可以覆盖所有真实值。该模型具有较高的预测精度和较低的误差,能对酱卤肉制品质量安全起到风险防控作用,可为日常食品安全监管提供相应的技术支持。 展开更多

关键词 酱卤肉制品 小波包分解 差分自回归移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 区间估计

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考虑碳排放权交易风险的能源运营商-区域综合能源系统联盟混合博弈优化调度

2

作者 刘英培 信明垚 +1 位作者 秦浩然 单泓元 《电力自动化设备》 北大核心 2025年第6期15-22,49,共9页

随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本... 随着碳排放权交易市场的不断完善,区域综合能源系统(RIES)在参与碳排放权交易时应充分考虑碳价波动的影响。为此,构建以能源运营商为主体、RIES联盟为从体的混合博弈架构。主体以最大化自身效益为目标制定购售电价策略,从体以供能成本和碳交易成本之和最小为目标进行热能交互,建立RIES联盟合作博弈模型。碳交易成本计及碳排放权价格的不确定性,利用自回归差分移动平均模型及广义自回归条件异方差模型预测调度日的碳价,结合条件风险价值,通过设定不同的风险偏好系数及置信度对碳交易价格波动风险进行量化。基于纳什谈判模型将合作博弈问题拆分成2个子问题,在降低联盟总成本的同时,合理分配RIES联盟的合作收益。通过仿真算例结合遗传算法验证所提策略的有效性,结果表明所提模型可以有效平衡系统的经济性和低碳性,降低碳排放权价格波动风险对调度决策的影响。 展开更多

关键词 区域综合能源系统 碳排放权交易风险 混合博弈 纳什谈判 条件风险价值 自回归差分移动平均模型 广义自回归条件异方差模型 优化调度

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单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究 被引量：17

3

作者 迟国泰 余方平 +2 位作者 李洪江 刘轶芳 王玉刚 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第1期127-134,共8页

以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借... 以单个期货合约每一交易日的涨跌率反映期货合约市场风险,借助V aR风险价值法,运用广义自回归条件异方差(GARCH)模型,建立了V aR-GARCH单个期货合约市场风险评估模型,解决了单个期货合约每一交易日最大损失的确定问题.该模型的特点为借助GARCH方法预测条件异方差,充分体现了期货合约价格的聚集效应、厚尾效应和时变方差效应,使V aR估计更加精准;对V aR的置信区间进行2χ检验,从实证的角度得到合理精准的V aR值;可以依据本模型确定期货保证金的数量,为交易所制定更合理的单个期货合约保证金收取水平提供依据. 展开更多

关键词 期货合约 风险评估 期货保证金 风险价值(VaR) 广义自回归条件异方差(garch)模型

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基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型 被引量：24

4

作者 刘轶芳 迟国泰 +2 位作者 余方平 孙韶红 王玉刚 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第9期1572-1575,共4页

在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.本模型的特点一是GARCH模型对EWMA模型中的关键参数———衰减因子进行测定,解决以往使用EWMA模型时没有一个科学的确... 在EWMA和GARCH模型思想的基础上,提出基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型,为期货市场合约价格的预测提供新的预测方法.本模型的特点一是GARCH模型对EWMA模型中的关键参数———衰减因子进行测定,解决以往使用EWMA模型时没有一个科学的确定衰减因子的方法.二是通过分别对大豆和豆粕期货合约的衰减因子进行确定,发现不同品种不同时间的衰减因子显著不同,因此,对于不同商品有区别地采用相应的衰减因子;解决以往预测模型对不同期货商品的预测均采用同一模型的问题. 展开更多

关键词 期货交易 garch—EWMA模型 期货价格 预测模型

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参考作物腾发量的GARCH类模型模拟与比较 被引量：7

5

作者 孙怀卫 严冬 +2 位作者 陈皓锐 周建中 张勇传 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期131-136,共6页

由于辐射、气象等复杂因素变化,水文过程时间序列模型的预测和不确定性是当前研究的重要问题。该文以参考作物腾发量为研究对象,运用能够反映时间序列非线性变化的GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity mod... 由于辐射、气象等复杂因素变化,水文过程时间序列模型的预测和不确定性是当前研究的重要问题。该文以参考作物腾发量为研究对象,运用能够反映时间序列非线性变化的GARCH(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity model)类模型,选取湖北省宜昌站1953—2007年实测气象数据进行计算,依次研究其时间序列特性、预测模型、波动特征和最优的误差预测模型。结果表明,季节自回归滑动平均模型(SARMA,seasonal autoregressivemoving average model模型)很好地模拟了参考作物腾发量时间序列变化(模型均方根误差为0.089mrn),但Engle拉格朗日乘数检验结果表明参考作物腾发量变化过程存在条件异方差特性;GARCH、TGAR,CH(threshold GARCH)、EGARCH(exponential GARCH)和PGARCH(power GARCH)模型的应用估计表明,GARCH类模型能够很好刻画时间序列预测模拟中的方差变化特征,相比于传统线性时间序列模型能够更好反应预测中的不确定特性;通过多个误差统计量的比较研究表明,EGARCH模型能够较好地预测参考作物腾发量波动特征,相对于其他GARCH类模型具有较高的精度。该文对参考作物腾发量时间序列条件异方差特性的研究,有利于深度挖掘水文规律,为水资源管理提供理论基础。 展开更多

关键词 作物需水 不确定性分析 模型 水文 garch 异方差性

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基于GARCH-分形布朗运动模型的碳期权定价研究 被引量：16

6

作者 张晨 彭婷 刘宇佳 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1553-1558,共6页

文章将广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和分形布朗运动结合引入碳金融期权定价研究中。通过对欧洲碳排放配额(European Union Allowance,EUA)期货收盘价的样本数据检验,发... 文章将广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型和分形布朗运动结合引入碳金融期权定价研究中。通过对欧洲碳排放配额(European Union Allowance,EUA)期货收盘价的样本数据检验,发现其存在尖峰厚尾、条件异方差性和分形特征;采用GARCH模型拟合并预测碳价收益率波动率;将预测的波动率作为输入值代入分形布朗运动期权定价方法,运用蒙特卡罗模拟对EUA期货期权进行定价,并与B-S期权定价法(Black-Scholes Option Pricing Model)比较。结果表明,基于GARCH分形布朗运动模型的碳期权定价法预测精度有显著提高。 展开更多

关键词 碳期权定价 广义自回归条件异方差模型 分形布朗运动 B-S期权定价

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非线性时间序列建模的混合GARCH方法 被引量：9

7

作者 田铮 吴芳琴 王红军 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第8期1867-1871,共5页

在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归条件异方差(MixtureGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticModel简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分条件;给出该模型参数... 在文献[1]的基础上,首次提出混合广义自回归条件异方差(MixtureGeneralizedAutoregressiveConditionalHeteroscedasticModel简记MGARCH)模型;给出并证明了MGARCH模型的一阶平稳性的充分必要条件及二阶平稳性的充分条件;给出该模型参数估计的EM算法;利用BIC定阶准则对MGARCH模型的各成份进行定阶;计算结果表明该模型对金融非线性时间序列中存在的变异率现象具有较强的描述能力,有广阔的应用前景。 展开更多

关键词 混合广义自回归条件异方差模型 非线性时间序列 建模和预报 garch模型 平稳性 EM算法 BIC准则

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基于非参数GARCH模型的电价预测 被引量：3

8

作者 杨俊 艾欣 +1 位作者 冯义 李虹 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第10期135-142,共8页

基于非参数条件异方差估计理论,提出了一种改进的电价曲线预测方法。文中从实际电价曲线出发,针对条件方差函数建模,并采用非参数估计方法确定其模型。另外,在非参数估计中,针对条件标准差不可测困难,引入了迭代估计算法,通过不断修正... 基于非参数条件异方差估计理论,提出了一种改进的电价曲线预测方法。文中从实际电价曲线出发,针对条件方差函数建模,并采用非参数估计方法确定其模型。另外,在非参数估计中,针对条件标准差不可测困难,引入了迭代估计算法,通过不断修正作为输入量的条件标准差估计值来提高条件方差函数的估计可信度。在研究加州电力市场2000年日前电价时间序列波动特性的基础上,对Humb节点的日前电价时间序列进行建模并模拟预测。试验结果表明,文中所提模型能够更好地体现电价时间序列波动集群性这一特征,利用非参数估计所确定的模型提升了尖峰电价的预测效果。 展开更多

关键词 电价预测 广义条件异方差模型 非参数估计 条件方差模型 条件方差函数

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基于在线LASSO VAR和EGARCH模型的风场功率集成概率预测 被引量：4

9

作者 王鹏 李艳婷 张宇 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第7期845-858,共14页

由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数... 由于风速波动性大,风力发电往往呈现一定的不确定性.传统风能预测模型以均值为0、方差固定的正态分布度量不确定性,但方差可能随时间变化,即具有异方差性.为提升预测精度,基于在线最小绝对收缩和选择算子的向量自回归(LASSO VAR)和指数自回归条件异方差(EGARCH)模型,提出一种考虑异方差性的风场级功率集成概率预测模型.首先使用在线LASSO VAR模型预测风力机的有功功率,再利用自回归条件异方差检验验证残差的异方差性,并利用信息冲击曲线和动态显著线评估正负残差对未来条件方差的不对称影响.然后针对异方差性和不对称性,使用EGARCH模型对单风力机有功功率的残差进行预测,得到有功功率的条件方差.最后,考虑各风力机有功功率的相关性,将风场中各风力机的有功功率求和,得到整个风场总有功功率的概率预测结果.将该方法应用于中国华东某地风场,验证了该模型能有效提高预测精度. 展开更多

关键词 在线LASSO VAR 异方差 指数条件异方差模型 概率预测

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考虑投资者情绪的GARCH-改进神经网络期权定价模型 被引量：9

10

作者 林焰 杨建辉 《系统管理学报》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第5期863-871,880,共10页

提出了一种考虑投资者情绪的基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,并结合GARCH模型用于预测欧式期权价格。引入单点变异算子来提升传统粒子群算法的寻优能力,并通过改进后的算法来优化BP神经网络的结构与相应参数。利用GARCH模型估计权... 提出了一种考虑投资者情绪的基于改进粒子群算法优化的BP神经网络,并结合GARCH模型用于预测欧式期权价格。引入单点变异算子来提升传统粒子群算法的寻优能力,并通过改进后的算法来优化BP神经网络的结构与相应参数。利用GARCH模型估计权证股票价格的历史波动率,并将其作为改进神经网络模型的输入变量之一。最后,进一步考虑投资者情绪对期权价格的影响,通过构造剔除了基本因素的投资者情绪复合指标,并融入改进后的神经网络中。选取包括鞍钢JTC1在内的10支国内认购权证的收盘价格进行实证研究。结果表明,该模型的收敛速度与预测精度优于传统的BP神经网络以及B-S模型,考虑投资者情绪的影响后,预测结果更贴近实际情况。 展开更多

关键词 期权定价 投资者情绪 粒子群算法 BP神经网络 自回归条件方差模型

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基于GARCH类模型的人民币汇率非线性依赖关系研究 被引量：6

11

作者 孙柏 李小静 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2016年第1期41-47,共7页

利用三类不同结构的基本GARCH类模型对四个不同时间跨度上人民币汇率序列进行拟合和效度检验;并进一步结合窗口检验程序,借助相关性C统计量和双相关H统计量对实证对象的GARCH类非线性结构的稳定性及GARCH类模型中有关非线性相关的基本... 利用三类不同结构的基本GARCH类模型对四个不同时间跨度上人民币汇率序列进行拟合和效度检验;并进一步结合窗口检验程序,借助相关性C统计量和双相关H统计量对实证对象的GARCH类非线性结构的稳定性及GARCH类模型中有关非线性相关的基本假设进行检验。结果表明,人民币汇率系统是一个典型的非线性动态复杂系统,人民币汇率序列中的GARCH类非线性结构表现出了非持续和瞬时性的特点。 展开更多

关键词 garch类模型 人民币汇率时间序列 条件异方差 非线性依赖 窗口检验

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基于Kalman-GARCH模型的结构损伤识别 被引量：10

12

作者 周建庭 李晓庆 +2 位作者 辛景舟 阳珊清 周应新 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第6期1-7,21,共8页

基于监测数据的结构损伤识别,是桥梁健康监测系统发挥感知预警效益的重要基础。为进一步提高结构损伤识别精度,提出一种融合Kalman滤波与广义自回归条件异方差(GARCH)模型的结构损伤识别方法。采用Kalman滤波对加速度时程数据进行降噪处... 基于监测数据的结构损伤识别,是桥梁健康监测系统发挥感知预警效益的重要基础。为进一步提高结构损伤识别精度,提出一种融合Kalman滤波与广义自回归条件异方差(GARCH)模型的结构损伤识别方法。采用Kalman滤波对加速度时程数据进行降噪处理,在此基础上,建立了线性递归AR模型,对结构损伤进行识别;引入非线性递归GARCH模型,进一步提高识别精度;利用加速锈蚀损伤钢筋混凝土梁动力试验获取的加速度时程数据,对算法的有效性进行验证。结果表明:以损伤前后时间序列模型残差方差比为特征指标,能够有效识别结构损伤;与Kalman-AR模型相比,Kalman-GARCH模型能够解释部分非线性特征,弥补AR模型忽略数据异方差性所带来的识别误差,识别精度提高了14.2%。该方法可为基于海量数据的桥梁结构状态感知提供一种新的思路。 展开更多

关键词 桥梁结构 损伤识别 KALMAN滤波 时间序列 广义自回归条件异方差(garch)

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基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测 被引量：1

13

作者 王玉荣 万秋兰 陈昊 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期1182-1187,共6页

针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动... 针对负荷时间序列的非线性和波动性特征,在研究负荷时间序列波动性门限特征的基础上,引入冲量门限的概念,提出了一种基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测新方法.利用条件极大似然估计方法,估计了模型参数.同时,考虑到负荷时间序列波动的厚尾效应,将模型推广为服从非高斯分布假设下的情形,建立了2种基于厚尾假设的两重门限GARCH类负荷预测模型.利用所提出的混合信息冲击曲面,分析了不同性质的冲击和冲量对负荷时间序列波动性的影响.实际算例基于南京地区日用电量数据进行了短期负荷预测,验证了模型及方法的可行性和有效性.算例结果表明,服从广义误差分布的两重门限GARCH模型预测效果满意. 展开更多

关键词 两重门限garch模型 厚尾效应 混合信息冲击曲面 短期负荷预测

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GARCH模型和SV模型对深圳股市的比较 被引量：6

14

作者 王宇新 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2007年第6期743-745,共3页

文章采用GARCH模型和SV模型对深圳股市进行了实证分析;结果表明,基本SV模型较GARCH(1,1)模型能更好地拟合实际金融时间序列数据;从总体上来说,基本SV模型的预测效果优于GARCH(1,1)模型。

关键词 garch模型 SV模型 波动预测

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基于GARCH模型的股票买卖时机分析

15

作者 严定琪 杨栓军 曾海丽 《兰州理工大学学报》 CAS 北大核心 2007年第5期158-161,共4页

通过对股票收盘价格的历史数据进行处理分析,建立GARCH模型,此模型较好的描述股票价格的条件异方差性,同时用此方法对股票价格进行拟合和预测,利用预测数据分析股票较好的买卖时机.

关键词 自回归 条件异方差 garch模型 残差

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GARCH过程的同期聚合

16

作者 晏爱君 刘次华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2004年第S1期24-27,共4页

我们首先提出由独立一元变量GARCH过程的同期聚合可得到一个弱GARCH过程 (见Drost和Nijman( 1 993) )过程 ,接着分析同期聚合的参数同原始过程参数间的相依性 ,指出聚合后方差参数依赖于原始方差和参数的峰度 .

关键词 广义自回归条件异方差 同期聚合

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地缘政治风险对原油运价指数波动的影响

17

作者 李晶 迟惠月 王爽 《上海海事大学学报》 北大核心 2025年第1期79-87,152,共10页

地缘政治风险是引发航运市场波动的因素之一,为测度该风险对原油运价指数波动的具体影响,构建双因子广义自回归条件异方差的混频数据抽样(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity mixed data sampling,GARCH-MIDAS... 地缘政治风险是引发航运市场波动的因素之一,为测度该风险对原油运价指数波动的具体影响,构建双因子广义自回归条件异方差的混频数据抽样(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity mixed data sampling,GARCH-MIDAS)模型。将地缘政治风险(地缘政治威胁+地缘政治行为)水平值及其增长率加入模型,分析它们对原油运价指数长期波动的异质性影响。结果表明:地缘政治风险水平值及其增长率的提高均会显著加剧原油运价指数波动,但从整体来看,地缘政治风险增长率的冲击影响更大,作用时间更长。地缘政治行为水平值的提升加剧了原油运价指数的长期波动,地缘政治威胁增长率和地缘政治行为增长率的提升均会加剧原油运价指数长期波动,但地缘政治威胁增长率和地缘政治行为增长率提升的作用强度和时长存在差异。所得结果可为原油海运市场参与者和各国政府决策提供参考,有助于降低地缘政治风险对原油运价指数剧烈波动的不良影响。 展开更多

关键词 油船运输市场 原油运价指数波动 地缘政治风险 广义自回归条件异方差的混频数据抽样(garch-MIDAS)模型

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GARCH非线性时间序列模型的网络流量预测 被引量：3

18

作者 黄世忠 刘渊 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第5期83-85,95,共4页

网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异... 网络流量预测在拥塞控制、网络管理与诊断、路由器设计等领域都具有重要意义。根据当今网络流量的特点,传统的ARMA模型在描述网络流量数据特性时有一定的局限性,从而影响网络流量预测的精度。针对这个问题,研究了使用广义自回归条件异方差模型(GARCH)对网络流量数据进行建模的方法,通过仿真实验表明,该模型可以较好地描述网络流量数据的异方差性,同时其预测精度较之传统的ARMA模型的预测精度也得到了大幅提升。 展开更多

关键词 网络流量预测 非线性 广义自回归条件异方差模型

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基于不同分布下GARCH-M族模型的短期用户负荷预测 被引量：12

19

作者 王晨 叶江明 何嘉弘 《电力工程技术》 北大核心 2022年第5期110-115,共6页

电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用... 电力负荷预测是电力系统研究的基础工作之一,而时间序列分析法是目前使用最广泛的预测方法。针对用户日度负荷时间序列存在的波动性及尖峰厚尾特征,文中提出利用均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族模型进行用户负荷预测。首先根据用户日度负荷时间序列的分布情况,利用拉格朗日乘数(LM)检验方法检验了负荷序列的自回归条件异方差(ARCH)效应;其次提出在高斯分布、t分布和广义误差分布(GED)3种不同分布下,根据波动补偿项的不同形式,建立GARCH-M族模型;最后结合损失函数进行预测分析,结果表明相比传统时间序列分析模型,在不同分布下的GARCH-M族模型提高了短期用户负荷预测准确度。 展开更多

关键词 时间序列分析法 短期用户负荷预测 自回归条件异方差(ARCH)效应 garch-M族模型 厚尾效应 损失函数

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股票价格冲击混合分布分类信息GARCH模型及其应用 被引量：1

20

作者 寻明辉 石桂峰 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第7期1105-1109,共5页

基于现有的股票价格时间序列模型,建立了一个股票价格冲击混合分布分类信息GARCH模型,引入指令簿信息,可以在解释股价变动的自相关性和异方差特性的同时,度量交易量对价格的冲击系数,进一步将价格冲击系数应用于投资优化中,可以得到投... 基于现有的股票价格时间序列模型,建立了一个股票价格冲击混合分布分类信息GARCH模型,引入指令簿信息,可以在解释股价变动的自相关性和异方差特性的同时,度量交易量对价格的冲击系数,进一步将价格冲击系数应用于投资优化中,可以得到投资组合的最优交易策略. 展开更多

关键词 价格冲击 分类信息 限价指令 广义自回归条件方差

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