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基于经验似然的自回归条件久期模型的统计推断 被引量:1
1
作者 韩玉 金应华 吴武清 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期219-225,共7页
利用经验似然方法对自回归条件久期(ACD)模型参数进行统计检验,给出了自回归条件久期模型参数的经验似然比统计量,并证明了该统计量渐近服从χ2-分布.数值模拟结果表明,经验似然方法优于拟似然方法.
关键词 自回归条件久期(ACD)模型 拟似然函数 经验似然 自回归条件
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基于厚尾均值广义自回归条件异方差族模型的短期风电功率预测 被引量:57
2
作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期91-98,共8页
风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类... 风电功率预测准确度的提高对提高电力系统调度效率具有重要的作用。基于对风电功率时间序列波动性的研究,推广了一种厚尾均值广义自回归条件异方差(GARCH-M)族短期风电功率预测模型,同时,基于波动补偿项的不同形式,将模型拓展为多种类型的厚尾GARCH-M模型。该类模型能够捕捉风电功率时间序列波动性与其条件均值的直接关系,并能够有效刻画具有高峰度特征的实际风电功率序列的厚尾效应,使风电预测准确度提高。结合江苏地区风电场风电功率实际数据,对所提厚尾GARCH-M模型进行了参数估计,论证了存在于风电时间序列中的GARCH-M效应和厚尾效应,给出了风电功率均值和条件方差的预测方案。算例分析结果验证了所提方法的可行性和有效性,表明了考虑厚尾特征的GARCH-M族模型短期预测效果满意。 展开更多
关键词 均值广义自回归条件异方差模型 风电功率预测 厚尾效应 波动补偿系数
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基于小波分析与广义自回归条件异方差模型的短期电价预测 被引量:16
3
作者 谢品杰 谭忠富 +2 位作者 尚金成 侯建朝 王绵斌 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第16期96-100,共5页
由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异... 由于电价波动具有非线性及波动集群现象,因此提出了一种基于小波分析和广义自回归条件异方差模型相结合的短期电价预测新方法。首先应用小波分解原理将电价序列分解成低频部分和高频部分,在此基础上对各子序列分别建立广义自回归条件异方差模型并进行预测;然后利用小波理论对各子序列的预测结果进行重构,实现对原始电价序列的预测;最后以美国加州电力市场历史数据为例进行了验证,结果表明本文方法是可行和有效的。 展开更多
关键词 短期电价预测 小波分析 广义自回归条件异方差(GARCH)模型
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考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型 被引量:11
4
作者 牛东晓 刘达 +1 位作者 冯义 李金超 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2007年第22期44-48,共5页
利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对... 利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。 展开更多
关键词 电力市场 目前电价预测 外生变量 自回归滑动平均 广义自回归条件异方差
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基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法 被引量:15
5
作者 陈昊 万秋兰 王玉荣 《东南大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期561-566,共6页
基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负... 基于对负荷时间序列高阶矩时变特征的研究,提出了一种基于自回归条件密度模型的短期负荷预测新方法.该方法通过引入含时变参数的有偏分布,对负荷时间序列二阶以上矩信息进行了分析和描述.基于南京地区日用电量实际历史数据,分析了该负荷时间序列的时变高阶矩特征,建立了自回归条件密度模型.使用条件对数极大似然估计对模型参数进行了估计,实现了短期负荷预测,验证了该方法的可行性和有效性.结合算例中自回归条件密度模型时变参数的取值范围,推导了时变参数与条件高阶矩的数理关系,给出了一种刻画时间序列时变高偏度(三阶矩)、时变高峰度(四阶矩)的途径.算例分析表明,基于有偏t分布的自回归条件密度负荷预测模型的预测效果良好. 展开更多
关键词 自回归条件密度模型 时变参数 高阶矩 极大似然估计 短期负荷预测
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自回归条件方差-偏度-峰度:一个新的模型 被引量:22
6
作者 王鹏 王建琼 魏宇 《管理科学学报》 CSSCI 北大核心 2009年第5期121-129,共9页
提出一个新的自回归条件方差-偏度-峰度模型:GJRSK-M模型,讨论了模型的识别、定阶、估计等技术,运用该模型实证研究了中国股市的高阶矩波动特征,利用样本外预测方法研究了GJRSK-M模型与现有高阶矩波动模型在预测能力方面的差异.研究结... 提出一个新的自回归条件方差-偏度-峰度模型:GJRSK-M模型,讨论了模型的识别、定阶、估计等技术,运用该模型实证研究了中国股市的高阶矩波动特征,利用样本外预测方法研究了GJRSK-M模型与现有高阶矩波动模型在预测能力方面的差异.研究结果表明:中国股市的条件方差、条件偏度和条件峰度都具有波动持续性和杠杆效应,GJRSK-M模型具有比现有高阶矩波动模型更强的预测能力.最后提出了将高阶矩波动模型运用于金融风险管理研究的思路. 展开更多
关键词 自回归条件方差-偏度-峰度 GJRSK-M模型 波动预测 风险管理
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基于加权双高斯分布的广义自回归条件异方差边际电价预测模型 被引量:11
7
作者 刘西陲 沈炯 李益国 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期139-144,共6页
研究电力市场系统边际电价(system marginal price,SMP)条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,据此引入广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,并建立了基于加权双高斯(weigh... 研究电力市场系统边际电价(system marginal price,SMP)条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,据此引入广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,并建立了基于加权双高斯(weighed double Gaussian,WDG)分布假设的GARCH模型(GARCH-WDG)对系统边际电价的变化规律进行研究。美国PJM市场和澳大利亚NSW市场的实际数据表明,GARCH模型对电价的估计和预测均有良好的效果,GARCH-WDG模型则进一步改善了GARCH模型的性能。 展开更多
关键词 系统边际电价 加权双高斯分布 广义自回归条件异方差 电价预测
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基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测 被引量:9
8
作者 余帆 沈炯 刘西陲 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第8期63-66,81,共5页
针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自... 针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自回归条件异方差?反向传播网络模型,并利用该模型对美国PJM电力市场的日前边际电价进行了预测。结果表明,引入自回归条件异方差分析可以有效提高传统反向传播网络的预测精度。 展开更多
关键词 电力市场 目前边际电价 预测 自回归条件异方差(ARCH) 神经网络
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小波分析和考虑外生变量的广义自回归条件异方差模型在电价预测中的应用 被引量:6
9
作者 刘达 王尔康 牛东晓 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2009年第18期99-104,共6页
电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔... 电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔除细节分量所反映的电价的随机波动影响。建立考虑异方差的广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对概貌序列建模,并在GARCH模型中加入外生变量形成GARCHX模型,以弥补传统时间序列模型忽略外界影响的缺陷。对美国PJM电力市场的实例研究表明,所建立的W-GARCHX模型比传统时间序列模型的预测精度有明显提高。 展开更多
关键词 电力市场 电价预测 小波分析 广义自回归条件 异方差(GARCH) 自回归移动平均(ARMA)
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基于不同分布假设条件的自回归条件异方差族模型在评估日前电力市场风险价值中的应用比较 被引量:6
10
作者 余帆 沈炯 刘西陲 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第17期23-28,共6页
以美国宾夕法尼亚-新泽西-马里兰日前电力市场为例,对采用基于不同分布假设的自回归条件异方差族模型评估市场的风险价值进行了比较研究。首先利用自回归条件异方差族模型分析得到了边际电价收益序列的条件方差序列,然后利用风险价值计... 以美国宾夕法尼亚-新泽西-马里兰日前电力市场为例,对采用基于不同分布假设的自回归条件异方差族模型评估市场的风险价值进行了比较研究。首先利用自回归条件异方差族模型分析得到了边际电价收益序列的条件方差序列,然后利用风险价值计算公式得到了不同分布假设条件下的风险价值序列,并比较了不同分布假设条件下的风险估计效果。分析结果表明,在一天中的不同时刻,分别建立基于不同分布假设的风险价值模型具有较好的效果。 展开更多
关键词 电力市场 自回归条件异方差(ARCH)族 T分布 广义误差分布(GED) 风险价值(VaR)
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非对称广义自回归条件异方差的新模型 被引量:8
11
作者 吴硕思 方兆本 《应用概率统计》 CSCD 北大核心 2000年第4期416-422,共7页
本文提出了一个新的非对称广义自回归条件异方差的新模型,证明了该模型宽平稳及其最简模型偶数阶矩存在的充要条件.
关键词 非对称广义自回归条件异方差 最大似然估计 AGARCH模型
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基于广义自回归条件异方差模型的世界原油运价风险分析 被引量:4
12
作者 王军 张丽娜 《上海海事大学学报》 北大核心 2011年第2期20-24,共5页
为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,... 为有效评估世界原油运价风险,根据世界原油运输市场运费收益的基本特性,选用基于广义误差分布(Generalized Error Distribution,GED)的广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Re-gressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型,计算原油运价收益率波动的风险值.该模型很好地描述了运价收益率曲线尖峰厚尾、波动聚集性以及杠杆效应等特征.以波罗的海航运交易所发布的波罗的海原油油船运价指数(Baltic Dirty Tanker Index,BDTI)为例进行研究分析,检验结果表明该方法有效. 展开更多
关键词 原油 运价风险 广义自回归条件异方差模型 广义误差分布
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基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测 被引量:16
13
作者 陈昊 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2008年第15期84-89,共6页
研究了负荷时间序列的自回归条件异方差效应,提出了一种基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测方法。建立了广义误差分布假设下的不对称广义自回归条件异方差模型,借助模型的不对称参数,分析了不同冲击下的不对称机制,比较了各... 研究了负荷时间序列的自回归条件异方差效应,提出了一种基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测方法。建立了广义误差分布假设下的不对称广义自回归条件异方差模型,借助模型的不对称参数,分析了不同冲击下的不对称机制,比较了各种广义自回归条件异方差模型的预测能力。其中,幂指数广义自回归条件异方差-广义误差分布模型的预测效果尤为突出。最后通过实际算例验证了上述方法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 负荷预测 不对称自回归条件异方差模型(ARCH) 逆杠杆效应 厚尾 广义误差分布(GED)
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中国股市收益率波动实证研究──基于自回归条件持续性模型 被引量:2
14
作者 蔡艳萍 谢家泉 《财经理论与实践》 CSSCI 北大核心 2006年第1期62-66,共5页
结合高频数据和自回归条件持续性(ACD)模型进行的研究表明:在中国市场,自回归条件持续性模型可以成功用来衡量交易到达的强度。最后展望了该模型的发展方向。
关键词 高频数据 自回归条件持续性模型 持续性 微观结构理论
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广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计 被引量:1
15
作者 徐燕 陈平雁 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2014年第8期16-18,共3页
文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整M... 文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。 展开更多
关键词 偏正态分布 广义自回归条件异方差模型 贝叶斯估计 马尔科夫链蒙特卡洛
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自回归条件异方差模型在宏观经济预警中的应用 被引量:2
16
作者 王慧敏 《运筹与管理》 CSCD 1998年第4期58-61,共4页
将ARCH模型引入宏观经济预警,讨论了ARCH预警系统的指标设计、ARCH预警方法以及预警警限的界定,给出了一种具有ARCH特征的警限界定方法。
关键词 自回归条件异方差模型 ARCH模型 预警指标 预警警限 宏观经济预警
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基于条件自回归模型的城市宏观安全分析 被引量:7
17
作者 王雪松 宋洋 《同济大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1176-1180,共5页
基于上海市外环以内263个交通分析小区的事故、道路、交通、土地利用数据,在交通分析小区层面建立贝叶斯负二项条件自回归模型,分析事故在交通分析小区层面的显著影响因素.结果表明,主、次干道长度的增加会显著增加交通分析小区内的事... 基于上海市外环以内263个交通分析小区的事故、道路、交通、土地利用数据,在交通分析小区层面建立贝叶斯负二项条件自回归模型,分析事故在交通分析小区层面的显著影响因素.结果表明,主、次干道长度的增加会显著增加交通分析小区内的事故数量;道路网密度、交叉口数量与小区事故数具有显著正相关性;随着客车产生量的增加,事故数量增加;土地利用强度高,相应的事故数量增多. 展开更多
关键词 宏观安全分析 交通分析小区 贝叶斯估计 条件自回归模型 安全影响因素
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条件自回归极差模型的对数正态拟极大似然估计 被引量:3
18
作者 周杰 刘三阳 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第5期828-834,共7页
为了解决在估计条件自回归极差模型(CARR)中的分布厚尾性问题,采用尾部呈幂函数衰减的对数正态分布估计CARR模型.在新息序列具有有限的12阶矩条件下,利用M估计的大样本性质和鞅的泛函中心极限定理,允许模型包含一个单位根的情况下,证明... 为了解决在估计条件自回归极差模型(CARR)中的分布厚尾性问题,采用尾部呈幂函数衰减的对数正态分布估计CARR模型.在新息序列具有有限的12阶矩条件下,利用M估计的大样本性质和鞅的泛函中心极限定理,允许模型包含一个单位根的情况下,证明了对数正态分布下的拟极大似然估计是局部相合和渐近正态的,并且对数正态分布的厚尾性也较好地解决了异常值问题.相对于目前广泛采用的指数似然估计方法,提高了参数估计的效率. 展开更多
关键词 条件自回归极差模型 M估计 厚尾性 对数正态分布
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条件自回归极差模型的渐近性质
19
作者 周杰 刘三阳 《应用数学》 CSCD 北大核心 2007年第3期587-592,共6页
在误差项独立同分布的条件下,本文讨论了条件自回归极差模型条件解和无条件解的渐近性质.利用随机游动的极限性质得到了条件解收敛于无条件解的充分条件,任意阶矩有限的充要条件以及外生变量与内生变量持续性的充要条件.所得到的结论适... 在误差项独立同分布的条件下,本文讨论了条件自回归极差模型条件解和无条件解的渐近性质.利用随机游动的极限性质得到了条件解收敛于无条件解的充分条件,任意阶矩有限的充要条件以及外生变量与内生变量持续性的充要条件.所得到的结论适用于已得到应用的平稳条件自回归极差模型,也适用于包含单位根的模型和满足条件的其他类型的非平稳过程,为模型的统计推断提供了理论基础. 展开更多
关键词 条件自回归极差模型 持续性
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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
20
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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