参考作物腾发量的GARCH类模型模拟与比较 被引量：7

1

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-CVaR模型的我国股票市场风险分析 被引量：21

2

作者 王树娟 黄渝祥 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第2期260-263,共4页

条件风险值(CVaR)风险度量方法是风险值(VaR)方法的改进,是一种较之VaR更加客观谨慎的风险度量方 法.运用CVaR的动态计算模型———GARCH-CVaR模型,对我国股票市场风险特征进行了分析研究,结果表明:我 国股票市场具有显著波动聚集... 条件风险值(CVaR)风险度量方法是风险值(VaR)方法的改进,是一种较之VaR更加客观谨慎的风险度量方 法.运用CVaR的动态计算模型———GARCH-CVaR模型,对我国股票市场风险特征进行了分析研究,结果表明:我 国股票市场具有显著波动聚集性及持续性,股票市场的CVaR值始终比同期VaR值偏大,尤其在市场剧烈波动即风 险较大时. 展开更多

关键词 股票市场 风险分析 条件风险值 自回归条件异方差

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证券投资基金市场的ARMA-ARCH类模型分析 被引量：9

3

作者 惠军 朱翠 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2010年第7期1108-1112,共5页

文章通过分析自回归条件异方差(ARCH)类模型的统计结构,讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立了ARMA-ARCH类模型,并用平稳帕雷托分布代替标准正态分布;以中信基金管理有限公司的股票基金与债券基金指数的收盘价为样本,对我国基金... 文章通过分析自回归条件异方差(ARCH)类模型的统计结构,讨论了ARCH模型族的拟合波动性的优缺点,建立了ARMA-ARCH类模型,并用平稳帕雷托分布代替标准正态分布;以中信基金管理有限公司的股票基金与债券基金指数的收盘价为样本,对我国基金市场收益率分布用ARMA-ARCH类模型进行实证分析,解决了方差时变条件下金融波动时间序列建模问题,描述了基金序列的特性。 展开更多

关键词 自回归条件异方差(arch)模型 ARMA-arch类模型 证券投资基金 波动性

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非线性时间序列建模的混合GARCH方法 被引量：9

4

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

5

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

6

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模型的股票买卖时机分析

7

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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具有变点的AR-ARCH模型的估计

8

作者 王敏 《统计与决策》 CSSCI 北大核心 2020年第16期27-31,共5页

文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法... 文章提出了可以利用稀疏组Lasso方法对AR-ARCH模型中的变点进行估计。讨论了SGL方法的良好性质,并通过一个模拟分析,说明了在有变点的情况下,与前后向无窗估计方法相比得到更好结果的最小二乘方法对数据进行了更高阶的估计。有效的做法是先将数据的变点估计出来,通过一个Dirichlet过程对数据进行分类确定变点数,再利用SGL方法得到变点估计,这一做法是有效且精确的。 展开更多

关键词 Lasso变点估计 惩罚最小二乘 自回归条件异方差 Dirichlet过程

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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

9

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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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

10

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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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

11

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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基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法 被引量：8

12

作者 刘德耀 韩旭 普仕凡 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期18-25,共8页

为了解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定中长期存在的数据处理理论依据不足及方法不当问题,提出了一套基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法。分析了当前舰炮武器系统动态精度数据处理方法的现状与不足;给出了应用时间序列模... 为了解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定中长期存在的数据处理理论依据不足及方法不当问题,提出了一套基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法。分析了当前舰炮武器系统动态精度数据处理方法的现状与不足;给出了应用时间序列模型对舰炮武器系统动态误差数据进行建模分析的基本思路。在对自回归滑动平均(Autoregressive moving average,ARMA)/差分自回归滑动平均(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)建模方法和自回归条件异方差(Autoregressive conditional heteroscedasticity,ARCH)系列建模方法的相关理论、方法进行深入探讨的基础上,提出了应用ARIMA和广义自回归条件异方差(Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型方法实现动态精度评估的具体算法。以某型舰炮武器系统实测高低角动态误差的分析处理为例,给出了应用时间序列模型方法进行舰炮武器系统动态精度评估的具体实现过程。模型与实际数据的对比分析结果表明,该文提出的方法是可行的,可为有效解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定的相关难题提供参考。 展开更多

关键词 时间序列 舰炮武器系统 动态精度 自回归滑动平均 差分自回归滑动平均 广义自回归条件异方差

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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

13

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

14

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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基于FHNN相似日聚类自适应权重的短期电力负荷组合预测 被引量：42

15

作者 牛东晓 魏亚楠 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第3期54-57,共4页

提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模... 提出一种有效的组合预测新模型进行电力负荷短期预测。不同预测模型在不同情况下的预测结果和精度有所变化,因此组合预测模型的权重应随着预测情景的变化而变化。文中将原始负荷数据分为训练集、验证集和测试集3类,并选择4种单一预测模型,即自回归滑动平均(ARMA)模型、广义自回归条件异方差(GARCH)模型、人工神经网络(ANN)和支持向量机(SVM)分别进行模型预测。对于需要预测的负荷,根据历史数据,将一年的数据先按照季度分类,再分别按照月、日、小时,利用模糊神经网络(FHNN)将其聚类。根据不同单一预测模型在不同情景下的误差计算出组合权重,从而获得组合预测模型。算例分析验证了所提出的组合预测模型的有效性和精确性。 展开更多

关键词 负荷预测 组合预测 自回归滑动平均模型 广义自回归条件异方差模型 人工神经网络 支持向量机 模糊神经网络 相似日

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非线性时间序列建模的异方差混合双AR模型 被引量：3

16

作者 王红军 田铮 党怀义 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第6期879-885,共7页

研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型(heteroscedastic mixture double- autoregressive model,HMDAR),给出了HMDAR模型的平稳性条件,利用ECM(expectation conditional maximization)算法来估计模型的参数,运用BIC(... 研究了可用于非线性时间序列建模的异方差混合双自回归模型(heteroscedastic mixture double- autoregressive model,HMDAR),给出了HMDAR模型的平稳性条件,利用ECM(expectation conditional maximization)算法来估计模型的参数,运用BIC(Bayes information criterion)准则来选择模型．HMDAR模型条件分布富于变化的特征使它能够对具有非对称或多峰分布的序列进行建模,将HMDAR模型应用于几个模拟和实际数据集均得到了较为满意的结果,特别是对波动较大的序列,HMDAR模型能比其他模型更好地捕捉到数据序列的特征． 展开更多

关键词 异方差混合双自回归模型 平稳性 BIC准则 ECM算法 非对称分布 多峰分布 条件异方差

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基于广义自回归条件异方差模型的负荷预测新方法 被引量：49

17

作者 陈昊 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2007年第15期51-54,105,共5页

广义自回归条件异方差(GARCH)模型具有描述时间序列波动性的能力。文中将GARCH模型应用于短期负荷预测研究。通过分析经典时间序列模型随机扰动分量,论证了自回归条件异方差(ARCH)效应的存在性,探讨了经典模型同方差假设不满足的问题。... 广义自回归条件异方差(GARCH)模型具有描述时间序列波动性的能力。文中将GARCH模型应用于短期负荷预测研究。通过分析经典时间序列模型随机扰动分量,论证了自回归条件异方差(ARCH)效应的存在性,探讨了经典模型同方差假设不满足的问题。进一步建立了GARCH模型,将时间序列的条件与方差纳入负荷预测模型,使用极大似然估计(MLE)获得模型参数估计。最后从实际预测效果的角度,将GARCH模型与经典模型进行了比较。实际算例结果表明该方法相比于经典模型有更贴近实际的理论假设和更强的预测能力。 展开更多

关键词 负荷预测 ARMA arch 条件异方差 Garch 拉格朗日乘子检验

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基于自回归条件异方差转换指标的非线性损伤识别 被引量：3

18

作者 郭惠勇 王志华 李正良 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期459-466,517,F0002,共10页

为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的... 为了解决时域非线性损伤的识别问题,基于自回归条件异方差(ARCH)模型的基本理论给出了ARCH模型建模的定阶方法及模型参数估计的极大似然估计法;分析了结构非线性损伤的特性,提出了基于ARCH模型的非线性损伤识别原理;考虑到基于自由度的损伤指标难于判断损伤位置,故提出了一种自回归条件异方差转换指标;在测量误差和模型误差的影响下,使用3层框架结构的非线性损伤试验来验证该损伤指标的有效性.试验结果表明:非线性间隙距离为0.05 mm和0.10 mm时,损伤位置第3层的自回归条件异方差转换指标值比传统的倒谱测距转化指标值高21.7%以上;当非线性间隙距离为0.20 mm时,第3层的自回归条件异方差转换指标值比倒谱测距转化指标值高3.7%. 展开更多

关键词 损伤识别 arch模型 非线性 加速度响应 极大似然估计

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中国经济周期条件波动性特征的统计分析 被引量：4

19

作者 曾五一 张立 《统计与信息论坛》 CSSCI 2010年第3期27-32,共6页

在ARCH族模型动态地刻画了中国经济周期的条件波动性特征的基础上,分析了有关经济变量的波动机制、波动率对经济变量条件均值的影响程度与方向以及经济变量在扩张阶段和紧缩阶段波动力度差异等问题。得出以下主要结论:中国经济周期波动... 在ARCH族模型动态地刻画了中国经济周期的条件波动性特征的基础上,分析了有关经济变量的波动机制、波动率对经济变量条件均值的影响程度与方向以及经济变量在扩张阶段和紧缩阶段波动力度差异等问题。得出以下主要结论:中国经济周期波动具有条件异方差性、持续性和非对称性的特征;经济的稳定有利于经济产出的持续增长;财政政策具有稳定经济、促进经济产出增长率提高的效应,而且这种效应具有一定的持续性与滞后性;国外需求受国内经济影响较小,具有其自身的发展规律。 展开更多

关键词 经济周期 条件波动性 arch族模型

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基于误差校正的中长期负荷预测模型 被引量：9

20

作者 刘达 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期243-247,共5页

中国的中长期负荷呈现明显的增长趋势,大部分插值算法在预测建模时,对区间外预测结果的有效性得不到保证。文章建立了一个综合时间序列建模和回归建模优点的模型来预测湖南衡阳地区年度负荷。将总量数据转换成增速数,然后建立广义自回... 中国的中长期负荷呈现明显的增长趋势,大部分插值算法在预测建模时,对区间外预测结果的有效性得不到保证。文章建立了一个综合时间序列建模和回归建模优点的模型来预测湖南衡阳地区年度负荷。将总量数据转换成增速数,然后建立广义自回归条件异方差(general autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对负荷增速序列建模。建立回归模型分析GARCH模型的残差中未被GARCH模型解释的外界影响,然后根据回归预测的残差对GARCH模型误差进行校正。在选择回归模型变量时,引入格兰杰因果检验筛选适当的影响因素,引入主成分分析提取影响因素中包含的信息,降低自变量的维数,提高中长期负荷建模精度。实例研究表明该方法对于中国中长期负荷预测较为准确。 展开更多

关键词 负荷预测 误差校正 中长期负荷 广义自回归条件异方差

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