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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
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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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考虑碳市场风险的热电联产虚拟电厂低碳调度 被引量:5
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作者 王秋杰 亓浩 +4 位作者 谭洪 王昊 朱益 汪平 李振兴 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第10期8-15,共8页
燃煤热电机组“以热定电”的运行模式会导致新能源消纳能力不足,且运行过程中会产生过高碳排放。为此,建立了考虑地源热泵、电转气(P2G)和碳捕集与封存(CCS)的热电联产虚拟电厂模型,并提出了基于碳市场风险的虚拟电厂低碳调度策略。利... 燃煤热电机组“以热定电”的运行模式会导致新能源消纳能力不足,且运行过程中会产生过高碳排放。为此,建立了考虑地源热泵、电转气(P2G)和碳捕集与封存(CCS)的热电联产虚拟电厂模型,并提出了基于碳市场风险的虚拟电厂低碳调度策略。利用自回归滑动平均模型及广义自回归条件异方差模型预测碳市场的次日碳价,并用条件风险价值模型衡量其波动风险;引入电制热设备地源热泵,协同P2G-CCS解耦热电联产“以热定电”运行约束;提出以各设备的运行成本、弃风弃光惩罚成本、碳交易及碳市场风险成本之和最小为目标函数的优化调度策略。算例结果表明:所提调度策略不仅能促进新能源消纳,提高经济效益,还可以降低系统碳排放。 展开更多
关键词 热电联产 虚拟电厂 地源热泵 P2G CCS 自回归滑动平均模型 广义自回归条件异方差模型 条件风险价值
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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
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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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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
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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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风电场输出功率的多时段联合概率密度预测 被引量:23
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作者 杨明 朱思萌 +1 位作者 韩学山 王洪涛 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2013年第10期23-28,共6页
风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场的电力系统的运行决策具有重要意义。文中在分析风电场有功功率输出特性的基础上,提出了风电场输出功率多时段联合概率密度预测,利用风电场输出功率在时段... 风电场输出功率波动性较强,难以精确预测,掌握其输出功率的分布规律对含有风电场的电力系统的运行决策具有重要意义。文中在分析风电场有功功率输出特性的基础上,提出了风电场输出功率多时段联合概率密度预测,利用风电场输出功率在时段间较强的相关性,估计其波动的幅度与速度特征,为系统运行提供更全面的决策信息。结合多元回归估计常条件相关—多元广义自回归条件异方差(CCC-MGARCH)模型与稀疏贝叶斯学习方法,给出了一种基于数值天气预报信息的风电场输出功率短期多时段联合概率密度预测方法。该方法依据CCC-MGARCH模型思想,将未来多个时段内风电场输出功率的联合概率密度预测问题分解为:风电场在各个时段内独立的输出功率概率密度预测子问题和时段间关联的输出功率预测误差相关系数矩阵估计子问题,利用稀疏贝叶斯学习方法在概率密度预测问题上的优势,形成预测效果好、计算效率高的风电场输出功率多时段联合概率密度预测方法。应用实例与分析说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力系统 风电预测 联合概率密度预测 稀疏贝叶斯学习 常条件相关—多元广义自回归条件异方差模型
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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
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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
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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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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
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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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基于EGARCH过程的电磁频谱占用状态波动特性分析 被引量:4
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作者 王磊 苏东林 +1 位作者 谢树果 王国玉 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第11期2767-2773,共7页
针对传统频谱占用度自回归移动平均(ARMA)模型由于未考虑序列的条件二阶矩,导致无法准确描述频谱占用状态的非线性时变特性问题,该文提出一种基于指数广义自回归条件异方差(EGARCH)过程的频谱占用状态时间序列建模方法。首先通过对ARMA... 针对传统频谱占用度自回归移动平均(ARMA)模型由于未考虑序列的条件二阶矩,导致无法准确描述频谱占用状态的非线性时变特性问题,该文提出一种基于指数广义自回归条件异方差(EGARCH)过程的频谱占用状态时间序列建模方法。首先通过对ARMA模型的剩余残差进行条件异方差性检验,表明频谱占用时间序列存在明显的时域"波动集聚"性;其次基于EGARCH过程构建频谱占用度时间序列模型以及对实测数据的分析,表明该模型相较ARMA模型对频谱占用度的拟合与预测精度更高;最后由EGARCH模型参数存在"杠杆效应"系数,表明频谱占用状态变化对电磁环境波动的影响具有非对称性。研究结果表明EGARCH模型能够量化反映频谱占用状态的复杂非线性时变过程。 展开更多
关键词 电磁频谱 电磁环境 自回归移动平均 指数广义自回归 条件异方差
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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
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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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风力发电系统动态仿真的风速模型 被引量:110
11
作者 李东东 陈陈 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第21期41-44,共4页
风力发电机组不同于火电等传统发电机组的最大之处在于其原动机功率的本质不可控,这是由风速的易变性和不可控性造成的。风速状况对风力发电系统的性能有着重要的影响,也使得风速模型成为风力发电系统仿真模型的重要部分。该文针对风速... 风力发电机组不同于火电等传统发电机组的最大之处在于其原动机功率的本质不可控,这是由风速的易变性和不可控性造成的。风速状况对风力发电系统的性能有着重要的影响,也使得风速模型成为风力发电系统仿真模型的重要部分。该文针对风速随机变化的特性,在风速统计特性研究的基础上,用自回归滑动平均(ARMA)方法建立了具有一定功率谱密度特性的风速模型。对该模型所模拟的风速序列进行了分析和验证,并与现有仿真程序中风速模型的结果进行了对比,结果表明该文提出的ARMA模型能够有效地产生动态分析和仿真所需的风速序列。 展开更多
关键词 风力发电 风速模型 功率谱密度 自回归滑动平均
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基于ARCH族模型的中国出口集装箱运价指数波动特征 被引量:13
12
作者 朱玉华 赵刚 《上海海事大学学报》 北大核心 2013年第3期48-53,59,共7页
为改善中国出口集装箱运输市场预测的可靠性,选取上海航运交易所发布的样本区间为2000年1月7日至2012年8月31日中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)的周数据,对CCFI收益率序列的平稳性、异方差性进行分析... 为改善中国出口集装箱运输市场预测的可靠性,选取上海航运交易所发布的样本区间为2000年1月7日至2012年8月31日中国出口集装箱运价指数(China Containerized Freight Index,CCFI)的周数据,对CCFI收益率序列的平稳性、异方差性进行分析和检验.利用广义自回归条件异方差(Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity,GARCH)模型描述CCFI波动的集聚性和敏感性,利用指数GARCH(EGARCH)模型分析CCFI波动的非对称性.结果表明,CCFI收益率序列是平稳的,集装箱运价波动具有反杠杆效应.该方法可为提高我国出口集装箱运输市场预测的可靠性提供参考. 展开更多
关键词 中国出口集装箱运价指数 收益率序列 自回归条件异方差 波动特征 杠杆效应
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风速相关性对概率潮流计算的影响分析 被引量:60
13
作者 范荣奇 陈金富 +2 位作者 段献忠 李慧杰 姚美齐 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期18-22,76,共6页
地理位置邻近的多个风电场之间,风速会具有较强的相关性。文中采用一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和时移技术的方法,研究了风速相关性对概率潮流计算结果的影响,并对其相关影响因素进行了分析,重点研究了风速相关性对节点电压概率密... 地理位置邻近的多个风电场之间,风速会具有较强的相关性。文中采用一种基于自回归滑动平均(ARMA)模型和时移技术的方法,研究了风速相关性对概率潮流计算结果的影响,并对其相关影响因素进行了分析,重点研究了风速相关性对节点电压概率密度分布、满足一定电压质量要求的最大允许风电装机容量和最小无功补偿量这3方面的影响。研究结果表明,考虑风速相关性可以更合理地评估风电场对电网静态电压运行特性的影响,有利于更好地进行电网规划和确定电网的运行方式。 展开更多
关键词 概率潮流 风速相关性 自回归滑动平均模型 时移技术 风力发电
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基于EMD与LS-SVM的刀具磨损识别方法 被引量:15
14
作者 关山 王龙山 聂鹏 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期144-148,共5页
针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之... 针对刀具磨损声发射信号的非平稳特征和BP神经网络学习算法收敛速度慢、易陷入局部极小值等问题,提出了基于经验模态分解和最小二乘支持向量机的刀具磨损状态识别方法.首先对声发射信号进行经验模态分解,将其分解为若干个固有模态函数之和,然后分别对每一个固有模态函数进行自回归建模,最后提取每一个自回归模型的系数组成特征向量,特征向量被分为两组,一组用于对最小二乘支持向量机训练,另一组用于识别刀具磨损状态.试验结果表明:该方法能很好地识别刀具磨损状态,与BP神经网络相比具有更高的识别率. 展开更多
关键词 刀具磨损状态识别 最小二乘支持向量机 经验模态分解 自回归模型
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基于内在生成机制的多尺度结构相似性图像质量评价 被引量:14
15
作者 孙彦景 杨玉芬 +1 位作者 刘东林 施文娟 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期127-134,共8页
该文针对多尺度结构相似性(Multiple-scale Structural SIMilarity,MSSIM)图像质量评价算法对图像信息不确定部分度量能力的不足,结合人类视觉系统(HVS),提出基于内在生成机制(internal generative mechanism)的i MSSIM算法。首先采用... 该文针对多尺度结构相似性(Multiple-scale Structural SIMilarity,MSSIM)图像质量评价算法对图像信息不确定部分度量能力的不足,结合人类视觉系统(HVS),提出基于内在生成机制(internal generative mechanism)的i MSSIM算法。首先采用基于逐段式自回归(Piecewise Auto Regressive,PAR)模型的内在生成机制将失真图像和原始图像分解成采用MSSIM算法评分的图像内容预测部分和采用PSNR评分的图像信息不确定部分;然后采用均方误差(MSE)进行加权来联合这两部分评分获得最终结果。在基准数据库上完成的对比实验表明:该算法不仅在不同失真类型上性能最好,且在6个公开数据库上的性能优于现有算法。 展开更多
关键词 图像质量评价 多尺度结构相似性 内在生成机制 逐段式自回归模型
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门限自回归模型在海洋冰情预测中的应用 被引量:9
16
作者 杨晓华 金保明 +1 位作者 金菊良 丁晶 《灾害学》 CSCD 1999年第4期1-6,共6页
给出了建立门限自回归模型(TAR) 的一套实用方法, 用作者提出的改进遗传算法可同时优化门限值和自回归系数,成功地解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题。实例计算的结果说明了, 这套方法在海洋冰情预测中是... 给出了建立门限自回归模型(TAR) 的一套实用方法, 用作者提出的改进遗传算法可同时优化门限值和自回归系数,成功地解决了TAR建模过程所涉及的大量复杂寻优工作这一难题。实例计算的结果说明了, 这套方法在海洋冰情预测中是可行的和有效的, 在各种自然灾害非线性时序动态预测中具有重要的理论意义和广泛的实用价值。 展开更多
关键词 门限自回归模型 遗传算法 海洋 冰情预测
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基于非参数GARCH模型的电价预测 被引量:3
17
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GARCH-EVT-Copula的社保基金投资组合风险测度研究 被引量:3
18
作者 江红莉 何建敏 庄亚明 《金融理论与实践》 北大核心 2011年第8期8-12,共5页
社保基金是社会保障事业健康发展的物质基础,安全性是其投资的首要原则。文章基于GARCH-EVT-Copula方法测度了社保基金投资组合的VaR。首先,基于GARCH、EVT对投资组合中各金融资产收益的边缘分布建模,然后,采用极大似然估计法和Bootstra... 社保基金是社会保障事业健康发展的物质基础,安全性是其投资的首要原则。文章基于GARCH-EVT-Copula方法测度了社保基金投资组合的VaR。首先,基于GARCH、EVT对投资组合中各金融资产收益的边缘分布建模,然后,采用极大似然估计法和Bootstrap方法估计尾部的分布函数,接着,基于Copula方法研究组合中金融资产间的相关结构,最后,运用Monte Carlo方法测度投资组合的VaR。Kupiec检验表明,基于GARCH-EVT-Copula模型测度社保基金投资组合的风险是合适的。 展开更多
关键词 GARCH 极值理论 Coupla 社保基金 投资组合 自助法
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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
19
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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基于自回归条件密度模型的短期负荷预测方法 被引量:15
20
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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