基于WPD-ARIMA-GARCH组合模型的酱卤肉制品安全风险区间预测

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。

基于在线LASSO VAR和EGARCH模型的风场功率集成概率预测

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.

考虑CCUS电转气技术及碳市场风险的电–气综合能源系统低碳调度

在碳市场价格波动的背景下,合理量化碳交易价格波动风险并制定相应的低碳运行策略对于降低系统运行成本和碳排放量具有十分重要的意义。该文提出一种考虑碳市场价格风险及碳捕集、利用与封存系统–电转气协同运行的电–气综合能源系统低碳优化调度模型。首先,利用广义自回归条件异方差模型预测次交易日碳价,并使用条件风险价值衡量碳市场价格波动风险,为电–气综合能源系统调度提供碳价参考。然后,引入碳捕集、利用与封存系统–电转气协同运行框架,将碳捕集机组捕获的CO_(2)作为电转气原料,电转气利用负荷谷期的风电出力生产天然气,以电–气综合能源系统总调度成本及碳交易风险最低为目标建立优化调度模型。最后,在改进的IEEE 24节点和天然气6节点系统构成的电–气综合能源系统中进行仿真。结果表明,提出的调度模型能够捕捉碳市场波动期内风险,提高电–气综合能源系统可再生能源消纳量,并降低系统总运行成本和碳排放。

时间序列模型预测大气臭氧浓度

为了给大气污染防治预警预报提供参考,利用时间序列模型对大气臭氧浓度进行预测;以2020年1月1日至2020年12月31日期间366个烟台市区大气臭氧日均质量浓度作为研究数据,建立自回归移动平均模型,引入广义自回归条件异方差模型消除时间序列自回归条件异方差效应,最终构建自回归移动平均-广义自回归条件异方差时间序列模型,并对2021年1月烟台市区的大气臭氧日均浓度进行预测。结果表明,所构建的时间序列模型对大气臭氧浓度的短期预测值与实测值基本一致,但随着预测期数的增加,预测值与实测值的相对误差逐渐增大。

单个期货合约市场风险VaR-GARCH评估模型及其应用研究

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.

基于GARCH-EWMA的期货价格预测模型

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.

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

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。

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

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。

风电场输出功率的多时段联合概率密度预测

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。

基于GARCH-EWMA原理的期货交易保证金随动调整模型

在EWMA模型和GARCH模型思想的基础上,结合SPAN系统的思想,以保证金在期货交易中可以弥补最大损失额和保证交易的正常进行等作用为考虑因素,运用数理统计和VaR等风险管理方法,建立了保证金随动调整模型。在满足给定风险系数和置信水平的前提下,制定合理的保证金的收取比例,为期货交易的保证金水平的确定提供了新的计算方法。本模型的特点一是利用GARCH模型对EWMA模型中的关键参数-衰减因子进行测定,解决了以往使用EWMA模型时,对该参数人为赋值而导致模型人为因素过强的问题。二是在模型中引入波动函数,用来确定随时点t而不断变化的波动系数值。并采用大量的历史数据对大豆、豆粕两种期货品种的波动函数进行线性拟合,得到时点t与波动系数之间的连续线性函数,以代替以往波动系数与时点t之间所采用的极为粗糙的分段函数,从而大大提高了模型的灵敏性。三是采用近4500个合约价格的历史数据,对大豆和豆粕两种期货合约价格的涨跌停情况进行统计分析,得到这两类期货品种的涨跌停情况的概率分布。并分别考虑各种可能发生的情况综合计算最终单位保证金,使得保证金的计算更具全面性。

基于非参数GARCH模型的电价预测

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。

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

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.

远期运费协议与粮食期货市场的波动溢出关系

从金融视角出发,探究远期运费协议和粮食期货市场之间的波动溢出关系.粮食作为世界三大干散货类型之一,具备相当成熟的期货交易市场,故选取远期运费协议(forward freight agreement,FFA)和巴拿马(Panamax)型船主要运载的粮食期货类型进行研究.首先,采取统计特征分析及协整检验对日收益序列进行分析;然后,通过建立广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,分析两个市场间的相关性并对比其波动性.结果表明,粮食期货市场在收益和波动性上均引导FFA市场的变化,论证了GARCH族模型检验波动溢出特征的有效性,并为干散货航运市场参与者和投资者提供理论参考.

基于市道轮换模型的SHIBOR市场利率

基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收益率的确定中.不同于唯一依赖利率水平的传统模型,马氏市道轮换模型能够模拟货币政策对利率的影响.利用2006-10-08至2013-03-29每周三上海银行间同业拆放利率(Shanghai interbank offered rate,SHIBOR)月度数据,用R语言实现并比较了固定波动率模型、GARCH模型以及混合GARCH马氏市道轮换模型对各参数的估计效果.结果表明,混合GARCH马氏市道轮换模型的拟合效果在各种情形下均占优.

基于两重门限GARCH模型的短期负荷预测

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.

应用自回归条件异方差模型研究我国水力发电量

为了研究水力发电量条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,引入自回归条件异方差模型,建立基于正态分布假设的同阶自回归条件异方差模型对我国2001年1月到2016年2月的水力发电量进行实证分析,研究得出该模型对发电量的估计与预测具有良好的效果。

基于动态极值VaR股指分析的中国行业风险研究

应用动态极值VaR模型分析中国行业股票价格指数,对不同市场条件下中国行业风险进行实证研究.在McNeil等提出的GARCH模型与极值理论基础上,运用Huisman等提出的VaR法修正上述风险值估计方法,构建了动态极值VaR模型.在该模型的构建中考虑了风险因子的时变特性,采用EVT方法对风险因子的厚尾特性进行建模,简化了风险值的估计过程,并提高了估计的准确性.动态极值VaR模型能够较好地刻画风险尾部分布特性,同时能够比较准确地度量所研究时间段内的市场风险和行业风险.研究结果表明,不同市场条件下各行业的风险特性具有显著的变化.最后利用Kruskal-Wallis一致性检验对上述结论进行了验证.据此,在资产组合管理过程中,有必要依据市场环境和行业风险特性对资产配置比例进行调整.

基于PCA的ARFIMA-GARCH油价预测模型

在考察前人油价预测模型研究情况后,文章一方面,从油价序列长记忆性和异方差性着手,将ARFIMA模型和GARCH模型进行结合,构建ARFIMA-GARCH模型;另一方面,还对油价模型构建中的一大难题——影响因素的筛选进行适当探索,尝试结合主成分分析,提取若干主成分,加入ARFIMA-GARCH模型中,形成基于PCA的ARFIMA-GARCH模型。在与其他模型进行比较好,发现基于PCA的ARFIMA-GARCH模型要好于其他模型,文章的研究和改进是有效的和成功的。

基于EGARCH模型对中国黄金市场的实证研究

应用向量自回归EGARCH模型,对中国黄金市场与外汇市场间的收益与波动溢出效应进行经验分析。研究显示:美元兑人民币汇率和中国黄金不存在收益溢出效应,欧元兑人民币汇率对黄金存在负向溢出效应;危机期间市场之间新息冲击的"杠杆效应"减弱,对黄金走势持乐观态度,但波动性比较大。

城市轨道交通断面客流不确定性分析的广义自回归条件异方差改进模型

对比分析指出,城市轨道交通线路断面客流量变化与道路交通断面客流量变化具有相似性,但城市轨道交通线路断面客流时间序列具备特有的尖峰厚尾特性,其变化的敏感程度依赖时空条件,常用于道路领域的广义自回归条件异方差(GARCH)模型无法直接用于城市轨道交通领域。基于此,引入广义误差分布(GED)虚变量,构建改进的GARCH模型,并基于成都地铁1号线下行断面客流时间序列数据,借助EViews和Matlab软件对改进前后的模型效果进行实证对比分析。结果表明,改进后的虚变量GARCH模型比原始的GARCH模型具有更好的适用性。