基于Copula函数的多维时序风速相依模型及其在可靠性评估中的应用

风速模拟是对含风电的电力系统进行可靠性评估的先决条件。基于Copula函数和马尔科夫过程理论,提出了一种多维时序风速相依模型及该模型的两阶段蒙特卡洛模拟方法。该模型将多维相依关系分解为单维风速时间序列的短期相依关系和多个风速序列之间的同期相依关系。利用1阶连续状态马尔科夫链描述风速时间序列的变化规律;利用Copula函数捕捉风速序列中存在的短期相依关系和同期相依关系。通过实际风速数据对模型进行了验证,结果表明提出的模型能够较好保持风速序列的概率分布、自相关和互相关特性。将该模型应用到IEEE-RTS可靠性测试系统中,结果表明上述模型能够直接用于风电场可靠性效益评估。

基于Copula函数的二维时间序列条件相依性研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,研究二维时间序列的相依结构,要考虑时间序列之间的相互影响与时间上的记忆效应。文章先从时间序列之间的相依关系出发,结合条件概率的理论建立基于Copula函数短期相依关系模型,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法。

二维时间序列相依模型及其Monte-Carlo模拟研究

文章结合时间序列理论和Copula函数技术,提出了研究二维时间序列的两类相依关系的相依模型以及该模型的Monte-Carlo模拟方法;通过模拟用图示检验了模型的有效性和灵活性。结果表明,二维时间序列的相依关系可以分解为三部分进行考虑,简化了模型和计算。

计及相关性的风电场和光伏电站时序出力模型研究

在大规模风光并网时,采用具有相关性的风光时序数据进行系统可靠性评估能够更好模拟系统的运行状态,有利于提高可靠性评估的准确性和实用性。基于混合Copula函数和马尔科夫过程相关理论,建立了一种用于可靠性评估的计及相关性的风光时序出力模型。首先,通过区分光伏出力序列中的规律性与随机性特征,提取出光伏出力的随机分量;然后将风光时序相关性模型分解为风电出力时序模型、光伏出力时序模型以及风光出力的时序相依模型3部分。最后,通过比利时瓦垄地区的实测数据对上述模型进行了验证。

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型及其应用

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建.组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的同期相依与单个资产时间上的短期相依是组合资产两类主要的相依关系.结合条件概率的理论,考虑组合资产之间的同期相依与时间上的短期相依两类关系,建立基于Copula函数相依关系模型研究了沪深股市指数收益率的相依结构.应用三阶段极大似然估计方法对模型的参数进行估计,应用χ~2检验统计量对模型进行优度检验和模型的比较.研究结果表明：考虑了单个资产时间上短期相依关系的模型更适合描述沪深股市的相依结构.

基于Copula函数的组合资产条件相依性模型研究

条件概率分布常用来研究马尔科夫序列相依模型的构建,组合资产的相依结构受多方面的影响,资产之间的相互影响与时间上的记忆效应是组合资产两类主要的相依关系.结合条件概率的理论建立基于Copula函数相依关系模型,研究组合资产之间同期相依关系及时间上的短期相依关系,提出了模型参数的三阶段极大似然估计方法.

基于Copula-GARCH类模型的证券分类方法

本文尝试提出一种全新的证券分类方法:即运用Copula-GARCH类模型来计算两两证券价格序列间的静态Copula系数、以测算其同期相依性,并据此构建各样本间的相似矩阵,再根据相似矩阵对相关证券进行模糊聚类分析,从而对相关证券进行分类。本文所提出的证券分类方法不以有效市场假说为基础,比默认有效市场假说的证券分类方法更具普适性,更贴近于证券市场的实际情况、能更真实地反映证券市场的内在机理和波动特征。本文的实证研究,量化测定了中证100指数成份股的同期相依性,并据此对中证100指数的成份股进行分类,印证了本文所提出的基于Copula-GARCH类模型的证券分类方法的有效性和实际价值。