基于VAR和EGARCH的投资者情绪对股市收益率的影响研究

借鉴国内外已有成果,用主成分分析法将2个主观指标与4个客观指标相结合,形成一个能有效衡量投资者情绪的综合指标,其能反映6个原始指标的大部分信息,且与股市收益率显著相关。在研究投资者情绪波动和股市收益率波动时,用向量自回归(vector autoregression,VAR)模型探索了二者间的关系;考虑证券市场信息的不对称性,运用了指数广义自回归条件异方差(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,EGARCH)模型。研究表明,投资者消极悲观情绪对股市收益率的冲击作用大于积极乐观情绪;投资者情绪受收益率下降的冲击影响远大于收益率上涨的影响。

基于EGARCH过程的电磁频谱占用状态波动特性分析

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。

基于动态碳排放价格的电网规划模型

随着国际社会对气候变化问题的重视,中国在"十二五"期间进一步提出了节能减排的新目标,需要研究碳排放价格对电网规划的影响作用。分析碳排放价格的波动情况,利用指数广义自回归条件异方差(exponential generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,EGARCH)模型建立碳排放价格预测模型,提出碳排放量的计算方法;在此基础上构建基于动态碳排放价格的电网规划模型;最后,通过IEEE 24节点系统的模拟测算,分析模型的有效性。结果表明,与不考虑碳排放价格或者只考虑固定碳排放价格的电网规划相比,在规划模型中引入动态碳排放价格变量,能够更有效地模拟各种波动价格情景下的最优线路扩建方案,符合未来电网规划适应节能减排的工作需要,所确定的规划方案具有更好的经济效益。

负荷时间序列波动性的动态时变结构研究

采用广义自回归条件异方差(GARCH)族模型分析了负荷时间序列波动性的动态时变结构,提出了模型系的概念,使用滚动数据窗技术估计了指数广义自回归条件异方差(EGARCH)和幂自回归条件异方差(PARCH)模型系;在研究动态显著性水平线(DSL)的基础上,探究了时序波动性的动态时变结构,讨论了贯穿各子样本空间的波动不对称效应。算例分析中,将所建模型应用于短期负荷预测,比较了GARCH族模型的预测能力,得到了较高的预测精度。