基于样条估计分位数回归的光伏功率回归模型

光伏发电功率预测的准确与否是太阳能光伏发电是否能够有效地并入当前电网从而大大地提高太阳能利用率的关键.分位数回归是一种能够给出输出量的详细完整分布,从而便于分析与研究的回归模型.样条就是仅在节点处平滑连接的多项式函数,样条估计具有简单易行和计算速度快的优点.本文通过建立基于样条估计的分位数回归模型,在光伏面板发电功率数据的基础上,拟合光伏功率曲线,通过计算残差平方和和确定系数进行对拟合效果的评估.结果表明,该模型利用已有的光伏面板发电功率数据,可以在给出功率预测值的完整分布的同时,准确有效地分析相关因素对光伏发电功率的影响,展现不同分位点的回归拟合效果,从而有效地提高光伏系统对太阳能的利用率,避免光伏发电在接入电网时所产生的不利影响.

中国市场利率期限结构的静态估计

利率期限结构是资产定价、金融产品设计、保值和风险管理、套利以及投资等的基础。因此 ,对利率期限结构的估计是金融工程领域一个十分基础的工作。本文则是在这方面进行的一个尝试性研究工作。对利率期限结构的估计可以有许多方法 ,其中包括息票剥离法(bootstrapmethod)和样条估计法(splineapproximation)。本文则同时利用这两种方法对中国2001-2002的利率期限结构进行一个静态的估计 。

国债利率期限结构的静态实证分析

利率期限结构分析是资产定价、金融产品设计、保值和风险管理、套利等的基础。随着中国债券市场的发展以及利率市场化改革,研究国债的利率期限结构,为资金市场提供具有普遍参考价值的利率,是当前的重要研究课题。以上海证券市场国债交易数据为基础,运用息票剥离法和样条估计法来分析国内国债利率期限结构,可得出如下结论:收益率曲线呈向上倾斜;国债收益率偏低;利率期限结构符合流动性理论;缺少浮动利率债券。

空间滞后单指标变系数模型的估计及其应用

研究目标:处理数据中同时存在的空间相关性和空间异质性。研究方法:本文提出了一种空间滞后单指标变系数模型,结合样条估计法和极大似然估计法构建了模型参数的估计方法,证明了估计量的一致性与渐近正态性。研究发现:采用Monte-Carlo模拟探究估计方法在有限样本下的表现,模拟结果表明模型估计量具有优良的表现,通过对比不同样本容量混合误差项方差,估计量的精度随着样本容量的增加而提高,随着误差项方差的减小而提高,且不同的空间相关系数下估计量仍然具有较高的精度,体现出估计方法的稳健性。研究创新:将空间滞后单指标变系数模型应用于环境污染分析中,结果表明空间滞后单指标变系数模型拟合效果优于多元线性回归模型和空间滞后模型,证实了模型的适用性。研究价值:空间滞后单指标变系数模型能够同时处理数据存在的空间相关性和空间异质性,拟合效果精确,为决策者提供更好的决策参考。