基于波动类型精细划分与聚类的短期负荷预测

为减少短期负荷预测中负荷波动特性对负荷整体运行趋势的影响,提出一种面向波动类型精细划分与聚类的短期负荷组合预测方法。首先,引入k-means++将全年负荷按日特性聚类,并将聚类后的日负荷划分为负荷典型时段。其次,根据雨流计数法思想对负荷典型时段中的波动进行划分并结合模糊c-均值聚类算法(fuzzy c-means,FCM)以负荷波动特性为依据对负荷波动进行聚类。进一步,考虑到关键变量与负荷波动过程的关联关系,利用快速过滤特征选择算法(fast correlation-based filter,FCBF)将各负荷波动下对应的相关因素特征进行筛选。最后,建立以日负荷波动与负荷重构最优特征集为输入、以负荷功率为输出的短期负荷组合预测模型。实际算例表明,所提出的短期负荷组合预测方法能够显著提升短期负荷预测的精度。

SDR货币篮子中人民币的国际化定位——汇率市场波动传染与波动聚类的实时甄别

随着人民币国际化进程的逐步推进,SDR货币篮子中人民币的国际化定位引人瞩目。本文基于非线性MSBIARCH模型,实时甄别人民币市场与美元市场、英镑市场、日元市场、欧元市场之间的波动传染关系,以及波动传染作用下汇率市场的波动聚类态势,进而识别SDR货币篮子中人民币的国际化定位,旨在为及时防范并规避人民币市场的波动风险提供参考。研究发现,汇率市场经由“经济基本面”“市场情绪”以及“市场预期”对外发挥波动传染作用,人民币市场与美元市场之间存在双向波动传染关系,与英镑市场、欧元市场以及日元市场之间存在单向波动传染关系。不同汇率市场之间的波动传染关系表现出时间区制转移特征,汇率市场的波动聚类态势也呈现时变特征。汇率市场发挥波动传染作用的时间与汇率市场呈现波动聚类态势的时间相匹配,均集中在极端经济事件期、不规则事件期以及政策颁布事件期。国际汇率市场的波动传染作用导致了人民币市场的波动聚类态势,而人民币市场的波动传染作用仅强化了国际汇率市场的波动聚类态势,SDR货币篮子中人民币的国际化程度有待进一步提高。

基于波动过程聚类的风电功率预测极大误差估计方法

估计风电功率预测中可能发生的极大误差,有助于优化含风电电力系统的运行调度,提高电网对大规模风电的接纳能力。根据对历史风电功率预测误差分布特征的分析,提出了基于风电预测出力波动过程聚类的极大误差估计方法。首先利用摇摆窗对风电功率预测数据划分不同的波动过程,在此基础上,通过分析预测出力的波动性和功率水平与预测误差分布的相关性,聚类相似分布特性的预测误差,然后利用滑动窗宽的核密度方法拟合预测误差概率密度并估计极大误差。最后以美国BPA地区的风电功率数据为实例,对不同估计方法进行了较全面的分析,验证了该方法的有效性。

中国股市波动性聚类特征参数与非参数分析

从分析中国股市收益率序列的特征入手,寻找描述中国股市波动性特征的合适的统计模型。重点对中国股市收益率序列的波动性聚类现象进行研究。运用描述统计学方法,广义自回归条件异方差模型,以及非参数统计方法等多种方法进行广泛探讨。结合具体的数据分析,从多个角度刻画出中国股市收益率序列的波动性聚类现象的参数与随机性特征。

基于GARCH模型的认购权证与认沽权证波动率比较研究

波动性是经济和金融研究的热点问题。本文分别采用无条件波动度量方法和条件波动模型对我国权证市场上具有代表性的六支权证的波动性进行估计,得出以下几个结果:1、六支权证基本上都存在不同程度的波动聚类现象。2、认沽权证的市场有效性弱于认购权证。3、认购权证的波动持续性大于认沽权证,说明认沽权证投机性更强,风险更大。4、认购权证的风险收益补偿大概是认沽权证的6倍。最后,结合本文研究,将给广大投资者一些投资建议。

上证50指数收益率特征及其波动性分析

研究国内非综合指数即成份指数(上证50指数)的收益率特征及其波动性,可以估计得出对指数风险收益具有较好预测作用的自回归———GARCH(1,1)-M模型,并实证分析指数收益的风险特性、稳定性、波动性等特征,这对当前探讨上证50指数相关指数衍生品推出及其投资分析均具有重要意义。

结构突变对股市收益波动性的影响——来自中国沪深股市的经验分析

采用修正的ICSS算法检测我国沪深股市收益波动的结构突变点,并使用引入虚拟变量和标准差过滤的方法消除结构突变的影响,建立GARCH和FIGARCH模型检验结构突变对我国股市收益波动的实际影响。研究发现:沪深股市的收益波动表现出显著的长记忆性,且结构突变将导致对收益波动长记忆性的高估,表明我国股市还未达到弱式有效的水平,建立在"有效市场假说"基础上的金融数量模型并不完全适用于我国证券市场;采用修正的ICSS算法能够有效地捕捉到波动的结构突变点,引入虚拟变量和采用标准差过滤均能较好地消除结构突变的影响,而采用标准差过滤的方法的实证效果相对更好;我国股市收益波动存在显著的结构突变,且结构突变发生的时间均与重大政策或市场事件相对应,表明我国证券市场受到经济政策和市场活动的影响显著。为此,应尽可能保持政策的相对稳定,减少过度的行政干预,促进股市的市场化运行,并密切关注国内外经济发展形势对证券市场的可能冲击。

居民消费价格指数的波动性分析

居民消费价格指数(以下简称CPI)在一定程度上反映了通货膨胀或紧缩程度,因此历来为各国政府和社会公众所关注。文章主要应用ARCH类模型对CPI年增长率的波动性进行了建模,结果表明该模型能有效拟合CPI年增长率的波动性特征;并根据分析得出我国市场经济还不成熟,需要进行有效调控,以更好地保持物价的稳定,促进经济快速发展的结论。

上证基金市场日涨跌幅的波动性实证研究

金融市场的波动性是投资者关注的对象之一,也是现在金融研究的热点之一。文章检验了我国上证基金市场的ARCH效应和序列相关性,并且在此基础上主要应用TARCH和EGARCH等模型对基金指数日涨跌幅序列进行建模,结果表明该模型能有效拟合上证基金市场日涨跌幅的日波动性特征。

有限状态Q过程积分分布及在衍生证券定价中的应用

原始Black-Scholes公式中扩散系数σt被视为常数,无法表现金融数据收益率厚尾和波动聚类的统计特征,本文尝试用有限状态Q过程描述扩散系数σt,理论和实证的结果都优于原始Black-Scholes公式。解决问题的核心是有限状态Q过程积分分布的近似计算和相应的统计问题。

基于多重分形理论的风电消纳能力评估方法

风电波动特性是影响电网风电消纳能力的重要原因之一,掌握风电波动特性,并在此基础上建立消纳能力的评估模型对于高比例风电并网研究具有重要意义。文章基于多重分形理论提出了一种风电消纳能力评估新方法。首先,引入多重分形参数描述风电的波动特性,分析了风电波动性与消纳电量间的相关性;然后,采用摇摆窗算法(SDA)对消纳能力评估周期内的风电功率曲线进行波动过程划分,依据波动性参数和风电与负荷间的匹配程度对具有相似特性的波动过程进行聚类分析。基于波动聚类结果,以各类波动过程的奇异性参数为自变量建立了风电消纳能力评估的泛函分析模型,简化了评估模型计算流程;最后,以江西某电网为例,验证了该方法的有效性,并对模型中可调参数对消纳能力的影响进行了定量分析。

连续SV模型下衍生证券定价

1973年 Black- Scholes公式的出现极大推动衍生证券的发展 ,该公式的不足是假设影响标的资产价格波动的扩散系数为常数 ;80年代后期的 SV模型是针对该问题的离散统计模型。本文在两者的基础上讨论SV模型和 Black- Scholes公式结合。在讨论一般化衍生证券定价的基础上 ,通过 SV模型的连续化 ,构造一个2维随机微分方程 。

基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法

光伏功率时序受多种特征因素的影响,呈现出高度的随机性和波动性。不同于分布式光伏,集中式光伏具有地理位置与辐照水平的同一性,运动型云层的遮挡往往导致光伏功率的分钟级剧烈波动,对光伏功率预测精度提出了挑战。针对上述问题,该文提出基于云图特征提取的改进混合神经网络超短期光伏功率预测方法。首先,通过提取并匹配彩色云图局部特征描述子,提出基于地基云图的云轨迹跟踪方法;其次,为评估运动型云团引起的超短期辐照度变化,建立基于云轨迹追踪的辐照系数预测模型;为表征各特征序列的内在相关性,提出一种基于改进注意力机制(improved attentionmechanism,IAM)的卷积–长短时记忆混合神经网络(convolutional neural network-long and short-term memory network,CNN-LSTM)进行超短期光伏功率预测。在此基础上,综合天气类型与波动性聚类识别并提取功率波动过程,建立误差修正模型以进一步提高预测精度。采用西北某集中式光伏电站数据进行算例验证,结果表明,所提方法能有效提高预测精度,具有一定工程实用价值。

基于GARCH模型的CHIBOR行为实证分析

本文通过建立一个GARCH(1,1)模型对中国银行间同业拆借利率行为进行了实证分析,结果发现模型能很好的刻画一周同业拆借利率的行为,这说明我国的同业拆借利率具有波动性聚类的特点,存在很强的GARCH现象.

我国核心通货膨胀的测度与动态特征

核心通货膨胀度量的关键在于剔除通货膨胀序列中的噪音,且这些噪音会随着时间的推移而发生改变,这使核心通货膨胀的度量具有一定的复杂性。为此,该文构建了加入异常值调整的不可观测成分随机波动模型,使长期趋势与暂时性冲击项中的因子载荷与随机波动均具有时变特征,并利用高斯混合近似卡方误差法进行估计,在度量出我国的核心通货膨胀指标的同时,捕捉到了物价水平的异常波动现象。随后,该文从基本统计性质分析、追踪趋势通货膨胀和因果关系检验三个方面对这一指标进行评价,结果显示基于UCSVO模型的核心通货膨胀指标能较好地反映通货膨胀的潜在趋势。异常信号的识别也能为政策制定者提供参考,以避免货币当局对经济形势的误判,有助于经济的长期稳定发展。

基于NGACH和ANFIS的调谐模型构建

针对传统的自适应模糊推理系统无法解决波动聚类现象,通过分析自适应模糊推理系统和非线性广义自回归条件方差的特性,提出了融合自适应模糊推理系统和非线性广义自回归条件方差的调谐模型.调谐模型实质是指在对ANFIS和NGARCH进行独立运行的基础上,对运行结果进行动态调谐操作,从而提高系统的预测精度.最后,结合实际的项目数据,证明调谐模型提高了传统ANFIS对于波动聚类现象的应对能力,获得较好的运行效果.

基于GARCH模型族的上证综指实证研究

早在20世纪60年代，Fama（1965）观察到投机性价格的变化和收益率的变化具有稳定时期和易变时期，大的报酬紧连着大的报酬，小的报酬紧连着小的报酬，称为波动集群性（Mandelbrot，1963；Fama，1965）。此后，国外开始对投机性价格波动特征进行了大量研究，其中Engle（1982）提出的自回归条件异方差性模型（即ARCH模型）很好地捕获条件异方差性以及尖峰厚尾性，拟合了波动率聚类现象。