混合地理加权回归模型的空间异方差性检验

混合地理加权回归模型中一个常用的假设是随机误差项为同方差,然而实际问题中同方差性假设不一定成立。本文基于混合地理加权回归模型的残差平方和与残差绝对值,分别构造了两种空间异方差性检验统计量。通过蒙特卡洛数据模拟对两种统计量的控制第一类错误的能力和检验的功效进行评价。数据模拟结果表明,两种检验统计量在检测空间异方差性方面具有较好的准确性和可靠性,相比之下基于残差绝对值的检验统计量能给出更精确的检验结果,而且对不同的误差分布具有较强的稳健性。进一步,我们通过实际数据分析,验证了本文提出的两种检验统计量的有效性与实际应用,并给出了最后的结论。

基于广义自回归条件异方差选股模型的布林带通道突破择时量化交易

提出一种综合利用广义自回归条件异方差模型进行波动率选股、布林带通道突破择时和平均真实波幅(ATR)动态止损的量化投资策略。首先,利用广义自回归条件异方差(GARCH)模型预测未来一周波动率最大的30只股票,构建股票池;其次,采用布林带指标进行择时,捕捉价格趋势变化;最后,根据平均真实波幅指标调整止损位,保护资本。通过多次回测,确定最佳参数。研究结果表明,该策略在不同市场环境下均表现出色,熊市具有较好的避险能力,牛市和震荡市场具有较强的盈利能力,实现了稳定的超额收益。综合运用波动率选股、价格突破和动态止损策略,为投资者提供了一种有效的量化投资方案。

异方差混合地理加权回归模型的正交投影估计

文章针对误差项存在空间异方差的混合地理加权回归模型,提出了一种新的估计方法。该方法将正交投影、局部线性估计和广义最小二乘估计的思想相结合,能够单独对模型中的常数系数、系数函数和方差函数进行估计。通过数值模拟对所提方法的性能进行验证。模拟结果表明,所提方法比现有的再加权估计方法更具优势。最后,基于城镇居民文化消费水平及其影响因素的实证分析验证了所提方法的实用性。

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。

考虑外生变量的广义自回归条件异方差日前电价预测模型

利用广义自回归条件异方差模型预测电价,并在该模型中引入周用电比率作为外生变量,以增加模型对外界影响的响应。采用上述方法对美国PJM电力市场2004年12月份的日前电价进行预测,结果表明该方法对高峰时段电价的预测精度明显高于与之对比的其他模型,整体预测精度也好于对比模型。

基于加权双高斯分布的广义自回归条件异方差边际电价预测模型

研究电力市场系统边际电价(system marginal price,SMP)条件方差的变化规律及残差的统计分布特征,据此引入广义自回归条件异方差(generalized auto-regressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,并建立了基于加权双高斯(weighed double Gaussian,WDG)分布假设的GARCH模型(GARCH-WDG)对系统边际电价的变化规律进行研究。美国PJM市场和澳大利亚NSW市场的实际数据表明,GARCH模型对电价的估计和预测均有良好的效果,GARCH-WDG模型则进一步改善了GARCH模型的性能。

基于自回归条件异方差-反向传播网络模型的日前边际电价预测

针对日前电力市场提出了一种基于自回归条件异方差分析的改进神经网络模型。首先利用自回归条件异方差分析得到边际电价序列的条件方差,然后以条件方差作为电价波动风险指标,建立基于历史电价、历史负荷和历史电价条件方差等输入量的自回归条件异方差?反向传播网络模型,并利用该模型对美国PJM电力市场的日前边际电价进行了预测。结果表明,引入自回归条件异方差分析可以有效提高传统反向传播网络的预测精度。

自回归条件异方差(ARCH)模型及应用

自回归条件异方差过程是一种新的随机过程，被用于研究时间序列。它展示了随机变量的一种关系：序列方差随时间变化而变化。本文给出估计方法、模型的检验以及一个实证例子。

小波分析和考虑外生变量的广义自回归条件异方差模型在电价预测中的应用

电力市场中的电价序列存在很大的随机波动和价格尖峰。文章提出根据电价序列的变化特点,通过小波变换将其分解为概貌序列和细节序列,从而在不同尺度上反映电价的变化规律。通过概貌分量找出电价的主要波动规律,并由此对电价进行预测,剔除细节分量所反映的电价的随机波动影响。建立考虑异方差的广义自回归条件异方差模型(generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对概貌序列建模,并在GARCH模型中加入外生变量形成GARCHX模型,以弥补传统时间序列模型忽略外界影响的缺陷。对美国PJM电力市场的实例研究表明,所建立的W-GARCHX模型比传统时间序列模型的预测精度有明显提高。

自回归条件异方差的持续性研究

本文通过引述时间序列长记忆的概念介绍了在时变条件方差建模中存在的方差持续性的有关概念和含义 ,在给出条件方差持续性一个简单定义的基础上 ,分析了向量自回归条件异方差模型(VGARCH)的单整性 ,并给出了 VGARCH模型存在持续性的充分条件。

非线性回归模型相关性和异方差性的检验

本文讨论了误差是一阶自回归序列的非线性回归模型，首先导出了关于误差相关性和异方差性的似然比检验统计量和Ｓｃｏｒｅ检验统计量，随后利用参数正交变换，得到了修正的似然比检验统计量及修正的Ｓｃｏｒｅ检验统计量。此外，当误差项是一阶滑动平均序列时相应的检验问题也作了讨论。

误差为ARMA(1,1)的非线性回归模型相关性和异方差的检验

本文讨论了误差为ARMA(1 ,1 )序列的非线性回归模型 .首先得到随机误差相关性和异方差性检验的似然比检验统计量和Score检验统计量 ;其次利用参数正交变换 ,得到了修正的似然比检验统计量和修正的Score检验统计量 ,推广了韦博成、胡跃清 (1 994)的结果和韦博成(1 995 )的结果 ;最后给出了几种特殊情形的似然比检验统计量和Score检验统计量 .

基于不同分布假设条件的自回归条件异方差族模型在评估日前电力市场风险价值中的应用比较

以美国宾夕法尼亚-新泽西-马里兰日前电力市场为例,对采用基于不同分布假设的自回归条件异方差族模型评估市场的风险价值进行了比较研究。首先利用自回归条件异方差族模型分析得到了边际电价收益序列的条件方差序列,然后利用风险价值计算公式得到了不同分布假设条件下的风险价值序列,并比较了不同分布假设条件下的风险估计效果。分析结果表明,在一天中的不同时刻,分别建立基于不同分布假设的风险价值模型具有较好的效果。

非对称广义自回归条件异方差的新模型

本文提出了一个新的非对称广义自回归条件异方差的新模型，证明了该模型宽平稳及其最简模型偶数阶矩存在的充要条件．

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.

基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测

研究了负荷时间序列的自回归条件异方差效应,提出了一种基于不对称自回归条件异方差模型的短期负荷预测方法。建立了广义误差分布假设下的不对称广义自回归条件异方差模型,借助模型的不对称参数,分析了不同冲击下的不对称机制,比较了各种广义自回归条件异方差模型的预测能力。其中,幂指数广义自回归条件异方差-广义误差分布模型的预测效果尤为突出。最后通过实际算例验证了上述方法的可行性和有效性。

多元线性回归模型中的异方差性问题

对计量经济学模型中应用最为普遍的线性回归模型进行了一些分析.指出模型的基本假设中"同方差性"不能满足,即出现了异方差性问题时,会出现哪些后果,应如何对模型作出调查,并介绍了目前使用较多的检验"异方差性"的方法.最后建立了我国消费函数模型.

具有结构变化的非线性回归模型的阶段异方差检验

对于具有结构变化的非线性回归模型,两阶段的随机误差同时具有方差齐性是一个基本假设,但是该假设未必正确．本文研究该模型阶段异方差的检验问题．首先探讨了两阶段异方差的同时检验,然后构造了两阶段异方差的两个单个检验,分别得到了同时检验和单个检验的score统计量以及相应的调整形式．然后应用得到的检验统计量分析了南澳大利亚洋葱数据的阶段异方差性(Ratkowsky,1983),并用AIC,SBC进行模型比较,得到的结果与检验结果非常吻合．最后,用Monte Carlo模拟方法研究了统计量的检验功效．

广义自回归条件异方差模型的贝叶斯参数估计

文章建立基于偏正态分布的广义自回归条件异方差模型(GARCH-SN)的贝叶斯参数估计方法。通过MCMC抽样中常用的MH算法解决贝叶斯估计中遇到的高维数值计算问题,得到稳定的抽样序列。模拟显示MCMC抽样序列平稳,贝叶斯估计过程中不需要调整MCMC抽样,抽样后得到的均值接近真值,输入集样本量增大得到的估计值偏离真值的程度随之减小。