电网与主网解列后高频风险自动化抑制方法

近年来,电网与主网解列情况日益增多,导致系统频率快速上升,从而引发高频风险,严重威胁电网的稳定运行,甚至给电力设备造成严重损害。因此,研究电网与主网解列后高频风险的自动化抑制方法,对保障电力系统的安全、稳定运行具有重要意义。文章针对电网与主网解列后可能出现的高频风险,提出一种自动化抑制方法。研究结果表明,所提出的自动化抑制方法能有效降低高频风险,提高电网在解列状态下的稳定性。该方法不仅提高电力系统的应急响应能力,还为电网的智能化管理提供新的技术途径。未来,随着智能电网技术的进一步发展,该方法有望在实际电网中得到广泛应用,为电力系统的安全、稳定运行提供有力保障。

我国金融市场的高频风险动态传染效应

本文通过构建具有双独立无限隐马尔可夫机制转换结构的多元异质自回归(DIHM-MHAR)模型,对我国金融市场高频风险的相关性及其结构变动特征进行研究。本文进一步运用Diebold和Yilmaz提出的预测方差分解法,并结合估计的已实现波动率指标分析我国金融市场间高频风险的动态传导机制。本文选取我国股票市场、股指期货市场、国债期货市场2013年9月6日至2023年7月21日的5分钟高频数据为样本进行实证研究。研究发现:(1)估计的高频波动率指标能较好地反映我国金融市场风险事件的发生,是高频风险的良好代理;(2)股票市场和股指期货市场的高频风险显著受到其他市场的影响,而国债期货市场的高频风险不受其他市场的影响;(3)影响各金融市场高频风险的变量系数和方差存在显著的时变特征,且方差表现出明显的区制转移特征;(4)整体来看,我国金融市场的高频风险溢出程度较大;(5)股票市场和股指期货市场是金融市场高频风险的净供给方,而国债期货市场是净需求方;(6)股票市场主要对股指期货市场和国债期货市场供给高频风险,国债期货市场主要对股指期货市场供给高频风险。研究对指导金融监管和金融资产投资具有重要的现实意义。

螺纹钢期货市场高频流动性风险分析

钢材期货市场作为全球第二大大宗商品市场,其特点是交易活跃但不稳定,存在流动性风险。论文利用2020年螺纹钢期货市场交易日内10分钟的高频数据,分析了买卖价差与收益率的动态相关性,并专注于化解高频流动性风险。论文借助ACD模型和GARCH模型刻画了买卖价差和收益率的波动,通过DCC模型揭示了二者间的动态相关性。经流动性调整的L-IVa R模型旨在更准确地评估流动性风险,为应对市场不稳定性提供了新视角。

基于分形理论的原油期货高频交易风险测度研究

为了捕捉原油期货高频波动规律,采用WTI原油期货五分钟数据,基于分形理论分别构建GED分布和Skew-t分布的FIGARCH、FIAPARCH和HYGARCH模型,分析其波动特征并对风险进行测度。结果显示:三种模型均较好地刻画出WTI原油期货波动的长记忆特征;基于Skew-t分布的HYGARCH模型在度量原油期货高频交易风险时尤为精确;多头与空头头寸的VaR呈现非对称性;套期保值者或高频交易者可依据模型预测波动率,防止短期波动率过大导致保证金不足而被强制平仓。高频交易在提高市场流动性和拓宽市场深度方面具有一定的作用,因此,在风险可控的条件下,政府应该鼓励高频交易,促进我国衍生品市场繁荣发展,并增强衍生品市场稳定性和国际竞争力。