基于“分解-重组-预测-集成”模式的Heston期权定价模型

精准合理地期权定价对于改善市场流动性、优化投资者结构、稳定金融市场拥有重要意义。本文提出了一种结合“分解-重组-预测-集成”思想的Heston期权定价模型,该模型利用Heston模型进行初始定价,通过自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)对定价误差进行分解与重构,获得高频项、低频项及趋势项,然后使用门控循环单元(GRU)估计高频项及低频项,使用差分整合移动平均自回归(ARIMA)估计趋势项,所有估计值集成汇总得到定价误差估计值,最后使用定价误差估计值对Heston模型的初始定价结果进行修正后获得最终定价结果。使用华夏上证50ETF、华泰柏瑞沪深300ETF和嘉实沪深300ETF期权数据验证模型,实证结果显示,在模型结构更加简单的基础上,本文提出模型的精度普遍优于基准模型。

融合深度学习和信号分解的碳价预测方法研究

碳排放权交易市场有效降低碳排放量,促进经济绿色转型,碳价格预测研究有助于完善碳配额分配制度和构建合理定价机制。针对碳价数据非线性、高噪声、强波动的特点,本文提出了一种将深度学习与信号分解相结合的碳价预测方法。该方法以门控循环单元(GRU)作为预测模型基础,融合自适应噪声完备集合经验模态分解算法(CEEMDAN)以提取碳价序列的多尺度时频特征,降低原序列噪声,提高模型对碳价数据的预测能力,同时引入麻雀搜索算法(SSA)选取最优模型结构参数,增强模型结构稳定性。本文采用湖北省和北京市两地碳交易市场价格数据进行预测实验,实验结果证明:本文提出的CEEMDAN-SSA-GRU模型在碳价预测方面具备显著优势,该模型可以准确预测不同区域和不同时间尺度的碳价数据,同时保持显著的预测稳定性。

基于注意力机制的CNN-BIGRU短期电价预测

针对短期电价预测的复杂性和精确度较差的问题,本文提出一种基于注意力机制的卷积神经网络和双向门控循环单元网络的短期电价预测模型。该模型将历史电价数据经过数据预处理后作为输入,首先利用卷积神经网络提取历史电价序列中的特征;其次,将提取的特征向量构造成时间序列输入到双向门控循环单元网络,充分挖掘特征内部的变化规律进行训练;然后,引入注意力机制来突出重要信息的影响并赋予权重,利用注意力机制对双向门控循环单元网络每个时间步的输出进行加权求和;最后,在全连接层通过激活函数计算输出最终预测值。通过实例验证了本文所提模型的准确性。

基于EEMD-GRU神经网络的天然气价格预测模型构建

针对传统方法预测天然气价格准确率低等问题,采取基于集合经验模态分解联结门控循环机制来预测天然气价格。采用集合经验模态分解方法对天然气价格进行自适应分解,通过自相关的方法选择出需要高频的本征模态函数分量,对自相关系数较低的几个高频分量进行分解,利用门控循环机制神经网络对分解出的高频的本征模态函数分量进行特征分析,与低频的本征模态函数分量进行重构结合,更好地利用了天然气价格数据集中的有用信息。实验验证得出,所提方法相比其他传统方法预测天然气价格更准确,具有较高的鲁棒性。

基于门控循环单元-注意力机制模型的股票价格预测

考虑到股票价格具有高噪声和非线性的特点,构建了一个基于门控循环单元-注意力机制(Gated Recurrent Unit-Attention Mechanism,GRU-AM)的股票价格预测模型.首先将经过处理后的股票数据输入到门控循环单元(Gated Recurrent Unit,GRU)中,使其能够充分地学习数据并挖掘更深层次的数据特征.接着将从GRU中学习到的特征向量传入注意力机制(Attention Mechanism,AM).其次通过这种方式,可以学习到不同时间特征状态的权重,从而更有效地捕捉时间特征的重要性.最后通过与七种基准模型在多个数据集上的对比,验证了模型的有效性.

基于BiGRU和残差图注意力网络的股票价格预测模型

高效、准确的股票价格预测能帮助投资者合理规划交易方式,提高投资收益。针对现有股票价格预测模型的准确率不高、投资收益率低等问题,提出一种结合双向门控循环单元(BiGRU)和残差图注意力网络(ResGAT)的股票价格预测模型(BiGRU-ResGAT)。首先,通过结合注意力机制的时间滑动窗口方法(TSWMCAM)动态计算不同股票之间的关联系数,构建表征股票之间关联关系的股票图结构;然后,使用BiGRU捕获股票在时序上的长距离依赖信息;最后,利用ResGAT对股票的时序特征与股票间的关联特征进行深度挖掘和融合,并对股票价格进行预测。在上海证券交易所主板市场498支股票上的价格预测结果显示,与支持向量机(SVM)、门控循环单元(GRU)、复合模型(CNN-LSTM)和关系股票排序模型(RSR)相比,BiGRU-ResGAT在股票测试集上平均绝对误差(MAE)分别降低79.53%、63.20%、48.17%、33.19%,均方根误差(RMSE)分别降低80.23%、66.22%、53.99%、29.99%,决定系数(R-Squared)分别提升23.34%、15.22%、9.54%、4.84%;在投资组合上的累计收益率分别提升10.77、7.89、6.81、5.03个百分点。实验结果表明,BiGRU-ResGAT能够有效地挖掘和融合股票数据的关键特征,对股票价格进行预测。

对中国天然气价格改革的回顾与政策建议

为了不断深化天然气价格改革、不断完善天然气价格形成机制,回顾了中国在推进天然气价格改革过程中所面临的困难以及采取的成功做法,分析了现行天然气价格管理存在的问题,进而提出了政策建议。主要结论包括:(1)天然气对外依存度不断提高,进口气使用成本很高,国内市场对进口气支付能力不足,地区经济发展不平衡,居民最终消费率偏低,是中国在推进天然气价格改革过程中所面临的难点问题,在未来相当长的时间里,上述问题仍然是中国深化天然气价格改革需着重考虑的;(2)建立以门站价格管理为核心的天然气产运储销价格体系,按照目标导向先易后难稳步推进,政府管控与市场调节相结合,加强对自然垄断环节的价格监管,是中国推进天然气价格改革所采取的成功做法,上述成功做法在未来相当长的时间里仍将发挥作用;(3)完善门站价格管理的重点是完善放管结合政策,缩小管制气范围,扩大非管制气范围,明确保供范围和各方的责任与义务;(4)完善天然气基础设施价格管理的重点是进一步合理确定准许收益率,建立标准成本制度,加快推广实施两部制收费价格;(5)完善城市燃气价格管理的重点是按照国际通行做法制定城市燃气价格,在核定配气价格时进一步合理确定准许收益率和管网折旧年限,建立健全上下游价格联动机制;(6)此外还应加快天然气交易枢纽建设,加快推进天然气能量计量计价。

基于CNN和GRU的农产品价格预测模型研究

鉴于现有预测模型无法在大数据环境下对农产品价格进行准确和快速预测,提出了一种结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)的农产品价格预测模型。使用CNN获取局部特征,使用GRU获取数据的时序依赖,然后将二者获得的特征连接在一起,由解码器获得预测输出。通过试验与传统的单一模型进行比较,验证模型的优越性。结果表明,与传统预测模型相比,本研究构建的模型能有效地进行短期预测,对农产品价格预测具有一定的实际价值。

面向港湾机坪的停机位指派优化

停机位指派问题是机场运营管理的核心问题。现有的停机位指派问题研究集中在提高停机位的利用效率上,而忽略了停机坪的运行安全。针对这一问题,本文以最大化近机位利用率和最小化鲁棒性损失为目标,提出一个考虑港湾安全约束的停机位指派模型;提出一种可精确求解面向港湾机坪的停机位指派问题的分支定价算法;利用机场实际数据验证提出的模型和算法。实验结果表明,在小、中、大规模算例中分支定价的最优解比CPLEX分别改进了0.3%、17.3%、26.7%,在中大规模算例中有明显的优势。在小、中、大规模算例中,本文的设计能分别预先避免27.16%、16.35%、11.01%的航空器发生港湾冲突。在提高近机位利用率和指派计划鲁棒性的同时,提高了机坪的安全性。

绿色建筑、公园等因素对房价及物业费的影响——以新加坡私人住宅市场为例

文章旨在找出新加坡私人住宅物业费用的决定性因素,以及物业费用与住房价格的关系。研究结果表明:位于城市中心区域的私人住宅小区的物业费较高,小区的房龄、住房面积和总户数也是影响物业费的重要因素。但是,物业费的高低与住房距离公园、医院、地铁站、高速公路的远近无关,与是否是绿色建筑和永久产权无关。文章建立了物业费与房价之间的正相关关系,为政府制定有关建筑维护的长期政策提供了新的指引,也为业主维护住房建筑结构以及社区环境提供了新的思路,推动土地的可持续利用。

RF-SA-GRU模型的股价预测研究

针对股票具有多因子、高随机性和非平稳性等复杂特征,利用门控循环单元(GRU)网络直接进行股价预测效果较差的问题。在融合自注意力机制(SA)和GRU,构建SA-GRU模型的基础上,引入降维处理技术随机森林(RF)算法,针对股票收盘价筛选其他因子,将经过降维的股票因子数据作为SA-GRU模型的输入。基于双层GRU网络提取股票因子间的依赖关系,再利用SA加强对重要因子的关注和因子内部的联系,得到加入注意力权重后的股票因子数据,通过全连接层输出股价预测值,从而构建RF-SA-GRU混合模型。选取涉及18个基础行业的18只股票进行股价预测,实验显示RF-SA-GRU模型在18只股票上均取得好的预测效果,且预测精度和稳定性均优于其他模型。此外,选取3个指数进行收盘点位预测,实验显示RF-SA-GRU模型在股指预测方面依旧具有更好的预测性能。

国内致密砂岩气开发项目经济评价和财税扶持政策研究

我国致密砂岩气(以下简称致密气)资源丰富,鄂尔多斯盆地苏里格气田、四川盆地上三叠统须家河组气藏等均属于典型的致密气藏。近10年来,国内致密气实现了快速增储上产,但由于我国致密气藏一直被按照常规天然气藏进行管理,缺乏有效的财税扶持和政策支持,致密气持续增产潜力明显受到制约,以苏里格气田为代表的致密气开发项目也长期未能取得盈利,自2015年以来产量已出现稳中趋降的苗头。为此,提出致密气开发项目应采用新的经济评价方式:要结合开发生产的特点,核定产量递减率、单井经济寿命等关键参数,采用产量法计提折旧,并考虑气井增压生产和间歇开井导致操作成本上升等问题。采用新的经济评价方式所得的结果显示,苏里格气田致密气开发项目收益水平远低于企业资金成本水平。结论认为:为了支持国内致密气产业可持续发展,建议相关部门尽快出台增值税先征后退政策,将致密气产地省份非居民用天然气门站价格恢复到公平合理水平,同时给予财政补贴0.24元/m^3;或者在现行门站价格基础上直接给予财政补贴0.32元/m^3。扶持政策的实施将直接带来增量税费收入,基本不会增加财政负担,而且能够显著降低国内天然气的消费成本。

中国天然气定价机制改革建议

加速发展天然气是实现在2030年前减排CO2目标最有力的措施。目前我国天然气定价机制上存在着上游偏离市场规律和资源优化配置原则,下游燃气公司对用户任意定价等问题,导致出现下游用户市场开发严重不足与低效用气的情况,严重制约着我国天然气市场的发展。对此提出了在上游制订"基准门站价"和实行税收调控的办法,以及在下游市场定价上实施由中央和地方两级政府指导和监管、在市场开拓上实施"时间差"策略的改革建议。

基于门控循环单元网络的农产品价格预测模型构建

农产品的价格预测对指导农业生产、调节市场消费供给有重要意义。首先提出规范产品名称、简化类别与统一单位等数据规范化原则,再采用滚动交叉验证的方法将规范化处理后的数据划分为训练集与验证集。针对基于回归分析的传统预测模型存在准确度和效率均偏低的问题,研究使用泛化能力较强的门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)神经网络来构建价格预测模型,根据对比与消融实验调整模型的超参数与优化器,通过Dropout方法对模型进行优化。实验结果表明,最佳模型误差度为0.0435,耗时为10.8 min,在准确度和效率方面达到既定研究目标。该模型普适性较强,对于具有时序性的其他农产品数据也具有良好预测效果,可将模型增加查询接口并集成到相关WEB系统中。研究的实验方法与模型参数也可作为其他神经网络在价格预测方面研究的参考。

外资零售业“价签门”事件理论阐析——异质化信息条件下的逆向选择与三方博弈

文章以近期发生的外资零售业"价签门"事件为背景,深度分析了零售市场中信息不对称条件下"逆向选择"引起的外资零售商价格欺诈行为的理论必然性;在此基础上,进一步构建政府、零售商、消费者三方互动的不完全信息博弈模型,分析零售商价格欺诈行为的发生条件。分析结果表明:首先,竞争市场中的零售商不可能对消费者采取严重欺诈行为;其次,严格的政府市场监管确实能有效杜绝零售商欺诈行为;最后,依据零售商价格欺诈决策条件,政府可以制定全方位的价格监管体系并有针对性地实施价格欺诈防范对策。

基于循环神经网络的专利价格自动评估

专利价格评估是知识产权交易的重要内容,现有方法在进行专利价格评估时没有有效地考虑专利的市场、法律、技术维度对专利价格的影响,而专利的市场因素对专利价格的评估起到关键作用。针对上述问题,提出一种基于循环神经网络(RNN)的专利价格自动评估方法。该方法以市场法为基础,对其他各种因素进行综合考虑,并利用门控循环单元(GRU)构建RNN的方法实现对专利价格的自动评估。实例测试表明,以专家定性评估结果为基准,所提方法的相对准确度平均为0.85,与层次分析法(AHP)、粗糙集理论方法和逆向传播(BP)神经网络方法相比,所提方法这一相对准确度均值分别提升了3.66%、4.94%和2.41%。

重建中国天然气产供储销价格形成机制——兼论中国“十四五”天然气价格改革的中心任务

中国目前的油气管网运营机制改革已进入实质性实施阶段,客观上要求再一次重建天然气产供储销价格形成机制。为此,调研了欧美国家在管网运营机制改革前后天然气价格的运行方式和管理经验,深入分析了中国天然气价格管理的现状与存在的问题,提出了重建天然气产供储销价格形成机制的具体内容和时间表。研究结果表明:①以2013年门站价格管理在全国推广为起点,中国花费了数年时间完成了天然气产供储销价格形成机制的第一次重建;②较之于管网运营机制改革,价格机制改革的难度更大,与价格形成机制第一次重建相比,二次重建的难度也更大,但意义也更加重大和深远,是中国天然气工业与市场在更高发展层次上的价格机制重建,是中国天然气行业实现高质量发展的重要保证。结论认为,应将天然气产供储销价格形成机制的二次重建作为"十四五"期间中国天然气价格改革的中心任务,并从下述5个方面平稳有序地推进:①由捆绑定价改为非捆绑定价;②理顺天然气产业链价格,即国产气气源销售价格、中间环节管道运输价格、地下储气库储气费、LNG接收站气化费、下游环节输配气价格等;③妥善解决进口天然气的定价问题;④改天然气体积计量计价为能量计量计价;⑤加快发展天然气市场中心。

中国天然气价格市场化改革进展分析

经过多年发展,中国天然气价格初步形成了LNG和管道气两个相对独立的价格体系.LNG是中国天然气市场供应和消费的重要组成部分,其价格呈现鲜明的区域性和季节性差异,季节波动性明显,完全由市场供需形成.管道气是中国天然气供应和消费的主要方式,其价格按照"管住中间,放开两头"的改革思路,市场化程度不断提升,目前气源价格已全部放开,管输和配气环节价格监管不断加强,门站价格以市场净回值法为基础试点放开,季节差价和调峰气价开始起步.随着市场化进程推进,中国天然气定价机制将进一步优化,门站价格将被逐步取消,定价方法将由体积计价逐渐向热值计价转变,多元化的差别化价格体系将进一步完善.建议国家及天然气企业加大对天然气价格策略的研究,根据市场形势的变化及时推出市场化改革政策,以保障整个市场秩序的平稳有序.

中国天然气价格改革进展

自2005年开始,中国对终端用气价格进行了多次改革,梳理价格形成机制,下游用户用气价格经历了从定价到指导价再到放开的过程。2018年5月发布的《关于理顺居民用气门站价格的通知》打通了居民用气和非居民用气的价格体系,中国天然气行业向价格完全市场化迈进了重要一步。未来中国天然气价格改革方向预判:1)2020年前天然气门站价格不会完全放开;2)将在环渤海、长三角、珠三角地区试点实施天然气价格市场化;3)天然气交易中心的价格将成为市场的价格标杆;4)将形成中部地区天然气价格高地。建议国家敦促地方主管部门尽快理顺天然气价格,实行气-气竞争的市场定价机制,逐渐放开对特许经营权的限制。

我国天然气产供储销价格体系:现状、问题与建议

天然气产供储销体系建设是保障天然气长期稳定供应的基础和关键,近年来我国按照"管住中间、放开两头"的总体思路来完善天然气产供储销价格体系,一方面推进天然气价格市场化改革,另一方面加强对自然垄断环节的输配价格监管,取得了有目共睹的成绩。尽管如此,我国的天然气产供储销价格体系目前仍然不能很好地适应天然气工业与市场发展的需要,尚存在诸多不完善的地方亟待改进。为此,在归纳、总结我国天然气产供储销价格体系现状的基础上,分析、揭示了产供储销价格体系目前存在的主要问题:(1)进口气严重亏损问题一直未得到有效解决;(2)门站基准价定价公式不够完善;(3)对价格浮动政策的执行存在诸多争议;(4)自然垄断环节的输配价格仍然偏高。进而提出了解决上述问题和完善产供储销价格体系的建议:(1)放开全部进口天然气的门站销售价格,使天然气进口企业有机会解决进口亏损问题;(2)采取S曲线公式形式,完善门站基准价定价公式;(3)推行季节性差价政策,完善储气调峰定价机制;(4)合理确定管道资产折旧年限,降低自然垄断环节的输配价格。