發(fā)布時間：2017-04-07 14:16

  本文關(guān)鍵詞：基于非參數(shù)GARCH模型的電力市場日前電價預測研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：2015年3月中共中央國務院提出的《關(guān)于進一步深化電力體制改革的若干意見》旨在完善電力市場的競爭機制。隨著我國電力市場市場化程度的加深,電價更容易受到市場環(huán)境的影響而表現(xiàn)出波動劇烈、極值跳躍等特征,從而給電力市場的參與者帶來了很大的風險。因此,預測電價受到了市場各方參與者的重視。發(fā)電商需要根據(jù)預測的電價優(yōu)化報價策略,用戶則需要根據(jù)預測的電價整合電價的購買組合,市場監(jiān)管者需要根據(jù)預測的電價實施監(jiān)督和管理,以確保電力市場穩(wěn)健的運行。綜上可知,準確的電價預測具有極其重要的作用。本文以北歐電力市場(包括其中瑞典和愛沙尼亞兩個市場節(jié)點)和美國PJM電力市場的電價數(shù)據(jù)為例,運用非參數(shù)GARCH模型對電力市場日前電價進行預測。首先建立ARMA模型,獲得電價序列殘差,然后運用了參數(shù)GARCH族模型擬合殘差序列的異方差性。假設(shè)電價序列的波動率之間存在象形相關(guān)關(guān)系,并通過設(shè)定殘差服從正態(tài)分布和學生t分布,對參數(shù)GARCH族模型進行參數(shù)估計,進而進行電價預測。通過比較不同的參數(shù)GARCH族模型的預測效果,找出四組電價數(shù)據(jù)相對最適應的參數(shù)GARCH族模型。通過研究發(fā)現(xiàn),參數(shù)GARCH族模型的假設(shè)并不總是成立。在此基礎(chǔ)之上,提出了基于非參數(shù)的GARCH(NPGARCH)模型來進行電價預測。本文在研究了NPGARCH模型的理論基礎(chǔ)和估計原理,在不設(shè)定殘差分布的基礎(chǔ)上,運用核函數(shù)回歸法對模型進行估計,然后對所選數(shù)據(jù)進行電價預測。通過比較參數(shù)GARCH族模型和非參數(shù)GARCH模型的預測精度,得出非參數(shù)GARCH模型能夠更好的擬合電價的波動特征,提高預測精度。
【關(guān)鍵詞】：電力市場 電價預測 參數(shù)GARCH族模型 非參數(shù)GARCH模型
【學位授予單位】：重慶師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：F224;F426.61;F726
【目錄】：

• 中文摘要5-6
• 英文摘要6-10
• 1 緒論10-15
• 1.1 研究背景及意義10-12
• 1.1.1 研究背景10-11
• 1.1.2 研究意義11-12
• 1.2 研究內(nèi)容與研究方法12-13
• 1.2.1 研究內(nèi)容12-13
• 1.2.2 研究方法13
• 1.3 論文的主要工作13-15
• 2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀綜述15-22
• 2.1 基于基礎(chǔ)模型的電價預測15-16
• 2.2 基于簡化模型的電價預測16-17
• 2.3 基于統(tǒng)計學模型的電價預測17-20
• 2.4 基于智能計算模型的電價預測20
• 2.5 文獻述評20-22
• 3 電價數(shù)據(jù)的選取與分析22-35
• 3.1 電價數(shù)據(jù)來源22-24
• 3.1.1 北歐電力市場22-23
• 3.1.2 美國PJM電力市場23-24
• 3.2 電價波動的特征及影響因素24-30
• 3.2.1 電價的波動特征24-26
• 3.2.2 電價的影響因素26-30
• 3.3 電價數(shù)據(jù)分析—基于ARMA模型的均值方程30-35
• 4 基于參數(shù)GARCH模型的電價預測35-43
• 4.1 參數(shù)GARCH族模型的理論基礎(chǔ)35-37
• 4.2 參數(shù)GARCH模型的建立37-39
• 4.3 參數(shù)GARCH模型的預測結(jié)果分析39-41
• 4.4 本章小結(jié)41-43
• 5 基于非參數(shù)GARCH模型的電價預測43-50
• 5.1 非參數(shù)GARCH模型的建立43-44
• 5.2 非參數(shù)GARCH模型估計步驟44
• 5.3 非參數(shù)GARCH估計原理44-46
• 5.4 非參數(shù)GARCH預測結(jié)果分析46-47
• 5.5 參數(shù)GARCH與非參數(shù)GARCH模型預測結(jié)果比較47-50
• 6 結(jié)論與展望50-52
• 6.1 結(jié)論50
• 6.2 展望50-52
• 參考文獻52-57
• 附錄：學位申請人在攻讀學位期間發(fā)表的論著57-58
• 致謝58

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1 肖喻;肖慶憲;;多元GARCH模型在國內(nèi)企業(yè)債券波動傳遞研究中的應用[J];上海理工大學學報;2007年05期

2 唐俊波;楊四香;何樹紅;;基于GARCH模型的上證指數(shù)實證分析[J];重慶工商大學學報(自然科學版);2012年10期

3 袁康安;;上證指數(shù)非對稱GARCH模型[J];科學技術(shù)與工程;2009年19期

4 楊云飛;鮑玉昆;張金隆;;基于GARCH模型的WTI原油價格波動性分析[J];武漢理工大學學報(信息與管理工程版);2010年05期

5 孫東澎;鄭治華;張永正;;基于GARCH模型族的上海股市波動性研究[J];內(nèi)蒙古工業(yè)大學學報(自然科學版);2012年03期

6 李克娥;陳圣滔;;GARCH模型在風險值度量中的應用[J];長江大學學報(自然科學版)理工卷;2009年02期

7 韓鐵;張世英;;非對稱GARCH模型在VaR預測上的應用[J];沈陽理工大學學報;2006年05期

8 王宇新;;GARCH模型和SV模型對深圳股市的比較[J];合肥工業(yè)大學學報(自然科學版);2007年06期

9 劉國光,張兵;基于DCC多元GARCH模型的股票收益和交易量相關(guān)性分析[J];鹽城工學院學報(自然科學版);2005年03期

10 王獻東;;基于GARCH模型的波動率預測及應用[J];常州工學院學報;2011年06期

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1 田玲;張岳;;基于GARCH模型的我國保險公司經(jīng)濟資本度量[A];中國保險學會第二屆學術(shù)年會入選論文集(理論卷2)[C];2010年

2 趙國慶;魏軍;;基于混合GARCH模型的中美證券市場有效性研究[A];21世紀數(shù)量經(jīng)濟學（第8卷）[C];2007年

3 李偉;勞川奇;;基于馬爾可夫轉(zhuǎn)換GARCH模型的上海股市風險研究[A];第九屆中國管理科學學術(shù)年會論文集[C];2007年

中國重要報紙全文數(shù)據(jù)庫 前2條

1 李宙雷;基于GARCH模型的國內(nèi)燃油期貨風險度量研究[N];期貨日報;2009年

2 楊艷軍 王永鋒;基于GARCH模型的VaR方法在保證金設(shè)計中的應用[N];期貨日報;2004年

中國博士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 黃金山;基于高頻數(shù)據(jù)的GARCH模型的參數(shù)估計[D];中國科學技術(shù)大學;2013年

中國碩士學位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 吳澤耕;基于GARCH模型銀行股配對交易應用研究[D];蘭州財經(jīng)大學;2015年

2 趙夢佳;互聯(lián)網(wǎng)金融理財產(chǎn)品投資收益波動的實證研究[D];哈爾濱工業(yè)大學;2015年

3 郭春燕;基于GARCH模型的統(tǒng)計套利策略在我國A股市場上的實證研究[D];東北財經(jīng)大學;2015年

4 屈莎;基于GARCH模型和VaR方法的我國創(chuàng)業(yè)板市場風險實證研究[D];河南大學;2015年

5 祖洋;泊松對數(shù)正態(tài)整數(shù)值GARCH模型[D];吉林大學;2016年

6 劉麗燕;基于非參數(shù)GARCH模型的電力市場日前電價預測研究[D];重慶師范大學;2016年

7 楊馥榕;基于GARCH模型的我國同業(yè)拆借利率波動性研究[D];蘭州大學;2013年

8 韓四兒;ARCH模型和GARCH模型的變點檢測[D];西北工業(yè)大學;2004年

9 柳雪飛;遺傳門限GARCH模型及其應用研究[D];武漢科技大學;2011年

10 張雄健;基于GARCH模型及VaR方法的同業(yè)拆借利率風險度量[D];蘭州大學;2011年

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本文編號：290627