摘要:

提出了非平稳时间序列的WAVELET-GARCH组合分析方法,应用于中国保险深度的研究.介绍小波以及GARCH方法的数学原理,阐述此组合方法的一般步骤,即利用小波函数分解原时间序列,成为趋势项和周期项；对趋势项进行平稳性检验；用GARCH模型拟合趋势项,并应用于预测.通过中国保险深度的变化情况研究,实证结果表明该方法比直接二次多项式拟合预测的平均相对误差小2.15％,反映WAVELET-GARCH组合方法的有效性.

摘要:

将体制转换模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型相结合,用以对上证综合指数和深圳成分指数进行实证分析.刻画中国股市的波动持续性和体制变化特征,解决单体制GARCH模型的伪高度持续性问题,识别出两市高低波动体制.从分析结果发现,中国股市存在着明显的体制变化特征,高低波动体制显著相异;引进转换体制之后,持续性系数显著降低;T+1体制和涨跌停板制度对于抑制过度投机起着重要作用.

摘要:

随着风电在电力系统中渗透率的不断提升,其不确定性为电网的安全经济运行带来了重大挑战.为获得精准的风电不确定性模型,帮助运行人员实现系统的安全经济运行,文中提出了考虑异方差效应的风电预测误差条件概率分布建模方法.首先,分析了风电预测误差与各类因素的相依性水平,并基于分析结果与动态Copula理论,建立了风电波动性与风电预测误差的动态相依性模型;之后,针对边缘分布所显示出的时域特征,结合差分整合移动平均自回归(ARIMA)模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型,考虑异方差效应,建立了时变边缘分布模型;最后,将两模型相结合,给出了不同波动水平下的风电条件预测误差分布情况,并在不确定性机组组合模型中进行验证,证明了模型的有效性.

摘要:

基于固定波动率模型和广义自回归条件异方差(generalized autoregressive conditional heteroskedasticity,GARCH)模型,研究引入马氏市道轮换模型.该模型可以将线性利率期限结构推广到非线性形式,运用到资产定价的变化中,特别是债券收益率的确定中.不同于唯一依赖利率水平的传统模型,马氏市道轮换模型能够模拟货币政策对利率的影响.利用2006-10-08至2013-03-29每周三上海银行间同业拆放利率(Shanghai interbank offered rate,SHIBOR)月度数据,用R语言实现并比较了固定波动率模型、GARCH模型以及混合GARCH马氏市道轮换模型对各参数的估计效果.结果表明,混合GARCH马氏市道轮换模型的拟合效果在各种情形下均占优.

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为了解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定中长期存在的数据处理理论依据不足及方法不当问题,提出了一套基于时间序列模型的舰炮武器系统动态精度评估方法.分析了当前舰炮武器系统动态精度数据处理方法的现状与不足;给出了应用时间序列模型对舰炮武器系统动态误差数据进行建模分析的基本思路.在对自回归滑动平均(Autoregressive moving average,AR-MA)/差分自回归滑动平均(Autoregressive integrated moving average,ARIMA)建模方法和自回归条件异方差(Autoregressive conditional heteroscedasticity,ARCH)系列建模方法的相关理论、方法进行深入探讨的基础上,提出了应用 ARIMA 和广义自回归条件异方差(Generalized autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)模型方法实现动态精度评估的具体算法.以某型舰炮武器系统实测高低角动态误差的分析处理为例,给出了应用时间序列模型方法进行舰炮武器系统动态精度评估的具体实现过程.模型与实际数据的对比分析结果表明,该文提出的方法是可行的,可为有效解决舰炮武器系统动态精度试验鉴定的相关难题提供参考.

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提出了非平稳时间序列的WAVELET-GARCH组合分析方法,应用于中国保险深度的研究.介绍小波以及GARCH方法的数学原理,阐述此组合方法的一般步骤,即利用小波函数分解原时间序列,成为趋势项和周期项；对趋势项进行平稳性检验；用GARCH模型拟合趋势项,并应用于预测.通过中国保险深度的变化情况研究,实证结果表明该方法比直接二次多项式拟合预测的平均相对误差小2.15％,反映WAVELET-GARCH组合方法的有效性.

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中国的中长期负荷呈现明显的增长趋势,大部分插值算法在预测建模时,对区间外预测结果的有效性得不到保证.文章建立了一个综合时间序列建模和回归建模优点的模型来预测湖南衡阳地区年度负荷.将总量数据转换成增速数,然后建立广义自回归条件异方差(general autoregressive conditional heteroscedasticity,GARCH)对负荷增速序列建模.建立回归模型分析 GARCH 模型的残差中未被 GARCH模型解释的外界影响,然后根据回归预测的残差对 GARCH模型误差进行校正.在选择回归模型变量时,引入格兰杰因果检验筛选适当的影响因素,引入主成分分析提取影响因素中包含的信息,降低自变量的维数,提高中长期负荷建模精度.实例研究表明该方法对于中国中长期负荷预测较为准确.

摘要:

简要回顾了异方差ARCH(GARCH)模型的有关背景,并以此为基础提出了一族广义自回归条件异方差(GARCH)模型hδl=gl-1+ct-1hpt-1,然后讨论了这族广义自回归条件异方差(GARCH)模型的严平稳性及遍历性,同时给出了该模型存在高阶矩的充分条件,并对这族GARCH模型的一类子模型进行了模拟.

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将体制转换模型与广义自回归条件异方差(GARCH)模型相结合,用以对上证综合指数和深圳成分指数进行实证分析.刻画中国股市的波动持续性和体制变化特征,解决单体制GARCH模型的伪高度持续性问题,识别出两市高低波动体制.从分析结果发现,中国股市存在着明显的体制变化特征,高低波动体制显著相异;引进转换体制之后,持续性系数显著降低;T+1体制和涨跌停板制度对于抑制过度投机起着重要作用.

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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.