说说电力市场电价预测方法

然而,时间序列法的主要难点在于如何选择恰当的模型,以及如何处理电价序列中的异方差性和跳跃特性。2、人工神经网络法人工神经网络(ANN)因其强大的非线性映射能力和自学习能力,在电价预测中得到了广泛应用。神经网络能够从大量历史数据中自动提取特征,建立输入与输出之间的复杂映射关系,从而实现对未来电价的准确预测。

【东吴金工 金工专题】提升技术分析的品格

ARCH检验的统计量越大,表明异方差性越强。结果显示,ARCH检验在5%的显著性水平下,残差存在异方差现象。因此,进一步使用GARCH模型来处理残差中的异方差问题。GARCH模型的参数仍然通过信息准则确定,最终选择GARCH(1,1)来拟合模型残差。接下来,我们需要对GARCH拟合后的模型残差进行分析。检验结果如下:LB检验结果...

【华安证券·金融工程】专题报告:另类情绪指标与股票市场收益之间...

我们使用普通最小二乘法(OLS)估计方程(2),并报告经过White校正的t统计量,这些统计量对异方差性具有鲁棒性。图表8列出了变量定义和来源。图表9报告了回归估计结果。列(1)包括月份虚拟变量以及国家和年份固定效应。结果显示,情绪下降期(负面月份)与基于音乐的情感显著负相关,t统计量超过9;我们在情绪...

大数据背景下农产品冷链物流发展路径研究

残差分析的结果表明,模型的残差符合正态分布,没有显著的自相关性和异方差性,这说明模型拟合良好,预测结果较为可靠。如表5。表5残差分析②模型回测本文利用历史数据对模型进行了回测,将预测值与实际值进行了对比,并计算了误差率。回测结果显示,预测值与实际值之间的误差较小,且误差率保持在合理范围内。这表...

回归模型中,异方差性问题如何解决?

异方差性的检测方法1、残差图通过绘制残差图,将残差项分别与模型的自变量X或者因变量Y,作散点图,查看散点是否有明显的规律性。残差图通常存在异方差时,散点图会呈现出自变量X值越大,残差项越大/越小的分布规律。如上图中散点图呈现出这样的规律性,说明模型具有异方差性。

以日美两国为例,际股市间的动态,存在着怎样相关性?

这主要是由于目前国内关于股市间动态相依关系的研究大多是从非平稳时间序列角度进行的，而非平稳时间序列常常表现出较强的条件异方差性，因此对这一问题进行研究时就需要借助GARCH族模型(www.e993.com)2024年11月5日。而GARCH族模型又有很强的时变性，这也给研究人员带来了一定难度。另一方面，对于动态相依关系的研究，许多学者也已经进行了初步...

美国联邦基金利率及美元周期与棉价相关性

为了对上述理论分析进行检验,接下来使用美国联邦基金利率、美元指数和美棉期货价格的历史数据进行相关性检验。本文采用了2000年1月到2022年9月的美国联邦基金利率、美元指数及美棉期货价格的月度数据,通过VAR模型来检验三者之间的周期性相关关系。为了降低异方差性对检验结果的影响,本文对USDI和CF取自然对数处理,并用lnU...

你其实并不真正懂什么是风险!从古巴比伦到华尔街,人类花了4000年...

上述特征又被称为条件异方差性，当分布具有该性质时，我们就不能简单的用历史波动率来替代预期波动率，因此对波动率的预测显得至关重要：条件异方差最早被Engle(1982)应用于自回归条件异方差（ARCH）模型中，该模型重点刻画了资产收益率扰动项平方中普遍存在的自相关性，模型的结果能很好地反映波动率的聚集现象。发表...

从六方面看股指期货与A股市场波动性关系

模型第二个公式中,m表示方差自相关性的阶数,n表示移动平均的阶数,m,n的大小由计量软件EViews提供的异方差分析图确定。为常数项,是时间序列的方差,是滞后阶的残差序列,是滞后阶的残差平方序列。GARCH模型解决了异方差性问题,很大程度上可以合理刻画波动率变化,但仍有一些不完善之处。TARCH模型又称为门限模型(Thres...

IV和GMM相关估计步骤,内生性、异方差性等检验方法

一、解释变量内生性检验首先检验解释变量内生性(解释变量内生性的Hausman检验:使用工具变量法的前提是存在内生解释变量。Hausman检验的原假设为:所有解释变量均为外生变量,如果拒绝,则认为存在内生解释变量,要用IV;反之,如果接受,则认为不存在内生解释变量,应该使用OLS。