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基于神经网络的电力价格波动研究

陈静雯  
【摘要】:准确预测电价波动对市场参与者来说十分重要。不同于股票市场,电力市场受到天气、社会活动、突发事件等多方因素影响,使得电价波动具有季节性模式、逆杠杆效应和高波动等特性。本文就电力市场的逆杠杆效应,对杠杆采取多种不同的刻画方式,建立多种带有杠杆的高频HAR类模型,以预测电力市场价格波动。研究发现广泛使用的HAR模型在震荡期表现不佳,且各模型表现优劣与已有研究结论有所不同,HAR类模型的预测表现对样本数据敏感。考虑可能是由于震荡期市场有效性不足,会出现不同模型的适用性不同的情况。介于人工神经网络无需指定模型,只从数据中提取信息的特性,可有效避免出现模型错误指定的问题。首次建立以电价波动预测为目标的人工神经网络模型。此外,创新性地考虑将基于高频价格数据计算得到的已实现估计量作为网络输入数据。基于澳大利亚新南威尔士州电力市场价格数据,对建立的多种HAR模型和高频神经网络的预测结果进行稳健性检验。结果表明,不论是在平稳期还是震荡期,我们所建立的基于高频数据的人工神经网络的预测误差均小于传统HAR类模型。在稳健性检验中,神经网络模型均排名第一;在分段检验中,神经网络模型的预测能力均明显优于HAR类模型。所以,基于高频数据的人工神经网络可有效解决传统模型在震荡期不适用的问题,可缩小预测误差,获得更稳健的预测表现。


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