本文關(guān)鍵詞： 已實(shí)現(xiàn)波動(dòng) HAR模型 電力市場(chǎng) 波動(dòng)之波動(dòng)　出處：《南京大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：波動(dòng)率一直是金融資產(chǎn)建模研究的核心問題之一。近年來,眾多國(guó)家電力價(jià)格開始推行市場(chǎng)化機(jī)制,電力衍生品越來越多,電價(jià)波動(dòng)率的影響也隨之越來越大。而電力作為一種無法儲(chǔ)存、季節(jié)性、周期性明顯的商品,其波動(dòng)率具備這與其他金融資產(chǎn)截然不同的特性。因此電力波動(dòng)率建模的工作也開始受到廣泛的關(guān)注。由于波動(dòng)的不可見性,學(xué)術(shù)界中對(duì)于波動(dòng)率的估計(jì)方式有很多。但是隨著近年來計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展以及高頻數(shù)據(jù)的可得性越來越好,基于高頻數(shù)據(jù)計(jì)算估計(jì)得到的已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率在學(xué)術(shù)界的應(yīng)用越來越廣泛,相關(guān)基于已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率的波動(dòng)率時(shí)間序列模型也越來越多�，F(xiàn)有的使用已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率對(duì)于電力資產(chǎn)波動(dòng)率的建模研究大多集中在將適用于其他資產(chǎn)的模型遷移至電力市場(chǎng)中,對(duì)于電力市場(chǎng)中存在的"逆杠桿效應(yīng)",模型殘差的尖峰厚尾性、有偏性以及波動(dòng)之波動(dòng)聚集等特性刻畫地不夠深入。本文通過使用澳洲電力市場(chǎng)價(jià)格數(shù)據(jù),針對(duì)上述等特點(diǎn),對(duì)已實(shí)現(xiàn)波動(dòng)率建模最常用的異質(zhì)自回歸(HAR)模型進(jìn)行拓展,分別考慮加入杠桿效應(yīng)的刻畫、使用偏態(tài)學(xué)生分布作為擾動(dòng)項(xiàng)以刻畫尖峰厚尾及有偏性、加入波動(dòng)之波動(dòng)的模型刻畫,以期提高模型的樣本內(nèi)數(shù)據(jù)擬合能力以及樣本外波動(dòng)率預(yù)測(cè)能力,并使用似然比檢驗(yàn)、DM檢驗(yàn)、SPA檢驗(yàn)以及MCS檢驗(yàn)對(duì)相應(yīng)的結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)。實(shí)證結(jié)果表明:1)澳洲電力市場(chǎng)的波動(dòng)率是具備"逆杠桿效應(yīng)"、殘差尖峰厚尾、有偏性以及波動(dòng)之波動(dòng)聚集等特性的,這點(diǎn)與其他文獻(xiàn)的結(jié)論一致。似然比檢驗(yàn)結(jié)果表明,通過本文的方法對(duì)相應(yīng)模型進(jìn)行改進(jìn),可以顯著提高模型的樣本內(nèi)擬合程度。2)通過DM檢驗(yàn)、SPA檢驗(yàn)、MCS檢驗(yàn)的結(jié)果來看,對(duì)異質(zhì)自回歸模型進(jìn)行上述方式的改進(jìn)可以顯著提高模型對(duì)波動(dòng)率的預(yù)測(cè)能力,這點(diǎn)與擬合程度得到提高一致。此外,GARCH模型以及FIGARCH模型是作為波動(dòng)之波動(dòng)刻畫模型效果較好的模型。
[Abstract]:In recent years , the fluctuation rate of electric power market has become more and more extensive , and the fluctuation rate of the model is more and more widely used in the power market . The result shows that : 1 ) The fluctuation rate of power market is more and more widely applied to the fluctuation rate of the model .

【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：F224;F416.61
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本文編號(hào)：1526560