论文部分内容阅读
2015年3月中共中央国务院提出的《关于进一步深化电力体制改革的若干意见》旨在完善电力市场的竞争机制。随着我国电力市场市场化程度的加深,电价更容易受到市场环境的影响而表现出波动剧烈、极值跳跃等特征,从而给电力市场的参与者带来了很大的风险。因此,预测电价受到了市场各方参与者的重视。发电商需要根据预测的电价优化报价策略,用户则需要根据预测的电价整合电价的购买组合,市场监管者需要根据预测的电价实施监督和管理,以确保电力市场稳健的运行。综上可知,准确的电价预测具有极其重要的作用。本文以北欧电力市场(包括其中瑞典和爱沙尼亚两个市场节点)和美国PJM电力市场的电价数据为例,运用非参数GARCH模型对电力市场日前电价进行预测。首先建立ARMA模型,获得电价序列残差,然后运用了参数GARCH族模型拟合残差序列的异方差性。假设电价序列的波动率之间存在象形相关关系,并通过设定残差服从正态分布和学生t分布,对参数GARCH族模型进行参数估计,进而进行电价预测。通过比较不同的参数GARCH族模型的预测效果,找出四组电价数据相对最适应的参数GARCH族模型。通过研究发现,参数GARCH族模型的假设并不总是成立。在此基础之上,提出了基于非参数的GARCH(NPGARCH)模型来进行电价预测。本文在研究了NPGARCH模型的理论基础和估计原理,在不设定残差分布的基础上,运用核函数回归法对模型进行估计,然后对所选数据进行电价预测。通过比较参数GARCH族模型和非参数GARCH模型的预测精度,得出非参数GARCH模型能够更好的拟合电价的波动特征,提高预测精度。