基于典型事实特征的天气衍生品中气温预测模型研究

论文摘要

基于气温的长期趋势、季节性、自相关性、波动的聚集性、波动的非对称性等典型事实特征,构建了ARMAAPARCH气温预测模型,并进行了样本外预测。对沈阳、郑州、南京、广州四地日平均气温的实证分析表明,模型能够刻画气温的典型事实特征,具有良好的拟合和预测效果,从而为气温衍生品的定价提供了支持。

论文目录

• 一、引言
• 二、数据选取与描述性统计
• 三、模型建立
• 四、实证分析
• 五、模型预测
• 六、结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 侯县平

关键词: 典型事实,天气衍生品,非对称性,气温预测

来源: 统计与管理 2019年01期

年度: 2019

分类: 经济与管理科学,社会科学Ⅱ辑,基础科学

专业: 气象学,金融,证券,投资

单位: 成都信息工程大学管理学院

基金: 四川省教育厅重点项目(18SA0038),四川省高校人文社会科学重点研究基地“气象灾害预测预警与应急管理研究中心”项目(ZHYJ17-YB01)

分类号: F830.9;P49

DOI: 10.16722/j.issn.1674-537x.2019.01.023

页码: 102-110

总页数: 9

文件大小: 2073K

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