天然气需求影响因素分析及未来需求预测

不同的影响因素对天然气需求的影响程度存在差异,为充分认识上述差异,利用相对关联度定量刻画天然气需求量与影响因素之间的关联程度。依据重要性优先原则,采用逐步回归法逐次地对影响因素的统计显著性进行检验,深度挖掘有效驱动因素,构建“最佳”逐步回归C-D生产函数模型预测未来天然气需求走势。结果表明:(1)GDP是影响中国天然气需求的最主要因素,能源消费结构也是重要的有效驱动因素之一;(2)基于重要有效驱动因素构建的“最佳”逐步回归C-D生产函数模型实现了历史数据拐点拟合预测,具有良好的预测性能,预测结果可作为确定未来天然气需求的重要参考依据;(3)预测2020~2030年中国天然气需求量呈稳步增长趋势,但增速有所减缓,到2030年天然气需求量达约5660亿立方米,天然气需求量增长率降至4%。     

蒙特卡罗方法在原子间多体势拟合中的应用

蒙特卡罗方法是求解非线性方程组的一种有效的方法.我们采用F inn is-S incla ir型的嵌入原子势,并运用蒙特卡罗方法拟合了金属T a的平衡晶格常数、结合能、弹性常数、空位形成能,给出了此元素的多体势函数的参数.     

我国未来能源投资需求预测及特点分析

持续的能源投资是经济持续发展的必要保障.鉴于我国能源投资的复杂性,基于系统动力学和成本预测方法,预测了我国2006-2050年期间的能源投资需求,分析了各能源品种的投资需求特点及不确定性因素.结果发现,我国能源投资将保持持续增长态势,但能源投资占GDP的比重不断下挫.而且,电力投资将一直占据我国能源投资的主导地位.     

江苏省能源消费结构对碳排放影响的效应与趋势——基于LMDI和Logistics模型的实证研究

近年来,江苏省能源消费持续增长且以煤为主的能源结构尚未改变,由此引起碳排放量也在逐年增加.主要研究碳排放系数、碳排放的影响因素以及不同能源结构下的碳排放预测.首先对碳排放系数进行计算,然后基于LMDI模型对影响江苏省碳排放的因素进行分析,最后运用1ogistics模型对不同能源结构下的碳排放进行预测.结果发现能源消费过度依赖煤炭是导致碳排放增加的主要因素,天然气每替代煤炭2%或新能源每替代煤炭1%,2030年江苏省碳排放峰值将下降1%.     

基于动态无偏灰色马尔科夫模型的煤炭需求量预测

煤炭消费系统是一个复杂的非线性系统,具有随机性、非线性、动态性等特点,科学地预测煤炭消费量及其结构对于优化配置能源有重要意义.传统的单一预测方法预测精度较低.在对陕西省煤炭消费历史数据分析的基础上,构建了煤炭消费总量的GM(1,1)模型、灰色GM(1,1)预测模型和动态无偏的马尔科夫结构预测模型.拟合结果表明,动态无偏灰色马尔科夫模型既能消除传统灰色GM(1,1)模型的固有偏差,又能提高预测精度,其平均相对误差为2.10%,分别低于传统灰色GM(1,1)模型和一般灰色马尔科夫模型的17.37%和6.37%,可用于煤炭需求的预测,在此基础上对陕西省2017-2025年煤炭消费进行了预测,为未来能源消费发展规划提供依据.     

新陈代谢灰色模型在中国碳排放量预测中的应用

中国碳排放问题已经成为世界关注的焦点问题,预测中国未来的碳排放有助于实现2020年碳减排目标.通过选取2005~2011年中国碳排放数据,利用新陈代谢灰色模型对中国碳排放进行短期预测.模型检验结果表明:相对误差为二级,平均精度为一级,预测结果与实际值出入较小,到2015年中国碳排放量将超过31亿吨碳.针对研究结果,提出发展低碳经济提高能源效率和发展非石化能源来降低碳排放的策略.     

关于参数型copula函数的拟合检验

在金融和保险中,copula函数是一种构造多元相关分布函数的有力工具．然而,怎样选择一个适当的copula函数用于拟合数据,并没有找到统一的方法．因此,基于copula函数的经验分布,我们提出了一种用于检验具有某种特定参数结构的copula函数拟合数据优良性的方法,并得到了此检验的渐近性质．由于该检验统计量的极限分布依赖未知参数,我们采用非参数蒙特卡罗方法确定临界值．我们做了一个简单的模拟来验证本文提出的检验方法的功效．     

基于最优组合赋权法的我国能源效率评价及影响因素研究

本文总结我国能源效率的主要影响因素,具体包括产业结构、技术进步、能源消费结构、经济发展水平、市场化程度和开放程度,构建我国能源效率影响因素的指标体系。基于最优组合赋权法建立能源效率评价模型,并对2000~2011年我国能源效率及影响因素进行实证分析。实证结果表明:我国能源效率整体呈上升趋势,能源效率显著提高;第二产业产值占国内生产总值比重、重工业占工业产值比重、第二产业增长值比重、R&D投入、第三产业产值占国内生产总值比重和煤炭消费量占能源消费总量比重是我国能源效率最主要的影响指标,而天然气消费量占能源消费总量比重和水、核、风消费量占能源消费总量比重对我国能源效率影响相对较小。     

中国股市量价关系分析中的后验分布构造与模拟

研究中国股票市场中的两个重要指标:股票价格与交易量,随机波动模型具有长期波动性预测能力,只是由于参数估计的困难而没有受到重视.随着马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)方法和计算机计算能力的提高,这种困难是可以克服的.采用基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)模拟技术的贝叶斯估计方法,在基于引入预期交易量和非预期交易量的随机波动模型下,对模型参数进行后验分布的构造,并以2005年1月-2012年5月的上证综合指数的每日收盘指数及相应的日成交量序列为样本,通过实证仿真得到参数结果值.结果表明,非预期交易量对股市价格的影响要大于预期交易量.     

福建省碳排放影响因素分析及情景预测

基于福建省经济增长、能源消耗及环境污染现状的基础上,采用联合国政府间气候变化专门委员会规定的碳排放计算方法,测算福建省2003-2015年的能源消费碳排放量.运用灰色关联分析法研究经济增长水平、产业结构、能源结构、能源强度、城市化率和贸易密度与碳排放量的关联度,分析各因素对福建省碳排放量的影响.同时探讨在四种经济增长情况下,福建省2015-2020年人均碳排放量变化趋势.结果显示GDP增速越快,人均碳排放量增长也越快,而当GDP增速维持在9%时,福建省的人均碳排放量可以实现逐年下降的趋势.     

油田开发指标系统的概率模拟预测

基于油田开发指标系统的复杂性和其影响因素带有明显的随机特征,从理论和实用上研究了油田开发指标系统的不确定性预测方法.方法提出采用神经网络建立开发指标和影响因素的关联关系;利用微分模拟研究开发指标的影响因素的概率分布;使用蒙特卡罗方法对影响因素进行随机抽样;依据得到的关联关系和影响因素的随机样本建立油田开发指标的概率预测模型.此外,设计了概率模拟器.实例研究表明开发指标的预测值以某概率落在某个区间内,这可为决策者做出符合实际的决策和准备应急决策方案提供依据.     

资产跳跃下CM策略多期收入保证价格模拟

恒定混合策略(CM策略)多期收入保证价格是保本基金发行方采取设置止损的CM\linebreak策略作为投资策略时收取保 本费的理论依据, 其中标的资产由复合泊松过程和维纳过程共同驱动, 这一定价问题内嵌奇异期权, 蒙特卡罗模拟方法擅长处理这种高维数量金融问题. 基于风险中性测度推导出多期收入保证价格的现值表达式, 用条件蒙特卡罗推导出这一现值表达式的模拟公式. 在给定参数下分别用普通蒙特卡罗和条件蒙特卡罗计算CM策略多期收入保证价格的数值解, 结果显示两种蒙特卡罗方法均能有效计算其数值解, 之后通过给定显著性水平下的置信区间长度评价两种方法的精确度, 结果显示条件蒙特卡罗比普通蒙特卡罗有很大改进. 接着运用条件蒙特卡罗模拟研究多期收入保证价格对不同参数范围的变化情况.     

基于贝叶斯MCMC算法的美式期权定价

鉴于美式期权的定价具有后向迭代搜索特征,本文结合Longstaff和Schwartz提出的美式期权定价的最小二乘模拟方法,研究基于马尔科夫链蒙特卡洛算法对回归方程系数的估计,实现对美式期权的双重模拟定价.通过对无红利美式看跌股票期权定价进行大量实证模拟,从期权价值定价误差等方面同著名的最小二乘蒙特卡洛模拟方法进行对比分析,结果表明基于MCMC回归算法给出的美式期权定价具有更高的精确度.模拟实证结果表明本文提出的对美式期权定价方法具有较好的可行性、有效性与广泛的适用性.该方法的不足之处就是类似于一般的蒙特卡洛方法,会使得求解的计算量有所加大.     

A stochastic model for operating room planning with elective and emergency demand for surgery

This paper describes a stochastic model for Operating Room (OR) planning with two types of demand for surgery: elective surgery and emergency surgery. Elective cases can be planned ahead and have a patient-related cost depending on the surgery date. Emergency cases arrive randomly and have to be performed on the day of arrival. The planning problem consists in assigning elective cases to different periods over a planning horizon in order to minimize the sum of elective patient related costs and overtime costs of operating rooms. A new stochastic mathematical programming model is first proposed. We then propose a Monte Carlo optimization method combining Monte Carlo simulation and Mixed Integer Programming. The solution of this method is proved to converge to a real optimum as the computation budget increases. Numerical results show that important gains can be realized by using a stochastic OR planning model.     

基于贝叶斯分析的中国商业银行内部欺诈分析

内部欺诈事件类型是中国商业银行最严重的操作风险类型。但由于操作风险本质特征和中国商业银行内部欺诈损失数据收集年度较短,数据匮乏,小样本数据容易导致参数结果不稳定。为了在小样本数据下进行更准确的度量,本文采用贝叶斯马尔科夫蒙特卡洛模拟方法,在损失分布法框架下,假设损失频率服从泊松-伽马分布,而损失强度服从广义帕累托-混合伽马分布,分析后验分布的形式,获得中国商业银行不同业务线的内部欺诈损失频率和损失强度的后验分布估计,并进行蒙特卡罗模拟获得不同业务线内部欺诈的风险联合分布。结果表明,拟合结果很好,与传统极值分析法相比,基于利用贝叶斯的分析获得的后验分布可以作为未来的先验分布,有利于在较小样本下获得较真实的参数估计,本方法有助于银行降低监管资本要求。     

基于LSMC模型的煤炭资源价值定价研究

煤炭资源价值定价可以抽象为一种美式期权定价问题.最小二乘蒙特卡洛模拟(LSMC)方法是解决美式期权定价问题的一个有效途径.详尽地分析了Cortazar等人的基于资源价格、利率和便利收益随机变动的三因素定价模型,利用向量Ito定理提出了三因素模型中价格、利率和便利收益变量的递推公式.对LSMC方法原理进行了细致的阐述,总结出实现LSMC方法的完整过程,并在Matlab环境下编制了LSMC算法实现程序,进行算例计算.算例结果表明,LSMC方法用于资源定价是有效可靠的.研究为煤炭资源价值定价提供了一个完整具有可操作性的工具.     

基于期货、期权与现货组合的采购决策和风险控制研究

针对企业大宗原材料采购容易受到上游价格和下游需求的不确定性影响这一问题,本文以制造商(或分销商)多阶段采购决策为研究对象,建立了包含期货、期权和现货三种采购方式的多阶段组合采购决策模型,以此来应对采购中的价格风险和库存风险.结合某钢构厂原材料采购问题,采用蒙特卡罗仿真方法进行求解.通过对比组合方式与现货方式的求解结果,证明了组合采购方式能够在各种采购环境下为采购商带来更高更稳定的利润,所提出的组合采购决策模型能够有效的规避风险.     

对北京市年需水量预测模型的研究

水资源的供给问题是每个城市都要面临的一项必须且复杂的基础建设任务。对城市需水量的预测直接关系到一个城市供水系统的建设规模与安全运行,是实现科学调度的必要前提。本文通过对北京市2001-2014年需水量及其影响因素相关数据的分析,分别建立了普通线性回归及偏最小二乘线性回归预测模型。通过对模型的比较分析及仿真模拟预测计算,发现偏最小二乘线性回归预测模型不仅易于解释,更适合做外推预测,具有较强的应用价值。