构造预测区间:Williams-Goodman方法的重版 本文的主要目的是开发和验证构造预测区间的程序,基于Box-Jenkins过程和Williams-Goodman方法。预测间隔是通过外部确定性回归的Box-Jenkins过程产生的,接着使用采样后的预测误差来确定各个提前期的预测误差分布。为了更好地观察误差,我们将密度函数拟合到每个分布中,以估算分布的分位数,并计算间隔范围。 在这篇论文中,我们研究了各种各样的概率密度,以寻找最适合预测误差的经验分布的概率密度。经过研究,我们发现约翰逊的密度函数系统是最合适的数学形式。通过几个时间序列获得的结果表明,基于Johnson分布的Box-Jenkins过程与Williams-Goodman过程相结合,提供了准确的预测间隔。 预测间隔的构造对于电力市场的价格预测非常重要。电力市场的价格预测需要考虑多种因素,包括天气、旱季、季节性需求等。通过构造预测间隔,我们可以更好地预测电力价格,并为电力市场的参与者提供更好的决策依据。 在电力市场中,预测间隔也可以用于风险管理。通过预测间隔,我们可以评估电力价格的风险,并根据风险水平来确定合适的投资策略。因此,预测间隔的构造对于电力市场的稳定和发展非常重要。 在这篇论文中,我们还讨论了采样后错误的影响。采样后错误是指在预测模型中使用的数据与实际数据之间的差异。我们发现,采样后错误对预测间隔的影响非常大,因此在构造预测间隔时需要考虑采样后错误的影响。 本文的主要贡献是开发和验证了构造预测区间的程序,基于Box-Jenkins过程和Williams-Goodman方法,并研究了各种概率密度以寻找最适合预测误差的经验分布的概率密度。该方法对于电力市场的价格预测和风险管理非常重要。 知识点: 1. 构造预测区间的程序基于Box-Jenkins过程和Williams-Goodman方法。 2. 预测间隔是通过外部确定性回归的Box-Jenkins过程产生的。 3. 采样后的预测误差用于确定各个提前期的预测误差分布。 4. 密度函数拟合到每个分布中,以估算分布的分位数,并计算间隔范围。 5. 约翰逊的密度函数系统是最合适的数学形式。 6. 预测间隔对于电力市场的价格预测和风险管理非常重要。 7. 采样后错误对预测间隔的影响非常大,需要在构造预测间隔时考虑。
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