Multivariate Volatility Modeling of Electricity Futures_1000032501501210

资 源 简 介

Multivariate Volatility Modeling of Electricity Futures_1000032501501210

详 情 说 明

电力期货的多元波动率建模是能源金融领域的重要研究方向，主要解决电力市场价格波动的复杂关联性预测问题。不同于传统金融资产，电力期货具有季节性强、波动剧烈且存在极端跳变等特性，这给建模带来了三大核心挑战：

非对称波动特征 电力需求受天气、政策等外部因素影响显著，表现为上涨和下跌时的波动幅度不对称。常用的BEKK或DCC-GARCH模型需引入杠杆效应项来捕捉这种非对称性。

多市场关联结构 不同交割月份的期货合约之间存在动态相关性。采用时变Copula函数或因子波动模型能够有效刻画这种随着交割日临近而变化的相关性结构。

极端事件建模 电力价格易受突发事件（如自然灾害）影响，需在模型中整合极值理论（EVT）或跳跃扩散过程，例如在GARCH框架中加入泊松跳跃成分。

典型应用场景包括：电力企业通过动态波动率预测优化套期保值比率，或交易所在压力测试中使用蒙特卡洛模拟评估极端风险。当前研究前沿正探索结合深度学习（如LSTM-GARCH混合模型）来提升高频环境下的预测精度。