DreamBlooms/HansPub-15000-to-45000 huggingface dataset:
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user: 2. 相关领域研究现状 机器学习是人工智能的一个核心研究领域。机器学习 [ 2 ] 是一种利用系统本身进行自我改进的过程，在这个过程中计算机程序的性能随着经验的积累而不断提高。专家、学者们不断提出了各种学习任务算法，这些算法大大提高了计算机从大量数据中提取特征并发现隐含规律的能力，数据挖掘和分析中的机器学习方法的应用越来越广泛。研究表明：在很多情况下，机器学习模型的效果会随着所处理的数据规模越大而越好。 近年来大数据机器学习成为机器学习领域的研究热点之一。Kleiner等人 [ 5 ] 基于集成学习中Bagging的思想提出了新型数据采样方法BLB (Bag of Little Boot-straps)，用来解决Bootstrap在遇到大数据时的计算瓶颈问题；Shalev-Shwartz和Zhang [ 6 ] 基于随机学习的思想提出了梯度上升(下降)的改进方法，用来实现大规模模型的快速学习；卓林超等 [ 7 ] 针对大数据中的乱序数据缺少关联规则的问题，提出了一种动态调整的改进型算法，能够获得更多的收敛次数，并能有效地提高收敛率，进而提高整体网络性能；许烁娜等 [ 8 ] 在大数据环境下，应用L1准则的稀疏性，提出了一种在线特征提取算法，并用该算法对训练实例进行了分类；Gonzalez等人提出了基于多机集群的分布式机器学习框架GraphLab，用以实现基于图的大规模机器学习等。
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user: 3. 机器学习概述 3.1. 机器学习的基本模型 机器学习不但是人工智能发展的重要标志，也是计算机获取知识的重要途径，它是一门研究怎样用计算机来模拟或实现人类学习活动的学科。以H. Simon的学习定义作为出发点，建立如图1的简单学习模型 [ 9 ] 。其中，环境表示外界信息集合；学习环节先从环境获取外部信息，接着将这些信息加工(主要有类比、综合和分析等)成知识并放到知识库中；学习环节得到的知识被存放在知识库中；执行环节利用 图1. 机器学习基本模型 前一阶段的知识来履行某种任务，同时它将本环节中的一些信息反馈给知识库的前一环节从而指导进一步的机器学习过程。 3.2. 机器学习的分类 机器学习按照学习形式可分为以下两类 [ 10 ] [ 11 ] [ 12 ] ： 1) 监督学习 即在机器学习的过程中做出对错指示。在预测和分类中常常要用到监督学习，在监督学习中一个函数关系式可以从被训练的数据集中总结出来，然后用这个函数关系式来对新的数据进行预测并得到结果。在监督学习中，训练集需要输入，然后可以人为标注训练集中的目标，最后才能得到输出的结果。常见的监督学习算法有统计分类和回归分析。 2) 非监督学习 又称归纳性学习，是一种通过循环和递减运算来减小误差，从而达到分类的目的算法。无监督学习的智能性最高但发展比较缓慢，不是目前研究的主流；监督学习中常常由已知来推断未知，风险较大，有时结果不可靠；因此人们对前两者进行充分研究并发现了半监督学习方法，这种方法目前引起了人们极大的兴趣和关注。
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user: 4. 大数据环境下机器学习的关键技术 当前，机器学习中最常用的关键技术有：半监督学习、集成学习、迁移学习、贝叶斯网络、决策树、统计学习理论与支持向量机、隐马尔可夫模型、神经网络、k近邻方法、序列分析、聚类、粗糙集理论、回归模型等。在大数据分析中，半监督学习、迁移学习、概率图模型和集成学习等技术尤为重要 [ 13 ] 。 1) 半监督学习 在有监督学习中，利用的是已标识数据，而无监督学习中只利用未标识数据。在大数据时代， 已标识数据的数量总是远远小于未标识数据的数量，因此要想利用好这些未标识的数据就应该采用半监督学习法，半监督学习是研究如何综合利用大量未标识数据和少量已标识数据而获得的不但具有良好性能而且具有泛化能力的机器学习方法。半监督学习包括：基于生成式模型的半监督学习、基于低密度划分的半监督学习、基于图的半监督学习以及基于不一致性的半监督学习。 2) 概率图模型 大数据分析的一个重要内容是从具有不确定性的大数据中的获得有价值的知识。概率图模型是图论与概率论相结合的产物，是图形化之后的概率分布形式；概率图模型实际上是一个统一的框架，在这个框架中不但可以为大规模多变量构建一个统计模型，而且可以捕获随机变量之间复杂的依赖关系。概率图模型一方面用图论的语言直观揭示问题的结构，另一方面又按照概率论的原则对问题的结构加以利用，降低推理的计算复杂度。因子分解是概率图模型中的一个核心概念，一个概率图模型是由一组概率分布所构成的。概率图通过图形的方式来捕获并展现所有随机变量的联合分布，通过分解成各因子乘积的方式来实现。 概率图模型主要包括：贝叶斯网络、马尔可夫网络和隐马尔科夫模型 ，其中贝叶斯网络最为流行。贝叶斯网络又称为因果网、概率网或者信念网，变量之间的关系可以用贝叶斯网络来表示 ；贝叶斯网络可为任何全联合概率分布提供一种有向无环图结构，这种结构具有有效、自然、规范、简明等优点。贝叶斯网络还提供了一系列的算法，这些算法可自动地分析相关信息并得到更多隐含的信息从而指导决策。此外，贝叶斯网络还可以模拟人类的认知过程、学习方式，灵活地对参数和结构进行相应的修正与更新，这种学习机制显得非常灵活。 3) 迁移学习 迁移学习是指在不同情况之间把知识进行迁移转化的能力。提高机器学习能力的一个关键问题就在于要让机器能够继承和发展过去学到的知识，这其中的关键就是让机器学会迁移学习。迁移学习可分为直推迁移学习、归纳迁移学习以及无监督迁移学习。迁移学习试图通过将在一个或多个源任务中学习到的知识进行迁移，将它们用在相关的目标任务中以提高其学习性能。
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user: 5. 大数据机器学习系统 大数据机器学习是一个同时涉及机器学习和大数据处理两个主要方面的交叉性研究课题。 5.1. 主要研究问题 大数据机器学习需要重点研究解决大数据场景下所特有的两大技术问题 [ 2 ] ：一是大数据复杂分析时的计算性能问题；二是大数据机器学习系统的可编程性和易用性问题。前者主要是由于在大数据环境下，现有的大多数机器学习算法效果很不理想或常常失效，此时这些算法需要被大幅度地修改或重写。后者是由于大数据处理技术及其平台比较复杂，普通程序员用常规的程序设计方法无法在此环境下编程并进行大数据分析，他们需要提前对大数据处理平台和大数据处理技术进行较系统地学习。 5.2. 典型大数据学习方法和系统简介 1) 基于特定平台的定制式并行化机器学习算法与算法库 [ 2 ] [ 14 ] [ 15 ] [ 16 ] [ 17 ] 。 有大量的研究工作致力于基于Hadoop MapReduce和Spark以及传统的MPI并行计算框架，完成各种并行化机器学习和数据挖掘算法的设计。但这些算法或平台的专业技术要求高、工作过程较繁琐，缺乏并行计算和分布式知识背景的普通程序员难以使用。 为了解决这个问题，可以在不同的并行化计算平台上，由专业的机器学习算法设计者实现并行化机器学习算法，提供一个机器学习和数据挖掘工具包以供一般的数据分析和应用开发程序员直接使用，如Hadoop下的Mahout以及Spark环境下的MLlib等。 2) 结合传统数据分析平台的大数据机器学习系统 人们已经尝试在R中利用分布式并行计算引擎来处理大数据。最早的工作系统RHadoop，它将统计语言R与Hadoop结合起来，Hadoop主要用来存储和处理底层的海量数据，用R语言替代Java语言完成MapReduce算法的设计实现。类似地，2014出现的SparkR也是作为一个R的扩展包，它允许用户在R的shell环境里交互式地向Spark集群提交运行作业。但是，目前的RHadoop和SparkR都存在一个同样的问题：仍要求用户熟悉MapReduce或Spark RDD的编程框架和程序结构，这给普通程序员带来了很多困难。此外，这些工作都是基于单一平台，无法解决跨平台统一大数据机器学习算法设计的问题。 3) 基于特定平台的大数据机器学习系统 近年来，学术界和工业界开始尝试总结机器学习算法设计的共同特性，结合大规模学习时所需要考虑的底层分布式数据存储和并行化计算等系统问题，专门研究能同时兼顾并支持大数据机器学习和大数据分布并行处理的一体化大数据机器学习系统。 在国内外的学术会议中，已经出现了许多与大数据机器学习系统相关的研究工作，如Spark MLlib、Apache Flink、IBM的SystemML、Parameter Server、GraphLab、Petuum等；此外，腾讯、百度等国内著名互联网企业也推出了不同的面向大数据的分布式机器学习系统，如腾讯的Peacock和Mariana大规模机器学习系统、百度的ELF和百度机器学习云平台BML等。 4) 跨平台统一大数据机器学习系统Octopus [ 2 ] 南京大学PASA大数据实验室设计了一个跨平台大数据机器学习和数据分析的统一编程模型和系统平台。该系统基于矩阵编程计算模型，结合R编程语言和编程方法，设计提供一个跨平台的统一编程计算框架，实现了一个跨平台大数据机器学习系统Octopus (大章鱼)。 Octopus允许数据分析和大数据应用开发程序员轻松地设计和开发各种大数据机器学习和数据分析算法与应用程序。通过提供基于矩阵的统一编程计算模型，使用基于R语言的数据分析程序设计，允许用户方便地编写和运行常规的R语言程序，而无需了解底层大数据平台的分布和并行化编程计算知识；底层平台上，通过良好的系统层抽象，可以快速集成Hadoop和Spark等通用大数据并行计算框架和系统平台，而且程序仅需编写一次，不需要有任何修改即可根据需要选择并平滑运行于任何一个平台，从而实现“Write Once，Run Anywhere”的跨平台特性。
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user: 6. 大数据机器学习的研究方向及挑战因素 6.1. 大数据机器学习的研究方向 当前，大数据机器学习主要有两个研究方向 [ 13 ] ：第一个是针对学习机制的研究，主要研究如何使机器具有人类的某些行为特征；第二个是研究如何发现并挖掘大数据中的有价值的信息。当前人们的研究重点主要集中在后者上面。 6.2. 大数据机器学习的挑战因素 在未来几十年内，机器学习领域内会面临下边几方面的挑战 [ 13 ] [ 18 ] [ 19 ] [ 20 ] [ 21 ] [ 22 ] ： 1) 机器学习泛化能力的提升。这个问题十分普遍，一般地把多个不同对象具有相同的处理能力称作泛化能力，当前支持向量机具有的最强的泛化能力。 2) 速度问题。在机器学习领域，人们一直不断追求的目标就是如何提高机器学习的速度，速度训练和速度测试之间的关系和怎样才能有效削弱二者之间的冲突是人们最关心的问题。 3) 可理解性。大多数情况下，人们常常能通过机器学习算法得到结果，却不知道为什么会得到这样的结果。在未来的大数据分析中，越来越多的人希望利用机器学习算法不但能得到结果，而且能知道结果产生的原因。 4) 数据处理的能力。过去大多数机器学习方法处理的对象是经过标记的数据。但在未来的大数据分析中，机器学习算法不但要处理大量未标记的数据，而且还要受一些不平衡数据、垃圾数据等的干扰和影响。 5) 代价敏感。当前不断追求低误码和降低错误率是人们对机器学习技术的迫切需求，当然人们对错误代价的容忍度是随领域、学科的不同而不同的，未来人们期望能用最小的代价从机器学习技术中得到越来越多的收益。
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user: 7. 结语 机器学习方法种类繁杂，在大数据分析中许多机器学习方法需要不断修改和完善才能发挥其作用。目前，大数据机器学习系统尚处在一个初期的探索和研究阶段，许多方面都不太成熟和完善。大数据时代大数据信息分析和挖掘离不开机器学习方法。随着大数据的发展，机器学习方法和机器学习系统也将不断发展，可以坚信未来人们必将充分利用机器学习方法从大数据中获得越来越多的有用信息。
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user: 摘 要 资本市场中，套利交易是一种规避风险的重要交易方式。统计套利在近几十年来在国外资本市场十分盛行。而国内资本市场由于缺乏做空机制，统计套利等量化投资策略很难得以实现。而近年来随着融资融券和股指期货的推出，这一局面有所缓解，放开做空机制已是大势所趋。本文尝试采用统计套利的思想，利用协整模型，先在机制成熟的外汇市场进行套利检验，选取相关度较高的欧元/美元(EUR/USD)和瑞郎/日元(CHR/JPY)两个货币对在2015年5月28日20时至5月29日20时每分钟收盘价的价差时间序列进行实证研究，发现日内存在大量的套利机会，从而为今后投资者提供了一种新颖的量化投资思路。 关键词 :统计套利，高频数据，协整模型，汇市交易
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user: 1. 引言 1.1. 统计套利背景简介 尽管外汇市场早已实现了电子化交易，但套汇理论仍然处于较低的水平。Levich (2001) [ 1 ] 出版的国际金融理论前沿读本仍在使用三角套利理论作为全球套汇理论，Bolland和Connor (2000) [ 2 ] 运用卡尔曼滤波法来识别套汇机会，算法低效且繁琐。显然，以上的方法已不能满足现代汇市的要求。随着市场的不断发展，亦将有新的交易策略涌现出来。 统计套利策略诞生于上世纪八十年代的华尔街，它是一种被国外对冲基金等投资机构成功运用的策略，能在为投资者带来巨额收益的同时保持较低的风险。其原理是利用两种资产的相关性以及关系的稳定性，在价差超过一个稳定的水平时，卖空看空资产并且买入相关度较高的另一种看多资产。值得注意的是，相对于无风险套利，统计套利并非零风险，而是使用的数学模型保证长期赢利，在统计学上是大概率事件。Engle和Granger (1987) [ 3 ] 年提出了协整的思想，这为统计套利提供了重要的理论基础。 国外关于应用统计套利技术的文献相对较多，起源也相对较早，Burgess (1999) [ 4 ] 等学者经过实证研究后发现基于协整的统计套利效果明显优于其它的跟踪误差方差方法，在时效性和效率方面有很大优势。Rudy， Dunis， Giorgioni和Laws (2010) [ 5 ] 采用高频数据进行股票市场的套利，并且比较了协整关系对于套利结果的影响。结果表明，股票间价格协整关系越高，统计套利的机会也相应地增加，潜在收益率也越高。 在国内的学者中，方昊(2005) [ 6 ] 是该领域的先行者，他将统计套利的思想运用于我国的封闭式基金市场，使用10个封闭式基金日的收盘数据作为研究对象，运用协整理论设置进出场阈值为1倍标准差，止损阈值为10%，结果表明该策略有效。仇中群，程希骏(2008) [ 7 ] 用基于协整的统计套利模型在沪深300股指期货的仿真交易中进行研究，发现了市场中的跨期套利空间，证明了统计套利策略的。叶恒洁(2009) [ 8 ] 通过协整模型发现，潞安环能和西山煤电两只股票价格存在协整关系，两只股票的价差在−15%到15%之间波动。目前国内对统计套利尚处在起步阶段，采用日数据是传统统计套利的惯例，协整模型是国内外统计套利策略的传统模型。然而随着高频数据技术的兴起，日内的套利机会已经引起了投资者和研究人员的高度关注。 1.2. 分析方法 统计套利策略将套利建立在对历史数据统计分析的基础上，基本原理是假定资产的某个线性的价差是一个平稳过程，即该价差的均值和方差在长期内保持稳定，则价差将围绕均值上下波动。本文釆用的是基于协整方法的配对交易策略，建模过程包括相关性分析、平稳性分析、协整检验、ADF (Augmented Dickey-Fuller)检验、线性回归等步骤。 本文采用实证分析法，选取欧元/美元和瑞郎/日元两个货币对作为研究对象，为了使结果更加精确，使用2015年5月28日20时至5月29日20时两个货币对每分钟的高频数据作为研究样本，由于数据量较大，所以我们采用EViews软件进行分析、检验。 数据来源：GAIN Capital嘉盛外汇平台
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user: 2. 统计套利模型介绍 2.1. 模型含义概述 统计套利是一种基于金融资产价格的时间序列模型的投资过程。投资者在不依赖于经济含义的情况下，仅运用数量手段构建资产组合，根据资产组合内部金融资产价格之间的变化规律，来发现其中的套利机会，构建投资组合的多头和空头，从而对市场风险进行规避，获取一个稳定的收益率。 2.2. 统计套利不是无风险套利 统计套利是利用价格的历史统计规律进行套利，是一种风险套利，其风险在于这种历史统计规律在未来一段时间内是否持续存在。统计套利由于不能被投资者直观观测到，因此其发生的几率比无风险套利的机会高，但同时获利的机会较之无风险套利也更多。 2.3. 统计套利的数学定义 Hogan， Jarrow， Teo和Warachka (2004) [ 9 ] 对统计套利进行了精确的数学定义，他们强调统计套利是具有零初始成本、自融资的交易策略。 用V(t)表示在t时刻的累计收益，以无风险利率折现的现值为v(t)，v(t)应满足： 1) ； 2) ； 3) ； 4) 若 则 。 该定义表明了统计套利需要满足的四个条件： 1) 零初始成本； 2) 利润的现值为正数，统计套利有条件地向纯套利收敛； 3) 亏损的概率趋近于0 (与无风险套利的不同之处在于，无风险套利亏损的概率等于0)； 4) 时间的平均方差趋近于0。 由定义我们可以看出，统计套利的基本思路简而言之，就是均值回复的原理。对一组高度相关联的价格之间的关系的历史数据进行分析，研究其在历史上的稳定性，并估计其概率的分布，确定该分布中的否定域。当真实市场上的价格关系进入否定域时，我们认为该种价格关系不可长久维持，套利者有较高成功概率进场套利。如图1所示。 图1. 入场时机的选择 统计套利是只针对有稳定性的价格关系进行的，如果缺乏稳定性，套利策略将会面临很大的风险。所以在对金融资产价格关系的时间序列进行分析时，首先要检验它的平稳性。如果是稳定的，那么它必定是靠着某种机制来维持的，一旦价格关系偏离均衡水平，该机制就会起到维持作用，将价格关系以一定的速度拉回均衡水平。所以，要分析一组价格关系是否稳定，需要先定性分析是否存在着这种机制来维持均衡，然后再对历史数据进行分析验证，以证实该机制的确发挥其作用。
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user: 3. 实证分析 3.1. 选取配对货币对(相关性检验) 由于条件限制，我们随机选取八个货币对在2015年5月28日20时至5月29日20时每分钟的收盘价(欧元/美元、英镑/美元、澳元/日元、澳元/美元、瑞郎/日元、欧元/加元、欧元/瑞郎、美元/日元)，每组1439个数据(数据来源：GAINcapital英国嘉盛外汇)。将其导入Eviews，保存为序列(Series)并分别命名为X1、X2... X8。建立包含该八个序列的群组(group)，在群组中观察八个序列之间每两个序列的相关系数(correlation)，结果如图： 结果表明欧元/美元(X1)和瑞郎/日元(X5)的相关系数最高，为0.8267，因此两个序列之间有着相对显著的相关关系，存在协整关系的可能性较高，统计套利交易的可能性也较大，所以我们选择这两个货币对作为研究对象。 3.2. 单位根的ADF (Augmented Dickey-Fuller)检验 在对欧元/美元和瑞郎/日元一分钟收盘价时间序列进行协整检验之前，我们需要先确定这两个时间序列具有相同的单整阶数，进行协整的前提条件是必须是非平稳的时间序列。 分别画出欧元/美元、瑞郎/日元价格的散点图，如图2、图3。 由图我们可以直观地看出，两个时间序列的均值和方差均不稳定，因此应该都是非平稳序列。为了量化地研究时间序列是否平稳，我们需要对两个变量的时间序列进行单位根检验，结果如下(采用不带趋势和截距项的单位根检验)： 由于两个序列的P值都很好，因此我们有很高的概率接受原假设，即X1、X5存在单位根。为了得到X1、X5序列的单整阶数，在单位根检验指定对一阶差分序列做单位根检验，结果为： 从检验结果看，显然我们应该拒绝原假设，表明X1、X5的一阶差分序列不存在单位根，是平稳序列，即X1、X5序列是一阶单整的，X1~I(1)，X5~I(1)。 3.3. 协整检验 通过ADF检验，我们得出欧元/美元(X1)和瑞郎/日元(X5)的时间序列都是一阶单整的结论，因此我们可以利用“Engle-Granger”两步法来检验两个时间序列之间是否存在协整关系，我们先做两个变量之间的回归，然后检验回归残差的平稳性。 以瑞郎/日元(X5)作为被解释变量，欧元/美元(X1)作为被解释变量，用OLS回归估计回归模型，估计的结果为： 图2. X1时间序列的散点图 图3. X5时间序列的散点图 为了检验回归残差的平稳性，建立新序列et = Resid (将回归得到的残差序列命名为新序列et)，然后对et序列进行单位根检验。由于残差序列的均值为0，选择无截距项、无趋势项的ADF检验，估计结果P值等于0.0062，在1%、5%、10%三个显著性水平下，MacKicnnon临界值均小于t检验统计值，从而拒绝原假设，表明残差序列不存在单位根，是平稳序列。说明欧元/美元(X1)和瑞郎/日元(X5)之间存在协整关系，即两者之间有长期均衡关系。 3.4. 套利机会检验与进场出场点设置 3.4.1. 建立交易组合 由上一步的回归方程我们得到欧元/美元(X1)和瑞郎/日元(X5)的每分钟收盘价存在如下的长期均衡关系： 由于该种均衡关系，我们可以利用回归模型中X1的系数作为交易的对冲比例进行组合投资，如果有1单位的X5则需要188.387单位的X1进行反向对冲。 3.4.2. 确定交易信号 通过对回归方程的变形可以得到残差： 。 且标准差σ (standard deviation)为0.181。 用spread表示X5与X1的价差，表示为： 。 用mspread表示价差的均值。 为了便于序列数据集中化，我们对spread价差序列进行去中心化操作： 价差序列图如图4。 详细的点位分布如下表所示： 图4. 去中心化后的价差序列图 由以上图表可以看出，去中心化之后的价差序列不会持续的大于或者小于零，而是在零值附近随即波动。这与均值回复半周期较短的结论相契合，说明价差向均值回复的速度是很快的。 通过对去中心化价差序列tspread的分析可以构造合适的统计套利方案。当 时，说明资产X5相对于X1被高估，当tspread值提高到至少覆盖所有交易所需的费用的时候，我们可以找到一个置信度很高的开仓点，在该时刻卖出X5并买进X1，当tspread回归到均衡值将二者进行平仓，这样即可获得X1的部分套利利润。 同理当 时，说明X5相对于X1被低估，tspread值偏离均值到一定程度的时候可以开仓买进X5，卖出X1，当tspread回归到均衡值时将两个资产平仓以获利。 3.4.3. 设定建仓、平仓与止损阈值 传统套利模型需要确定进出场阈值，一般开仓阈值为价差等于价差的均值加上k倍的标准差 ，即 ，平仓阈值为价差等于价差的均值，即 。 确定交易区间的建模方法有很多，Vidyamurthy (2004) [ 10 ] 在“Pairs Trading:Quantitative Methods and Analysis”一书中介绍了如ARMA模型、混合正态分布等方法，并且通过随机模拟得到以下结论：假设去均值后的价差波动是一个白噪声序列，那么最大收益的交易边界条件是±0.75 ，这比较适合作为样本内数据的设定。 由此我们可以得到tspread序列相应均衡的价格区间为 ，即 。若在t时刻价格落在该区间以外，立刻进行建仓，记此时价差为 ，当价差在T时刻恢复至mspread时进行平仓，记此时价差为 ，则单次套利收益为： ，m为样本内套利次数。取2倍标准差为上下止损位，即 。这源于风险价值VaR的思想：假设去中心化的对数价差服从正态分布，我们有95%信心的保证其波动幅度不超过1.96 倍标准差。将以上结论的思想运用在tspread的图标中，可绘制出如图5所示的交易时机图。 图中绿线为开仓位tspread = −0.13575及0.13575。 红线为止损位tspread = −0.362及0.362。 黑线为平仓位tspread = 0。 我们可以明显的看出，在2015年5月28日20时至5月29日20时一天的时间内出现了非常广泛的套利机会，且套利失败强制平仓的次数相对很少。证明利用这种统计套利策略可以有效地分散风险，并获得稳定的收益。
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user: 4. 样本外绩效检验 为了研究该模型在样本外的运行情况，我们选取2015年5月21日0时至5月22日0时每分钟两种货币对的收盘价进行检验。 对于样本外的交易策略，因为数据不在样本范围之内，因此其波动可能十分剧烈，当价差足够高才可触发交易。很多文献对开仓点设置2倍标准差，对止损点设置3倍标准差以增强安全性和便捷性，同时可以减少交易费用，在这里我们亦采用这种方法进行研究。 我们计算出开仓点为 ，止损点为 ，平仓点为0。 建立5月21日全天欧元/美元、瑞郎/日元每分钟收盘价格的时间序列，分别命名为X6、X7，并归于同一个群组中。依照 ，我们建立新的价差序列并对其进行去中心化，得到新的tspread图像(图6)。 由此可见，价差波动比较剧烈，并且在此种进出场点的设置下，样本外的统计套利在此影响下套利机会并不多，较之样本有很大程度的减少，但稳健性有所提高。
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user: 5. 不足与改进 首先为增加模型的自适应性，可以通过对模型残差项的标准差进行建模分析，设置随时间波动的阈 图5. 交易时机图 图6. 样本外的效果检验 值来调整进场点，优化投资策略。通过matlab可建立一套自动交易系统，精确地计算出套利次数，盈利金额以及盈利率等信息(详细套利报告)，本文因条件限制未能提供。可引入夏普指数(Sharpe Ratio)的概念，将其作为指标来衡量模型的绩效，并且与其他方法进行比较。在交易对象的选取上可能会有相关度更高的资产组合，本文仅随机选取了八个货币对进行配对交易。此外，在实际情况中产生的交易摩擦本文为简化计算没有加入。
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user: 6. 总结与展望 本文运用日内每分钟收盘的高频数据，探究了存在协整关系的两个相关性较高的货币对之间存在的统计套利机会，并构建一套相应的统计套利机制。通过实证研究发现欧元/美元和瑞郎/日元两个货币对之间长期上存在协整关系，利用这种关系进行套利，通过对2015年5月28日20时至5月29日20时的样本计算价差并去中心化之后进行回测发现，当把开仓点设置为0.75个标准差，止损点为2个标准差，平仓点为0的时候，日内存在着大量的统计套利机会。当买入1单位的瑞郎/日元时可买入188.387单位的欧元/美元进行风险对冲。该种交易模式为交易者和投资机构外汇市场套利提供了一种新的思路和方法。 本文虽然是将协整的成对交易统计套利方法应用于汇市交易，但这种思想同样可以应用于有做空机制的证券市场，如股票指数期货，融资融券市场和股票期权等衍生品市场。虽然目前中国大陆股市缺乏做空机制，但随着2010年以来中国股指期货的试点运行以及融资融券政策等为资本市场提供卖空机会的利好政策的出台，中国的股票市场也将可以进行做空交易，因此我们的研究是一种前瞻性的方法，为推出做空机制后的多元操作策略提供一些有实际意义的思路。
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user: 摘 要 党的十八届三中全会首次提出“发展普惠金融”的理念，这是一种战略选择，也是基于我国金融业改革发展的现实要求，我国金融业迎来了新的发展机遇，同时也面临更深层的改革和转型。我国民营银行在发展初期，自身也存在的诸多问题和制度障碍，表现为出其难以树立良好信用、缺乏专业经营，人才缺乏、抵御风险能力较弱、业务经营范围受限制，同质化竞争严重等方面。本文遵循十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，扶持民营银行发展，加快我国银行业向多元化、市场化、专业化发展，以实现构建普惠金融的制度目标。 关键词 :普惠金融，民营银行，理念，政策建议
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user: 1. 引言 党的十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，在普惠金融发展的目标指引下，我国民营银行迎来了新的发展机遇期，同时，民营银行也面临诸多挑战，要应对实体经济转型升级的下行压力，解析我国普惠金融视角下民营银行现状及发展困境，探析我国民营银行有效发展的路径。同时，研究民营银行与普惠金融的关系，揭示民营银行在普惠金融发展中的重要作用；通过对民营银行现状及存在问题分析，提出相关解决措施。 关于民营银行发展及理论的相关研究，成为学界的热点。党的十八届三中全会首次提出“发展普惠金融”，进一步扩大金融服务的广度和深度，不断提高金融服务的覆盖面和渗透率，为需要金融服务的所有人提供平等享受金融服务的机会和途径。同时《决定》还指出，扩大金融业对内外开放，在加强监管前提下，允许具备条件的民间资本依法发起设立中小型银行等金融机构，在这种背景下，民营银行作为新兴的银行，如何在普惠金融中发挥独特的作用，参与普惠金融体系建设，也已成为一个不可回避的现实问题。
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user: 2. 普惠金融理念及内涵 普惠金融这一概念是由联合国在推广2005年小额信贷年时首次广泛运用，并从此被人们熟知。其基本思想是通过小额信贷，小微金融等方式有效的、全方位的为社会所有阶层和群体提供金融服务，让每个社会成员在产生金融需求时能及时的，有尊严地享受高质量的、方便的金融服务，进而通过微观个体的发展促进整个经济的可持续发展，遵循党的十八届五中全会提出”创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，大力发展普惠金融新体系。普惠金融的内涵包含四层，一是服务对象的包容性，可以接纳各类客户，特别是边远地区和少数名族地区、城乡居民。二是服务对象的便捷性，包括物理网点和电子渠道，三是产品的全面性，能够向客户提供存款、贷款、汇款、结算支付、理财等一揽子的金融服务；四是经营模式的商业化，而并非政策性或者是扶贫性 [ 1 ] 。因此，构建普惠金融体系，对于完善现代金融体系，健全金融服务网络，有效运用金融手段促进经济可持续发展，特别是通过小额信贷和小额融资服务帮助农村和城市地区低收入群体提高生活水平，降低贫困程度具有重要的意义。
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user: 3. 民营银行发展对金融业的重要意义 3.1. 有助于中小企业解决融资难问题 从银行的体制上和观念上来看，我国的银行体系尤其是大型国有商业银行主要服务于国有企业和大型企业，大部分小中型民营企业缺乏外部融资的正规渠道，且中小企业的融资有“短小频急”的特点，而商业企业因为信息不对称，审核审批程序复杂，担保物鉴证评估费用高，而民营银行是从民营企业发展起来的，具有行业优势和信息优势，更贴近中小企业的真实情况，民营银行因为其规模原因是抓不住大型企业的，只要他能充分发挥自身优势，合理创新尝试，解决好中小企业融资难的问题，我国经济发展将再上一个台阶。 3.2. 有利于建设多元化，竞争有序的金融体系 新时期下发挥市场在资源配置中的决定作用是全面深化经济体制改革的必然要求。一个健康的银行体系需要多层次金融机构的参与。鼓励发展民营银行，不仅能促进形成银行业的竞争格局，打破国有资本在金融业的垄断现状，调整金融市场结构，让公众能够从中选择最适合自身需要的银行，还要提高金融经营效率、改善金融服务质量，最终形成多层次、高效率、充分竞争的普惠金融体系。只有在这样的格局中，金融机构才能够从公众选择中找到自己的定位，我们的市场经济才会公平，民营银行在金融服务普遍性和有效性方面才能发挥更大的作用。 3.3. 提高资金的配置效率，推动民间资本阳光化 打破金融垄断，实现金融市场充分竞争，使得国有银行和民间银行在同一个平台上各凭本事，公平竞争。然而民间资本充足，投资欲望强烈，但没有比较合适的投资渠道大量游离于正规金融体系之外的的民间游资已成为潜在的经济与社会问题导火索。允许具备条件的民间资本依法发起设立中小型银行机构，民间资本阳光化运行，盘活整个社会资源、用好资金，有利于让民间资本发挥活力，增加金融服务供给，提高金融市场效率，促进实体经济健康发展。
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user: 4. 制约我国民营银行的发展的制度因素 4.1. 银行信用 信用是银行的生存之本，发展之基。信用的建立是民营银行吸收存款、扩大资产规模的必要前提。银行要想良好发展，能够在社会上吸收大量资金，就必须需要良好的信用。民营银行首先是民营企业、但同时又是银行，民营企业在充当银行角色时，是缺少经验与管理能力的。公众对银行有着极高的信用要求，银行信用的高低直接决定其未来发展的空间。我国目前以国有银行为主导，其发展有政府信用在支撑，国有银行发展时间较长，有的规模非常大，在公众中已经形成了比较强的公信力。 4.2. 专业技术人才 我国民营企业家缺乏经营银行业的知识和经验，需要由专业的职业经理人来代替经营。对这种专业型人才更是急剧需要，民营银行不同于一般的民营企业，银行的特殊经营模式，无论是管理层还是普通员工，都需要非常专业的金融人才。我国目前的银行大多以传统业务为主，本身就存在着金融人才的不足，银行则更为严重。而民营银行之前一直发展自己所熟悉的产业，很少涉足金融相关行业。更不用说专业技能要求非常高的银行业。与此同时，还面临着人才培育、管理消化等诸多问题 [ 2 ] 。 4.3. 风险管理 银行业是一个风险极高的行业，因此，要特别重视民营银行的风险控制。鼓励民间资本进入银行业的前提是“自担风险”，对民营企业来说，这是实实在在的压力。虽然民营银行在试点阶段采取共同发起人制度，每个试点银行至少有2个发起人，同时遵守单一股东股比规定。众所周知，我国中小微企业财务报表不规范、信用记录不完善、经营周期短、抵押担保缺乏等实际特点，就更需要民营银行建立适宜的风险防范机制。但是民营银行毕竟是后起之秀，初期资产规模小、机构设置与相关制度不健全、风险应急处理机制不完善，一旦遇到自身经营不善或者金融危机爆发，出现大量的不良资产、客户疯狂挤兑现象，将面临严重的破产倒闭风险 [ 3 ] 。 4.4. 银行业务经营范围 目前我国现存的银行同质化竞争极其严重，我国目前包括国有控股银行、全国股份制银行以及城市商业银行大约150多家，此外还包括诸多农村商业银行以及大量的农村信用社等银行业金融机构，这些银行的共同点就是同质化竞争极其严重，无论是负债结构还是资产结构、利润构成以及经营管理模式没有明显差别，传统存贷款是其主要业务，利息则为其主要业务收入来源。民营银行成立后，本身就存在很多问题，更面临被管理层寄希望于解决中小企业融资难问题，所以如何创新，差差异化经营以体现自身的竞争优势将成为民营银行亟待解决的问题 [ 4 ] 。
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user: 5. 普惠金融体系下对民营银行发展建议 5.1. 树立民营银行信誉，提高社会认知度 民营银行应积极主动采取多种形式广泛宣传其性质、经营战略、服务对象、自身优势和个性化金融产品等，利用与民营企业内在的亲和性，让广大中小微企业和老百姓认识并真正了解认可民营银行。可以通过组织“普及金融知识，关注小微企业，便民金融服务”等宣传主题活动，向企业和群众进行大力宣传；通过对银行、营业厅网点的个性化设计，利用银行网点向客户发放宣传册等方式进行形象宣传，从而达到提升民营银行社会认知度的良好效果。让民众认识到民营银行是贯彻普惠金融政策的一个重要平台，让中小企业相信民营银行能够一定程度上缓解其融资难问题。坚持诚信经营，在保证公司盈利前提下，做一些回报社会的公益活动，以提高社会认知度。 5.2. 增强银行竞争实力，培养专业技术人才 首先要在管理结构和产权制度上进行创新，不断的完善公司治理结构，明确规定管理机构的各自的权限，既要避免某个股东权力过分集中，又要防止权力过度分散，造成不必要的混乱。应使之相互制约，相互约束，这样就增强了权力的约束力，增强了决策的科学性，进一步保证其在激烈的市场竞争中能够取胜。然后，要引进高素质的专业人才，民营银行可以采取从各大高校招聘应届毕业生与招募社会有银行业从业人士结合的方式，做好人才培养并建立有效的激励机制，使员工的整体素质、业务能力快速提升 [ 4 ] 。 5.3. 制定民营银行发展战略，提高金融服务实力 民营银行目前的经营困难之一是同质化竞争严重，各民营银行之间经营业务类型大同小异。为提升竞争力，因根据当地企业形势结合自身企业特点，制定适合自身企业发展战略。一要大力创新产品和服务，推出适合中小微企业、农村地区的贷款理财产品。制定“求异”性的公司战略，掌握客户金融需求特点，实行差别化对待，量身订制个性化特色信贷理财产品，以方便快捷的小额信贷为主，推出丰富的多样化信贷产品和抵押担保模式；二要疏通民营银行清算与结算渠道，推出方便客户的结算工具 [ 3 ] 。 5.4. 制定规范民营银行准入、退出、监管机制 首先应该制定具体的国家相关法律法规，对民间资本的进入银行业做出更加明确细致的规定，保障自担风险的民间资本享有公平的行业竞争地位；其次是制定合理标准的市场“准入”和“退出”机制，贯彻落实共同发起人制度，重视对民间发起人的资质、实力、信誉等的全面审查，同时特别重视民营银行经营管理的风险控制和全过程监管，强制要求资本的充足率低于某一具体标准时退出，以防止出现金融不稳定的现象 [ 5 ] 。 5.5. 建立风险分担机制 现阶段无论是国有还是国有控股的或是外资银行，包括数量众多的农信社，均有国家提供了隐形全额担保。如果民营银行的风险国家不承担一部分的话实际上是一种政治倾斜，进一步增加了民营银行的信贷风险，存款人不敢到民营银行存款。所以建立有效的存款保险制度尤为关键。由银行向体制成熟的存款保险公司缴纳一定的存款保险金，存款保险公司在一定限额内给予赔付。存款人权益又银行、保险公司、国家共同承担，只有切实的保障了存款人的利益，储户的后顾之忧消除人们才敢把钱存入银行，这样民营银行的信誉也会随之提高。有了信誉和足够的存款，其各项业务的展开也有了强有力的保障。
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user: 6. 研究结论 论文基于我国普惠金融视角，从我国传统商业银行由于受到互联网金融及金融业深化改革的影响转型的必要性入手，分析我国民营银行发展对银行业的意义，民营银行初期遇到的制度困境，如难以树立良好信用、缺乏专业经营，人才缺乏、抵御风险能力较弱、业务经营范围受限制，同质化竞争严重等方面，遵循的新理念，并提出相关的政策建议。遵循十八届五中全会提出“创新、协调、绿色、开放、共享”的新发展理念，扶持民营银行发展，加快我国银行业向多元化、市场化、专业化发展。
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user: 摘 要 利用常规观测资料、地面逐小时降水、逐小时风场及多普勒雷达资料，对2016年7月19日发生在山西南部晋城市的区域暴雨过程进行了分析，结果表明：“7·19”晋城区域暴雨主要出现在西风槽东移、副高缓慢西进的过程中，低涡切变与晋城市暴雨密切相关。对流层低层和地面冷空气的入侵是产生这次对流天气的主要触发机制。西南低空急流为暴雨区提供了充沛的水汽。中尺度辐合线与短时强降水有很好的对应关系。暴雨过程存在 “列车效应”，强回波维持时间较长是晋城市出现强降水的重要原因。晋城市地形对大暴雨有明显贡献，大暴雨区出现在太行山迎风坡。 关键词 :暴雨，低涡切变，机理分析，地形影响
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user: 1. 引言 晋城市地处华北南部。每年夏季西太平洋副热带高压(以下简称副高)西伸北抬，同时西南季风随副高西侧加强并向北延伸，与西风带东移南下的低值系统在华北地区频繁交汇，形成暴雨。暴雨是晋城市主要的灾害性天气之一。2016年7月19日，晋城市发生入汛后的最强降雨过程，造成严重灾害。本文主要利用常规观测资料、地面逐小时降水和风场资料、多普勒雷达回波，对这次暴雨过程进行诊断分析，以进一步加深对这类天气过程的认识。
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user: 2. 降水实况简介 受副热带高压外围西南低空急流和低涡切变共同影响，2016年7月18日20时~7月19日20时(除了专门标志的世界时，其他时间均为北京时，以下同)，晋城市出现入汛后的最强降雨过程，有2个站点达到特大暴雨量级，32个站点达到大暴雨量级，63个站点降暴雨。各县(市)降水量为：晋城105.4 mm，高平59.0 mm，陵川77.7 mm，阳城87.6 mm，沁水48.2 mm，最大雨量出现在陵川的横水村为282.5 mm (图1)。从图1可以看出：这场强降水过程的大暴雨落区主要在晋城市的南部和东南部，大暴雨落区具有典型的地形影响特征。这次暴雨不仅日降雨量大，其强度也属历史罕见，降雨中心横河最大小时雨强60.8 mm，晋城测站最大小时雨强达60.0 mm，最大的小时雨强出现在阳城相底，达72.6 mm (图2)。由于此次区域性暴雨过程降水时间集中、降雨量大，导致河水暴涨、洪水泛滥，全市基础设施遭受不同程度损坏，直接经济损失达4.39亿元。
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user: 4. 小结 (1) “7·19”晋城区域暴雨主要出现在西风槽东移、副高缓慢西进的过程中，低涡切变与晋城市暴雨密切相关。对流层低层和地面冷空气的入侵是这次对流天气产生的主要触发机制。西南低空急流为暴雨区提供了充沛的水汽。 (2) 中尺度辐合线与短时强降水有很好的对应关系。 (3) 暴雨过程存在 “列车效应”，强回波维持时间较长是晋城市出现强降水的重要原因。 (4) 晋城市地形对大暴雨有明显贡献，大暴雨区出现在太行山迎风坡。
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user: 摘 要 利用2008和2009年海口用电负荷资料和气象资料，通过小波分析和相关分析研究了海口用电负荷与气象要素的关系，结果表明：海口用电负荷从周一至周五偏高，周五的用电负荷达到最高值，周六和周日偏低，周日用电负荷达到最低值，海口用电负荷最低值出现在1~2月份，5~6月份达到最高值，呈现出单峰结构。海口用电负荷的特征时间尺度为56天、83天和更大时间尺度，56天的时间尺度震荡具有明显地向高频时间尺度(较小时间尺度)方向演变的趋势。海口用电负荷与温度因子具有较稳定明显的正相关关系，温度是主要的影响因子，在不同的季节与不同的气象因子还有一定的关系。逐步回归方程可以较好地反映用电负荷趋势变化，通过考虑节假日及工作日用电负荷百分比的变化，误差明显减小，尤其是对夏季和秋季、“春节”、“国庆”期间的用电负荷的拟合和预报。 关键词 :用电负荷，小波分析，气象要素，逐步回归
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user: 1. 引言 随着国民经济的快速发展和人民生活水平的提高，用电量大幅度攀升，用电负荷是电力系统规划设计和运行管理的最重要指标之一，现代电网的特殊性使电力系统的偶然事故、局部事故迅速波及整个网络，往往造成巨大的经济损失。气象条件的变化对用电负荷的影响越来越引起人们的关注 [ 1 ] [ 2 ] [ 3 ] [ 4 ] ，特别是随着我国经济的迅速发展，人们的生活用电不断增加，气象条件的变化对供电量的影响更加显著，为了充分地利用电力资源，合理调配电力供应，发达国家及我国许多大中城市都进行了城市用电量与气象条件的关系研究，为电力供应部门在用电调度、用电供求方面提供了较为科学的依据，并产生了良好的经济效益 [ 5 ] - [ 16 ] 。 本文在分析海口用电负荷特征以及气象特点的基础上，依托本省地面气象资料信息，建立起对电力部门合理调度具有指导作用的用电负荷预报模型，提升对电力部门的服务能力，为提高效率、减少浪费提供重要的参考依据。
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user: 2. 研究方法和资料处理 利用2008年海口每15分钟用电负荷资料资料，取平均值，得到逐日用电负荷值。地面气象资料为20~20时的逐日平均气温、日最高气温、日最低气温、降水量、日平均相对湿度、日平均气压，日最大风速、日平均风速，日平均总云量、日平均低云量等10种气象要素，通过Morlet小波分析、相关分析等方法研究了海南用电负荷的变化特征及与气象因子的关系，建立逐步回归方程。
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user: 3. 用电负荷的特征分析 3.1. 用电负荷日变化特征 从图1中可以看到，用电负荷的日变化很有规律，04:00为最低值，最高峰出现在20:00左右，11:00 和18:00为次高峰，而12:00和21:00左右用电负荷下降，这些用电负荷的起伏其实是和人们的日常生活规律息息相关的：大多数人选择在11:00和18:00左右烹饪食物，用电时间段集中，因此用电负荷偏高，而20:00左右家庭照明灯、降温设备都已开启，因而用电负荷会高于11:00和17:00。一天当中温度最高时段一般出现在下午，但此时段人们大多在外工作，共享空调等降温设备资源，因而下午时段虽然温度最高但却不是用电的高峰期。而12:00和21:00左右人们结束烹饪食物时间，烹饪电器关闭，因此用电负荷下降。 3.2. 用电负荷一周变化特征 从表1中可以看出，用电负荷有明显的周变化，工作日周一至周五偏高，周五的用电负荷达到最高值，双休日周六和周日偏低，周日用电负荷达到最低值。这是由于双休日许多单位不上班，包括一些工厂的用电量也减少，虽然双休日第三产业居民用电量会有所增加，但增加的幅度有限，周内用电负荷变化幅度大小为23.49万千瓦。 3.3. 节假日期间用电负荷的分布特点 为分析节假日对用电负荷的影响，求出“春节”期间(2月6日~12日)及“五一”(1日~3日)、“国庆节”长假7天(9月29日~10月5日)与其前后一周用电负荷平均值的百分比，从图2中可以看到，在春节期间用电负荷都呈现出明显的下降趋势，年初一至初三(2月6~8日)为最低点，之后缓慢回升，海口初八(13日)后逐渐恢复到正常状态。从图3中可以看到，受“国庆”长假影响，海口从9月29日开始逐渐下降，到10月4日达到最低值，8号恢复到正常状态，从图4中可以看到，“五一”节假日对海口用电负荷的影响主要在1~2日，4日基本恢复到正常状态。 图1. 海口2008年全年用电负荷日变化(单位：万千瓦) Table 1 Daily electrical load from Monday to Sunday in 2008 (unit: 104 KW 市县 星期一 星期二 星期三 星期四 星期五 星期六 星期日 用电负荷 515.769 520.280 514.273 517.789 520.733 501.085 494.290 百分比 100.73 101.611 100.437 101.124 101.699 97.862 96.535 表1. 2008年星期一至星期日用电负荷(万千瓦) 图2. “春节”期间用电负荷与其前后一周平均值的百分比分布 图3. “国庆”期间用电负荷与其前后一周平均值的百分比分布 图4. “五一”期间用电负荷与其前后一周平均值的百分比分布 3.4. 用电负荷的季节变化 随着春夏秋冬四季的更替，用电负荷也呈现出明显的变化，图5中可以看到，用电负荷最低值出现在1~2月份，3月份开始逐渐增加，到5~6月份达到最高值，此时海南岛月平均气温也是一年中比较高的时候，气温较高时，各制冷设备被大量投入使用，用电量必然增加，而且夏季也是生产旺季，7月份以后开始逐渐下降，冬季虽然温度相对北方的温度高，但是没有用于升温取暖，不会造成用电负荷的增长，与北方冬季出现负荷的极大 [ 17 ] 或次峰值 [ 18 ] 有明显的不同。另外，用电负荷最低值多出现在1、2月，另一个主要原因是春节长假影响，工厂多停工停产导致用电负荷最低，海口用电负荷全年呈现出单峰结构。海口峰值(6月份：625.9万千瓦)和谷值(1月份：397.4万千瓦)的差值为228.5万千瓦。 3.5. 用电负荷的周期变化 为了更清楚的了解海南用电负荷的周期变化规律，首先用日平均资料时间序列减去季节平均值，以消除季节影响，然后进行Morlet小波分析，从图6中可以看到，海口用电负荷的特征时间尺度为56天、83天和更大时间尺度，这显然是受到大尺度气候变化的影响，从小波变换系数实部图中可以看到56天的时间尺度震荡具有明显地向高频时间尺度(较小时间尺度)方向演变的趋势。
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user: 4. 用电负荷与气象要素的相关分析 由于节假日对用电负荷的影响较大，而星期一至星期五的变化相对平稳，只有星期六、星期日才具有较明显的下降。为分析用电负荷与气象因子的关系，首先去掉春节(2月4~13日))、“五一”(4月29~5月4日)、“国庆”长假(9月29~10月5日)有关的序列，去掉双休日。这样，用电负荷资料中与天气无关的部分基本上就被剔除了，但这并不意味着剩下的用电负荷就是只受天气影响的部分，因为这里面还包含其它一些未知因子影响因子。 从表2中可以看到，海口逐日电力负荷与日平均气温、日最高气温、日最低气温具有较稳定明显的正相关关系，均超过0.01的显著性检验，尤其是春季和秋季有较高的正相关，冬季稍低，说明海口电力负荷与我国其它地区一样，对温度的变化最敏感，温度是其主要的影响因子，因为当温度偏高时，人们就通过开空调、风扇等进行降温，用电负荷增加。夏季降水量、春、夏、冬季的平均相对湿度与电力负 图5. 用电负荷逐月变化(单位：万千瓦) 图6. 海口用电负荷小波分析 Table 2 The correlation coefficient between electrical load and meteorological factors in Haikou (**indicates through 0.01 significance test 春季 夏季 秋季 冬季 日降水量 0.22 −0.40 ** −0.25 −0.07 日最高气温 0.83 ** 0.38 ** 0.89 ** 0.46 ** 日最低气温 0.88 ** 0.58 ** 0.83 ** 0.47 ** 日平均气温 0.91 ** 0.54 ** 0.88 ** 0.50 ** 日平均气压 −0.84 ** 0.13 −0.6 ** 0.11 日平均相对湿度 −0.52 ** −0.46 ** 0.26 −0.41 ** 日最大风速 0.022 −0.23 −0.52 ** 0.29 日平均风速 −0.07 −0.17 −0.55 ** 0.26 日平均总云量 −0.054 −0.11 0.27 −0.32 ** 日平均低云量 −0.37 ** −0.43 ** −0.21 −0.39 ** 表2. 海口用电负荷与气象要素的相关系数( ** 表示通过0.01显著性检验) 荷均存在明显负相关、秋季最大风速、平均风速与用电负荷存在明显负相关，说明降水多、湿度和风速大对降温的作用明显，从而导致电力负荷下降，另外，春季和秋季的平均气压与用电量存在明显的负相关，均超过0.01的显著性检验，这是因为气压下降时往往伴随闷热天气，气温会较高，冬季的总低云量与用电负荷存在负相关、说明冬季云量增多，用电负荷下降，而春季、夏季低云量则与用电负荷存在正相关，说明云量的多少对用电负荷的影响在各个季节不是一样的。
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user: 5. 海南用电负荷的逐步回归预测方程 5.1. 逐步回归方程的建立 考虑到节假日和周末的影响，建立逐步回归方程之前，首先去掉“春节”、“五一节”、“国庆节”长假和周末的影响，用逐步回归方法来建立用电负荷与气象因子之间的回归方程，使用SPASS软件来处理，将气象因子日降水量(X1)、日最高气温(X2)、日最低气温(X3)、日平均气温(X4)、日平均气压(X5)、日平均相对湿度(X6)、日最大风速(X7)、日平均风速(X8)、日平均总云量(X9)、日平均低云量(10)输入软件中，得出各季节的逐步回归方程，用电负荷的方程则可以描述为Y = Ym × (节假日百分比和周一到周日百分比)，Ym为采用逐步回归方法来建立的逐步回归方程，节假日和周一到周日的百分比参考表1和图2~图4，从表3中可以看到，海口四季用电负荷回归方程所选入的因子最少1个(春季)，最多3个(秋季)。四季所选入的气象因子均有温度因子(X2、X3、X4)，即温度是海口用电负荷主要的影响因子。另外，除春季所选入的因子仅为温度外，其余各季还选入其它的因子。方程的复相关系数在0.629~0.917之间，夏季的较差，春季和秋季最好。 5.2. 逐步回归方程的拟合 将所选入因子代入各季节的逐步回归方程，得到拟合值(Ym)，再根据表1所得到的星期一至星期日百分比值，图2~图4所得到的“春节”、“五一”与“国庆”百分比值，将它们分别乘上对应的 Ym 值，即可得到考虑节假日及星期一至星期日影响的Y值，得到2008年拟合效果图。图7(a)可以看到，拟合值的变化趋势和实况值的变化趋势有较为一致的吻合，除了冬季拟合误差较大外其余季节均拟合得较好，尤其是秋季，由图7(b)可以看到，通过考虑星期一至星期日，“春节”、“五一”、“国庆”期间用电负荷百分比的变化，拟合值更接近实况，拟合效果有明显的改善，尤其是对“春节”、“国庆”期间的用电负荷的拟合，图8为根据回归方程和考虑节假日后对2009年用电负荷的预测，可以看到，冬季和春季预测值普遍偏高，但是升降趋势基本都较为吻合，夏季和秋季除了个别时段外，预测值和实况都较为接近，尤其是考虑星期一至星期日用电负荷百分比的变化后，对夏季峰值的预测就更接近实况。从表4 Table 3 Stepwise regression equation between electrical load and meteorological elements in the four seasons of Haiko 季节 逐步回归方程 复相关系数 春季 Ym = 21.121X 4 + 61.418 0.917 夏季 Ym = 25.784X 3 − 5.364X 10 − 16.102 0.629 秋季 Ym = 9.201 X 2 + 11.374 X 3 − 1.517X 6 + 110.739 0.917 冬季 Ym = 13.983 X 4 + 7.193 X 5 − 7904.292 0.716 表3. 海口四季用电负荷与气象要素之间的逐步回归方程 Table 4 The error analysis of stepwise regression equation (a) and the fitting of considering the impact of holidays (b) in Haiko 平均相对误差% 平均绝对误差(10 4 KW) 均方根误差(10 4 KW) 拟合（a） 5.4 27.21 35.81 拟合(b) 4.8 24.13 32.37 预报（a） 6.4 34.5 41.16 预报(b) 5.6 30.4 37.81 表4. 海口逐步回归方程(a)及考虑节假日影响的拟合(b)误差分析 图7. 海口逐日用电负荷逐步回归方程(a)以及考虑节假日影响的拟合(b)实线：观测值，点线：拟合值。单位：万千瓦 图8. 同图7，但为对2009年海口逐日用电负荷的预测 中的误差分析可以看到，在考虑星期一至星期日，“春节”、“五一”、“国庆”期间用电负荷百分比的变化后，不管是拟合值还是预报值，相对误差、绝对误差和均方根误差都有所减少，所以从上面分析可见，各季节逐步回归方程可以较好地反映用电负荷趋势变化，通过考虑节假日及星期一至星期日用电负荷百分比的变化，使方程的拟合与预测误差明显减小，尤其是对夏季、秋季、“春节”、“国庆”期间的用电负荷的拟合和预报。
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user: 6. 结论 本文利用海口2008年和2009年用电负荷和气象数据，通过对用电负荷自身的变化规律的研究，对各个季节用电负荷与气象因子的相关分析和回归分析，得出结论如下： (1) 用电负荷的日变化和人们的日常生活有关，04:00达到最低值，最高峰出现在20:00左右，11:00和18:00为次高峰，用电负荷有明显的周变化，工作日周一至周五用电负荷偏高，周五的用电负荷达到最高值，双休日周六和周日偏低，周日用电负荷达到最低值。 (2) 海口用电负荷最低值出现在1~2月份，到5~6月份达到最高值，呈现出单峰结构。 (3) 海口用电负荷的特征时间尺度为56天、83天和更大时间尺度，这显然是受到大尺度气候变化的影响，56天的时间尺度震荡具有明显地向高频时间尺度(较小时间尺度)方向演变的趋势。 (4) 海口用电负荷与温度因子具有较稳定明显的正相关关系，温度是主要的影响因子，在不同的季节与不同的气象因子还有一定的关系。 (5) 各季节建立的逐步回归方程可以较好地反映用电负荷趋势变化，通过考虑节假日及星期一至星期日用电负荷百分比的变化，误差明显减小，尤其是对夏季和秋季、“春节”、“国庆”期间的用电负荷的拟合和预报。
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user: 7. 讨论 气象因素是影响用电负荷的重要因素，研究气象与负荷的关系对当地用电部门的负荷预测工作具有重要意义，同时也应该注意到，用电负荷受到诸多因素的影响，因此在进行实际的负荷预测时还要综合考虑其它的影响因素以及预测人员的经验，这样才能得到更加合理的结果。由于资料有限，本文只是以海口用电负荷与气象要素关系研究为例，在利用气象因子的变化来预测用电负荷这方面做了初步的探索，今后可以利用更多市县的资料进一步探讨，另外在不同的时间尺度上还需要做进一步的研究。