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第一章 绪论1

第一节 负荷预测引论1

第二节 现代时间序列分析与负荷预测2

第三节 预测相关概念导引3

第四节 一些预备知识4

参考文献8

第二章 负荷预测的一般方法9

第一节 基于回归模型的负荷预测方法9

第二节 基于ARMA模型的负荷预测方法12

第三节 基于灰色系统理论的负荷预测方法20

第四节 基于神经网络的预测方法23

第五节 基于混沌理论的预测方法26

第六节 基于小波分析的负荷预测方法28

第七节 基于支持向量机的负荷预测模型31

第八节 其他负荷预测方法33

第九节 负荷预测的一些专题37

第十节 算例41

附录44

参考文献46

第三章 ARCH族负荷预测模型51

第一节 负荷波动性建模51

第二节 ARCH模型与GARCH模型51

第三节 模型的参数估计56

第四节 负荷时间序列ARCH效应的检验方法57

第五节 ARCH/GARCH模型的再思考58

第六节 ARCH族模型的条件分布59

第七节 一元GARCH模型的拓展63

第八节 多元GARCH模型71

第九节 其他拓展74

第十节 信息冲击曲线（NIC）专题76

第十一节 动态视角的负荷波动性研究81

第十二节 算例81

附录86

参考文献91

第四章 SV族负荷预测模型97

第一节 SV模型导引97

第二节 SV模型的拓展100

第三节 SV模型的参数估计方法107

第四节 算例113

附录116

参考文献118

第五章 高阶矩负荷预测模型122

第一节 自回归条件密度模型122

第二节 自回归条件偏度模型125

第三节 自回归条件方差偏度峰度模型128

第四节 GARCHS和GARCHSK的一些拓展130

第五节 高阶矩模型小结131

第六节 算例131

附录135

参考文献137

第六章 其他非线性负荷预测模型139

第一节 门限自回归模型139

第二节 STAR模型142

第三节 马尔可夫转换模型148

第四节 双线性模型149

第五节 时变参数模型150

第六节 非线性负荷预测模型小结150

第七节 算例150

参考文献153

第七章 多元负荷时间序列建模155

第一节 负荷预测领域之多元时间序列分析引论155

第二节 向量自回归模型155

第三节 VAR的结构性分析157

第四节 VAR的衍生模型162

第五节 余论165

第六节 算例165

参考文献167

第八章 协整理论以及在负荷预测中的应用169

第一节 协整理论169

第二节 VEC模型172

第三节 协整向量的检验和估计173

第四节 经典协整理论小结176

第五节 分数维协整177

第六节 门限协整178

第七节 变结构协整179

第八节 协整理论的其他衍生180

第九节 算例180

参考文献184

第九章 Copula与多元负荷时间序列187

第一节 相关性问题引论187

第二节 相关性的度量问题探微187

第三节 Copula理论190

第四节 典型Copula193

第五节 Copula的参数估计方法200

第六节 Copula的选择202

第七节 余论202

第八节 算例203

附录205

参考文献207

第十章 模型预测及评价209

第一节 动态与静态预测209

第二节 预测效果评价210

第三节 预测评价述评214

第四节 算例215

第五节 负荷预测的标准化问题217

附录219

参考文献224

符号说明226

参数估计索引227

后记228