Dependence structure for the product of bi-dimensional finite-variance VAR(1) model components. An application to the cost of electricity load prediction errors
二维有限方差 VAR(1) 分量乘积的依赖结构及电力预测误差成本应用AI 解读 ↓
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分类依据与纠错
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代码、数据与补充材料
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二维有限方差 VAR(1) 分量乘积的依赖结构及电力预测误差成本应用
- 研究问题
- 二维 VAR(1) 的两个分量相乘后，所得时间序列的自协方差如何取决于分量间交叉依赖，又如何用于电力负荷预测误差成本分析？
- 方法与思路
- 作者推导分量乘积序列的自协方差一般公式，分析不同交叉依赖情形，并用高斯及 Student's t 残差模拟和电力市场数据说明。
- 材料陈述的贡献
- 摘要称获得乘积序列的自协方差公式及相关性质，并通过两类残差分布的模拟展示理论结果，提出电力市场中的可能应用。
- 阅读关注点
- 应核对 VAR 系数、残差依赖和所需矩条件，特别是乘积序列自协方差的存在性，以及预测误差成本如何对应这一乘积结构。
- 阅读边界
- 所给版本为 arXiv 预印本，同行评审或接收未核实；摘要未列公式适用条件及应用结果，题名中的有限方差不足以交代全部矩要求。
原文摘要
In this paper we analyze the product of bi-dimensional VAR(1) model components. For the introduced time series we derive general formulas for the autocovariance function and study its properties for different cases of cross-dependence between the VAR(1) model components. The theoretical results are then illustrated in the simulation study for two types of bivariate distributions of the residual series, namely the Gaussian and Student's t. We also show a possible practical application of the obtained results based on the data from the electricity market.