【摘 要】
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作为最清洁的化石能源,天然气的使用越来越广泛.然而其价格波动将影响天然气行业的投资与需求、导致生产成本管理困难并影响能源政策的制定和经济增长等.因此,充分了解天然气的价格决定机制及未来波动趋势至关重要.研究利用动态贝叶斯网络模型(dynamic Bayesian network,DBN)研究Henry Hub天然气现货价格的波动机制并预测价格波动率.作为研究结果,建立了天然气现货价格形成机制的动态因果网络图,全面展示了驱动价格形成的直接因素与间接因素.预测结果给出了未来24个月天然气现货价格波动率的取值范
【机 构】
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中国科学院大学经济与管理学院,北京100190;西安电子科技大学经济与管理学院,西安710071;中国科学院数学与系统科学研究院,北京100190;中国科学院大学经济与管理学院,北京100190;中国
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作为最清洁的化石能源,天然气的使用越来越广泛.然而其价格波动将影响天然气行业的投资与需求、导致生产成本管理困难并影响能源政策的制定和经济增长等.因此,充分了解天然气的价格决定机制及未来波动趋势至关重要.研究利用动态贝叶斯网络模型(dynamic Bayesian network,DBN)研究Henry Hub天然气现货价格的波动机制并预测价格波动率.作为研究结果,建立了天然气现货价格形成机制的动态因果网络图,全面展示了驱动价格形成的直接因素与间接因素.预测结果给出了未来24个月天然气现货价格波动率的取值范围及其概率,如:1、6、7、10月份,天然气现货价格将以0.2072的概率保持在[10％,0％]的增长率水平.研究结论为天然气驱动因素的探索提供了全面的分析框架,也为投资者和政策制定者提供了更全面的预测信息.
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