主 题：Probabilistic Forecasting for Daily Electricity Loads and Quantiles for Curve-to-Curve Regression概率性日用电负荷预测及曲线到曲线回归中的分位数

主讲人：伦敦政治经济学院Qiwei Yao教授

主持人：统计学院林华珍教授

时间：2024年7月22日（周一）下午4-5点

举办地点：柳林校区弘远楼408会议室

主办单位：统计研究中心和统计学院 国际交流与合作处 科研处

主讲人简介：

Qiwei Yao，自2002年起担任伦敦政治经济学院统计学教授，并于2006年至2009年担任统计系主任。他的研究兴趣包括时间序列分析、高维时间序列建模与预测、降维和因子建模、动态网络建模、时空建模和金融计量经济学等。Yao教授著书2部，在包括统计学顶刊JASA、AoS、JRSSB和计量经济学顶刊JoE等上发表论文110余篇。

Yao教授还担任《JRSSB》及《Quarterly Journal of Econimics and Management》的Co-Editor，曾任《JASA》《AoS》《JBES》等的Associate Editor。此外，他是国际数理统计学会（IMS）、美国统计学会(ASA)的 Fellow和国际统计学会(ISI)的Elected member。

内容简介：

Probabilistic forecasting of electricity load curves is of fundamental importance for effective scheduling and decision making in the increasingly volatile and competitive energy markets. We propose a novel approach to construct probabilistic predictors for curves (PPC), which leads to a natural and new definition of quantiles in the context of curve-to-curve linear regression. There are three types of PPC: a predict set, a predictive band, and a predictive quantile, and all of them are defined at a pre-specified nominal probability level. In the simulation study, the PPC achieve promising coverage probabilities under a variety of data generating mechanisms. When applying to one day ahead forecasting for the French daily electricity load curves, PPC outperform several state-of-the-art predictive methods in terms of forecasting accuracy, coverage rate and average length of the predictive bands. For example, PPC achieve up to 2.8-fold of the coverage rate with much smaller average length of the predictive bands. The predictive quantile curves provide insightful information which is highly relevant to hedging risks in electricity supply management.

电力负荷曲线的概率性预测对于在日益波动和竞争激烈的能源市场中进行有效调度和决策至关重要。主讲人提出一种构建曲线概率预测（PPC）的新方法，这引出曲线到曲线线性回归背景下分位数的自然且新颖的定义。PPC 有三种类型：预测集、预测带和预测分位数，所有这些都是在预先指定的名义概率水平下定义的。在模拟研究中，PPC 在各种数据生成机制下实现了有希望的覆盖概率。在应用于法国日用电负荷曲线的一天前预测时，PPC 在预测准确性、覆盖率和预测带的平均长度方面均优于几种最先进的预测方法。例如，PPC 实现了高达 2.8 倍的覆盖率，并且预测带的平均长度要小得多。预测分位数曲线提供与电力供应管理中的风险对冲高度相关的有见地的信息。