甘肃现货市场的日前价格究竟被什么因素所影响？又是哪一个边界条件对他的影响最大？作为一个刚入职几个月的萌新小白，对于这两个问题一直存在着大大的疑惑。每天的日前策略会，看到波动的价格，反转的价差，再一看那么多的边界条件放在那边，总是会一时间陷入凌乱。
于是第一步我决定利用2023年近1整年的数据，配合着线性回归模型，找出他们中最具影响力的那位“凶手”，再看看又是哪位边界条件最为无辜。
为方便接下来的阐述，我们先给出几个常用的参数与定义。线+...+βnXn+ε，这里的自变量X就是我们的各类边界条件：负荷、联络线、新能源、水电、火电等，因变量Y是我们的日前价格，而希腊字母epsilon则表示误差。在进行建模的时候，我们需要给定参数置信区间（Confidence Interval），通常为默认95%，如果想要判断我们的假设是否正确，那就需要根据得出的P值（P-value）来进行判断。如果P值小于0.05，那么我们可以不否定我们的假设，反之，我们并不能线
在对日前价格进行分析的时候，应该将甘肃市场的河东、河西两个市场分开进行分析，因为河东与河西的日前价格并不一致，边界条件对他们的影响程度可能不同。
为了判断负荷所带来的影响，我们将今年1月-10月的数据进行一个汇总，使用Excel的回归模型来方便展示与对比，在这里我们将置信区间设置为95%默认值，在此基础上进行第一次回归。
对于以上的回归结果，我并不感到意外，首先我们可以看到两次结果的P值都是一个非常小的数字，根据科学计数法来观察，分别代表着这个小数前面有65和78个0，远远小于0.05，因此我们的假设成立。
接着我们提出第二个假设：河东与河西的日前价格被负荷、联络线、新能源、水电、火电开机总出力、火电最小所影响。我们同样将设置95%置信区间，进行第二次回归测算。
通过上图可以发现，我们的6个自变量所对应的P值均小于0.05，也就是说他们都对河东、河西的日前价格有所影响。为了判断是否是因为2023年1-10月份的数据样本容量太小，导致我们的数据并不能完整的发现规律，于是进行第三次分析。
这一次我只采用3个月的数据，并且加入了山西1-3月份的负荷作为一个自变量混入其中，来判断整体的P值是否会因此受到影响，从主观角度上看，山西的负荷是无法影响甘肃省的价格；从客观角度上，我们需要进行论证。
于是我们提出第三个假设：甘肃省河东与河西的日前价格被甘肃省的负荷、联络线、新能源以及山西省的负荷所影响。
根据刚刚三次线性回归的结果，我们需要计算出最接近真实出清日前价格的那一次，比方说我需要预测10.28号中午12点的日前价格，那么在拥有我们自变量X，也就是每一个边界条件后，还需要拥有我们的系数β，在每一次回归之后的第一列结果就是我们的系数与常数。
以下是我们28号的预测边界条件和当天的实际日前价格，现在运用我们刚刚得出的系数对河东、河西分别进行一侧测算，看看结果是否接近真实日前价格。
观察河西价格为48，而我们的实际日前价格为42，结果相对比较接近，而我们的河东价格只有184，对于实际日前河东价格284差距较大。针对于这个结果，主要是因为河东区域会存在阻塞的情况，河东价格的高低取决于阻塞的大小；而河西并不需要考虑这一因素，所以河西的价格更加接近与实际日前出清价格。
三次线性回归以及价格上的测算已经得出结果，我们已经具备了寻找“真凶”的条件。在每一次的回归计算之后，都会给我们提供最左侧的系数，我们可以通过观察系数的大小，来对影响我们日前价格的因素进行一个排序，这边由于河西的结果更加接近，我们因此可以判断，新能源-0.036为影响最大的系数，高于负荷高于联络线，由此我们可以得出结论，新能源水平的大小决定了我们日前价格的高低，且负系数在线性关系中意味着自变量与因变量成反比。
所以在之后做日前策略的时候，我们更加应该关注新能源水平、负荷、联络线，因为这三种因素对于日前价格的影响高于其他边界条件。
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