1、本文以pool模式下的電力市場為主要對象，對電力市場的統計特征、分布特征和計量特征進行了深入研究，根據對上述特征的研究，提出了一個新的模型用于估計和預測電力市場實時電價。研究的主要內容如下：
　　 總所周知資本市場的收益存在厚尾特征，本文利用統計分析指標和統計檢驗對pool模式下的日前電力市場的電價、負荷及收益的分布特征進行了研究，結果表明，與資本市場類似，電價、負荷及收益也存在明顯尖峰厚尾的特征，不符合通常的正態(tài)分布假定。本文

2、提出了用加權雙高斯模型來替代密度分布的正態(tài)分布模型，實際的負荷、電價及收益的實證結果均表明，加權雙高斯模型對電力市場負荷和電價的密度分布有很好的適應度，明顯優(yōu)于正態(tài)分布模型。
　　 對電價、負荷及收益的統計特征研究同時表明，負荷、電價及收益波動劇烈，但波動趨勢相似，表現出明顯的相關性；日截面樣本在高峰和低谷區(qū)的波動表現出明顯的差異，而連續(xù)樣本的波動則表現出明顯的季節(jié)特征；此外，負荷、電價及收益均存在顯著的“釘”現象，對收益的分析

3、同時表明，電力市場存在明顯的均值回復特征。
　　 在利用時間序列模型建模前要對模型的平穩(wěn)性進行檢驗，否則可能會導致“偽回歸”現象，對波動聚集特征的分析也會出現錯誤。本文利用相關性分析和單位根檢驗驗證電力市場的平穩(wěn)性。對連續(xù)電價和日截面電價的分析表明，有的電價序列平穩(wěn)，有的電價序列不平穩(wěn)。進一步的研究表明，對于非平穩(wěn)的電價序列，其相應的負荷序列也非平穩(wěn)，并具有相同的單整階數，可以通過協整分析將非平穩(wěn)電價序列轉換為平穩(wěn)序列。

4、　　 波動聚集特征是應用ARCH族模型的前提。本文利用拉格朗日乘子法對電價的波動聚集特征進行了分析，結果表明，電力市場在多數情況下具有波動聚集特征，但是不能排除非波動聚集的現象；進一步的研究同時表明，電力市場存在明顯的長期記憶和非對稱特征，電力市場的非對稱特征有自身的特點，好消息存在杠桿效應，壞消息則存在明顯的反向杠桿效應。
　　 為驗證ARCH族模型的性能，本文對主流的七種ARCH族模型進行了介紹和評估，同時評估了非正態(tài)分布

5、下ARCH族模型的性能。對ARCH族模型的評估結果表明，GARCH-M模型相對較優(yōu)，而且對于不同的樣本性能比較穩(wěn)定，考慮到電力市場存在明顯的杠桿效應，選用考慮杠桿效應的GARCH-M模型（TGARCH-M模型）作為電價估計和預測的基本模型。對ARCH族模型的評估結果同時也表明，對于波動聚集特征不明顯甚至不存在的日截面樣本，ARCH族模型的估計效果通常很差。
　　 綜合以上研究結果，本文提出了基于加權雙高斯分布的區(qū)域切換模型(RS