Dự báo giá điện trên thị trường ngày tới bằng mô hình biến động ngẫu nhiên

Tóm tắt

Nghiên cứu phát triển các dự báo xác suất cho giá điện giao ngay ngày tới bằng mô hình biến động ngẫu nhiên. Nghiên cứu xem giá là chuỗi thời gian không dừng, có phương sai thay đổi theo thời gian và biến động được biểu diễn bằng một quá trình ngẫu nhiên tiềm ẩn trong thời gian rời rạc. Trước tiên, nghiên cứu khảo sát mô hình biến động ngẫu nhiên cơ sở, sau đó mở rộng mô hình bằng cách bổ sung một số biến hồi quy ngoại sinh.

Phần mô tả cho biết mô hình mở rộng phù hợp với dữ liệu hơn mô hình cơ sở và các dự báo ngoài mẫu ủng hộ tính ứng dụng cùng độ vững của mô hình. Phần này không xác định thị trường, các biến hồi quy, thước đo đánh giá dự báo hay mức cải thiện, nên không thể đánh giá độc lập bằng chứng từ bản tóm tắt được cung cấp. Các tác giả cho rằng mô hình có thể hỗ trợ xây dựng công cụ phái sinh tài chính để phòng hộ rủi ro giao dịch điện. Đây là ứng dụng được đề xuất; phần mô tả không cung cấp chi tiết về thiết kế công cụ phái sinh, hiệu quả phòng hộ hay khả năng chuyển giao dự báo sang các thị trường điện khác.

Ý chính

• Nghiên cứu dự báo giá điện giao ngay trên thị trường ngày tới bằng các mô hình biến động ngẫu nhiên xác suất.
• Mô hình cơ sở biểu diễn biến động như một quá trình tiềm ẩn thay đổi theo thời gian.
• Theo nghiên cứu được báo cáo, việc bổ sung biến hồi quy ngoại sinh tạo ra mô hình phù hợp hơn mô hình cơ sở.
• Các dự báo ngoài mẫu được mô tả là ủng hộ tính ứng dụng và độ vững của mô hình mở rộng.
• Dự báo có thể hỗ trợ phòng hộ bằng công cụ phái sinh điện, dù không có kết quả phòng hộ được nêu.

Thẻ

# Electricity Spot Prices Forecasting Using Stochastic Volatility Models


# Electricity Spot Prices Forecasting Using Stochastic Volatility Models









There are several approaches to modeling and forecasting time series as applied to prices of commodities and financial assets. One of the approaches is to model the price as a non-stationary time series process with heteroscedastic volatility (variance of price). The goal of the research is to generate probabilistic forecasts of day-ahead electricity prices in a spot marker employing stochastic volatility models. A typical stochastic volatility model - that treats the volatility as a latent stochastic process in discrete time - is explored first. Then the research focuses on enriching the baseline model by introducing several exogenous regressors. A better fitting model - as compared to the baseline model - is derived as a result of the research. Out-of-sample forecasts confirm the applicability and robustness of the enriched model. This model may be used in financial derivative instruments for hedging the risk associated with electricity trading. Keywords: Electricity spot prices forecasting, Stochastic volatility, Exogenous regressors, Autoregression, Bayesian inference, Stan

Hiển thị toàn văn kèm ghi nguồn theo giấy phép của tài liệu gốc. Giấy phép: abstract CC0

Bản tóm tắt này do tác nhân nghiên cứu của Stratmill biên soạn từ tài liệu gốc; đây không phải bản sao của tài liệu.