Business Informatics praxis verstehen — chancen erkennen — zukunft gestalten understanding reality — facing challenges — creating future Vortrag auf der GOR-Tagung am 5.10.2006 university of applied sciences stralsund fachhochschule Modellspezifikation und Kurzfristprognose stündlicher Elektroenergiepreise auf liberalisierten Strommärkten in Nordamerika und Westeuropa
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praxis verstehen — chancen erkennen — zukunft gestalten understanding reality — facing challenges — creating futureVortrag auf der GOR-Tagung am 5.10.2006
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Modellspezifikation und Kurzfristprognose
stündlicher Elektroenergiepreise auf
liberalisierten Strommärkten in
Nordamerika und Westeuropa
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• Carnero, A.; Koopman, S. J.; Ooms, M.: Periodic heteroskedastic RegARFIMA models for daily
electricity prices, Technical Report 03-071/4, Tinbergen Institute, Amsterdam, 2003.• Caporale, G. M., Ntantamis, Ch.; Pantelidis, Th.; Pittis, N.: The BDS Test as a Test for the Adequacy
of a GARCH (1, 1) Specification: A Monte Carlo Study, Journal of Financial Econometrics 32(2005), S.
282-309.• Conejo, A. C.; Plazas, M. A.; Espinola, R.; Molina, A. B.: Day-Ahead Electricity Price Forecasting
Using the Wavelet Transform and ARIMA Models, IEEE Trans. On Power Systems, 20(2005)2, S.
1034- 1042.• Contreras, J.; Espinola, R.; Nogales, F. J.; Conejo, A. J.: ARIMA Models to predict Next-Day
Electricity Prices, IEEE Trans. On Power Systems, 18(2002)3, 1014-1020.• Garcia, R.; Contreras, J.; van Akkeren, M.; Garcia, J. B. C.: A GARCH Forecasting Model to Predict
Day-Ahead Electricity Prices, IEEE Trans. On Power Systems, 20(2005)2, S. 867- 874.• Guirguis, H. S.; Felder, F. A.: Further Advances in Forecasting Day-Ahead Electricity Prices Using
Time Series Models, KIEE Int. Trans. On PE, 4-A (2004)3, 159-166.• Hinz, J.: Modeling day-ahead electricity prices, Paper, TU Dresden 11.5.2003.• MateoGonzales, A.; MunozsanRoque, A.; Garcia-Gonzales, J.: Modeling and Forecasting Electricity
Prices with Input/Output Hidden Markov Models, IEEE Trans. On Power Systems, 20(2005)1, 13-24.• Nogales, F. J.; Contreras, J.; Conejo, A. J. ; Espinola, R. : Forecasting Next-Day Electricity Prices by
Time Series Models, IEEE Trans. On Power Systems, 17(2002)2, 342-348.• Rodriguez, C. P.; Anders, G. J.: Energy price forecasting in the Ontario competitive power system
market, IEEE Trans. On Power Systems, 19(2004)1, 366-374.• Suenaga, H.; Williams, J.: The Natural Number of Forward Markets for Electricity, Paper, University
of California, 19.5.2004 (http://www.ucei.berkeley.edu/ucei/conf 2004).
Wissenschaftliche Quellen
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Wiss. Publikationen2002-2005
IEEE Transactions on Power Systems
KIIETransactions on Power Engineering
JFEJournal of Financial Econometrics
Discussion Papers
Anzahl 6 1 1 3
Tabelle 1
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• Bienwald, B.; Steinhurst, W.; White, D.; Roschelle, A.: A Comparison of Wholesale
Power Costs in the PJM Market to Indexed Generation Service Costs, Synapse Energy
Economics, Cambridge, 3.6.2004.• California ISO, 2004 Summer Assessment.• California ISO, Market Analysis Report for July and August 2004.• California ISO, Market Analysis Report for September 2004.• Dube, St.: Visualisierung und Analyse des liberalisierten Elektrizitätsmarktes in den USA,
Diplomarbeit, FH Stralsund, März 2006• Energy Information Administration (EIA): Annual Energy Outlook 2004.• Energy Information Administration (EIA): National Energy Modeling System, 4.3.2003.• Fernandez, R.: NYISO Monthly Report, New York, August 2004.• IEA: Key World Energy Statistics 2004.• IEA: Energy Statistics Manual 2004.• New York Independent System Operator (NYISO), Annual Report 2002.• New York Independent System Operator (NYISO), Annual Report 2003.• Operator del Mercado Iberico de Energia-Polo Espanol (OMEL), Annual Report 2003.• Reynolds, J. M.: PJM Load Forecast Report – Supplemental Tables, 28.4.2004.
Geschäftsberichte und sonstige Quellen
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Box-Jenkins-Technik zur Spezifikation von
SARIMA-Modellen
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• Bestimmung der Saisonstruktur mit Hilfe des Periodogramms und der
Autokorrelationsfunktionen acf und pacf.• Einheitswurzeltest nach Dickey-Fuller und Phillips-Perron für die
Originaldaten.• Wiederholung des Einheitswurzeltest für die saisonbereinigten Daten.• Beseitigung der Einheitswurzeln mittels Differenzenbildung.• Bestimmung der Lag-Struktur für ein autoregressives Modell mit Hilfe
der partiellen Autokorrelationen pacf.• Schätzung eines parametersparsamen Modells mit signifikanten Para-
metern (Beobachtungsgleichung).
Spezifikation des AR-Modells (Beobachtungsgleichung)
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Identifikation eines GARCH(p, q)-Modells (Varianzgleichung)
• Auswertung der Autokorrelationen acf und der partiellen Autokorre-
lationen pacf der quadrierten Residuenfolge.• Ein Cut in der acf bestimmt das maximale Lag der Varianzfolge. Das
Maximum der Cuts in acf und pacf begrenzt die Lags der quadrierten
Residuen (GARCH-Parameter p).• Lagrange-Multiplier-Test (LM Test) zur Abgrenzung gegen höhere
Lags der quadrierten Residuen in der Varianzgleichung (GARCH-
Parameter q).
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Modelleingrenzung Auswahlkriterien
Prognosemodell Varianz- RMSE% und RMAX% Vergleichs- prognose
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• Schätzung eines parametersparsamen autoregressiven (integrierten)
Modells mit GARCH-Residuen (Beobachtungs- und Varianzgleichung).• Wechsel der Modellklasse auf EGARCH oder PGARCH bei Konvergenz-
problemen mit der Schätzroutine.• Überprüfung der Autokorrelation der Residuen mit Hilfe der Durbin-
Watson-Statistik.• Überprüfung der Schiefe und des Q-Q-Plots der Residuen.• Erneuter LM-Test zur Abgrenzung gegen höhere Lags im Varianzmodell.• BDS-Test zur Prüfung auf weitere nichtlineare Strukturen in den
Residuen.• Vergleich der Einschritt-Punkt- und Intervallprognose mit den Ist-Werten
am aktuellen Rand.• Prognose der Varianz.• Vergleich mit den Prognoseergebnissen des autoregressiven (integrierten)
Eingleichungsmodells.
Spezifikation des GARCH-Modells
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CENTPROKWH
Stundenpreis in Spanien 1.11.2004 bis 17.1.2005 (Cent pro KWh)
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Die Beobachtungsgleichung lautet
Die Varianzgleichung nimmt explizit folgende Gestalt an:
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