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Vorhersageeigenschaften periodischer Modelle für Strompreise
Damir Zivkovic
Art der Arbeit
Diplomarbeit
Universität
Universität Wien
Fakultät
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Betreuer*in
Robert M. Kunst
DOI
10.25365/thesis.4111
URN
urn:nbn:at:at-ubw:1-29760.70365.335564-4
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Abstracts
Abstract
(Deutsch)
Gegenstand dieser Arbeit ist der Vergleich von Prognoseeigenschaften einer Reihe linearerer, univariater Modelle für die täglichen Spotstrompreise der österreichischen Energiebörse. Die verwendeten Spezifikationen inkludieren autoregressive moving average Modelle und periodische autoregressive Modelle. Ebenfalls wurde ein multiples Regressionsmodell untersucht. Dabei behandelten separate autoregressive moving average Modelle alle Wochentage einzeln. Diese Herangehensweise erwies sich als unzureichend. Es zeigte sich auch, dass periodische Modelle das Potenzial haben, bessere Vorhersageeigenschaften zu liefern, als klassische autoregressive moving average Modelle, wo saisonale Unterschiede in den Daten nur mit Dummyvariablen berücksichtigt wurden. Dies hängt jedoch stark von der gewählten Lagordnung ab, wobei Informationskriterien sich nur bedingt dazu eignen.
Abstract
(Englisch)
Subject of this paper is the comparison of the forecasting abilities of a set of linear, univariate models for the daily electricity spot prices of the Austrian Energy Exchange. The applied specifications include autoregressive moving average models and periodic autoregressive models. Also a multiple regression model was investigated. Thereby separated autoregressive moving average models dealt with every weekday individually. This approach turned out to be insufficient. It also appeared that periodic models have the potential to deliver better forecasting abilities than classic autoregressive moving average models, where seasonal differences in the data were considered only by dummy variables. This depends however highly on the chosen lag order, whereas information criteria are not always reliable.
Schlagwörter
Schlagwörter
(Englisch)
Energy Exchange Austria daily electricity spot prices season dummy variables autoregressive moving average models periodic autoregressive models forecasting
Schlagwörter
(Deutsch)
Energiebörse Österreich tägliche Spotstrompreise Saison Dummyvariablen autoregressive moving average Modelle periodische autoregressive Modelle Vorhersagen
Autor*innen
Damir Zivkovic
Haupttitel (Deutsch)
Vorhersageeigenschaften periodischer Modelle für Strompreise
Paralleltitel (Englisch)
Forecasting abilities of periodic models for electricity prices
Publikationsjahr
2009
Umfangsangabe
85 S.
Sprache
Deutsch
Beurteiler*in
Robert M. Kunst
Klassifikationen
83 Volkswirtschaft > 83.03 Methoden und Techniken der Volkswirtschaft ,
83 Volkswirtschaft > 83.99 Volkswirtschaft: Sonstiges
AC Nummer
AC08144772
Utheses ID
3633
Studienkennzahl
UA | 140 | | |