解除管制的电力市场中价格变动的可预测性

是 否 +2 论坛币

k人 参与回答

经管之家送您一份

应届毕业生专属福利!

求职就业群

赵安豆老师微信：zhaoandou666

经管之家联合CDA

送您一个全额奖学金名额~ !

立即领取

感谢您参与论坛问题回答

经管之家送您两个论坛币！

+2 论坛币

英文标题：
《Predictability of price movements in deregulated electricity markets》
---
作者：
Olga Y. Uritskaya and Vadim M. Uritsky
---
最新提交年份：
2015
---
英文摘要：
  In this paper we investigate predictability of electricity prices in the Canadian provinces of Alberta and Ontario, as well as in the US Mid-C market. Using scale-dependent detrended fluctuation analysis, spectral analysis, and the probability distribution analysis we show that the studied markets exhibit strongly anti-persistent properties suggesting that their dynamics can be predicted based on historic price records across the range of time scales from one hour to one month. For both Canadian markets, the price movements reveal three types of correlated behavior which can be used for forecasting. The discovered scenarios remain the same on different time scales up to one month as well as for on- and off- peak electricity data. These scenarios represent sharp increases of prices and are not present in the Mid-C market due to its lower volatility. We argue that extreme price movements in this market should follow the same tendency as the more volatile Canadian markets. The estimated values of the Pareto indices suggest that the prediction of these events can be statistically stable. The results obtained provide new relevant information for managing financial risks associated with the dynamics of electricity derivatives over time frame exceeding one day.
---
中文摘要：
在本文中，我们调查了加拿大阿尔伯塔省和安大略省以及美国中C市场电价的可预测性。使用尺度相关的去趋势波动分析、谱分析和概率分布分析，我们表明，所研究的市场表现出强烈的抗持续性，这表明可以根据从一小时到一个月的时间尺度范围内的历史价格记录来预测其动态。对于这两个加拿大市场，价格变动揭示了三种可用于预测的相关行为。在长达一个月的不同时间尺度上，以及在高峰和非高峰电力数据上，发现的情景保持不变。这些情况代表着价格的急剧上涨，由于波动性较低，Mid-C市场不存在这种情况。我们认为，这一市场的极端价格变动应该遵循与波动性更大的加拿大市场相同的趋势。帕累托指数的估计值表明，对这些事件的预测在统计上是稳定的。所得结果为管理超过一天的电力衍生品动态相关金融风险提供了新的相关信息。
---
分类信息：

一级分类：Quantitative Finance        数量金融学
二级分类：Statistical Finance        统计金融
分类描述：Statistical, econometric and econophysics analyses with applications to financial markets and economic data
统计、计量经济学和经济物理学分析及其在金融市场和经济数据中的应用
--
一级分类：Physics        物理学
二级分类：Data Analysis, Statistics and Probability        数据分析、统计与概率
分类描述：Methods, software and hardware for physics data analysis: data processing and storage; measurement methodology; statistical and mathematical aspects such as parametrization and uncertainties.
物理数据分析的方法、软硬件：数据处理与存储；测量方法；统计和数学方面，如参数化和不确定性。
--
一级分类：Physics        物理学
二级分类：Physics and Society        物理学与社会
分类描述：Structure, dynamics and collective behavior of societies and groups (human or otherwise). Quantitative analysis of social networks and other complex networks. Physics and engineering of infrastructure and systems of broad societal impact (e.g., energy grids, transportation networks).
社会和团体（人类或其他）的结构、动态和集体行为。社会网络和其他复杂网络的定量分析。具有广泛社会影响的基础设施和系统（如能源网、运输网络）的物理和工程。
--

---
PDF下载：
--> Predictability_of_price_movements_in_deregulated_electricity_markets.pdf (4.02 MB)

2022-5-8 06:39:44 上传

扫码加我 拉你入群

请注明：姓名-公司-职位

以便审核进群资格，未注明则拒绝

分享0 收藏0 回帖

关键词：价格变动 电力市场 预测性 Quantitative distribution

解除管制的电力市场中价格变动的可预测性Solga Y.UritskayaQuantitative Dynamics LLC，地址：马里兰州银泉市达罗街2205号，美国华盛顿特区密歇根大道620号，USAVadim M.UritskyCatholic University of America，本文研究了加拿大阿尔伯塔省和安大略省以及美国中部C市场的电价可预测性。通过规模相关的去趋势波动分析、频谱分析和概率分布分析，我们发现所研究的市场表现出强烈的抗持久性，这表明可以根据从一小时到一个月的时间尺度范围内的历史价格记录来预测其动态。对于这两个加拿大市场，价格变动揭示了三种可用于预测的相关行为。在长达一个月的不同时间尺度上，以及在峰值和峰值电量数据上，发现的情景保持不变。这些情景代表着价格的急剧上涨，由于波动性较低，Mid-C市场不存在这种情况。我们认为，这个市场的极端价格波动应该与波动性更大的加拿大市场遵循同样的趋势。帕累托指数的估计值表明，对这些事件的预测在统计上是稳定的。获得的结果提供了新的相关信息，用于管理与电力衍生品在超过一天的时间范围内的动态相关的金融风险。关键词：放松管制的电力市场、有效市场假说、去趋势波动分析、财务预测1。

导言现代电力市场不仅是一个利用供求关系安排电力购买和销售的系统，以设定价格，而且对于大多数主要电网来说，是电力衍生品的基础，如电力期货和期权，这些衍生品都是活跃的交易。这部分市场的实际意义正在增加，相关科学研究的重要性也在增加[1,2,3]。电力衍生品市场的发展是全球电力系统自由化和放松监管的结果。放松管制最初是为了减少和简化对该领域业务的控制，最终目标是达到电力市场的财务效率[4，5]。然而，电力是独一无二的，因为它是一种不可储存的商品，市场仍然非常高效[6,7]。电价不是长期的结果，而是即时的，通常是每小时一次的供需平衡。此外，由于批发电力市场的复杂性，在高峰需求和供应短缺时，它可能表现出极高的价格波动。这种价格飙升很难预测，金融风险管理仍然是解除管制电力市场参与者的首要任务，因为市场可能会表现出巨大的价格和容量风险[8,9,10]。以前的许多研究（例如[11,12,13,14]）都考虑了解除管制市场中电价的可预测性问题。在仅仅几个小时的时间范围内，价格的价值可以变化100倍。这些戏剧性的变化往往以一种看似自发的方式发生，有时被错误地解释为随机不相关过程的特征（例如，参见[15]）。

更详细的数学分析揭示了这些突然的价格上涨[16,17,18,19]中非平凡的自相关性，这表明基于历史演变信息预测电价变动的可能性[7]。然而，众所周知的事实是，能源市场的价格波动显示出严重的分布尾[16,17,20,21,22,23]，2015年6月1日提交给爱思唯尔的预印本在建立价格行为的定量预测模型方面存在很大困难。对观察到的电力市场统计结构背后的时间模式分析的关注较少，因此，电力市场动态建模仍处于起步阶段，通常仅限于日前模型[2,24,25,26,27]。在这项研究中，我们采取了一些后续步骤来回答与电价可预测性相关的基本问题。首先，解除管制的电力市场能否达到效率状态，而赫斯特指数与其他知名市场接近，或者这种状态在通常意义上是无法达到的[28,29,30]？这一点至关重要，因为如果电力市场天生就不高效，那么可以在不同的时间尺度上进行预测。在这种情况下，效率意味着价格历史与未来的价格变化相关，并可用于预测[31]。帕累托型统计的问题起着特殊的作用，因为并非所有的重分布都可以用一个单一的概率模型来近似。它们可以包括由distinctPareto指数描述的几个动态范围。

如果这类市场在原则上是可预测的，则可能存在预测在统计上稳定的特定价格区间，这些区间对于确定很重要。与电价可预测性相关的另一个核心问题是，不同市场的电价行为模型有多普遍。在目前的工作中，这一问题在三个独立市场的电价定量分析框架中得到解决，这三个市场具有不同的自由化水平——阿尔伯塔省、安大略省（加拿大）和中美洲（美国）市场。使用多种方法研究价格波动的动态和统计特性。首先，我们使用从去趋势波动分析（DFA）[32,33,34,35]获得的尺度相关分形指数[7]方法，评估不同时间尺度上的价格动态相关性。我们还使用傅立叶谱分析来确定电价动态中的循环成分，以及帕累托概率分布分析来测试所研究数据统计矩的稳定性。光谱和DFA分析结果表明，没有证据表明在任何时间尺度上电价波动的信息效率。这三个市场都表现出不同的效率水平，这可能反映出它们不同的规模和结构多样性。这些市场的价格波动强烈地反持续[28]。结合帕累托分析结果，这种反持续性表明，可以根据历史价格记录预测电价变动。接下来，我们使用相图来验证价格预测的可能性，相图表示之前和当前价格增量的相关性。根据我们的结果，这些图表具有复杂的不对称形状，揭示了价格变动的三种基本情景。

从一小时到一个月，在不同的时间尺度上，这些情景对价格变动保持不变，并被发现代表了剧烈波动的市场条件。基于这些结果，我们表明，解除管制的电力市场中的价格波动本质上是可预测的。我们的发现为解除管制的电力市场中多尺度动态的未来数学描述奠定了基础。本文的计划如下。第2节包含对分析数据集的详细描述。第3节描述了我们统计分析的主要结果，证明了电价预测的可能性。第4节将进一步探讨这种可能性。第5节简要总结了我们的研究。2.数据作为20世纪80年代以来几个国家推行的自由化政策的结果，所谓的日前电力市场为经济学家提供了一个非常具有挑战性的现象。电力不能进行经济调节，这意味着需求和供应必须持续平衡，以便市场价格主要反映必须向最终用户交付电力时的需求和供应状况。然后，建立了更复杂的市场体系，目的是在经济效率和系统可靠性之间达成合理的权衡。这些系统是围绕市场运营商建立的，其任务是管理统一价格、密封投标、双边拍卖，以构建总需求和供应曲线，并确定均衡价格和数量。这种定价机制的刀锋特性被极低的需求价格弹性和技术约束推到了极致，这些约束一次又一次地导致网络拥塞（参见。

[23,36]及其参考文献）。本文研究的数据包括阿尔伯塔省电力系统运营商（AESO）发布的每小时实时池电价，以及独立电力系统运营商（IESO）发布的安大略省实时池电价。数据涵盖2002年5月1日至2009年6月6日期间。除了这些加拿大市场之外，哥伦比亚中部（Mid-C）市场也在2001年7月1日至2006年10月31日期间被考虑。对于三个图1中的每一个：阿尔伯塔省（左）、安大略省（中）和中部C（右）市场每小时电价的时间序列。自上而下：所有小时价格、峰值价格和有效峰值价格。阿尔伯塔省的电价显示，与安大略省市场的电价相比，在相同的垂直标度上，其波动显著更高。C中部地区的电价波动幅度是安大略省的两倍，比阿尔伯塔省小约5倍。每小时数据集、两个由高峰时段和非高峰时段电价组成的二次时间序列也已得到检验。图1显示了研究中的时间序列，包括原始数据及其on和OFF子集。请注意，所有曲线图都包含大量时间和振幅不规则的尖峰。阿尔伯塔省和安大略省是加拿大仅有的两个批发电力市场完全放松管制的省份[13,37]。阿尔伯塔省的市场以化石燃料发电为主，因此更接近天然气的价格。安大略省的发电量约占核能发电量的50%，占水力发电量的25%[38,39]，从而实现了更稳定的价格行为[40]。阿尔伯塔省电价波动的平均水平大约是南极市场的两倍。哥伦比亚中部的电力市场不像阿尔伯塔省和安大略省那样放松管制[41]。

它不是一个集中的电力市场，但它是一个交易中心，电力在公用事业和营销人员之间进行双边交易。Mid-C pricehub是太平洋西北地区的参考价格，该地区包括华盛顿州、爱达荷州和俄勒冈州。在该地区，大型公用事业公司拥有发电能力，并以规定的费率为负荷供电。发电主要是水力发电，该地区通常向不列颠哥伦比亚省和加利福尼亚州出口[7,42]。由于这些原因，Mid-C的价格明显低于加拿大市场。3.统计特征和可预测性3。1.DFA和光谱特征为了测试电价波动的信息效率，在不同的时间尺度上评估了价格动态的多尺度相关性。为了实现这一目标，使用了两种互补的方法——尺度相关DFA和傅里叶光谱分析。两种方法中的前一种已在[7]中首次介绍。与以往使用平均标度指数表征宽标度范围的方法相比，我们研究了局部DFA指数在所有时间尺度上的分布。这种方法被证明是唯一适用于以下情况的方法：候补信号包括质量上不同的行为类型，包括随机价格波动、周期和峰值。使用DFA作为基本算法是因为电力数据中存在多尺度趋势[29,43]。[7]中提出的该算法的规模依赖型版本通过提供不同规模上相关性分布的详细信息，能够调查金融和经济指标的复杂非线性行为，尤其适用于市场效率的定量分析。图2：去趋势变化F的相关性（等式。

（2） ）以及艾伯塔省（左）、安大略省（中）和中C省（右）市场的所有小时电价、安多夫峰电价在时间尺度n上的当地规模相关DFA斜率α。所提供的统计数据揭示了价格运动的复杂关联结构，以及与每日和每周周期相关的准周期成分。在所有呈现的数据集中，与规模相关的DFAexponent显著低于1.5级，这表明信息效率的状态，这为预测广泛时间范围内的价格提供了机会。DFA技术应用于时间积分信号y（k）=kXt=1（x（t）- hxi），（1）其中hxi是每小时电价x的平均值，k=1。。，N、 其中N是所研究时间序列中的点数。积分信号y（k）被划分为M=N/N个不重叠的子间隔，长度N在4到720小时之间。框的索引为m=1。。。，M和他们的开始时间由knm标记。对于每个框，代表该框中局部线性趋势的最小二乘回归线ynm（k）与数据相符。使用这些函数，对积分序列y（k）进行局部去趋势处理，并计算所得去趋势信号的均方根函数。

对每个M盒重复上述计算，并对所得值进行平均，以获得对时间尺度的特征依赖性：F（n）=Vutmmxmxm=1nknm+nXk=knm（y（k）- ynm（k））（2）对于分形（自相似）金融时间序列x（t），均方根函数F和时间尺度n之间的幂律关系是预期的[44,43]：F（n）~ nα，（3），其中α是DFA标度指数[32,33]。请注意，我们对DFA指数的定义与大多数其他对数价格回报价格波动研究中使用的定义不同，在这种情况下，α代表赫斯特指数H。因为电价的时间序列非常尖峰（尤其是在阿尔伯塔省），使用基于标准回报率的方法评估的DFA指数将接近于零，这使得定量跨市场比较在统计上不可靠。为了提高分析的准确性，我们将DFA方法直接应用于电价的时间序列，而不是价格回报，这与该方法的原始公式一致[33]。由于我们省略了计算价格回报率的步骤，因此得到的DFA指数比由此得出的DFA指数大1，因此α=H+1。记住这种关系，由随机布朗游走模型[45,29]描述的有效金融市场显示出接近1.5的α值，表明价格增量之间没有相关性[28]。已经证明[7,46]放松管制的电力市场不满足这一条件，从这个意义上讲是有效的。此外，电力市场的α值往往随着规模的变化而变化，反映了价格动态的复杂结构，包括准周期周期和随机变化[7]。无花果