Logo of Humboldt-Universität zu BerlinLogo of Humboldt-Universität zu Berlin
edoc-Server
Open-Access-Publikationsserver der Humboldt-Universität
de|en
Header image: facade of Humboldt-Universität zu Berlin
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
All of edoc-ServerCommunity & CollectionTitleAuthorSubjectThis CollectionTitleAuthorSubject
PublishLoginRegisterHelp
StatisticsView Usage Statistics
View Item 
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
  • edoc-Server Home
  • Qualifikationsarbeiten
  • Abschlussarbeiten
  • View Item
2017-05-17Masterarbeit DOI: 10.18452/14295
The behavior of electricity prices at the German intraday market
a probabilistic functional data approach
Stoiber, Johannes
Wirtschaftswissenschaftliche Fakultät
Der Anstieg an Energieerzeugung durch erneuerbare Energien wie Solar und Wind führen dazu, dass unsichere Wetterbedingungen zu Unsicherheiten bei der Stromproduktion führen. Daher müssen Marktteilnehmer kurzfristig reagieren könne um abgeschlossene Verträge einhalten zu können. Eine Plattform dafür bietet der Intraday Markt. Preise am deutschen Intraday Markt korrelieren inter- und intratäglich und weisen sowohl negative als auch positive Extrempreise auf. Aufgrund solcher Extrempreise liegt das Interesse bezüglich Preisprognosen nicht nur im bedingen Mittelwert sondern auch in den Verteilungsenden. Generalisierte Quantile wie Quantile und Expektile eignen sich gut um eine Verteilung zu beschreiben. Diese Arbeit zeigt die Anwendungen von zwei Methoden zur Identifizierung von Risikofaktoren von generalisierten Quantilskurven von Strompreisen am Intraday Markt. Die Risikofaktoren werden durch Funktionale Hauptkomponentenanalyse und Multivariate Quantilsregression identifiziert. Die intertägliche Dynamik der Risikofaktoren wird mit einem Vektorautoregressiven Modell analysiert. Dadurch können auch exogene Informationen wie Prognosen über erneuerbare Energieproduktion berücksichtigt werden. Preisprognosen beider Ansätze werden evaluiert mithilfe der Wurzel der mittleren quadratischen Fehler. Aus den Prognosen der Verteilungsenden werden Intervalle berechnet. Diese werden dahingehend evaluiert, zu welchem Anteil sich Preise innerhalb des Prognostizierten Intervalls befinden. R-Codes werden via QuantNet auf GitHub zur Verfügung gestellt.
 
Increasing renewable energy sources, such as solar and wind pass uncertain weather conditions to uncertainty in power production. This requires market participants to react at short notice to fulfill closed contracts through balancing themselves at the intraday market. Prices at the German intraday market correlate inter- and intradaily and exhibit extreme values in both directions. As a result of such extreme movements, interest on future prices is not only in the center of the distribution, but also in the tails. Generalized quantiles such as quantiles and expectiles are well suited to characterize a distribution. This thesis shows an application of two approaches to identify main risk factors of generalized quantile curves. Functional principal component analysis and a multivariate factorisable quantile regression. The interdaily time dynamics of the risk factors are analyzed with a vector autoregressive model that allows for incorporation of exogenous information such as renewable energy production forecasts. Price forecasts from both models are evaluated with root mean squared error and mean absolute error. Intervals obtained from tail forecasts are evaluated, to which share the interval captures observed prices. Supplementary material for this thesis is available via QuantNet on GitHub.
 
Files in this item
Thumbnail
stoiber.pdf — Adobe PDF — 1.168 Mb
MD5: 660384b68a66b39215d4e4ca296ddcd9
Cite
BibTeX
EndNote
RIS
Namensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine BearbeitungNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine BearbeitungNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine BearbeitungNamensnennung - Keine kommerzielle Nutzung - Keine Bearbeitung
Details
DINI-Zertifikat 2019OpenAIRE validatedORCID Consortium
Imprint Policy Contact Data Privacy Statement
A service of University Library and Computer and Media Service
© Humboldt-Universität zu Berlin
 
DOI
10.18452/14295
Permanent URL
https://doi.org/10.18452/14295
HTML
<a href="https://doi.org/10.18452/14295">https://doi.org/10.18452/14295</a>