Uśrednianie prognoz jako sposób na zmniejszenie ryzyka związanego z podejmowaniem decyzji w przedsiębiorstwie energetycznym

Podobne dokumenty
Probabilistyczne prognozowanie hurtowych cen energii elektrycznej

Katedra Demografii i Statystki Ekonomicznej

Interdyscyplinarne seminaria

Czynniki mające wpływ na kształtowanie się cen energii na rynku w Polsce

KRÓTKOOKRESOWE PROGNOZOWANIE CENY EKSPORTOWEJ WĘGLA ROSYJSKIEGO W PORTACH BAŁTYCKICH. Sławomir Śmiech, Monika Papież

Wykład 4 Wybór najlepszej procedury. Estymacja parametrów re

Ekonometryczne modele nieliniowe

STATYSTYKA OD PODSTAW Z SYSTEMEM SAS. wersja 9.2 i 9.3. Szkoła Główna Handlowa w Warszawie

inwestycji w energetyce?

PODYPLOMOWE STUDIA ZAAWANSOWANE METODY ANALIZY DANYCH I DATA MINING W BIZNESIE

Wielokryterialny model optymalizacji zabezpieczenia zapotrzebowania odbiorcy na energię elektryczną

DRZEWA REGRESYJNE I LASY LOSOWE JAKO

Metody matematyczne w analizie danych eksperymentalnych - sygnały, cz. 2

Praca dyplomowa - magisterska

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

System prognozowania rynków energii

Recenzja rozprawy doktorskiej mgr Yasena Asada Mhanna Rajihy. nt. ICA and Artificial Neural Networks in Supporting Decision Process

strona 1 / 8 Specjalizacja: H2. Prognozowanie gospodarcze Publikacje:

Publikowanie w czasopismach z tzw. "listy filadelfijskiej" i korzystanie z finansowania zewnętrznego - wyzwania i możliwości rozwoju młodego naukowca

FORECASTING THE DISTRIBUTION OF AMOUNT OF UNEMPLOYED BY THE REGIONS

informatyka Ekonomiczna

Ćwiczenie 5 PROGNOZOWANIE

Efektywność rynku w przypadku FOREX Weryfikacja hipotezy o efektywności dla FOREX FOREX. Jerzy Mycielski. 4 grudnia 2018

Wpływ czynników atmosferycznych na zmienność zużycia energii elektrycznej Influence of Weather on the Variability of the Electricity Consumption

Wstęp do sieci neuronowych, wykład 6 Wsteczna propagacja błędu - cz. 3

WYKORZYSTANIE MODELI TAKAGI SUGENO DO KRÓTKOTERMINOWEGO PROGNOZOWANIA ZAPOTRZEBOWANIA NA ENERGIĘ ELEKTRYCZNĄ ODBIORCÓW WIEJSKICH

Ekonometria. Prognozowanie ekonometryczne, ocena stabilności oszacowań parametrów strukturalnych. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

3. Modele tendencji czasowej w prognozowaniu

Eliza Khemissi, doctor of Economics

Weryfikacja hipotez statystycznych, parametryczne testy istotności w populacji

Motto. Czy to nie zabawne, że ci sami ludzie, którzy śmieją się z science fiction, słuchają prognoz pogody oraz ekonomistów? (K.

Punktacja czasopism naukowych How scientific journals are pointed

Modelowanie i prognozowanie cen surowców energetycznych. Monika Papie Sławomir Âmiech

MODELE AUTOREGRESYJNE W PROGNOZOWANIU CEN ZBÓŻ W POLSCE

Ekonometria dynamiczna i finansowa Kod przedmiotu

Spis treści 3 SPIS TREŚCI

Klastry a międzynarodowa konkurencyjność sektorów rolno-żywnościowych w UE. Szczepan Figiel, Justyna Kufel, Dominika Kuberska

Kierunek studiów: Finanse i Rachunkowość Specjalność: Inżynieria finansowa

Kierunek: Matematyka. Specjalność: MATEMATYKA FINANSOWA I UBEZPIECZENIOWA

PROGNOZOWANIE CENY OGÓRKA SZKLARNIOWEGO ZA POMOCĄ SIECI NEURONOWYCH

Szkolenia SAS Cennik i kalendarz 2017

Statystyka matematyczna i ekonometria

Minimum programowe dla studentów MIĘDZYWYDZIAŁOWYCH INDYWIDUALNYCH STUDIÓW SPOŁECZNO-HUMANISTYCZNYCH - studia magisterskie II stopnia

Jorge Chan-Lau (2001) Corporate Restructuring in Japan: An Event- Study Analysis IMF Working Paper WP/01/202.

EMERALD: Wspierają Badania

Maszyny wektorów podpierajacych w regresji rangowej

WIELOKRYTERIALNE PORZĄDKOWANIE METODĄ PROMETHEE ODPORNE NA ZMIANY WAG KRYTERIÓW

4 Szczegóły dotyczące konstrukcji portfela aktywów przedstawiono w punkcie 4. 5 Por. Statman M., How Many Stocks Make a Diversified

TGE na rynku europejskim At the heart of Central European power and gas trading

Perspektywa europejska rynku energii. Prof. Krzysztof Żmijewski Sekretarz Generalny. Rynek Energii w Polsce r.

Szeregi czasowe, analiza zależności krótkoi długozasięgowych

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Guy Meredith (2003) Medium-Term Exchange Rate Forecasting: What We Can Expect IMF Working Paper WP 03/021.

Doktorant składa wniosek o przyznanie stypendium doktoranckiego do kierownika studiów doktoranckich. RODZAJ OSIĄGNIĘĆ NAUKOWYCH

Szacowanie optymalnego systemu Bonus-Malus przy pomocy Pseudo-MLE. Joanna Sawicka

Inżynieria Środowiska. II stopień ogólnoakademicki. przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi. semestr zimowy

Testowanie hipotez statystycznych. Wprowadzenie

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Bezpieczeństwo emerytalne kobiet w Europie. dr Agnieszka Chłoń-Domińczak Instytut Statystyki i Demografii SGH Instytut Badań Edukacyjnych

Wojny Coli - czyli siła reklamy na rynku oligopolicznym

Modelowanie jako sposób opisu rzeczywistości. Katedra Mikroelektroniki i Technik Informatycznych Politechnika Łódzka

RYZYKO INWESTYCJI W SPÓŁKI GIEŁDOWE SEKTORA ENERGETYCZNEGO

Opis programu studiów

Porównanie generatorów liczb losowych wykorzystywanych w arkuszach kalkulacyjnych

WYDZIAŁ BUDOWNICTWA LĄDOWEGO I WODNEGO

dr Anna Matuszyk PUBLIKACJE: CeDeWu przetrwania w ocenie ryzyka kredytowego klientów indywidualnych Profile of the Fraudulelent Customer

Matematyka - Statystyka matematyczna Mathematical statistics 2, 2, 0, 0, 0

10. Redukcja wymiaru - metoda PCA

5-15 pkt pkt pkt. Monografia: współautorstwo Należy podać autora/redaktora, wydawcę, numer ISBN, nakład, rok wydania, objętość. 70% pkt.

ARMAX (ANN) : :. (ANN) ARMAX.... ARMAX ARMA :..Q47 E27 C53 C45 :JEL

Statystyka matematyczna dla leśników

Statystyki: miary opisujące rozkład! np. : średnia, frakcja (procent), odchylenie standardowe, wariancja, mediana itd.

Ekonometria. Wprowadzenie do modelowania ekonometrycznego Estymator KMNK. Jakub Mućk. Katedra Ekonomii Ilościowej

Matematyka Stosowana na Politechnice Wrocławskiej. Komitet Matematyki PAN, luty 2017 r.

Szczegółowy program kursu Statystyka z programem Excel (30 godzin lekcyjnych zajęć)

Liczba godzin Punkty ECTS Sposób zaliczenia

Prognozowanie i Symulacje. Wykład I. Matematyczne metody prognozowania

Zastosowanie sieci neuronowych w problemie klasyfikacji wielokategorialnej. Adam Żychowski

Integracja polskiego rynku energii z rynkiem europejskim aktualny stan realizacji regionalnych projektów w zakresie RDN (i RDB)

Ćwiczenia IV

STATYSTYKA MATEMATYCZNA

5. Model sezonowości i autoregresji zmiennej prognozowanej

Wprowadzenie do teorii prognozowania

Inżynieria Rolnicza 5(114)/2009

PRZYKŁAD ZASTOSOWANIA DOKŁADNEGO NIEPARAMETRYCZNEGO PRZEDZIAŁU UFNOŚCI DLA VaR. Wojciech Zieliński

ZMIENNOŚĆI CENOWE NA RYNKACH ROLNYCH. Mariusz Hamulczuk SGGW

Ścieżka rozwoju polskiej gospodarki w latach gospodarki w latach W tym celu wykorzystana zostanie metoda diagramowa,

Sprawy organizacyjne

Elastyczność popytu na rynku energii elektrycznej

Dr hab. inż. Krzysztof Wojdyga, prof. PW Politechnika Warszawska Wydział Instalacji Budowlanych, Hydrotechniki i Inżynierii Środowiska

Finanse behawioralne; badanie skłonności poznawczych inwestorów

Prognozowanie ceny energii na TGE SA analiza empiryczna

przedmiot podstawowy obowiązkowy polski drugi

WYMAGANIA WSTĘPNE W ZAKRESIE WIEDZY, UMIEJĘTNOŚCI I INNYCH KOMPETENCJI

Wprowadzenie do teorii ekonometrii. Wykład 1 Warunkowa wartość oczekiwana i odwzorowanie liniowe

dr hab. Renata Karkowska 1

Projekcja inflacji Narodowego Banku Polskiego materiał edukacyjny

PLANY I PROGRAMY STUDIÓW

Sylabus Formularz opisu przedmiotu (formularz sylabusa) dla studiów I i II stopnia 1 wypełnia koordynator przedmiotu

Indeksy dynamiki (o stałej i zmiennej podstawie)

Transkrypt:

Uśrednianie prognoz jako sposób na zmniejszenie ryzyka związanego z podejmowaniem decyzji w przedsiębiorstwie energetycznym Jakub Nowotarski Promotor: prof. dr hab. Rafał Weron Promotor pomocniczy: dr Katarzyna Maciejowska Katedra Badań Operacyjnych, Finansów i Zastosowań Informatyki Wydział Informatyki i Zarządzania, Politechnika Wrocławska Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 1 / 37

Jakub Nowotarski krótki życiorys 1/3 2008-2011 Lic. z Matematyki, PWR 2011-2013 Mgr z Matematyki Finansowej i Ubezpieczeniowej, PWR Nagroda rektora za szczególne wyniki w nauce Stypendium motywacyjne Ministerstwa Nauki i Szkolnictwa Wyższego (MNiSW) Uczestnictwo w 11 warsztatach z modelowania matematycznego (ECMI Modeling Week, European Study Group with Industry) W 2012 zapytał, czy może uczestniczyć w prawdziwym projekcie naukowym W 2013 pierwszy artykuł w Energy Economics Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 2 / 37

Jakub Nowotarski krótki życiorys 2/3 2013-2017 doktorat z Zarządzania, PWR Grant PRELUDIUM, Narodowe Centrum Nauki, 07/2014 Najlepsza publikacja i prezentacja spośród doktorantów, Conference on Energy Finance (EF14), Erice, Włochy, 09/2014 2. miejsce w konkursie Global Energy Forecasting Competition GEFCom2014, 07/2015 Stypendium Wincentego Stysia z nauk społecznych i humanistycznych, przyznane przez prezydenta Wrocławia, 09/2015-06/2016 Stypendium ministra dla doktorantów, MNiSW, 12/2016 jedyny student nauk ekonomicznych! Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 3 / 37

Jakub Nowotarski krótki życiorys 3/3 2013-2017 doktorat z Zarządzania, PWR Prezentował wyniki na 17 konferencjach w Europie i USA Conference on Energy Finance (2014, 2015, 2016) IEEE PES (Power & Energy Society) General Meeting (2015) International Symposium on Forecasting (2015, 2016) 16 publikacji 12 z prognozowania na rynkach energii 13 na tzw. liście filadelfijskiej (LF) 50 cytowań wg. bazy Scopus (bez autocytowań), H-index = 5 Obecnie pracuje w zespole Model Risk Management Group w BNY Mellon, Wrocław Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 4 / 37

Uśrednianie prognoz jako sposób na zmniejszenie ryzyka związanego z podejmowaniem decyzji w przedsiębiorstwie energetycznym Jakub Nowotarski Promotor: prof. dr hab. Rafał Weron Promotor pomocniczy: dr Katarzyna Maciejowska Katedra Badań Operacyjnych, Finansów i Zastosowań Informatyki Wydział Informatyki i Zarządzania, Politechnika Wrocławska Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 5 / 37

Wprowadzenie Rynki energii elektrycznej (REE) w Europie Nord Pool (DK, EST, FIN, NOR, SWE) N2EX (UK) Belpex (BE) EPEX Spot (AT,CH, DE, FR) APX-ENDEX (NL) PolPX (PL) OTE (CZ) OKTE (SK) OPCOM (RO) OMIE (ES, PT) GME (IT) HUPX (HU) EXAA (AT) Borzen (SLO) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 6 / 37

Wprowadzenie... w Ameryce Północnej i Australii Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 7 / 37

Wprowadzenie Rynek dnia następnego (RDN) i cena spotowa Day d 2 Day d 1 Day d Bidding for day d 1 Bidding for day d 24 hours (48 half-hours) of day d 1 24 hours (48 half-hours) of day d Źródło: Weron (2014, Int. J. Forecasting) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 8 / 37

Wprowadzenie Kształtowanie się cen spotowych Podaż i popyt, źródła odnawialne i ujemne ceny Źródło: Ziel & Steinert (2016, Energy Economics) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 9 / 37

Wprowadzenie Szereg czasowy cen energii elektrycznej Sezonowość, powracanie do średniej i piki cenowe (spikes) Daily POLPX spot price [PLN/MWh] 600 500 400 300 200 100 0 2013-01-01 2014-02-05 2015-03-12 2016-04-15 2017-05-20 Days [2013-01-01 -- 2017-05-31] Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 10 / 37

Wprowadzenie Dlaczego prognozowanie na REE jest tak ważne? Błąd prognozy cen i zapotrzebowania mniejszy o 1% oszczędności rzędu $600 tys. (przy 1 GW mocy zainstalowanej) Oszczędności = Zapotrzebowanie ( Pd,h DA min(p DA d,h )) }{{}}{{} bez prognoz wiemy, czy DA>RT d,h, P RT Źródło: Hong (2015, EnergyBiz) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 11 / 37

Wprowadzenie Nowe trendy na REE: Uśrednianie prognoz Uśrednianie prognoz to pomysł z lat 1960-tych (Bates & Granger, 1969; Crane & Crotty, 1967) Na REE Prognozowanie zapotrzebowania na energię elektryczną od połowy lat 1980-tych (Bunn, 1985; Bunn & Farmer, 1985; Smith, 1989), stosowane również współcześnie (Loland et al., 2012; Taylor, 2010; Taylor & Majithia, 2000) Dopiero w 2013 roku pojawiły się pierwsze artykuły nt. prognozowania cen energii elektrycznej: Bordignon et al. (2013), Nowotarski et al. (2014), Weron (2014), Raviv et al. (2015) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 12 / 37

Wprowadzenie Nowe trendy na REE: Prognozy probabilistyczne Prognozy przedziałowe (prediction intervals) czy gęstości rozkładu (density forecasts) niosą dużo więcej informacji, które menadżerowie mogą wykorzystać w planowaniu i podejmowaniu decyzji (Chatfield, 2000; Gneiting & Katzfuss, 2014) P 0 t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 13 / 37

Wprowadzenie Cel i zadania Cel: Rozwiniecie skutecznych i odpornych narzędzi prognozowania cen spotowych energii elektrycznej Zadania: 1 Weryfikacja, czy uśrednianie poprawia jakość prognoz [P1, P2-P3] 2 Opracowanie metod pozwalających wykorzystać prognozy punktowe do wyznaczania prognoz przedziałowych [P2, P3-P4] 3 Opracowanie wytycznych co do stosowania poszczególnych metod, miar błędów i testów w kontekście prognozowania probabilistycznego na REE [P5] Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 14 / 37

Zadanie 1 Prognozy punktowe [P1] Uśrednianie prognoz (prognozy punktowe) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 15 / 37

Prognozy indywidualne Zadanie 1 Prognozy punktowe [P1] Na czym polega uśrednianie prognoz punktowych? P 1,t P 2,t Estymacja wag P t c Prognoza uśredniona P M,t Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 16 / 37

Zadanie 1 Prognozy punktowe [P1] Wyniki Empiryczny dowód, że uśrednianie prognoz działa dla cen energii elektrycznej Przewaga uśredniania istotna statystycznie (test Diebolda-Mariano) Nord Pool, 2010 Week Simple OLS LAD PW CLS IRMSE BMA BI ARX Summary statistics WMAE 8.25 9.58 7.80 8.58 8.57 8.26 9.54 8.50 9.42 # better than AR 27 17 26 19 27 27 17 22 # better than BI 15 8 21 14 14 15 8 # best 1 2 13 5 1 4 0 4 m.d.f.b. 1.07 2.40 0.62 1.39 1.39 1.07 2.36 1.31 2.24 Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 17 / 37

Zadania 1 i 2 Prognozy probabilistyczne [P2-4] Uśrednianie prognoz (prognozy probabilistyczne) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 18 / 37

Prognozy indywidualne Zadania 1 i 2 Prognozy probabilistyczne [P2] Quantile Regression Averaging (QRA) Wykorzystanie prognoz punktowych do wyznaczenia prognoz przedziałowych P 1,t P 2,t Regresja kwantylowa: min βτ τ 1 Pt<Xtβτ t P t X t β τ P t L, P t U P M,t X t = 1, P 1,t,, P M,t β τ - wektor parametrów Uśredniona prognoza przedziałowa (np. dla τ=0.05 & 0.95) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 19 / 37

Prognozy indywidualne Zadania 1 i 2 Prognozy probabilistyczne [P3] Factor QRA (FQRA) QRA dla dużej liczby prognoz indywidualnych P 1,t P 2,t መf 1,t PCA Regresja kwantylowa: P t L, P t U X t = 1, መf 1,t,, መf k,t P M,t መf k,t k <M składowych z panelu prognoz punktowych Uśredniona prognoza przedziałowa (np. dla τ=0.05 & 0.95) Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 20 / 37

Zadanie 2 Prognozy probabilistyczne [P4] QRA w GEFCom2014 1-sze i 2-gie miejsce dla QRA! Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 21 / 37

Zadanie 3 Wytyczne co do stosowania prognoz probabilistycznych [P5] Wytyczne co do stosowania poszczególnych metod, miar błędów i testów na REE Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 22 / 37

Zadanie 3 Wytyczne co do stosowania prognoz probabilistycznych [P5] Ocena jakości prognoz probabilistycznych Nietrywialne zagadnienie do ewaluacji prognozujemy rozkład, obserwujemy tylko jedną wartość P 0 t 0 t 1 t 2 t 3 t 4 t 5 Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 23 / 37

Zadanie 3 Wytyczne co do stosowania prognoz probabilistycznych [P5] Ocena jakości prognoz probabilistycznych Kompleksowa analiza metod wraz ze wskazaniem najlepszych Badanie empiryczne z ich wykorzystaniem Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 24 / 37

Podsumowanie Najważniejsze wyniki 1 Uśrednianie prognoz dokładniejsze i mniej ryzykowne niż wybór modelu ex-ante [P1, P2-P3] 2 Quantile Regression Averaging (QRA) nowa, niezwykle skuteczna metoda do prognozowania probabilistycznego, łączy uśrednianie prognoz i regresję kwantylową [P2, P3-P4] 3 Oryginalny zestaw wytycznych co do stosowania prognoz probabilistycznych na REE (i nie tylko) [P5] Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 25 / 37

Publikacje 1 J. Nowotarski, E. Raviv, S. Trück, R. Weron (2014) An empirical comparison of alternate schemes for combining electricity spot price forecasts, Energy Economics 46, 395-412, [IF 5Y =3.574, 40p MNiSW] 2 J. Nowotarski, R. Weron (2015) Computing electricity spot price prediction intervals using quantile regression and forecast averaging, Computational Statistics 30(3), 791-803, [IF 5Y =0.560, 15p MNiSW] 3 K. Maciejowska, J. Nowotarski, R. Weron (2014) Probabilitic forecasting of electricity spot prices, International Journal of Forecasting 32, 957-965, [IF 5Y =1.994, 30p MNiSW] 4 K. Maciejowska, J. Nowotarski (2016), A hybrid model for GEFCom2014 probabilistic electricity price forecasting, International Journal of Forecasting 32 (3), 1051-1056, [IF 5Y =1.994, 30p MNiSW] 5 J. Nowotarski, R. Weron (2017), Recent advances in electricity price forecasting: A review of probabilistic forecasting, Renewable & Sustainable Energy Reviews, w druku, [IF 5Y =7.896, 45p MNiSW] Dalsze 9 prac z tej tematyki (w tym 5 artykułów na liście filadelfijskiej, LF) Oraz 3 artykuły na LF dot. stosowania metod statystycznych w medycynie Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 26 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na recenzje Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 27 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Bunna 1. Wartość dodana dla podejmowania decyzji Prognozy cen energii elektrycznej używane jako dane wejściowe do modeli optymalizacyjnych (Conejo et al., 2010; Shahidehpour et al., 2002): Rynek dnia następnego i rynek bilansujący strategia ofertowania (arbitraż) Strategia ofertowania dla producenta energii z wiatru (dodatkowa niepewność związana z prognozowaniem wiatru) Zarządzanie ryzykiem dla producenta energii z wiatru z uwzględnieniem miar ryzyka Dokładniejsze dane wejściowe poprawiają jakość modeli optymalizacyjnych Bibliografia: Conejo et al. (2010) Decision Making Under Uncertainty in Electricity Markets, Springer Shahidehpour et al. (2002) Market operations in electric power systems, Wiley Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 28 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Bunna 2. Aspekt finansowy prognozowania cen EE Hong (2015): szacunkowe wyliczenia zakładamy, że wiemy czy DA > RT Roczne oszczędności rzędu $600.000 dla przedsiębiorstwa o 1GW mocy zainstalowanej Zareipour et al. (2010): względna różnica kosztów przy optymalizacji z prawdziwymi i prognozowanymi cenami Nawet do 0.35% redukcji kosztu na każdy 1% błędu MAPE Bazuje na Forecast Inaccuracy Economic Impact: Koszt(Cena prognozowana) - Koszt(Cena obserwowana) Koszt(Cena prognozowana) 100% Bibliografia: Hong (2015) Crystal ball lessons in predictive analytics, EnergyBiz Magazine Zareipour et al. (2010) Economic impact of electricity market price forecasting errors: A demand-side analysis, IEEE Transactions on Power Systems Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 29 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Bunna 2. Aspekt finansowy prognozowania cen EE cd. Boomsmaa et al. (2014): 14% zysku przy prognozowaniu i konkretnej optymalizacji Bibliografia: Boomsmaa et al. (2014) Bidding in sequential electricity markets: The Nordic case, European Journal of Operational Research Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 30 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Bunna 3. W którym momencie prognozujemy? Większość zbiorów danych zakłada prognozy na 12-36 godzin do przodu Zródło danych GEFCom2014 nieujawnione Zmienne zewnętrzne: prawdziwe temperatury, prognozowane temperatury, prognozowane zapotrzebowanie Przyczyna: kompromis pomiędzy złożonością i dostępnością danych Day d 2 Day d 1 Day d Bidding for day d 1 Bidding for day d 24 hours (48 half-hours) of day d 1 24 hours (48 half-hours) of day d Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 31 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Bunna 4. Prostota metod indywidualnych Liniowa zależność może nie opisywać prawdziwej zależności między zmiennymi Diagnostyka jest skomplikowana, bo rozważamy wiele zmiennych Sieci neuronowe, które zakładają zależności nieliniowe, nie są dokładniejsze niż ARX (Marcjasz et al., 2017) Bibliografia: Marcjasz et al. (2017) Importance of the long-term seasonal component in day-ahead electricity price forecasting revisited: Statistical vs. neural network models, Working Paper Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 32 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Śmiecha 1. Czy należy odwoływać się do ryzyka w tytule? Alternatywne tytuły również odzwierciedlają treść rozprawy Timmermann (2006): [w prognozowaniu] niepewność jest odzwierciedlona w błędzie prognozy a źródło ryzyka dotyczy niepełnej informacji o obserwowanej zmiennej Bunn (1985): Uśrednianie prognoz zmniejsza ryzyko (wariancję) Bibliografia: Timmermann (2006) Forecast combinations, Handbook of Economic Forecasting Bunn (1985) Statistical efficiency in the linear combination of forecasts, Int. J. Forecasting Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 33 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Śmiecha 2. Właśności szeregu czasowego, które wpływają na skuteczne prognozowanie Hyndman and Athanasopoulos (2014): prognozowalność zależy od tego: Jak dobrze rozumiemy czynniki, które oddziałują na obserwowaną zmienną Jak dużo danych jest dostępnych Czy prognozy danej zmiennej mają na nią wpływ Prognozy zapotrzebowania spełniają te warunki...... ale prognozy cen już nie Bibliografia: Hyndman & Athanasopoulos (2014) Forecasting: principles and practice, OTexts Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 34 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Śmiecha 2.... oraz uśredniania prognoz Badania empiryczne w bardzo wielu dziedzinach Warunki, przy których uśrednianie działa wymienia Timmermann (2006): Pełny zbiór informacji nie jest obserwowany Prognozy indiwidualne różnie reagują na niestacjonarne zachowania zmiennej Bibliografia: Timmermann (2006) Forecast combinations, Handbook of Economic Forecasting Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 35 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Śmiecha 3. Najlepsza metoda uśredniania Jeden z celów badawczych w pracy [P1] Testowanie wsteczne zalecane do wyboru najlepszej metody Niektóre prace rozważają nawet uśrednianie uśredniania... ale średnia arytmetyczna jest skuteczna i trudna do pokonania Genre et al. (2013, IJF) Combining expert forecasts: Can anything beat the simple average? DeMiguel et al. (2007, RFS) Optimal Versus Naive Diversification: How Inefficient is the 1/N Portfolio Strategy? Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 36 / 37

Odpowiedzi na recenzje Odpowiedzi na komentarze prof. Śmiecha 4. Własności teoretyczne QRA QRA należy do ogólnej klasy asymetrycznych funkcji straty w uśrednianiu prognoz Elliott and Timmermann (2004) przedstawiają wyniki teoretyczne (Przy pewnych założeniach) QRA jest równoważna dwukrokowej procedurze: 1 Wyestymuj wagi metodą OLS (prognoza punktowa) 2 Użyj błędów prognozy z kroku 1 do estymacji stałej w QRA 3 Dokładność QRA związana z dokładnością uśredniania punktowego Własności teoretyczne regresji kwantylowej (Koenker, 2005) Bibliografia: Elliott & Timmermann (2004) Optimal forecast combinations under general loss functions and forecast error distributions, Journal of Econometrics Koenker (2005) Quantile regression, Cambridge University Press Jakub Nowotarski (KBO) Uśrednianie prognoz jako sposób na... Wrocław, 01.06.2017 37 / 37