Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

Wyszukujesz frazę "day ahead market" wg kryterium: Temat


Wyświetlanie 1-3 z 3
Tytuł:
Applications of VaR and CVaR Methods on Energy Market in Poland
Zastosowanie metod VaR oraz CVaR na rynku energii w Polsce
Autorzy:
Ganczarek, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/905673.pdf
Data publikacji:
2006
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Day Ahead Market
Balance Market
futures market
risk measures
Value-at-Risk
Conditional-Value-at-Risk
variance-covariance
Monte Carlo simulation
historical simulation
GED distribution
Opis:
This article presents downside risk measures such as: Value-at-Risk - VaR and Conditional Value-at-Risk - CVaR. We establish them with three of the known methods. The electric energy is an article of real tame, which we can not store up and this influences on changes of price. The downside risk measures are more effective than the measures of volatility for estimate risk on electric energy market. The aim this article is the choice of VaR and CVaR methods, that are the most effective for future risk on the Polish energy market. In this investigation we use the logarithmic rate of return of prices from the Polish Power Exchange, Balance Market (BM) from October to December 2002 and their simulation distributions.
Podejmując decyzje związane z przyszłością, podejmujemy ryzyko. Ocena ryzyka jest oceną subiektywną i w głównej mierze zależy od preferencji inwestorów. Niemniej jednak, aby ocenić ewentualne przyszłe ryzyko, należy go zmierzyć. Jest wiele różnych miar służących do jego pomiaru. W artykule skupiliśmy się nad kwantylowymi miarami zagrożenia Value-at-Risk - VaR oraz Conditional Value-at-Risk - CVaR. Będziemy te miary wyznaczać trzema znanymi metodami. Energia elektryczna jest towarem czasu rzeczywistego, którego się nie magazynuje, co w znacznym stopniu wpływa na kształtowanie się jej cen. Miary najgorszych realizacji spośród możliwych są efektywniejsze w przypadku oszacowania ryzyka na rynku energii niż miary przeciętne. Celem referatu jest wybór takiej spośród metod wyznaczania VaR oraz CVaR, aby najprecyzyjniej oszacować ewentualne przyszłe ryzyko straty na polskim rynku energii. Wyniki badań oparte są na logarytmicznych stopach zwrotu cen zanotowanych na Towarowej Giełdzie Energii oraz Rynku Bilansującym (RB) w okresie od 1 października do końca 2002 r., oraz na symulowanych rozkładach tych stóp zwrotu.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2006, 196
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
APT Model for Electricity Prices on the Day Ahead Market of the Polish Power Exchange
Model APT dla ceny energii elektrycznej na RDN Giełdy Energii SA
Autorzy:
Ganczarek, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/904695.pdf
Data publikacji:
2005
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
The Day Ahead Market
Arbitrage Pricing Theory
factors analysis
the principal components
eigenvalue
eigenvector
the graph analysis method
the optimum choice method proposed by Z. Hellwig
Opis:
W pracy przedstawiliśmy model zależności zmiany ceny energii elektrycznej od czynników makroekonomicznych, takich jak zmiany: kursu dolara, kursu marki, inflacji, bezrobocia, cen produkcji w górnictwie, kopalnictwie oraz przetwórstwie przemysłowym, wydobyciu węgla kamiennego oraz czynników pogodowych. Przedmiotem badań jest empiryczna weryfikacja modelu ceny na RDN Giełdy Energii SA w 2001 r. z wykorzystaniem metody głównych składowych. Otrzymane wyniki skonfrontowaliśmy z wynikami uzyskanymi dla modelu APT, w którym do doboru składowych modelu zastosowaliśmy metodę analizy grafów i metodę optymalnego wyboru predyktant zaproponowanych przez Z. Hellwiga. Celem tej pracy jest wyłonienie modelu efektywniej opisującego kształtowanie się cen na RDN.
In this paper we presented the model of the dependence of the electricity price on macroeconomic factors such as changes in the dollar price, the Deutsche mark price, the rate of inflation, the rate of unemployment, price changes in the mining industry, the production of the manufacturing sector, the output of the mining industry and weather conditions. The aim of this article was the empirical verification of the price model on the Day Ahead Market (DAM) of the Polish Power Exchange in 2001 based on the principal components method. The results were compared with the results for the APT model, selected by means of the graph analysis method and the optimum choice method proposed by Z. Hellwig. The aim of this work was to choose the best model for the description of price trends on the DAM.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2005, 194
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
Tytuł:
GARCH Models of Time Series on DAM
Modele GARCH szeregów czasowych na RDN
Autorzy:
Ganczarek, Alicja
Powiązania:
https://bibliotekanauki.pl/articles/906890.pdf
Data publikacji:
2007
Wydawca:
Uniwersytet Łódzki. Wydawnictwo Uniwersytetu Łódzkiego
Tematy:
Polish Power Exchange
Day Ahead Market
Balance Market
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity
Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity
Maximum Likelihood Method
Akaike's information criterion
Schwarz’s consistent criterion
Hannan-Quinn’s consistent criterion
Rissanen’s stochastic complexity criteria
Opis:
In this paper an analysis of the time series on the Day Ahead Market (DAM) of the Polish Power Exchange is presented. In this analysis Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) models are used to describe the time series of rates of return of price of electric energy on DAM. This analysis is based on the data from July 2002 to June 2004.
W pracy została przedstawiona analiza szeregów czasowych stóp zwrotu cen energii elektrycznej notowanych na rynku dnia następnego (RDN) Towarowej Giełdy Energii SA od lipca 2002 do czerwca 2004 r. za pomocą modeli GARCH. Celem pracy jest odpowiedź na pytanie, czy modele GARCH efektywnie opisują kształtowanie się cen energii elektrycznej na parkiecie polskiej giełdy energii i czy można je wykorzystywać do modelowania szeregów czasowych stóp zwrotu cen energii elektrycznej.
Źródło:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica; 2007, 206
0208-6018
2353-7663
Pojawia się w:
Acta Universitatis Lodziensis. Folia Oeconomica
Dostawca treści:
Biblioteka Nauki
Artykuł
    Wyświetlanie 1-3 z 3

    Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies