Эта книга предлагает глубокий и современный обзор различных статистических инструментов, которые могут быть использованы для анализа и прогнозирования динамики двух критически важных для любой энергетической компании процессов - цен на электроэнергию и нагрузок. Она охватывает сезонное разложение, возврат к среднему, распределения с тяжелыми хвостами, экспоненциальное сглаживание, предварительную обработку спайков, авторегрессионные временные ряды, включая модели с экзогенными переменными и гетероскедастическими (GARCH) компонентами, модели переключения режимов, интервальные прогнозы, модели скачкообразной диффузии, ценообразование производных и рыночную цену риска.
Моделирование и прогнозирование нагрузок и цен на электроэнергию поставляется вместе с компакт-диском, содержащим как данные, так и подробные примеры реализации различных методов в Matlab, с дополнительными примерами в SAS. Читатель может повторить все промежуточные шаги практической реализации модели и проверить свое понимание метода и правильность компьютерного кода с использованием тех же входных данных.
Книга представляет особый интерес для квантов, работающих в коммунальных службах, независимых производителей энергии и трейдеров, торговых отделов хедж-фондов и финансовых учреждений, а также для руководителей, посещающих курсы, призванные помочь им повысить свою техническую квалификацию. Текст также будет полезен студентам магистратуры по электротехнике, эконометрике и финансам, желающим овладеть передовыми статистическими инструментами, применяемыми в этой горячей области. В книге содержится шестнадцать практических примеров, превращающих ее в самоучитель по моделированию и прогнозированию нагрузок и цен на электроэнергию.
Эта книга представляет собой подробный и актуальный обзор различных статистических методов, которые можно использовать для анализа и прогнозирования динамики двух ключевых процессов для любой энергетической компании - цен на электричество и нагрузки. В ней освещаются следующие направления: сезонное разложение, возврат к среднему, тяжёлые распределения, сглаживание, предварительная обработка всплесков, авторегрессионные временные ряды, в том числе модели с экзогенными переменными и гетероскедастические (GARCH)-компоненты, модели со сменой режима, интервальные прогнозы, модели с диффузией Джойса, цена на производные и рыночный риск. "Моделирование и прогнозирование нагрузки на электроэнергию и цен на неё" сопровождается компакт-диском, где представлены данные и подробные примеры реализации разных подходов на языке программирования Matlab с дополнительными примерами на SAS. Читатель может проследить за всеми промежуточными шагами практичной реализации модели и проверить своё понимание метода и корректность компьютерного кода с помощью одинаковых входных данных. Книга представит особый интерес для профессионалов-"квантов", работающих в коммунальном хозяйстве, независимых энергетических производителях и маркетолога, торговых отделах хедж-фондов и финансовых структурах, а также для руководителей, посещающих курсы, призванные усовершенствовать их технические навыки. Текст также будет полезен для выпускников в области электротехники, эконометрики и финансов, желающих получить представление о сложных статистических инструментах, применяемых в этой активной сфере. Кстати, в книге есть шестнадцать практических примеров, делая её самодостаточным руководством по моделированию нагрузок на электроэнергию и прогнозированию цен на неё.
Электронная Книга «Modeling and Forecasting Electricity Loads and Prices» написана автором Группа авторов в году.
Минимальный возраст читателя: 0
Язык: Английский
ISBN: 9780470059999
Описание книги от Группа авторов
This book offers an in-depth and up-to-date review of different statistical tools that can be used to analyze and forecast the dynamics of two crucial for every energy company processes—electricity prices and loads. It provides coverage of seasonal decomposition, mean reversion, heavy-tailed distributions, exponential smoothing, spike preprocessing, autoregressive time series including models with exogenous variables and heteroskedastic (GARCH) components, regime-switching models, interval forecasts, jump-diffusion models, derivatives pricing and the market price of risk. Modeling and Forecasting Electricity Loads and Prices is packaged with a CD containing both the data and detailed examples of implementation of different techniques in Matlab, with additional examples in SAS. A reader can retrace all the intermediate steps of a practical implementation of a model and test his understanding of the method and correctness of the computer code using the same input data. The book will be of particular interest to the quants employed by the utilities, independent power generators and marketers, energy trading desks of the hedge funds and financial institutions, and the executives attending courses designed to help them to brush up on their technical skills. The text will be also of use to graduate students in electrical engineering, econometrics and finance wanting to get a grip on advanced statistical tools applied in this hot area. In fact, there are sixteen Case Studies in the book making it a self-contained tutorial to electricity load and price modeling and forecasting.
