論文の概要: Hierarchical forecasting for aggregated curves with an application to
day-ahead electricity price auctions
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.16255v1
- Date: Thu, 25 May 2023 17:10:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-18 13:15:47.849988
- Title: Hierarchical forecasting for aggregated curves with an application to
day-ahead electricity price auctions
- Title（参考訳）: 集束曲線の階層的予測 : 日頭電力価格オークションへの適用
- Authors: Paul Ghelasi, Florian Ziel
- Abstract要約: すべての集合曲線が固有の階層構造を持つという事実を利用する。
階層的和解法は予測精度の向上に有効である。
この結果から,階層的整合法は,集約曲線の予測精度の向上に有効であることが示唆された。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Aggregated curves are common structures in economics and finance, and the
most prominent examples are supply and demand curves. In this study, we exploit
the fact that all aggregated curves have an intrinsic hierarchical structure,
and thus hierarchical reconciliation methods can be used to improve the
forecast accuracy. We provide an in-depth theory on how aggregated curves can
be constructed or deconstructed, and conclude that these methods are equivalent
under weak assumptions. We consider multiple reconciliation methods for
aggregated curves, including previously established bottom-up, top-down, and
linear optimal reconciliation approaches. We also present a new benchmark
reconciliation method called 'aggregated-down' with similar complexity to
bottom-up and top-down approaches, but it tends to provide better accuracy in
this setup. We conducted an empirical forecasting study on the German day-ahead
power auction market by predicting the demand and supply curves, where their
equilibrium determines the electricity price for the next day. Our results
demonstrate that hierarchical reconciliation methods can be used to improve the
forecasting accuracy of aggregated curves.
- Abstract（参考訳）: 集約曲線は経済と金融の共通構造であり、最も顕著な例は需給曲線である。
本研究では,全ての集約曲線が内在的階層構造を持つという事実を利用して,階層的和解法を用いて予測精度を向上させる。
我々は,集合曲線の構成や分解の方法に関する深い理論を提供し,これらの手法が弱い仮定の下で等価であると結論付ける。
我々は,以前に確立したボトムアップ法,トップダウン法,線形最適調整法を含む,集約曲線に対する複数の和解法を検討する。
また,ボトムアップやトップダウンの手法と同様の複雑さを持つ「集約ダウン」と呼ばれる新しいベンチマーク調整手法を提案するが,この設定では精度が向上する傾向にある。
我々は,ドイツの日頭電力オークション市場について,需要と供給曲線を予測し,その平衡が翌日の電力価格を決定する実験的な予測を行った。
以上の結果から,階層的調整手法により,集計曲線の予測精度の向上が期待できることがわかった。
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