論文の概要: Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05441v1
• Date: Fri, 8 Mar 2024 16:51:27 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-03-11 13:08:50.772456
• Title: Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices
• Title（参考訳）: 日内電力価格のベイズ的階層的確率予測
• Authors: Daniel Nickelsen, Gernot M\"uller
• Abstract要約: 本稿では,ドイツの日内取引市場における電力価格のベイズ予測に関する第1報について述べる。 検証には2022年の極端に不安定な電力価格を使用します。 我々は,電気価格予測における機能選択にLASSOを用いるという宣言されたゴールド標準に挑戦し,オルソゴンマッチング・パースーツ(OMP)がより良い予測性能をもたらすという強い統計的証拠を提示する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: We present a first study of Bayesian forecasting of electricity prices traded on the German continuous intraday market which fully incorporates parameter uncertainty. Our target variable is the IDFull price index, forecasts are given in terms of posterior predictive distributions. For validation we use the exceedingly volatile electricity prices of 2022, which have hardly been the subject of forecasting studies before. As a benchmark model, we use all available intraday transactions at the time of forecast creation to compute a current value for the IDFull. According to the weak-form efficiency hypothesis, it would not be possible to significantly improve this benchmark built from last price information. We do, however, observe statistically significant improvement in terms of both point measures and probability scores. Finally, we challenge the declared gold standard of using LASSO for feature selection in electricity price forecasting by presenting strong statistical evidence that Orthogonal Matching Pursuit (OMP) leads to better forecasting performance.
• Abstract（参考訳）: 我々は,ドイツにおける日内連続市場で取引される電力価格のベイズ予測について,パラメータの不確実性を完全に組み込んだ最初の研究を行う。 我々のターゲット変数はIDFull価格指数であり、予測は後続の予測分布で与えられる。 検証には、これまで予測研究の対象とならなかった2022年の超過揮発性電力価格を用いる。 ベンチマークモデルとして、予測生成時に利用可能なすべての日内トランザクションを使用して、IDFullの現在の値を計算します。 弱形式効率仮説によれば、最終価格情報から構築したベンチマークを大幅に改善することは不可能である。 しかし、我々は点測度と確率スコアの両方の観点から統計的に有意な改善を観察する。 最後に,直交マッチング追跡(omp)が予測性能の向上に繋がる強い統計的証拠を提示することにより,電力価格予測における特徴選択にlassoを使用するという金本位制に挑戦する。

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