Fugu-MT 論文翻訳(概要): Bayesian Hierarchical Probabilistic Forecasting of Intraday Electricity Prices

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

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05441v2
Date: Tue, 30 Jul 2024 14:46:12 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-31 22:06:02.956035
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 Müller,
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特徴選択にLASSOを用いるという宣言されたゴールド標準に挑戦し、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. A particularly large set of endogenous and exogenous covariables is used, handled through feature selection with Orthogonal Matching Pursuit (OMP) and regularising priors. 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 OMP leads to better forecasting performance.
Abstract（参考訳）: 本稿では,パラメータの不確実性を完全に包含するドイツの連続的日内取引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。特に大きな内因性および外因性共変体が使用され、オルソゴンマッチング・パースーツ(OMP)による特徴選択と、事前の定期化によって処理される。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、これまでの予測研究の対象にはならなかった2022年の極端に不安定な電力価格を使用します。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。弱形効率仮説によれば、前回の価格情報から構築されたベンチマークを著しく改善することは不可能である。しかし, 点測度と確率スコアの両面で統計的に有意な改善が見られた。最後に、電気価格予測における特徴選択にLASSOを用いるという宣言されたゴールド標準に挑戦し、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。

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