Fugu-MT 論文翻訳(概要): Deep Causal Learning to Explain and Quantify The Geo-Tension's Impact on Natural Gas Market

論文の概要: Deep Causal Learning to Explain and Quantify The Geo-Tension's Impact on Natural Gas Market

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.10878v1
Date: Mon, 15 Jul 2024 16:28:26 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2024-07-16 14:10:37.730051
Title: Deep Causal Learning to Explain and Quantify The Geo-Tension's Impact on Natural Gas Market
Title（参考訳）: 天然ガス市場に対する地圧の影響の解明と定量化のための深層因果学習
Authors: Philipp Kai Peter, Yulin Li, Ziyue Li, Wolfgang Ketter,
Abstract要約: 我々は、天然ガス需要の重要な要因を特定するために、ディープニューラルネットワークベースのGranger因果関係を用いる。結果として生じる依存関係は、戦争の勃発なしに対実的なケースを構築するために使用されます。
参考スコア（独自算出の注目度）: 8.181647776300034
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Natural gas demand is a crucial factor for predicting natural gas prices and thus has a direct influence on the power system. However, existing methods face challenges in assessing the impact of shocks, such as the outbreak of the Russian-Ukrainian war. In this context, we apply deep neural network-based Granger causality to identify important drivers of natural gas demand. Furthermore, the resulting dependencies are used to construct a counterfactual case without the outbreak of the war, providing a quantifiable estimate of the overall effect of the shock on various German energy sectors. The code and dataset are available at https://github.com/bonaldli/CausalEnergy.
Abstract（参考訳）: 天然ガス需要は天然ガス価格を予測する上で重要な要素であり、電力システムに直接影響を及ぼす。しかし、既存の手法は、ロシア・ウクライナ戦争の勃発など、衝撃の影響を評価する上での課題に直面している。この文脈では、天然ガス需要の重要な要因を特定するために、ディープニューラルネットワークに基づくGranger因果関係を適用する。さらに、結果として生じる依存関係は、戦争が勃発することなく、反現実的なケースを構築するために使用され、様々なドイツのエネルギーセクターに対する衝撃の全体的影響を定量的に見積もっている。コードとデータセットはhttps://github.com/bonaldli/CausalEnergy.comで公開されている。

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