Vše

Co hledáte?

Vše
Projekty
Výsledky výzkumu
Subjekty

Rychlé hledání

  • Projekty podpořené TA ČR
  • Významné projekty
  • Projekty s nejvyšší státní podporou
  • Aktuálně běžící projekty

Chytré vyhledávání

  • Takto najdu konkrétní +slovo
  • Takto z výsledků -slovo zcela vynechám
  • “Takto můžu najít celou frázi”

Self exciting threshold auto-regressive approach for non-linear modelling of daily electricity prices in the selected regions

Identifikátory výsledku

  • Kód výsledku v IS VaVaI

    <a href="https://www.isvavai.cz/riv?ss=detail&h=RIV%2F61989100%3A27510%2F09%3A00020596" target="_blank" >RIV/61989100:27510/09:00020596 - isvavai.cz</a>

  • Výsledek na webu

  • DOI - Digital Object Identifier

Alternativní jazyky

  • Jazyk výsledku

    angličtina

  • Název v původním jazyce

    Self exciting threshold auto-regressive approach for non-linear modelling of daily electricity prices in the selected regions

  • Popis výsledku v původním jazyce

    This paper is focused on the electricity market and electricity prices. The electricity sector is one of the key strategic sectors of every economy and knowledge of demand, supply and prices is very important. Because of the features occurring in the time series of electricity prices (i.e. high frequency, non-constant mean, autocorrelation, non-normal distribution, heteroscedasticity, seasonality, etc.), it is necessary to employ more sophisticated models for the purposes of their modelling. The goal ofthis paper is to propose the empirical model for modelling daily electricity prices in three selected regions (California, North Europe and Austria). To exploit non-linearity, we apply the SETAR (Self Exciting Threshold Auto-Regressive) models that imply and distinct regimes in time series dynamics with potentially different parameters (and thus dynamics properties) of each regimes. First, the most appropriate SETAR model for modelling electricity prices at selected markets is developed

  • Název v anglickém jazyce

    Self exciting threshold auto-regressive approach for non-linear modelling of daily electricity prices in the selected regions

  • Popis výsledku anglicky

    This paper is focused on the electricity market and electricity prices. The electricity sector is one of the key strategic sectors of every economy and knowledge of demand, supply and prices is very important. Because of the features occurring in the time series of electricity prices (i.e. high frequency, non-constant mean, autocorrelation, non-normal distribution, heteroscedasticity, seasonality, etc.), it is necessary to employ more sophisticated models for the purposes of their modelling. The goal ofthis paper is to propose the empirical model for modelling daily electricity prices in three selected regions (California, North Europe and Austria). To exploit non-linearity, we apply the SETAR (Self Exciting Threshold Auto-Regressive) models that imply and distinct regimes in time series dynamics with potentially different parameters (and thus dynamics properties) of each regimes. First, the most appropriate SETAR model for modelling electricity prices at selected markets is developed

Klasifikace

  • Druh

    J<sub>x</sub> - Nezařazeno - Článek v odborném periodiku (Jimp, Jsc a Jost)

  • CEP obor

    AH - Ekonomie

  • OECD FORD obor

Návaznosti výsledku

  • Projekt

    <a href="/cs/project/GP402%2F07%2FP121" target="_blank" >GP402/07/P121: Reálné opce a podmínky a možnosti jejich aplikace v odvětví energetiky</a><br>

  • Návaznosti

    P - Projekt vyzkumu a vyvoje financovany z verejnych zdroju (s odkazem do CEP)

Ostatní

  • Rok uplatnění

    2009

  • Kód důvěrnosti údajů

    S - Úplné a pravdivé údaje o projektu nepodléhají ochraně podle zvláštních právních předpisů

Údaje specifické pro druh výsledku

  • Název periodika

    Ekonomická revue

  • ISSN

    1212-3951

  • e-ISSN

  • Svazek periodika

    12

  • Číslo periodika v rámci svazku

    4

  • Stát vydavatele periodika

    CZ - Česká republika

  • Počet stran výsledku

    8

  • Strana od-do

  • Kód UT WoS článku

  • EID výsledku v databázi Scopus