Analiza wolumenu sprzedaży energii elektrycznej na giełdzie Nord Pool metodą szeregów PARMA

• Autorzy: Ewa Broszkiewicz-Suwaj , Agnieszka Wołomańska
• Języki publikacji: PL

Abstrakty

W artykule podjęto próbę analizy procesów okresowo skorelowanych i omówiono modele je opisujące. Szeregi PARMA, które są modelami ARMA ze zmieniajacymi się okresowo w czasie współczynnikami, omówiono pod względem estymacji. Przedstawiono także kryteria wyboru rzędu autoregresji. Wykonane analizy wskazują, że modele PARMA i ich podklasa, modele PAR, mogą być wykorzystywane przy badaniu danych z giełdy energii. Ponadto opisują one szeregi niestacjonarne i wykazujące, a takimi są właśnie dane energetyczne. Również wykonana predykcja wskazuje, ze omawiane modele dobrze opisują dane rzeczywiste.

Słowa kluczowe

PL

Analiza sprzedaży; Rynek energetyczny; Modele matematyczne; Metoda najmniejszych kwadratów; Model ARMA

EN

Sales analysis; Energy market; Mathematical models; Least squares method; ARMA model

• Czasopismo: Rynek Terminowy
• Rocznik: 2004
• Numer: nr 4
• Strony: 83--87

Twórcy

autor

Ewa Broszkiewicz-Suwaj

autor

Agnieszka Wołomańska

Bibliografia

• [1] Brockwell P. J., Davies R. A., Introduction to Time Series and Forecasting, Springer-Verlag, New York, 1996 r.
• [2] Broszkiewicz-Suwaj, E., Wykrywanie okresowej korelacji danych z IGE SA w oparciu o analizę spektralną, Rynek Terminowy 20 (2), 2003 r.
• [3] Broszkiewicz-Suwaj E., Makagon A., Weron R., Wyłomańska A.,On detecting and modeling periodic correlation in financial data, Physica A 336, 2004 r.
• [4] Ghysels E., Osborn D. R., The econometric analysis of seasonaltime series, Cambridge University Press, New York 2001 r.
• [5] Gladyshev E. G., Periodically correlated random sequences,Sov. Math. 2,1961 r.
• [6] Lund R., Basawa I. V., Recursive prediction and likelihood evaluation for periodic ARM A models, J. Time Series Analysis 1 (21), 2000 r.
• [7] Lund R., Basawa I. V., Large sample properties of parameter estimates for periodic ARMA models, J. Time Series Analysis 6 (22), 2001 r.
• [8] Makagon A., Theoretical prediction of periodically correlated sequences, Prob. Math. Stat. 19 (2), 1999 r.
• [9] McLeod A. I., Diagnostic Checking Periodic Autoregression Models With Application, J. Time Series Analysis, 2 (15), 1995 r.
• [10] Pagano M., On periodic and multiple autoregressions, The Annals of Statistics 6,1978 r.
• [11 ] Vecchia A.V., Periodic autoregressive-moving average (PARMA) modeling with applications to water resources, Water Resources Bulletin, 5 (21), 1985 r.
• [12] Vecchia A.V., Maximum Likelihood Estimation for Periodic Autoregressive Moving Average Models, Technometrics 4 (27), 1985 r.
• [13] Wytomańska A., Ondruszko S., Analiza porównawcza modelowania ceny energii elektrycznej przy użyciu różnych pakietów statystycznych, Rynek Terminowy 20 (2), 2003 r.