Weryfikacja modeli z grupy GARCH na dobowo-godzinnych rynkach energii elektrycznej w Polsce

• Autorzy: Alicja Ganczarek

Warianty tytułu

The GARCH Models on Day-Ahead Electric Energy Markets In Poland

• Języki publikacji: PL

Abstrakty

Celem artykułu był dobór odpowiednich modeli, do opisu szerów czasowych na polskich dobowo-godzinnych rynkach energii elektrycznej. W pracy rozważono szeregi czasowe godzinnych logarytmicznych stóp zwrotu cen notowanych na Rynku Bilansującym, Rynku Dnia Następnego oraz Rynku Dobowo-Godzinowego Energii Konwencjonalnej poee w okresie od 1 lipca do 31 grudnia 2007 roku. Szeregi z wyodrębnioną cyklicznością oraz autokorelacją wartości oczekiwanej próbowano opisać za pomocą modeli klasy GARCH. Wśród analizowanych modeli tej grupy, do danych z rynku energii najlepiej dopasowany okazały się niestacjonarne modele FIGARCH, FIEGARCH oraz HYGARCH z rozkładem skośnym t-Studenta.(abstrakt oryginalny)

EN

The aim of this paper is an appropriate choice of model, which may be applied to describe time series on whole day electric energy market. Time series of hourly logarithmic rates of return quoted on Balance Market, Day Ahead Market and Conventional Energy Spot Market on Internet Electricity Trading Platform from 1-th July to 31-th December 2007 year are considered. The time series without seasonal and autoregression in mean were modelled by GARCH models. The results favor nonstationary models like FIGARCH, FIEGARCH and HYGARCH with skewed Student-t distribution.(original abstract)

Słowa kluczowe

PL

Rynki towarowe; Rynek energetyczny; Analiza szeregów czasowych; Model GARCH; Rozkład t-Studenta

EN

Commodity markets; Energy market; Time-series analysis; GARCH model; Student's t-distribution

• Czasopismo: Studia i Prace Wydziału Nauk Ekonomicznych i Zarządzania / Uniwersytet Szczeciński
• Rocznik: 2008
• Numer: nr 9 Rynek kapitałowy: skuteczne inwestowanie
• Strony: 524--536

Twórcy

autor

Alicja Ganczarek

• Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach

Bibliografia

• Baillie R., Bollersev T., Mikkelsen H. O., Fractionally Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity, Journal of Econometrics, 1996, 74,s. 3-30.
• Bollerslev T., Engle R.F., Modeling the Persistence of Conditional Variance, Econometric Review, 1986, 5, s. 1-50.
• Bollerslev T., Mikklelsen H.O., Modeling and Pricing Long-Memory in Stock Market Volatility, Journal of Econometrics, 1996, 73, 151-184.
• Brockwell P.J., Davis R.A., Introduction to Time Series and Forecasting, Springer - Verlag, New York, 1996.
• Chung C.F., Estimating the Fractionally Integrated GARCH Model, National Taiwan University working paper, 1999.
• Davidson J., Moment and Memory Properties of Linear Conditional Heteroscedastity Models, Manuscript, Cardiff University, 2001.
• Ding Z., Granger C.W.J., Engle R.F., A Long Memory Property of Stock Market Returns and a New Model, Journal of Empirical Finance, 1993, 1, 83-106.
• Engle R.F., Autoregressive Conditional Heteroscedasticy with Estimates of the Variance of United Kingdom Inflation, Econometrica, 1982, 50, s. 987-1007.
• Engle R.F., Bollerslev T., Modeling the Persistence of Conditional Variance, Econometric Review, 1986, 5, s. 1-50.
• Glosten L.R., Jagannathan R.,Runkle D.E., On the relation between expected value and the volatility of the nominal excess return on stocks, Journal of Finance, 1993, 48, s. 1779-1801.
• Nelson D., Conditional Heteroskedasticity in Basset Returns: a New Approach, Econometrica, 1991, 59, s. 347-370.
• Schwarz G., Estimating the Dimension of a Model, The Annals of Statistics, 7978, nr 6, s. 461-464.