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La fiabilidad de los precios a plazo de la electricidad en español y alemán. Bases de datos y proceso de descubrimiento de precios

Autores: Coronado, Ángela; Climent, Francisco; Furió, Dolores

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

La fiabilidad de los precios a plazo de la electricidad en español y alemán. Bases de datos y proceso de descubrimiento de precios


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Bases de datos
Precios de la electricidad a futuro
Mercado extrabursátil
Thomson Reuters
Bloomberg
Relaciones de causalidad

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 30

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Dada la existencia de diferentes bases de datos de distintas fuentes que ofrecen información sobre los precios de la electricidad a plazo, surge la necesidad de compararlos para garantizar que los resultados de la investigación y las decisiones comerciales basadas en ellos no sean sensibles a la base de datos utilizada. Trabajamos con los precios de la electricidad a plazo negociados en el mercado extrabursátil, el mes más cercano a la madurez, cubriendo el período de 2010 a 2016 para el mercado extrabursátil español y de 2008 a 2016 para el mercado extrabursátil alemán. El objetivo de este estudio fue probar si existían discrepancias significativas entre las series de precios proporcionadas por dos de las principales agencias de información financiera (Thomson Reuters y Bloomberg), así como analizar la existencia de relaciones de causalidad entre ellas, tanto a largo plazo como a corto plazo. Como primer paso, obtuvimos la disponibilidad de datos y las características de distribución de cada una de las series de precios ofrecidas por los mencionados proveedores de información financiera para el mercado extrabursátil de electricidad español y alemán. Luego estudiamos la relación de liderazgo-retraso entre dos series de precios, previamente elegidas como representativas de las proporcionadas por Thomson Reuters y Bloomberg, para determinar si existen bases de datos líderes que puedan anticipar sistemáticamente información con respecto a las demás.

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