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Modelización de precios de cambio de combustible y energía mediante procesos de reversión a la media y sus aplicaciones a los mercados de energía de Alberta

Autores: Lu, Weiliang; Arrigoni, Alexis; Swishchuk, Anatoliy; Goutte, Stéphane

Idioma: Inglés

Editor: MDPI

Año: 2021

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Acceso abierto

Artículo científico
2021

Modelización de precios de cambio de combustible y energía mediante procesos de reversión a la media y sus aplicaciones a los mercados de energía de Alberta


Categoría

Matemáticas

Subcategoría

Matemáticas generales

Palabras clave

Introduce
Precio de cambio de combustible
Mercado de Alberta
Compañías de plantas de energía
Carbón
Gas natural
Electricidad
Mercado europeo
Precio de cambio de energía
Viento
Procesos de reversión a la media
Procesos de cambio de régimen
Proceso de Ornstein-Uhlenbeck impulsado por Lévy
Movimiento Browniano Geométrico Inhomogéneo
Estimación de máxima verosimilitud
Algoritmo de Expectation-Maximization
Técnica de modelado de saltos
Modelos de cambio de régimen
Datos
Ajustados.

Licencia

CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual

Consultas: 42

Citaciones: Sin citaciones


Descripción
Este documento introduce un precio de cambio de combustible en el mercado de Alberta, diseñado para alentar a las empresas de plantas de energía a cambiar de carbón a gas natural al producir electricidad; esto ha sido aplicado con éxito en el mercado europeo. Además, consideramos un precio de cambio de energía que contempla el cambio de gas natural a energía eólica. Modelamos estos dos precios utilizando cinco procesos de reversión a la media, incluyendo procesos de cambio de régimen, proceso de Ornstein-Uhlenbeck impulsado por Lévy y movimiento browniano geométrico no homogéneo, y los estimamos basándonos en múltiples procedimientos como la estimación de máxima verosimilitud y el algoritmo de Expectation-Maximization. Finalmente, este documento demuestra resultados previos aplicados al mercado de Alberta donde la técnica de modelado de saltos es necesaria al modelar datos de cambio de combustible. Además, no solo ofrece conclusiones prometedoras sobre la necesidad de introducir modelos de cambio de régimen a los datos de cambio de combustible, sino que también muestra que el modelo de cambio de régimen se ajusta mejor a los datos.

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