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Cambios en los precios de la electricidad en Austria

Un análisis de los cambios recientes en los precios de la electricidad y la dinámica del mercado en Austria.

― 7 minilectura


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Tabla de contenidos

En los últimos años, ha habido cambios significativos en los precios de la electricidad en Austria, especialmente desde el segundo trimestre de 2021. Estos cambios están relacionados con los cambios en el Suministro de Energía en toda Europa, lo que ha llevado a nuevos patrones en el comportamiento de los precios de la electricidad.

Este artículo analiza dos Modelos diferentes utilizados para analizar los precios de la electricidad en tres períodos de tiempo: antes de la crisis (2018 a 2021), durante la crisis (2021 a 2023) y todo el período de 2018 a 2023. Al examinar cómo funcionan estos modelos, podemos obtener ideas sobre la dinámica del precio de la electricidad en Austria.

Resumen de la investigación

La investigación se centra en datos de la Bolsa Europea de Energía (EEX), específicamente en los precios medios diarios de la electricidad en Austria. El punto de partida para este análisis fue el cambio notable en los precios que ocurrió alrededor de abril de 2021, que coincidió con el comienzo de lo que ahora se llama la crisis energética europea. Este período se ha caracterizado por una mayor Volatilidad en los precios de la electricidad, creando picos agudos y fluctuaciones significativas.

En este estudio, examinamos principalmente los Precios de electricidad de base, que reflejan el precio promedio desde la medianoche hasta el mediodía. Este enfoque puede ampliarse a la fijación de precios en picos y en horas valle, ya que todas estas categorías comparten rasgos y tendencias similares.

Modelos utilizados en el estudio

El estudio evalúa dos modelos multifactoriales diseñados para capturar la complejidad de la fijación de precios de electricidad. El primer modelo es una estructura clásica que utiliza un proceso gaussiano junto con dos señales que representan saltos en el precio, tanto hacia arriba como hacia abajo. El segundo modelo se basa en esto al agregar una señal gaussiana adicional, con el objetivo de ver si esta mejora el rendimiento del modelo.

La calibración de estos modelos se realiza mediante un método especializado llamado Cadena de Markov Monte Carlo (MCMC), que ayuda a estimar varios parámetros involucrados en el proceso de modelado. El objetivo aquí es verificar cuán bien cada modelo refleja los precios reales de la electricidad y validar su efectividad a través de simulaciones.

Encontrando patrones en los datos

El análisis se lleva a cabo dividiendo los datos en tres segmentos distintos: el período antes de la crisis energética (2018-2021), la crisis en sí (2021-2023) y el período general de 2018-2023. Cada uno de estos segmentos presenta características únicas en términos de comportamiento de precios.

De 2018 a 2021, el mercado de electricidad vio precios relativamente estables, lo que permitió que el modelo clásico funcionara bien. Sin embargo, con el inicio de la crisis en 2021, la dinámica cambió drásticamente. La introducción de precios en picos durante las horas laborables hizo que los precios de la electricidad se dispararan, llevando a un incremento notable en la volatilidad de precios.

Resultados de la calibración

El primer modelo, que incluye los componentes de salto positivos y negativos, funcionó mejor durante períodos estables. En cambio, durante la crisis, la adición de la segunda señal gaussiana no mejoró el ajuste del modelo. Esencialmente, mientras que el primer modelo capturó efectivamente el comportamiento normal del mercado, luchó para adaptarse al entorno de cambios rápidos durante la crisis.

Calibrar estos modelos contra diferentes intervalos de tiempo permitió a los investigadores hacer comparaciones entre su rendimiento. Para el período sin crisis, el modelo clásico fue suficiente. Sin embargo, en tiempos de crisis, depender de un modelo más complejo no arrojó mejores resultados.

Perspectivas sobre el comportamiento de los precios

El análisis de los datos reveló que los precios promedio de electricidad mostraron patrones claros a lo largo del tiempo. Las oscilaciones de precios significativas observadas durante la crisis energética indicaron que los métodos de modelado tradicionales pueden no capturar completamente el impacto de los cambios extremos de precio.

La investigación también destacó cómo los factores subyacentes que influyen en los cambios de precio difieren según el período analizado. Por ejemplo, factores como las interrupciones en el suministro, las fluctuaciones en la demanda y los cambios en las políticas energéticas jugaron roles importantes en la formación de los precios de electricidad.

El papel de la oferta y la demanda

Un factor clave que impulsa los precios de la electricidad es el equilibrio entre la oferta y la demanda. Durante tiempos normales, cuando la oferta satisface efectivamente la demanda, los precios tienden a estabilizarse. Sin embargo, en períodos de crisis, como lo que comenzó en 2021, este equilibrio se ve interrumpido.

El aumento de la demanda, combinado con problemas en el suministro de energía, llevó a picos de precios que a menudo eran impredecibles. La investigación encontró que los modelos necesitaban tener en cuenta estos cambios repentinos en la demanda para representar mejor la realidad que enfrentan los consumidores de electricidad en Austria.

Limitaciones de los modelos actuales

Si bien ambos modelos presentados en el estudio tienen sus fortalezas, también tienen limitaciones.

  1. Complejidad: La adición del segundo proceso gaussiano añade complejidad que puede no traducirse siempre en una mejor capacidad de pronóstico.
  2. Sensibilidad a los datos: Los modelos dependen en gran medida de la calidad y la granularidad de los datos disponibles. Los cambios en los estándares de informes o en los métodos de recolección de datos podrían afectar los resultados.
  3. Factores externos: Los factores fuera del alcance de los modelos, como eventos geopolíticos, cambios económicos o cambios regulatorios, pueden alterar drásticamente el suministro de energía y los precios.

Direcciones futuras para la investigación

Dada los hallazgos de esta investigación, hay muchas oportunidades para estudios adicionales. El trabajo futuro podría centrarse en:

  • Refinar modelos: Desarrollar nuevos modelos que incorporen más variables y que representen mejor las fluctuaciones en los precios de la electricidad.
  • Análisis del comportamiento: Investigar el comportamiento del consumidor en respuesta a los cambios de precios, especialmente durante períodos de crisis.
  • Estudios comparativos: Examinar cómo estos modelos funcionan en otros países europeos donde los comportamientos de precios de energía podrían diferir.

La necesidad de modelos más adaptables para manejar mejor las condiciones del mercado impredecibles nunca ha sido más evidente.

Conclusión

El panorama de la fijación de precios de electricidad en Austria está cambiando y entender estos cambios es crítico para consumidores, responsables de políticas y investigadores. El estudio demuestra la necesidad de modelos robustos que puedan adaptarse tanto a períodos estables como a crisis, ayudando a guiar decisiones en el mercado energético.

En resumen, los precios de la electricidad están influenciados por una combinación de dinámicas de mercado, Oferta y demanda, y factores externos. De cara al futuro, se anima a los investigadores a perseguir métodos que puedan llevar a una mejor comprensión de estas complejidades, ayudando en última instancia al desarrollo de sistemas energéticos más resilientes.

Fuente original

Título: A Comparative Study of Factor Models for Different Periods of the Electricity Spot Price Market

Resumen: Due to major shifts in European energy supply, a structural change can be observed in Austrian electricity spot price data starting from the second quarter of the year 2021 onward. In this work we study the performance of two different factor models for the electricity spot price in three different time periods. To this end, we consider three samples of EEX data for the Austrian base load electricity spot price, one from the pre-crises from 2018 to 2021, the second from the time of the crisis from 2021 to 2023 and the whole data from 2018 to 2023. For each of these samples, we investigate the fit of a classical 3-factor model with a Gaussian base signal and one positive and one negative jump signal and compare it with a 4-factor model to assess the effect of adding a second Gaussian base signal to the model. For the calibration of the models we develop a tailor-made Markov Chain Monte Carlo method based on Gibbs sampling. To evaluate the model adequacy, we provide simulations of the spot price as well as a posterior predictive check for the 3- and the 4-factor model. We find that the 4-factor model outperforms the 3-factor model in times of non-crises. In times of crises, the second Gaussian base signal does not lead to a better fit of the model. To the best of our knowledge, this is the first study regarding stochastic electricity spot price models in this new market environment. Hence, it serves as a solid base for future research.

Autores: Christian Laudagé, Florian Aichinger, Sascha Desmettre

Última actualización: 2024-04-22 00:00:00

Idioma: English

Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2306.07731

Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2306.07731

Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/

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