天然气价格的分布建模与预测
应用统计
2023-02-13 v2 风险管理
统计金融
摘要
我们研究欧洲日前(Day-Ahead)与月前(Month-Ahead)天然气价格的建模与预测问题。为此,我们提出两种可用于风险与组合管理的概率模型。我们使用 2011 至 2020 年的每日定价数据。广泛的描述性数据分析显示,两时间序列均具有重尾、条件异方差,且其一阶差分呈非对称特征。我们提出在偏斜、重尾分布下的状态空间时间序列模型,以捕捉数据的所有典型事实。它们包含自相关、季节性、风险溢价、温度、储气水平、欧洲排放配额价格,以及石油、煤炭和电力等相关燃料价格的影响。我们提供严格的模型诊断并详细解释所有模型组分。此外,我们开展带显著性检验的概率预测研究,并将预测表现与文献基准比较。所提日前(月前)模型相较表现最优的基准模型,样本外连续 ranked 概率得分(CRPS)降低 13%(9%),主要归因于对波动与重尾的充分建模。
引用
@article{arxiv.2010.06227,
title = {Distributional Modeling and Forecasting of Natural Gas Prices},
author = {Jonathan Berrisch and Florian Ziel},
journal= {arXiv preprint arXiv:2010.06227},
year = {2023}
}