Hedging Performance and Multiscale Relationships in the German Electricity Spot and Futures Markets
Notice bibliographique
Résumé
We explore optimal hedge ratios and hedging effectiveness for the German electricity market. Given the increasing attention that wavelets received in the financial market, we concentrate on the investigation of the relationship, covariance/coherence evolution and hedge ratio analysis, on a time-frequency-scale approach (discrete and continuous), between electricity spot and futures. Simpler approaches are also used for comparison purposes like the naïve, OLS and the dynamic multivariate GARCH model in order to account for risk reduction through hedging. Results allow us to conclude that: dynamic hedging strategies provide higher variance reductions in terms of hedging effectiveness; there is poor correlation among spot and futures, not being homogeneous across scales, which condition the effectiveness of the hedging strategy; the long-horizon hedge ratio does not converge to its long run equilibrium of one. Wavelets poor fit in variance reduction is attributed to low coherence and to statistical relationships between spot and futures electricity series. The instability found in various aspects of market comovements may imply serious limitations to the investor’s ability to exploit potential benefits from hedging with futures contracts in electricity markets. Moreover, much variation in the contemporaneous relationship among spot and futures may highlight inadequacy in assuming (short-term) relationships in both markets, which might account for the difficulty in achieving profitable active trading.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».