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Enregistrement W3125431043

Residential Electricity Pricing in Texas’s Competitive Retail Market

2020· preprint· en· W3125431043 sur OpenAlexaff
David P. Brown, Chen-Hao Tsai, C.K. Woo, Jay Zarnikau, Shuangshuang Zhu

Notice bibliographique

RevueRePEc: Research Papers in Economics · 2020
Typepreprint
Langueen
DomaineEnergy
ThématiqueEnergy Efficiency and Management
Établissements canadiensUniversity of Alberta
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésPrepayment of loanVolatility (finance)Electricity retailingBusinessMarket powerSample (material)ElectricityEconomicsElectricity marketCommissionLimit pricePrice levelCommerceMonetary economicsMicroeconomicsFinancial economicsFinance
DOInon disponible

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Using a large sample of residential retail electricity plans advertised on the Public Utility Commission of Texas’s Power-to-Choose website between during January 2014 to December 2018, our panel regression analysis finds changes in the projected wholesale price of electricity are not fully reflected as changes in these plans’ price quotes. The estimated rates of wholesale price pass-through range from 43% to 45%. Retailers tend to charge risk premia that increase with wholesale price volatility. Prepayment and time-of-use plans likely contain price premia. The price premia associated with higher-than-average renewable energy contents in the early years of our sample have largely vanished by 2018. Longer contract terms come at a higher price. Finally, increased customer switching tends to reduce retail price quotes, implying that Texas’s residential retail market can be made more price competitive through consumer education on plan choices and dissemination of credible price information.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,003
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,001
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesMéta-épidémiologie (sens strict), Intégrité de la recherche
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,842
Score d'incertitude au seuil1,000

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0030,001
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,001
Méta-épidémiologie (sens large)0,0010,000
Bibliométrie0,0010,001
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,002
Intégrité de la recherche0,0000,003
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

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.

Tête enseignante Opus0,027
Tête enseignante GPT0,284
Écart entre enseignants0,257 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_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 découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeSimulation ou modélisation
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2020
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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