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Enregistrement W4391138556 · doi:10.3390/risks12020018

Stochastic Modeling of Wind Derivatives with Application to the Alberta Energy Market

2024· article· en· W4391138556 sur OpenAlex

Pourquoi ce travail est dans la base

Une base qui oublie comment elle a trouvé un travail ne peut pas être vérifiée. Voici les voies qui ont admis celui-ci.

affAu moins un auteur déclare une institution canadienne dans l'instantané OpenAlex épinglé.
fundUn bailleur canadien est enregistré sur le travail.
aboutLe titre ou le résumé porte un signal canadien du lexique géographique.

Notice bibliographique

RevueRisks · 2024
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueWind Energy Research and Development
Établissements canadiensUniversity of Calgary
Organismes subventionnairesNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésWind powerEnvironmental scienceMeteorologyEconometricsEconomicsEngineeringGeographyElectrical engineering

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Wind-power generators around the world face two risks, one due to changes in wind intensity impacting energy production, and the second due to changes in electricity retail prices. To hedge these risks simultaneously, the quanto option is an ideal financial tool. The natural logarithm of electricity prices of the study will be modeled with a variance gamma (VG) and normal inverse Gaussian (NIG) processes, while wind speed and power series will be modeled with an Ornstein–Uhlenbeck (OU) process. Since the risk from changing wind-power production and spot prices is highly correlated, we must model this correlation as well. This is reproduced by replacing the small jumps of the Lévy process with a Brownian component and correlating it with wind power and speed OU processes. Then, we will study the income of the wind-energy company from a stochastic point of view, and finally, we will price the quanto option of European put style for the wind-energy producer. We will compare quanto option prices obtained from the VG process and NIG process. The novelty brought into this study is the use of a new dataset in a new geographic location and a new Lévy process, VG, apart from NIG.

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.

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)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Simulation ou modélisation · Signal consensuel: Simulation ou modélisation
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: aucune
Score de désaccord entre enseignants0,965
Score d'incertitude au seuil0,171

Scores Codex et Gemma par catégorie

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

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 Opus0,015
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,230 · 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