Wholesale price prediction: The role of information and transparency
Notice bibliographique
Résumé
The extent of real-time information disclosure in electricity markets has been a longstanding debate. Regulators have the difficult task of striking a careful balance between transparency to improve market outcomes under uncertainty while limiting the potential for coordinated action. We consider the case of Alberta’s electricity market where, until 2017, firms observed anonymized price-quantity offers in the wholesale market in near-real-time. We empirically evaluate the role that this information played in improving firms’ abilities to forecast wholesale prices, a key argument raised by stakeholders for this information to be published. While we find that this information improved firms’ abilities to forecast wholesale prices under certain market conditions, we present evidence to suggest that the economic significance of this improvement is minimal. We point to other types of near-real-time information that could help improve expectations of future market outcomes and provide suggestions on information disclosure policies that aim to strike a balance in motivating efficient outcomes, while reducing the risk of coordination. • We investigate the role of data transparency in improving wholesale electricity price forecasts. • Our paper is motivated by the trade-off between information disclosure and its effect on efficiency versus risks of coordinated behavior. • Our results suggest that the release of near real-time offer behavior improves price forecasts, but has small economic effects on operational decisions. • Our results point to the release of market-level information to promote market efficiency without the associated competition policy risks.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,018 | 0,132 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,003 |
| Communication savante | 0,007 | 0,010 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,003 |
| Intégrité de la recherche | 0,003 | 0,004 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), 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 ».