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Enregistrement W6922379883 · doi:10.11575/prism/26752

Levy driven Markov-modulated Ornstein-Uhlenbeck processes: application to Alberta electricity market

2012· other· en· W6922379883 sur OpenAlexaboutno aff

Notice bibliographique

RevuePRISM (University of Calgary) · 2012
Typeother
Langueen
Domaine
Thématique
Établissements canadiensnon disponible
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésSpot contractElectricityElectricity marketLévy processMarkov processProcess (computing)Markov chainSpot marketStochastic process

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

This thesis is a study of the distinctive stochastic properties exhibited in Alberta's electricity market. Electricity spot prices are notoriously difficult to model, which motivate us to develop new models. Our model combines the Ornstein-Uhlenbeck process for the spot dynamics of electricity with Markov-Modulated parameters. In this way, the model allows for Markov-Modulated mean-reversion rates and volatilities. Compared with the classical finance model, Markov-Modulated model or Markovian regime-switching models, by construction, should provide a better fit to volatile electricity spot prices. A brief overview of the history of Markov-Modulated models in finance theory, as well as the main contributions and contents of this thesis, is given in Chapter 1. Chapter 2 is the theoretical foundation of this thesis; in this chapter, we review some basic definitions and results on Markov process, Semi-Markov process, continuous time Markov chain, Levy processes and Ito's formula. In Chapter 3, we develop a new process called the Markov-Modulated Ornstein-Uhlenbeck process. We study all properties of this Markov-Modulated Ornstein-Uhlenbeck process. We build two models, geometric and arithmetic, for electricity spot price dynamics. In Chapter 4, using the models we described in Chapter 3, we give the pricing formulas for forwards and swaps contracts of electricity. Two approaches, geometric and arithmetic, are used to derive different types of pricing formulas using different properties of geometric and arithmetic models. Two specific Levy processes, NIG and CGMY are studied in detail for both geometric and arithmetic cases. Another main contribution of this thesis is given in Chapter 5, where we invoke the Markov-Modulated and Semi-Markov-Modulated volatilities together with electricity forward prices to get a generalization of the Black-76 formula to price European call options, for the cases with symmetric and non-symmetric transition rates between states, and with and without jumps in the forward dynamics. Simulation results for the models described in Chapter 3 are given in Chapter 6. Finally, daily average electricity spot market data from the Alberta electricity market for the period of January 1, 2000 to December 31, 2011 are studied in detail in Chapter 7. In Chapter 8, we conclude and propose future work.

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 machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni 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.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,002
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
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 enseignants0,968
Score d'incertitude au seuil0,064

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

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

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 Opus0,006
Tête enseignante GPT0,194
Écart entre enseignants0,188 · 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 source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
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
Publié2012
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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