Zobrazit minimální záznam

Předpovídání cen elektřiny na českém spotovém trhu
dc.contributor.advisorLebovič, Michal
dc.creatorČerný, Kryštof
dc.date.accessioned2017-06-01T21:28:15Z
dc.date.available2017-06-01T21:28:15Z
dc.date.issued2016
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.11956/80923
dc.description.abstractTato diplomová práce se zaobývá předpovídáním hodinových a denních cen elektřiny na deregulovaném českém denním trhu s elektřinou. Metody použité pro odhad a předpověď hodinových a denních cen jsou vybrány z rodiny modelů ARIMA-GARCH a neurálních sítí. Dekompozice pomocí stacionární diskrétní vlnkové transformace je použita pro denní ceny v kombinaci s ARIMA modely a neurálními sítěmi. Hodinová data jsou modelována pomocí modelů GARCH a neurálních sítí. Výsledky předpovědí odhalují, že v případě denních cen, jednodušší modely, jako ARIMA předčí ostatní metody. Vlnková dekompozice nezlepšila přesnost předpovědí. V případě hodinových cen architektura neurální sítě Multilayer Perceptron dává lepší předpovědi než předpověd uskutečněná metodou ARIMA. Klasifikace JEL C20, C22, C45, C53, C65 Klíčová slova předpovídání, časové řady, ARIMA, GARCH, neurální sítě, vlnková transformace E-mail autora krystof.cerny@gmail.com E-mail vedoucího práce lebovicm@gmail.com 1cs_CZ
dc.description.abstractThis master thesis is focused on analysis and forecasting of hourly and daily electricity price on the deregulated Czech daily electricity market. The methods used for estimating and forecasting hourly and daily prices are picked from the ARIMA-GARCH family of models and Neural Networks. For daily price data, the Redundant Haar Wavelet Transform decomposition of the time series is used in combination with ARIMA and Neural Networks models for forecasting. For hourly data, ARIMA and Neural Network models are considered. The forecasting results of daily data indicate that simpler models such as seasonal ARIMA outperform all other methods. Also the wavelet decomposi- tion of the daily series didn't prove useful in enhancing the forecast precision. For hourly data, the Multilayer Perceptron architecture of the neural network outperformed the ARIMA forecast. JEL Classification C20, C22, C45, C53, C65 Keywords Forecasting, Time Series, ARIMA, GARCH, Neural Net- works, Wavelet Transform Author's e-mail krystof.cerny@gmail.com Supervisor's e-mail lebovicm@gmail.com 1en_US
dc.languageEnglishcs_CZ
dc.language.isoen_US
dc.publisherUniverzita Karlova, Fakulta sociálních vědcs_CZ
dc.subjectpředpovídánícs_CZ
dc.subjectčasové řadycs_CZ
dc.subjectARIMAcs_CZ
dc.subjectGARCHcs_CZ
dc.subjectneurální sítěcs_CZ
dc.subjectvlnková transformacecs_CZ
dc.subjectTime Seriesen_US
dc.subjectElectricityen_US
dc.subjectForecastingen_US
dc.subjectARIMAen_US
dc.subjectGARCHen_US
dc.subjectNeural networksen_US
dc.titleForecasting electricity prices in the Czech spot marketen_US
dc.typediplomová prácecs_CZ
dcterms.created2016
dcterms.dateAccepted2016-02-10
dc.description.departmentInstitute of Economic Studiesen_US
dc.description.departmentInstitut ekonomických studiícs_CZ
dc.description.facultyFakulta sociálních vědcs_CZ
dc.description.facultyFaculty of Social Sciencesen_US
dc.identifier.repId147699
dc.title.translatedPředpovídání cen elektřiny na českém spotovém trhucs_CZ
dc.contributor.refereeRečka, Lukáš
dc.identifier.aleph002070615
thesis.degree.nameMgr.
thesis.degree.levelnavazující magisterskécs_CZ
thesis.degree.disciplineEkonomiecs_CZ
thesis.degree.disciplineEconomicsen_US
thesis.degree.programEkonomické teoriecs_CZ
thesis.degree.programEconomicsen_US
uk.thesis.typediplomová prácecs_CZ
uk.taxonomy.organization-csFakulta sociálních věd::Institut ekonomických studiícs_CZ
uk.taxonomy.organization-enFaculty of Social Sciences::Institute of Economic Studiesen_US
uk.faculty-name.csFakulta sociálních vědcs_CZ
uk.faculty-name.enFaculty of Social Sciencesen_US
uk.faculty-abbr.csFSVcs_CZ
uk.degree-discipline.csEkonomiecs_CZ
uk.degree-discipline.enEconomicsen_US
uk.degree-program.csEkonomické teoriecs_CZ
uk.degree-program.enEconomicsen_US
thesis.grade.csVýborněcs_CZ
thesis.grade.enExcellenten_US
uk.abstract.csTato diplomová práce se zaobývá předpovídáním hodinových a denních cen elektřiny na deregulovaném českém denním trhu s elektřinou. Metody použité pro odhad a předpověď hodinových a denních cen jsou vybrány z rodiny modelů ARIMA-GARCH a neurálních sítí. Dekompozice pomocí stacionární diskrétní vlnkové transformace je použita pro denní ceny v kombinaci s ARIMA modely a neurálními sítěmi. Hodinová data jsou modelována pomocí modelů GARCH a neurálních sítí. Výsledky předpovědí odhalují, že v případě denních cen, jednodušší modely, jako ARIMA předčí ostatní metody. Vlnková dekompozice nezlepšila přesnost předpovědí. V případě hodinových cen architektura neurální sítě Multilayer Perceptron dává lepší předpovědi než předpověd uskutečněná metodou ARIMA. Klasifikace JEL C20, C22, C45, C53, C65 Klíčová slova předpovídání, časové řady, ARIMA, GARCH, neurální sítě, vlnková transformace E-mail autora krystof.cerny@gmail.com E-mail vedoucího práce lebovicm@gmail.com 1cs_CZ
uk.abstract.enThis master thesis is focused on analysis and forecasting of hourly and daily electricity price on the deregulated Czech daily electricity market. The methods used for estimating and forecasting hourly and daily prices are picked from the ARIMA-GARCH family of models and Neural Networks. For daily price data, the Redundant Haar Wavelet Transform decomposition of the time series is used in combination with ARIMA and Neural Networks models for forecasting. For hourly data, ARIMA and Neural Network models are considered. The forecasting results of daily data indicate that simpler models such as seasonal ARIMA outperform all other methods. Also the wavelet decomposi- tion of the daily series didn't prove useful in enhancing the forecast precision. For hourly data, the Multilayer Perceptron architecture of the neural network outperformed the ARIMA forecast. JEL Classification C20, C22, C45, C53, C65 Keywords Forecasting, Time Series, ARIMA, GARCH, Neural Net- works, Wavelet Transform Author's e-mail krystof.cerny@gmail.com Supervisor's e-mail lebovicm@gmail.com 1en_US
uk.file-availabilityV
uk.publication.placePrahacs_CZ
uk.grantorUniverzita Karlova, Fakulta sociálních věd, Institut ekonomických studiícs_CZ
dc.identifier.lisID990020706150106986


Soubory tohoto záznamu

Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail
Thumbnail

Tento záznam se objevuje v následujících sbírkách

Zobrazit minimální záznam


© 2017 Univerzita Karlova, Ústřední knihovna, Ovocný trh 560/5, 116 36 Praha 1; email: admin-repozitar [at] cuni.cz

Za dodržení všech ustanovení autorského zákona jsou zodpovědné jednotlivé složky Univerzity Karlovy. / Each constituent part of Charles University is responsible for adherence to all provisions of the copyright law.

Upozornění / Notice: Získané informace nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora. / Any retrieved information shall not be used for any commercial purposes or claimed as results of studying, scientific or any other creative activities of any person other than the author.

DSpace software copyright © 2002-2015  DuraSpace
Theme by 
@mire NV