DO, Linh Phuong Catherine, Štefan LYÓCSA a Peter MOLNÁR. Impact of wind and solar production on electricity prices: Quantile regression approach. Journal of the Operational Research Society. 2019, roč. 70, č. 10, s. 1752-1768. ISSN 0160-5682. Dostupné z: https://dx.doi.org/10.1080/01605682.2019.1634783.
Další formáty:   BibTeX LaTeX RIS
Základní údaje
Originální název Impact of wind and solar production on electricity prices: Quantile regression approach
Autoři DO, Linh Phuong Catherine (578 Norsko), Štefan LYÓCSA (703 Slovensko, garant, domácí) a Peter MOLNÁR (703 Slovensko).
Vydání Journal of the Operational Research Society, 2019, 0160-5682.
Další údaje
Originální jazyk angličtina
Typ výsledku Článek v odborném periodiku
Obor 50206 Finance
Stát vydavatele Velká Británie a Severní Irsko
Utajení není předmětem státního či obchodního tajemství
WWW URL
Impakt faktor Impact factor: 2.175
Kód RIV RIV/00216224:14560/19:00111142
Organizační jednotka Ekonomicko-správní fakulta
Doi http://dx.doi.org/10.1080/01605682.2019.1634783
UT WoS 000479143000001
Klíčová slova anglicky Price modelling; wind; solar; renewables; quantile regression
Příznaky Mezinárodní význam, Recenzováno
Změnil Změnila: Mgr. Daniela Marcollová, učo 111148. Změněno: 8. 4. 2020 14:22.
Anotace
We study the impact of fuel prices, emission allowances, demand, past prices, wind and solar production on hourly day-ahead electricity prices in Germany over the period from January 2015 until June 2018. Working within a linear regression, ARX-EGARCH and quantile regression framework we compare how different pricing factors influence the mean and quantiles of the electricity prices. Contrary to the existing literature, we find that short-term price fluctuations on the fuel markets and emission allowances have little effect on the electricity prices. We also find that day-of-the-week as well as monthly effects have significant impact on the electricity prices in Germany and should not be ignored in model specifications. Three main factors are found to drive extreme prices: price persistence, expected demand and expected wind production. Our findings contribute to understanding of extreme price movements, which can be used in pricing models and hedging strategies.
VytisknoutZobrazeno: 25. 7. 2024 18:19