Application of non-linear time series analysis techniques to the Nordic spot electricity market data
Fernanda Strozzi, Eugénio Gutiérrez Tenrreiro, Carlo Noè, Tommaso Rossi, Massimiliano Serati, José-Manuel Zaldívar Comenges
Note biografiche dell'autore ![Scheda articolo su questa pagina](/images/lente.gif)
Fernanda Strozzi
Laureatasi in matematica presso l’Università di Pavia, ha conseguito il dottorato in Ingegneria Chimica presso l’Università di Twente (Olanda). E’ autrice di svariate pubblicazioni su riviste internazionali. E’ docente di Analisi Numerica e Metodi Matematici presso l’Università Cattaneo-LIUC (Castellanza) dal 1997. Si occupa principalmente di ottimizzazione e dell’applicazione della teoria dei sistemi non lineari allo studio delle catene logistiche ed alle serie finanziarie ad alta frequenza.
José-Manuel Zaldívar Comenges
Laureatosi in Ingegneria Chimica presso l’Università di Barcellona (Spagna), Istituto Quimico de Sarrià, ha continuato i suoi studi e conseguito il dottorato di ricerca presso l’Università di Twente (Olanda) con una tesi sulla simulazione di sistemi liquido-liquido in reattori discontinui. Dal 1987 è ricercatore presso il Centro Comune di Ricerca di Ispra dove ha svolto lavori nel campo della sicurezza chimica e sulle applicazioni della teoria del caos nell’ ingegneria chimica. Attualmente lavora nel campo della modellistica dei sistemi ecologici e dell’interazione tra contaminanti ed ecosistemi. Autore di più di 80 articoli in riviste“peer-review”, curatore di un libro sulla sicurezza dei reattori chimici, ha coordinato 8 dottorati di ricerca ed è stato relatore di 10 tesi di laurea per diverse Università Europee.
Eugenio Gutiérrez
Ingegnere meccanico specializzato in meccanica applicata e teoria dei Sistemi Dinamici. Attualmente si occupa dell’applicazione della teoria dei sistemi dinamici a problemi non-lineari di ingegneria strutturale ed alle infrastrutture rappresentabili con reti. Ha partecipato a diversi progetti interdisciplinari applicando la teoria dei sistemi complessi allo studio della mortalità nei terremoti (analisi multivariata GIS-based), all’analisi ed il controllo di sistemi meccanici discontinui e, più recentemente, allo studio degli indicatori di vulnerabilità nelle reti elettriche.
Tommaso Rossi
Laureatosi in Production and Management Engineering presso il Politecnico di Milano nel 2000. PhD in Industrial Engineering presso il Politecnico di Milano dal titolo “Modeling and analysis of hybrid production systems”. Attualmente è ricercatore presso l’Istituto di Tecnologie dell’Università Cattaneo-LIUC (Castellanza) dove tiene i corsi di Operations Management e Supply Chain Design. Le sue aree di ricerca comprendono: pianificazione della produzione, logistic network design, simulazione, sistemi di produzione ibrida e risk assessment.
Carlo Noè
Laureatosi in Ingegneria Meccanica press il politecnico di Milano. E’ professore ordinario di Impianti Industriali presso l’università Cattaneo-LIUC (Castellanza) e direttore dell’Istituto di Tecnologie. Dal 1998 è docente di Quality Management e Logistica. I suoi interessi attuali comprendono la simulazione dei sistemi di produzione, il Risk Management ed il Facility Management.
Massimiliano Serati
È Professore Associato di Politica Economica presso l’Universita Cattaneo - LIUC di Castellanza (VA). Si occupa principalmente a livello teorico ed empirico di temi macroeconomici tra i quali aspetti relativi a Analisi Congiunturale e Previsione, Politica Monetaria, Mercato del lavoro, Inflazione e sue determinanti, Commercio Internazionale.
È autore di pubblicazioni monografiche ed articoli su riviste nazionali e internazionali
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Sommario
In questo lavoro abbiamo applicato la teoria dell’analisi delle serie temporali nonlineari allo studio agli spot price del mercato dell’energia nei paesi nordici (Nord Pool). Le serie temporali dei prezzi considerate sono due: la prima e’ in corone norvegesi per MWh da maggio 1992 a dicembre 1998, la seconda e’ in euro per MWh da gennaio 1999 a gennaio 2007. Lo scopo principale di questo lavoro e’ stato quello studiare queste serie usando la teoria dei sistemi nonlineari per estrarre dalla dinamica sottostante una correlazione chiara con eventi noti non evidente dalla semplice osservazione delle serie stesse. Gli eventi considerati sono stati: variazioni nelle condizioni atmosferiche ed entrate di nuovi paesi nel Nord Pool. Dapprima e’ stata fatta un’analisi per caratterizzare le serie dal punto di vista della long-memory (analisi R/S) del power spectrum, della stazionarietà (space-time separation plot) e lo studio della loro pdf per vedere se era approssimabile con una distribuzione stabile. Successivamente abbiamo confrontato ogni serie con due tipi di dati surrogati: uno generato da un processo Gaussiano lineare con la stessa FFT della serie e l’ altro generato rimescolando in modo random i dati delle serie reali in modo da distruggere le correlazioni temporali ma preservandone la distribuzione statistica. I surrogati cosi costruiti sono stati usati per dimostrare che le misure fornite dalla Recurrence Quantification Analysis sono capaci di distinguere tra dati reali e surrogati e quindi di rilevare correlazioni più che lineari. Infine si e’’visto che due misure della RQA: %determinism e %laminarity forniscono una nuova misura di volatilità in grado di rilevare cambiamenti nelle serie temporali considerate in modo più chiaro della deviazione standard.
Abstract
In this work, we have applied non-linear time series techniques to the Nordic spot electricity market data. The time series are given in two periods, from May 1992 to December 1998 in Norwegian Kröne per MWh and from January 1999 to January 2007 in EUR per MWh. Our main interest was on trying to classify these series and analysing if their dynamical behaviour were in some way correlated with known events, e.g. the evolution of the Nord Pool and the climatic factors. First, a preliminary study was carried out with the aim of characterising the time series in terms of power spectral distribution, long term memory (R/S analysis), stationarity (space-time separation plots) and tails (stable distributions). Then, we used two types of surrogate time series, the first type was generated by a Gaussian linear random process with the same FFT of the real data set, whereas the second type consisted on a shuffled version of the original data series i.e. with the same statistic properties but without any correlation. We used these surrogates to check if RQA measures were able to detect differences with the real data. Finally, we used two RQA measures, %determinism and %laminarity, for developing a new measure of volatility which was able of detecting important historical and meteorological events with better resolution than by measuring the time series standard deviation.