Elektrik piyasalarında stokastik modelleme
Stochastic modeling of electricity markets
Yazar: YUSUF PARTOVİ MERAN
Danışman: PROF. DR. ERDİNÇ ALTAY
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2019
Konu: İstatistik = Statistics ; İşletme = Business Administration
Dizin: ARMA = ARMA ; Elektrik = Electricity ; Elektrik piyasası = Electric market ; Fiyat tahmini = Price ferecasting ; Fiyatlandırma = Pricing ; GARCH model = GARCH model ; Stokastik modelleme = Stochastic modelling

Özet:
Türkiye elektrik piyasası 2001 yılından itibaren serbestleşmeye başlamış, gelişmeler sayesinde 2012 yılından itibaren gün öncesi piyasası işlemleri günlük olarak ve saat bazında yeni yönetmeliklere göre yapılmaya başlanmıştır. Finansallaşma aşamasında olan Türkiye elektrik piyasası fiyatlarının tahmini üzerine kimi çalışmalar yapılsa da yapılan çalışmalar piyasanın ihtiyacını karışılayacak düzeyde değildir. Çalışmada Ocak 2012- Aralık 2015 dönemi için Türkiye Elektrik Piyasası günlük-ortalama elektrik fiyatları üzerine farklı öngörü modelleri kullanılarak örneklem içi kısa süreli öngörü yapılmıştır. Bu doğrultuda doğrusal yöntemlerden ARMA, ARMAX, ARMA- GARCH, ARMAX-GARCH modelleri, doğrusal olmayan modellerden TAR ve Markov rejim değişim yöntemleri işlenmiştir. Akaike kriterine göre, ARMA(11,6)- GARCH-M(1,1), ARMAX(9,5)-GARCH(1,2), TAR(3,9), MSIAH(3,6) en iyi modeller olarak seçilmiştir. Seçilen modeller için bir sene boyunca kayan öngörü yaklaşımı ile bir günlük öngörüler yapılmış, farklı istatistiksel ölçütlere göre modellerin öngörü gücü yıllık ve mevsimsel düzeyde değerlendirilmiştir. Uygulanan hata ölçütlerinden çıkan sonuçların bazen çok yakın olduğunu dikkate alarak, eşit öngörme doğruluğu değerlendirmek üzere Diebold-Mariano testi uygulanmış ve ARMA(11,6)-GARCH-M(1,1) en iyi öngörü modeli seçilmiştir. Devamında elektrik fiyatları birleşik öngörülerinin, tek bir modele dayalı öngörülerden istatistiksel olarak üstün olup olmadığı yıllık ve mevsimsel düzeyde değerlendirilmiş, yıllık düzeyde yapılan birleştirmede basit-ortalama yöntemi ile elde edilen birleşik model öngörü gücü itibari ile öne çıkarken, mevsimsel düzeyde yapılan birleştirmede genellikle basit-ortanca yöntemi ile elde edilen birleşik öngörü daha iyi performans göstermiştir.

Abstract:
The Turkish electricity market has started to deregulate since 2001 and after a course of improvements, day ahead market transactions have started to be carried out on a daily and hourly basis according to the new regulations since 2012. In spite of some studies have been done to forecaste prices at the Turkish electricity market, in the process of financialisation, the studies are not at a level of the meeting the market's requirements. We provided in-sample short term forecasts of the electricity prices by using different forecasting models on the daily-average electricity prices for the January 2012-December 2015 period of Turkish Electricity Market. Accordingly, we applied ARMA, ARMAX, ARMA-GARCH, ARMAX-GARCH among linear methods, and nonlinear TAR and Markov regime switching models on the data. According to the Akaike information criterion (AIC), ARMA(11,6)-GARCH-M(1,1), ARMAX(9,5)-GARCH(1,2), TAR(3,9) and MSIAH(3,6) are the best fitted models for our data. We forecasted data for one-day ahead for a one year period of time with the rolling forecast approach by the selected models and evaluated forecasting accuracy of the models according to the different statistical criteria at the annual and the seasonal level. Considering the results of the error criteria which are very close sometimes, the Diebold-Mariano test was applied to evaluate the equal predictive accuracy of models and the ARMA(11,6)-GARCH-M(1,1) model was chosen as the best performing model. Then the performance of combined forecast of electricity prices has been compared against the performance of individual models in the annual and seasonal base, while the combined model obtained by the simple-average method on the annual basis have the best forecast accuracy, at the seasonal level the combined forecast with the simple-median method over performed other models generally.