- Autor
- Trzpiot Grażyna (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach), Ganczarek Alicja (Akademia Ekonomiczna im. Karola Adamieckiego w Katowicach)
- Tytuł
- Klasyfikacja ryzyka na polskiej giełdzie energii elektrycznej
The Classification of Risk on the Polish Power Exchange - Źródło
- Prace Naukowe Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu. Ekonometria (21), 2008, nr 6, s. 54-65, tab., bibliogr. 6 poz.
- Tytuł własny numeru
- Zastosowania metod ilościowych
- Słowa kluczowe
- Giełda, Klasyfikacja ryzyka, Miernik ryzyka (VaR), Energia elektryczna, Ceny energii
Stock exchange, Classification of risk, VaR method, Electric power, Energy prices - Uwagi
- streszcz.
- Abstrakt
- Bazując na funkcjonujących indeksach cen energii elektrycznej, indeksach finansowych oraz wynikach klasyfikacji cen energii elektrycznej, w pracy zaproponowano nową grupę indeksów cen energii elektrycznej. Propozycje nowych indeksów wykorzystano do oceny ryzyka zmiany ceny na Rynku Dnia Następnego Towarowej Giełdy Energii SA. Ryzyko wyrażono za pomocą miar zagrożenia szeregów czasowych logarytmicznych stóp zwrotu zaproponowanych indeksów. Głównym celem pracy jest klasyfikacja ryzyka na polskiej giełdzie energii elektrycznej w ciągu dnia. Do klasyfikacji wykorzystano: metodę głównych składowych, metodę k-średnich oraz metodę hierarchiczną. Ze względu na sezonowość energii elektrycznej klasyfikację ryzyka w okresie od marca 2003 r. do marca 2005 r. przeprowadzono niezależnie w czterech okresach badawczych, odpowiadających zmianie czasu z letniego na zimowy i z zimowego na letni. Porównując wyniki klasyfikacji indeksów, oceniono ich przydatność w zarządzaniu ryzykiem na polskiej giełdzie energii elektrycznej w ciągu dnia. (abstrakt oryginalny)
In this paper we adopted the downside risk measures such as Value-at-Risk (VaR) to describe the risk of change in the price on DAM. We use the Monte Carlo simulation to establish the level of VaR. When we want to choose an appropriate statistical method to estimate downside risk on the Polish electric energy market, we need to take the seasonal fluctuations into account. So we analyse several separate data sets, which are parallel from the summer period and from the winter period. (fragment of text) - Dostępne w
- Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Krakowie
Biblioteka SGH im. Profesora Andrzeja Grodka
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Katowicach
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego w Poznaniu
Biblioteka Główna Uniwersytetu Ekonomicznego we Wrocławiu - Pełny tekst
- Pokaż
- Bibliografia
-
- Blanco C., Soronow D., Stefiszyn P., Multi-factor Models for Forward Curve Analysis: an Introduction to Principal Component Analysis, „Commodities-Now” 2002, June, 76-78.
- Gordon A.D., A Review of Hierarchical Classification, „Journal of the Royal Statistical Society” 1987 A, 119-137.
- Kleiber Ch., Kotz S., Statistical Size Distributions in Economics and Actuarial Sciences, John Wiley & Sons, New Jersey, Canada 2003.
- Rockafellar R.T., Uryasev S., Optimisation of Conditional Value-at-Risk, „Journal of Risk” 2000, 2, 21-41.
- Trzpiot G., Ganczarek A., Risk on Polish Energy Market, Dynamics Econometrics Models, University Nicolas Copernicus, Toruń 2003, 175-182.
- Trzpiot G., Ganczarek A., Value at Risk Using the Principal Components Analysis on the Polish Power Exchange, From Data and Information Analysis to Knowledge Engineering, Springer-Verlag, Berlin-Heidelberg 2006, 550-557.
- Cytowane przez
- ISSN
- 1899-3192
1507-3866 - Język
- eng
