Analysis and prediction of spot electricity prices
| Thesis title: | Analýza a predikce spotových cen elektrické energie |
|---|---|
| Author: | Antipina, Sofia |
| Thesis type: | Bakalářská práce |
| Supervisor: | Šimpach, Ondřej |
| Opponents: | Šafr, Karel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | Tato práce se zabývá predikcí týdenních cen elektřiny v Německu s využitím vybraných lineárních modelů časových řad v rámci Box–Jenkinsovy metodologie. Analýza vychází z dat za období 2018–2025 a zahrnuje testování stacionarity, odhad parametrů a diagnostiku modelů. Součástí práce je také posouzení vlivu vybraných exogenních proměnných, včetně ceny zemního plynu a meteorologických faktorů. Porovnání predikční přesnosti ukazuje, že jednoduché sezónní modely s omezeným počtem parametrů poskytují nejspolehlivější krátkodobé předpovědi. Zahrnutí exogenních proměnných nepřineslo výrazné zlepšení výsledků, což naznačuje dominanci vnitřní dynamiky cenového procesu. Celkově práce potvrzuje, že vhodně zvolený model časových řad může být efektivním nástrojem pro krátkodobou predikci cen elektřiny na volatilním trhu. |
| Keywords: | predikce; ceny elektřiny; SARIMA; SARIMAX; časové řady; ARIMA |
| Thesis title: | Analysis and prediction of spot electricity prices |
|---|---|
| Author: | Antipina, Sofia |
| Thesis type: | Bachelor thesis |
| Supervisor: | Šimpach, Ondřej |
| Opponents: | Šafr, Karel |
| Thesis language: | Česky |
| Abstract: | This thesis focuses on forecasting weekly electricity prices in Germany using selected linear time-series models within the Box–Jenkins framework. The analysis is based on data from 2018–2025 and involves stationarity testing, parameter estimation, and model diagnostics. The study also examines the influence of selected exogenous variables, including natural gas prices and meteorological factors. The comparison of forecast performance shows that simple seasonal models with a limited number of parameters provide the most reliable short-term predictions. Including exogenous variables did not lead to a substantial improvement, indicating that the internal dynamics of the price process dominate short-term movements. Overall, the thesis demonstrates that an appropriately specified time-series model can serve as an effective tool for electricity price forecasting in a volatile market. |
| Keywords: | electricity prices; time series; ARIMA; SARIMAX; SARIMA; predikce |
Information about study
| Study programme: | Matematické metody v ekonomii/Datové analýzy a modelování |
|---|---|
| Type of study programme: | Bakalářský studijní program |
| Assigned degree: | Bc. |
| Institutions assigning academic degree: | Vysoká škola ekonomická v Praze |
| Faculty: | Faculty of Informatics and Statistics |
| Department: | Department of Statistics and Probability |
Information on submission and defense
| Date of assignment: | 29. 4. 2025 |
|---|---|
| Date of submission: | 8. 12. 2025 |
| Date of defense: | 4. 2. 2026 |
| Identifier in the InSIS system: | https://insis.vse.cz/zp/92240/podrobnosti |