Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Modellierung der Stromnachfrage sowie der Temperatur in New South Wales (NSW), Australien. Da zwischen der Temperatur und der Stromnachfrage eine hohe Abhängigkeit besteht, bezieht das aufgestellte Modell Informationen über die Temperatur in die Modellierung der Stromnachfrage mit ein, um diese zu verbessern. Zuerst wird ein Überblick über Wetterderivate gegeben und deren Basiswerte, genannt Heiztage und Kühltage, werden eingeführt. Nachfolgend werden verschiedene Modellierungs- und Bewertungsansätze diskutiert. Das folgende Kapitel beschäftigt sich mit einem Modell für die Tagesdurchschnittstemperatur in NSW. Das Modell berücksichtigt sowohl das saisonale Verhalten der Temperatur über das Jahr hinweg als auch eine Saisonalität in deren Schwankungsbreite. Im dritten Kapitel wird ein strukturell ähnliches Modell für den täglichen Durschnittsstromverbrauch eingeführt. Hierbei wird ein autoregressives Modell verwendet, welches die Temperatur als externe Einflussvariable miteinbezieht, um die Wechselbeziehung zwischen Temperatur und Stromnachfrage abzubilden. Anschließend wird das Modell erweitert, um halbstündliche Werte für die Stromnachfrage zu erzeugen. Dafür werden mehrere lineare Regressionen verwendet und weitere erklärende Variablen, wie zum Beispiel der Wochentag, werden miteinbezogen. Abschließend wird ein repräsentatives Finanzprodukt, dessen Auszahlung sowohl von der Temperatur als auch von der halbstündlichen Stromnachfrage abhängt, mittels Monte-Carlo Simulationen des Modells bewertet.
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Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Modellierung der Stromnachfrage sowie der Temperatur in New South Wales (NSW), Australien. Da zwischen der Temperatur und der Stromnachfrage eine hohe Abhängigkeit besteht, bezieht das aufgestellte Modell Informationen über die Temperatur in die Modellierung der Stromnachfrage mit ein, um diese zu verbessern. Zuerst wird ein Überblick über Wetterderivate gegeben und deren Basiswerte, genannt Heiztage und Kühltage, werden eingeführt. Nachfolgend werden versch...
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