| Аннотация | В данном исследовании для двух ценовых зон российского оптового рынка электроэнергии выполнена апробация класса прогнозных моделей авторегрессии с сезонной компонентой и экзогенными факторами SCARX, включающей экстраполяцию долгосрочной тренд-сезонной компоненты и отдельное прогнозирование краткосрочной сезонно-стохастической составляющей. Для заданного широкого набора параметров сглаживания временных рядов цен проведено сравнение моделей SCARX на базе вейвлет-разложения (SCARX-W) и фильтра Ходрика—Прескотта (SCARX-HP) с обычной авторегрессионной моделью ARX и «наивным» подходом (основанном на предположении равенства цен в идентичные дни недели). Оценка эффективности рассматриваемых моделей проводилась с использованием средневзвешенных недельных и дневных ошибок, а также формальной статистической процедуры сравнения прогностических способностей моделей — теста Диболда—Мариано (DM). Численный эксперимент был выполнен на исторических данных о цене и плановом потребление в зонах Европа—Урал и Сибирь российской электроэнергетической биржи. Тестовый период составил 104 недели или 728 дней. В результате проведенного исследования показано, что на российском рынке модель SCARX-W позволяет получить более высокую точность прогноза, по сравнению с SCARX-HP и ARX. При этом минимальная недельная ошибка, которую удалось достичь для ценовой зоны Европа–Урал, составила 4,932%, дневная ошибка — 4,997%. Для зоны Сибирь аналогичные показатели равны 9,144 и 10,051%, соответственно. Эти же результаты подтверждаются формальным DM-тестом, выполненным отдельно для каждого часа суток. Для преодоления проблемы априорного выбора параметров сглаживания в работе предложено использовать различные методы комбинирования прогнозов. |
|---|