Multimedialne seminarium z ekono- i socjofizyki

W ostatnich latach wiele metod zostało wypróbowanych w odniesieniu do prognozowania cen i zapotrzebowania na energię elektryczną, z różnym skutkiem. W referacie spróbuję wytłumaczyć złożoność dostępnych rozwiązań, ze szczególnym uwzględnieniem ich mocnych i słabych stron. Omówię również kierunki, w których moim zdaniem będzie lub powinna się rozwijać ta dziedzina w ciągu najbliższych kilku czy kilkunastu lat. W szczególności przedstawię nową metodę obliczania prognoz przedziałowych – Quantile Regression Averaging (QRA) – która polega na przeprowadzeniu regresji kwantylowej na zbiorze prognoz punktowych indywidualnych modeli prognostycznych. Co ciekawe, QRA pozwala wykorzystać dotychczasowe osiągnięcia w zakresie prognoz punktowych w celu obliczenia wysokiej jakości prognoz probabilistycznych. Uważam QRA za metodę szczególnie atrakcyjną z praktycznego punktu widzenia i oczekuję jej szerokiego zastosowania w prognozowaniu probabilistycznym, nie tylko w kontekście cen i zapotrzebowania na energię elektryczną, ale także w innych obszarach finansów, w szczególności w zarządzaniu ryzykiem. [1] R. Weron (2014) Electricity price forecasting: A review of the state-of-the-art with a look into the future, International Journal of Forecasting 30(4), 1030-1081 [Open access] (http://dx.doi.org/10.1016/ j.ijforecast.2014.08.008 ).