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Coleção Digital
Título: FORECAST OF THE JOINT DENSITY OF WIND CAPACITY FACTOR THROUGH THE USE OF A MULTIVARIATE GAS MODEL Autor: HENRIQUE HELFER HOELTGEBAUM
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Colaborador(es):
CRISTIANO AUGUSTO COELHO FERNANDES - ADVISOR
Nº do Conteudo: 25286
Catalogação: 06/10/2015 Liberação: 29/10/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25286@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25286@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25286
Resumo:
Título: FORECAST OF THE JOINT DENSITY OF WIND CAPACITY FACTOR THROUGH THE USE OF A MULTIVARIATE GAS MODEL Autor: HENRIQUE HELFER HOELTGEBAUM
Nº do Conteudo: 25286
Catalogação: 06/10/2015 Liberação: 29/10/2015 Idioma(s): PORTUGUESE - BRAZIL
Tipo: TEXT Subtipo: THESIS
Natureza: SCHOLARLY PUBLICATION
Nota: Todos os dados constantes dos documentos são de inteira responsabilidade de seus autores. Os dados utilizados nas descrições dos documentos estão em conformidade com os sistemas da administração da PUC-Rio.
Referência [pt]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25286@1
Referência [en]: https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=25286@2
Referência DOI: https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.25286
Resumo:
In this work we use the framework of GAS models to generate joint forecasts for capacity factors of several wind plants belonging to different geographical areas. Such scenarios are then used as input to raise the distribution of cash flows associated with a portfolio of contracts attached to these wind plants. We first model the marginal density of each capacity factor using a GAS model with Beta density. In order to capture the observed dependence among these capacity factors, we use a copula t- Student with correlation matrix evolving through a GAS mechanism. One of the important contributions of our framework is that generation of scenarios is accomplished in just one step, avoiding the need of transforming back variables to its original scale, as it is the case under a Gaussian assumption for the marginals. As it is known, exponentiation of simulated Gaussian values can result in unrealistic sampling paths for the wind capacity factor, and by propagation, this can badly a ect the risk measures obtained from the simulated distribution of the cash flows associated with a particular portfolio of wind plants. Our results shows that when taking into account dependence the cash flows are higher than when ignoring dependence.
Descrição | Arquivo |
COMPLETE |