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Título: A NOVEL SEMIPARAMETRIC STRUCTURAL MODEL FOR ELECTRICITY FORWARD CURVES
Instituição: PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO - PUC-RIO
Autor(es): MARINA DIETZE MONTEIRO

Colaborador(es):  ALEXANDRE STREET DE AGUIAR - Orientador
DAVI MICHEL VALLADAO - Coorientador
Número do Conteúdo: 51534
Catalogação:  23/02/2021 Idioma(s):  ENGLISH - UNITED STATES

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=51534@1
Referência [en]:  https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/colecao.php?strSecao=resultado&nrSeq=51534@2
Referência DOI:  https://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.51534

Resumo:
Hedging against spot price volatilities becomes increasingly important in deregulated power markets. Therefore, being able to model electricity forward prices is crucial in a competitive environment. Electricity differs from other commodities due to its limited storability and transportability. Furthermore, its derivatives are associated with a delivery period during which electricity is continuously delivered, implying on referring to power forwards as swaps. These peculiarities make the modeling of electricity contract prices a non-trivial task, where traditional models must be adapted to address the mentioned characteristics. In this context, we propose a novel semiparametric structural model to compute a continuous daily forward curve of electricity through maximum smoothness criterion. In addition, elementary forward contracts can be represented by any parametric structure for seasonality or even for exogenous variables. Our framework acknowledges the overlapped swaps and allows an analysis of arbitrage opportunities observed in power markets. The smooth forward curve is computed by a hierarchical optimization problem able to handle scarce data sets from low-liquidity markets. PCA results corroborate our framework s capability to explain a high percentage of variance with only a few factors.

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