Este trabalho debruça-se sobre a dinâmica dos preços à vista de electricidade, de cada hora do
dia (clearing pricé), no mercado liberalizado de energia eléctrica de Espanha, o OMEL
Os factos estilizados da dinâmica dos preços à vista estão identificados em vários mercados, com
maior ou menor grau, dependendo da estrutura desse mercado, e prendem-se com:
periodicidades várias (diária, semanal e sazonalidade anual), regressão à média, picos nos preços,
volatilidade variante. Na literatura existem variados modelos que incorporam a quantidade de
energia eléctrica transaccionada como uma variável exógena a ter em conta. No presente trabalho
analisa-se, a par com o processo do preço de energia eléctrica, a quantidade transaccionada
(também denominada carga - clearing load).
A dinâmica dos preços à vista e da quantidade de energia eléctrica, ou carga, é analisada sobre
vários horizontes temporais: inter-diário, inter-semanal, inter-mensal, inter-anual e supra-anual.
Para esta análise multi-escala temporal recorreu-se à metodologia de multi-resolução da
transformada discreta de onduletas modificada (MODWT - maximal overlap discret wavelet
transform). A análise por diferentes horizontes temporais permite isolar dinâmicas e obter detalhes
sobre os processos nessas dinâmicas, contribuindo para um conhecimento das dinâmicas
particulares na dinâmica global.
A contribuição original do presente trabalho está assente na análise da dinâmica conjunta, em
várias escalas temporais, do preço e da carga do OMEL, com recurso à transformada de onduleta
MODWT sobre duas amostras univariadas, de alta-frequência e de grande dimensão (8 anos),
algo não reportado na literatura sobre o OMEL nem em outros mercados de energia eléctrica.
No presente trabalho, com base numa decomposição de multi-resolução por onduletas,
analisaram-se as dinâmicas multi-escala das séries dos preços e de cargas nos seguintes
aspectos: variância de onduleta e correlação cruzada de onduleta. É realizada também a
estimativa do expoente fractal dos dois processos, por recurso à variância de onduleta.
A análise de multi-resolução por onduletas permite quantificar a contribuição de cada escala
temporal para a variância total da série temporal. Quando padronizadas, as séries temporais da amostra do processo dos preços e das cargas demonstram igual decomposição da variância por
escalas temporais, principalmente nas escalas superiores a uma semana. Em ambas as séries, os
horizontes temporais mais determinantes (ou as componentes de maior peso) na variância dos
dois processos, são as variações de um dia para o outro e as variações de uma semana para a
outra.
Analisou-se também a existência de alterações no crescimento da variância ao longo da amostra
e nas várias escalas temporais. Verifica-se que existem escalas que demonstram fortes
perturbações no crescimento da variância (mais relevante o caso da escala de variações diárias)
enquanto outras não aparentam perturbações no seu crescimento. É aparente a existência de
sazonalidades nas perturbações do crescimento da variância para o caso das cargas nas escalas
inter-anuais No entanto, e por inspecção visual, concluiu-se não existir aparente relação entre as
perturbações na variância do processo de preços e do processo das cargas.
A análise da correlação cruzada de onduleta entre dois processos permite verificar detalhes que
os factores globais de correlação cruzada não conseguem deixar transparecer. Verificou-se, por
exemplo, que correlações cruzadas de séries (que contêm a globalidade da dinâmica) com
coeficientes de valor ínfimo são, afinal, compostas por correlações moderadas ou substanciais,
mas simétricas, em alguns dos horizontes temporais.
A correlação cruzada entre os processos de preços e de cargas é substancial mas a
decomposição desta em escalas temporais revela valores bastante diferenciados. Para os
horizontes temporais diário e semanal a correlação cruzada é positiva e muito forte, sendo
substancialmente superior à dos dois processos originais que contêm toda a dinâmica e é
bastante superior aos das outras escalas temporais. Ou seja, a ideia, presente em grande parte
da literatura, que a altos (baixos) valores de carga corresponderão preços altos (baixos) parece
fazer mais sentido ao nível da escala diária e semanal, mas não é tão demarcada noutros
horizontes temporais.
A correlação cruzada entre as séries da volatilidade dos preços e da volatilidade das cargas é
positiva moderada, no entanto verificou-se que essa correlação cruzada é substancialmente
positiva para a dinâmica intra-diária e diária, sendo nula para dinâmicas com escalas temporais
superiores a alguns dias.Em alguma da literatura reportam-se modelos que incorporam o nível de preços como um
indicador potencial de regimes de volatilidade, ou regime de picos nos preços. No entanto, na
análise de correlações cruzadas entre os preços e da sua volatilidade revela-se com valor ínfimo
negativo. Recorrendo à decomposição em esclas temporais verificou-se que correlação cruzada
na escala intra-diária é simétrica da obtida à escala diária, apresentando valores baixos, mas
positivos nas escalas intra-diárias e negativos ou nulos nas escalas temporais superiores a um dia.
As restantes escalas não contribuem significativamente para a correlação cruzada do preço e da
volatilidade deste processo.
Algo semelhante se passa para a correlação cruzada entre a carga e a volatilidade da carga, mas
de forma ainda mais demarcada. Ou seja, os valores das contribuições na escala intra-diária e
diária são maiores no caso do preço e da sua volatilidade, mas a simetria da correlação nessas
escalas é também mais acentuada. As contribuições das restantes escalas para a correlação são
estatisticamente nulas.
A literatura aponta para a potencial presença de persistência no mercado eléctrico. Determinaramse
estimativas para os expoentes característicos de processos fraccionalmente diferenciáveis,
recorrendo-se a metodologia por regressão linear sobre a estimativa da variância de onduleta.
Conclui-se pela potencial presença de multi-fractalidade no processo do preço e das cargas, bem
como das suas volatilidades.This work concerns the dynamics of hourly electricity spot prices on the OMEL, the Spanish
Electricity Spot Market.
The stylized facts of the dynamics of electricity spot prices (the clearing price) are identified on the
literature and have similarities among several electricity markets such as several periodicities
(intra-daily, weekly, and annual seasonalit/s), mean regression, outliers and variant volatility, with
the levei degree of each of this features depending on each market structure. There are in the
literature several models that use the clearing load as an exogenous variable. In the present work
the processes of price and load are analyzed.
Both dynamics are decomposed under several time horizons: intra-daily, weekly, intra-annual and
supra-annual. This temporal multi-scale analysis is done with a MODWT (Maximal Overlap
Discrete Wavelet Transform) multi-resolution analysis (MRA). In this way, scale dynamics are
isolated from each other and the knowledge of every dynamics can be achieved. With this tool, the
trend, the periodicities and the multi-scale dynamics details can be captured and isolated from
each other.
The original contribution of the present work concerns the MODWT multi-scale dynamics analysis
of a high frequency eight year long series of hourly price and load of the OMEL, something not
reported, so far, on the literature. Under this analysis, the multi-scale variance of each process and
the cross-correlation of both process are uncovered, showing different behavior over the several
temporal scales.
Under this analisys, several results not reported in the literature were achieved: the variance
wavelet decomposition revealed that some scales are determinant for the global dynamics
variance process: daiiy and weekly variance components are more important than others time
horizons variance components. Under standardized series, price and load processes, revealed
similar variance scale decomposition.
The departure from constancy growth of the sample variance for prices and loads processes were
study along the series and exposed different behavior in each scale, but no qualitativo relation is
apparent between both processes. A wavelet cross-correlation analysis was performed over prices and loads, and over volatility of
prices and loads. Over the sampled global dynamics were founded extremely low correlation
values on the cases of prices leveis vs prices volatility and load leveis vs load volatility. However,
some moderate correlation values were founded for intra-daily and daily scales, but with symmetric
signals. For larger scales, the correlation values were not significant. The correlation time scale
decomposition allowed uncovering relations between variables that were insignificant from a global
dynamics point of view.
For the case of load and prices, the global dynamics correlation shows a substantial value.
Nevertheless, daily and weekly scale load and price processes correlations are strongly positive
and are dominant over others scales correlations and are superior comparing with global dynamics
correlation value. So, as stated by some of the literature, also for the OMEL the correlation
between loads and prices over the analised period is positive and substantial, but is stronger for
some of the smaller scales and has only a moderate behavior for larger scales.
In the case of volatility of loads and volatility of prices cross correlation showed a global moderate
positive value, the wavelet decomposition revealed a substantial positive cross correlation for the
intra-daily and daily dynamics.
Some of the literature points for the potential of persistence on the electricity spot prices. There is
in the literature settled procedures, based on wavelet decomposition, for an estimate of the fractal
parameter for long memory processes. Such a procedure was used for determining the price and
load processes fractal exponent. What is revealed is that both processes might not be well
modeled as a single fractal parameter processes but rather the presence of some other embedded
dynamics that might point for multifractality models.info:eu-repo/semantics/publishedVersio
