{"id":{"repo_id":"corvinus","oai_identifier":"oai:phd.lib.uni-corvinus.hu:520"},"canonical_url":"https://search.dev.ndltd.org/etd/corvinus/oai:phd.lib.uni-corvinus.hu:520","repository":{"repo_id":"corvinus","name":"Corvinus University of Budapest","base_url":"http://phd.lib.uni-corvinus.hu/cgi/oai2"},"display":{"title":"A spot villamosenergia-árak elemzése statisztikai és ökonofizikai eszközökkel = Analysis of spot electricity prices using statistical and econophysical methods","abstract":"A villamosenergia-piaci liberalizáció és dereguláció következtében világszerte megjelentek a szervezett villamosenergia-piacok. Ezek egyik formája a villamosenergia-tőzsde, amelyeken az ún. másnapi (day-ahead) árammal is kereskednek, azaz a következő munkanap vagy naptári nap (ill. a nap egy órája, napszaka, csúcsidőszaka, csúcsidőszakon kívüli időszaka stb.) alatt szolgáltatott villamos energiát lehet adni-venni. A tőzsdén résztvevő piaci szereplők vételi, illetve eladási ajánlatot tesznek egy adott időszak termékére, melyekből a tőzsde piaci vételi és eladási görbét készít, amelyek metszéspontja fogja meghatározni az adott időszaki árat. A szereplők árazási és kockázatkezelési döntéseinek segítése érdekében szükség van az ár modellezésére. Dolgozatomban az óránkénti (spot) villamosenergia-árak idősorának viselkedésével foglalkozom. A spot villamosenergia-árak idősorában időnként kiugró értékek jelennek meg. Ezeket a kiugrásokat a szakirodalomban döntően ugrásos vagy rezsimváltó modellekkel írják le. Ez azt jelenti, hogy a modellek szerint egy véletlen hatás következtében az ár hirtelen megnő. Az ugrásos modellekbe beépítették, hogy az ugrás után az ár gyorsan visszatérjen az eredeti értékére, hiszen a kiugró értékek nem tartanak sokáig. Az ugrás után tehát máshogy viselkedik az idősor, mint az ugrás előtt: a kiugrás után az ár sokkal erősebben tart az átlagos szint felé, mint máshol az idősorban. Ennek azt kellene jelentenie, hogy a korrelációs szerkezet a magas árak esetén más, mint az alacsony árak esetén. A disszertációban bemutatom, hogy (egyes cikkek eredményeivel ellentétben) a villamosenergia-ár folyamata monofraktál, azaz a magas árak nem viselkedhetnek másképp, mint az átlagos szintű árak. Ez ellentmond az ugrásos modellek logikájának. Ugyanez az érvelés adható a rezsimváltó modellek esetén is: a kiugró árakat nem érdemes külön korrelációs struktúrával rendelkező rezsimmel modellezni, hiszen a magas árak nem mutatnak speciális vonásokat korrelációs szempontból. A kiugró értékek tehát ugrásként vagy külön rezsimként nem modellezhetők. Az idősor monofraktál jellegéből következik, hogy a kiugró értékek nem mások, mint egy vastag szélű eloszlás magas realizációi. A disszertációban megmutatom, hogy ez a vastag szélű eloszlás tulajdonképpen a Fréchet eloszlás, és ennek hátterében az extrémérték-elmélet áll. Levezetem, hogy a Fréchet eloszlás jelenlétének oka az, hogy a villamosenergia-piaci aggregált kínálati görbén az ár a mennyiség exponenciális függvénye. A kiugró értékek tehát Fréchet eloszlásból származó magas realizációk. Az árak idősorában megfigyelhető, hogy egyes időszakokban a kiugrások gyakoribbak. Ez azt jelenti, hogy az eloszlás széle, alakja más az egyes időszakok esetén. Ha feltételezzük, hogy az eloszlások paraméterei periodikusan váltakoznak a hét 168 órájának függvényében, akkor egy „determinisztikus rezsimváltó” modellt kapunk: az ár a rezsimek (különböző alakú eloszlások) között determinisztikusan mozog, azaz ahogy az idő telik, más-más eloszlású lesz az ár. Vagyis minden órához tartozik egy Fréchet (általánosabban: általánosított extrémérték, generalized extreme value, GEV) eloszlás, de a GEV eloszlás paraméterei a különböző órák esetén eltérnek. A változó paraméterű GEV eloszlások alapján egy szezonális szűrési eljárás definiálható („GEV szűrő”): egy változó-transzformáció segítségével a GEV eloszlások átalakíthatók ugyanolyan paraméterű lognormális eloszlássá. Ekkor minden óra eloszlásának ugyanannak a lognormális eloszlásnak kell lennie, így a héten belüli szezonalitás eltávolítható az idősorból. Az empirikus vizsgálatok a szűrő megfelelő működését támasztják alá. A szűrés előnye a többi szezonális szűrési eljárással szemben, hogy a GEV szűrő figyelembe veszi, hogy a hét különböző órájában az eloszlások alakja különbözik, és nem kizárólag a várható értékük tér el. A fentieken kívül a disszertációban foglalkozom még a villamosenergia-ár hosszú távú memóriájának kérdésével. A szakirodalomban szereplő különböző perzisztencia-becsléseket egységes szemléletbe helyezem, és megmutatom, hogy a szakirodalom eredményeinek ellentmondásai megmagyarázhatóak.","abstract_html":"A villamosenergia-piaci liberalizáció és dereguláció következtében világszerte megjelentek a szervezett villamosenergia-piacok. Ezek egyik formája a villamosenergia-tőzsde, amelyeken az ún. másnapi (day-ahead) árammal is kereskednek, azaz a következő munkanap vagy naptári nap (ill. a nap egy órája, napszaka, csúcsidőszaka, csúcsidőszakon kívüli időszaka stb.) alatt szolgáltatott villamos energiát lehet adni-venni. A tőzsdén résztvevő piaci szereplők vételi, illetve eladási ajánlatot tesznek egy adott időszak termékére, melyekből a tőzsde piaci vételi és eladási görbét készít, amelyek metszéspontja fogja meghatározni az adott időszaki árat. A szereplők árazási és kockázatkezelési döntéseinek segítése érdekében szükség van az ár modellezésére. Dolgozatomban az óránkénti (spot) villamosenergia-árak idősorának viselkedésével foglalkozom. A spot villamosenergia-árak idősorában időnként kiugró értékek jelennek meg. Ezeket a kiugrásokat a szakirodalomban döntően ugrásos vagy rezsimváltó modellekkel írják le. Ez azt jelenti, hogy a modellek szerint egy véletlen hatás következtében az ár hirtelen megnő. Az ugrásos modellekbe beépítették, hogy az ugrás után az ár gyorsan visszatérjen az eredeti értékére, hiszen a kiugró értékek nem tartanak sokáig. Az ugrás után tehát máshogy viselkedik az idősor, mint az ugrás előtt: a kiugrás után az ár sokkal erősebben tart az átlagos szint felé, mint máshol az idősorban. Ennek azt kellene jelentenie, hogy a korrelációs szerkezet a magas árak esetén más, mint az alacsony árak esetén. A disszertációban bemutatom, hogy (egyes cikkek eredményeivel ellentétben) a villamosenergia-ár folyamata monofraktál, azaz a magas árak nem viselkedhetnek másképp, mint az átlagos szintű árak. Ez ellentmond az ugrásos modellek logikájának. Ugyanez az érvelés adható a rezsimváltó modellek esetén is: a kiugró árakat nem érdemes külön korrelációs struktúrával rendelkező rezsimmel modellezni, hiszen a magas árak nem mutatnak speciális vonásokat korrelációs szempontból. A kiugró értékek tehát ugrásként vagy külön rezsimként nem modellezhetők. Az idősor monofraktál jellegéből következik, hogy a kiugró értékek nem mások, mint egy vastag szélű eloszlás magas realizációi. A disszertációban megmutatom, hogy ez a vastag szélű eloszlás tulajdonképpen a Fréchet eloszlás, és ennek hátterében az extrémérték-elmélet áll. Levezetem, hogy a Fréchet eloszlás jelenlétének oka az, hogy a villamosenergia-piaci aggregált kínálati görbén az ár a mennyiség exponenciális függvénye. A kiugró értékek tehát Fréchet eloszlásból származó magas realizációk. Az árak idősorában megfigyelhető, hogy egyes időszakokban a kiugrások gyakoribbak. Ez azt jelenti, hogy az eloszlás széle, alakja más az egyes időszakok esetén. Ha feltételezzük, hogy az eloszlások paraméterei periodikusan váltakoznak a hét 168 órájának függvényében, akkor egy „determinisztikus rezsimváltó” modellt kapunk: az ár a rezsimek (különböző alakú eloszlások) között determinisztikusan mozog, azaz ahogy az idő telik, más-más eloszlású lesz az ár. Vagyis minden órához tartozik egy Fréchet (általánosabban: általánosított extrémérték, generalized extreme value, GEV) eloszlás, de a GEV eloszlás paraméterei a különböző órák esetén eltérnek. A változó paraméterű GEV eloszlások alapján egy szezonális szűrési eljárás definiálható („GEV szűrő”): egy változó-transzformáció segítségével a GEV eloszlások átalakíthatók ugyanolyan paraméterű lognormális eloszlássá. Ekkor minden óra eloszlásának ugyanannak a lognormális eloszlásnak kell lennie, így a héten belüli szezonalitás eltávolítható az idősorból. Az empirikus vizsgálatok a szűrő megfelelő működését támasztják alá. A szűrés előnye a többi szezonális szűrési eljárással szemben, hogy a GEV szűrő figyelembe veszi, hogy a hét különböző órájában az eloszlások alakja különbözik, és nem kizárólag a várható értékük tér el. A fentieken kívül a disszertációban foglalkozom még a villamosenergia-ár hosszú távú memóriájának kérdésével. A szakirodalomban szereplő különböző perzisztencia-becsléseket egységes szemléletbe helyezem, és megmutatom, hogy a szakirodalom eredményeinek ellentmondásai megmagyarázhatóak.","abstract_has_math":false,"creators":["Marossy, Zita"],"institution":"Budapesti Corvinus Egyetem","degree_name":"phd","degree_level":"doctoral","degree_discipline":null,"degree_department":null,"school":null,"contributors":[],"advisors":[],"committee_chairs":[],"committee_members":[],"year":2010,"date_issued":"2010-12","date_published":"2010-12","updated_at":"2026-07-24T01:49:23Z","subjects":["Statisztika","Matematika. Ökonometria","Energia gazdaság"],"languages":["hu","en"],"rights":[],"rights_urls":[],"identifier_entries":[]},"links":{"outbound_url":null,"outbound_label":null,"outbound_source":null},"metadata_groups":[{"id":"people","label":"People","entries":[{"key":"dc:creator","label":"Author","values":["Marossy, Zita"]}]},{"id":"academic_context","label":"Academic Context","entries":[{"key":"dc:date","label":"Dc Date","values":["2010-12-09"]},{"key":"dc:date.issued","label":"Date","values":["2010-12"]},{"key":"dc:publisher.department","label":"Dc Publisher Department","values":["Közgazdaságtani Doktori Iskola"]},{"key":"dc:publisher.institution","label":"Dc Publisher Institution","values":["Budapesti Corvinus Egyetem"]},{"key":"dc:relation.isreferencedby","label":"Dc Relation Isreferencedby","values":["https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/"]},{"key":"dc:type","label":"Dc Type","values":["Disszertáció"]},{"key":"dc:type.qualificationlevel","label":"Dc Type Qualificationlevel","values":["doctoral"]},{"key":"dc:type.qualificationname","label":"Dc Type Qualificationname","values":["phd"]}]},{"id":"subjects_keywords","label":"Subjects and Keywords","entries":[{"key":"dc:subject","label":"Dc Subject","values":["Statisztika","Matematika. Ökonometria","Energia gazdaság"]}]},{"id":"language_rights","label":"Language and Rights","entries":[{"key":"dc:language","label":"Dc Language","values":["hu","en"]}]},{"id":"identifiers","label":"Identifiers","entries":[{"key":"dc:identifier.uri","label":"Identifier URI","values":["https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/1/marossy_zita.pdf","https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/2/marossy_zita_ten.pdf","https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/3/marossy_zita_thu.pdf"]}]},{"id":"additional","label":"Additional Metadata","entries":[{"key":"dc:description.abstract","label":"Abstract","values":["A villamosenergia-piaci liberalizáció és dereguláció következtében világszerte megjelentek a szervezett villamosenergia-piacok. Ezek egyik formája a villamosenergia-tőzsde, amelyeken az ún. másnapi (day-ahead) árammal is kereskednek, azaz a következő munkanap vagy naptári nap (ill. a nap egy órája, napszaka, csúcsidőszaka, csúcsidőszakon kívüli időszaka stb.) alatt szolgáltatott villamos energiát lehet adni-venni. A tőzsdén résztvevő piaci szereplők vételi, illetve eladási ajánlatot tesznek egy adott időszak termékére, melyekből a tőzsde piaci vételi és eladási görbét készít, amelyek metszéspontja fogja meghatározni az adott időszaki árat. A szereplők árazási és kockázatkezelési döntéseinek segítése érdekében szükség van az ár modellezésére. Dolgozatomban az óránkénti (spot) villamosenergia-árak idősorának viselkedésével foglalkozom. A spot villamosenergia-árak idősorában időnként kiugró értékek jelennek meg. Ezeket a kiugrásokat a szakirodalomban döntően ugrásos vagy rezsimváltó modellekkel írják le. Ez azt jelenti, hogy a modellek szerint egy véletlen hatás következtében az ár hirtelen megnő. Az ugrásos modellekbe beépítették, hogy az ugrás után az ár gyorsan visszatérjen az eredeti értékére, hiszen a kiugró értékek nem tartanak sokáig. Az ugrás után tehát máshogy viselkedik az idősor, mint az ugrás előtt: a kiugrás után az ár sokkal erősebben tart az átlagos szint felé, mint máshol az idősorban. Ennek azt kellene jelentenie, hogy a korrelációs szerkezet a magas árak esetén más, mint az alacsony árak esetén. A disszertációban bemutatom, hogy (egyes cikkek eredményeivel ellentétben) a villamosenergia-ár folyamata monofraktál, azaz a magas árak nem viselkedhetnek másképp, mint az átlagos szintű árak. Ez ellentmond az ugrásos modellek logikájának. Ugyanez az érvelés adható a rezsimváltó modellek esetén is: a kiugró árakat nem érdemes külön korrelációs struktúrával rendelkező rezsimmel modellezni, hiszen a magas árak nem mutatnak speciális vonásokat korrelációs szempontból. A kiugró értékek tehát ugrásként vagy külön rezsimként nem modellezhetők. Az idősor monofraktál jellegéből következik, hogy a kiugró értékek nem mások, mint egy vastag szélű eloszlás magas realizációi. A disszertációban megmutatom, hogy ez a vastag szélű eloszlás tulajdonképpen a Fréchet eloszlás, és ennek hátterében az extrémérték-elmélet áll. Levezetem, hogy a Fréchet eloszlás jelenlétének oka az, hogy a villamosenergia-piaci aggregált kínálati görbén az ár a mennyiség exponenciális függvénye. A kiugró értékek tehát Fréchet eloszlásból származó magas realizációk. Az árak idősorában megfigyelhető, hogy egyes időszakokban a kiugrások gyakoribbak. Ez azt jelenti, hogy az eloszlás széle, alakja más az egyes időszakok esetén. Ha feltételezzük, hogy az eloszlások paraméterei periodikusan váltakoznak a hét 168 órájának függvényében, akkor egy „determinisztikus rezsimváltó” modellt kapunk: az ár a rezsimek (különböző alakú eloszlások) között determinisztikusan mozog, azaz ahogy az idő telik, más-más eloszlású lesz az ár. Vagyis minden órához tartozik egy Fréchet (általánosabban: általánosított extrémérték, generalized extreme value, GEV) eloszlás, de a GEV eloszlás paraméterei a különböző órák esetén eltérnek. A változó paraméterű GEV eloszlások alapján egy szezonális szűrési eljárás definiálható („GEV szűrő”): egy változó-transzformáció segítségével a GEV eloszlások átalakíthatók ugyanolyan paraméterű lognormális eloszlássá. Ekkor minden óra eloszlásának ugyanannak a lognormális eloszlásnak kell lennie, így a héten belüli szezonalitás eltávolítható az idősorból. Az empirikus vizsgálatok a szűrő megfelelő működését támasztják alá. A szűrés előnye a többi szezonális szűrési eljárással szemben, hogy a GEV szűrő figyelembe veszi, hogy a hét különböző órájában az eloszlások alakja különbözik, és nem kizárólag a várható értékük tér el. A fentieken kívül a disszertációban foglalkozom még a villamosenergia-ár hosszú távú memóriájának kérdésével. A szakirodalomban szereplő különböző perzisztencia-becsléseket egységes szemléletbe helyezem, és megmutatom, hogy a szakirodalom eredményeinek ellentmondásai megmagyarázhatóak."]},{"key":"dc:format","label":"Dc Format","values":["application/pdf"]},{"key":"dc:title","label":"Title","values":["A spot villamosenergia-árak elemzése statisztikai és ökonofizikai eszközökkel = Analysis of spot electricity prices using statistical and econophysical methods"]}]}],"canonical_facts":{"dc:creator":["Marossy, Zita"],"dc:date":["2010-12-09"],"dc:date.issued":["2010-12"],"dc:description.abstract":["A villamosenergia-piaci liberalizáció és dereguláció következtében világszerte megjelentek a szervezett villamosenergia-piacok. Ezek egyik formája a villamosenergia-tőzsde, amelyeken az ún. másnapi (day-ahead) árammal is kereskednek, azaz a következő munkanap vagy naptári nap (ill. a nap egy órája, napszaka, csúcsidőszaka, csúcsidőszakon kívüli időszaka stb.) alatt szolgáltatott villamos energiát lehet adni-venni. A tőzsdén résztvevő piaci szereplők vételi, illetve eladási ajánlatot tesznek egy adott időszak termékére, melyekből a tőzsde piaci vételi és eladási görbét készít, amelyek metszéspontja fogja meghatározni az adott időszaki árat. A szereplők árazási és kockázatkezelési döntéseinek segítése érdekében szükség van az ár modellezésére. Dolgozatomban az óránkénti (spot) villamosenergia-árak idősorának viselkedésével foglalkozom. A spot villamosenergia-árak idősorában időnként kiugró értékek jelennek meg. Ezeket a kiugrásokat a szakirodalomban döntően ugrásos vagy rezsimváltó modellekkel írják le. Ez azt jelenti, hogy a modellek szerint egy véletlen hatás következtében az ár hirtelen megnő. Az ugrásos modellekbe beépítették, hogy az ugrás után az ár gyorsan visszatérjen az eredeti értékére, hiszen a kiugró értékek nem tartanak sokáig. Az ugrás után tehát máshogy viselkedik az idősor, mint az ugrás előtt: a kiugrás után az ár sokkal erősebben tart az átlagos szint felé, mint máshol az idősorban. Ennek azt kellene jelentenie, hogy a korrelációs szerkezet a magas árak esetén más, mint az alacsony árak esetén. A disszertációban bemutatom, hogy (egyes cikkek eredményeivel ellentétben) a villamosenergia-ár folyamata monofraktál, azaz a magas árak nem viselkedhetnek másképp, mint az átlagos szintű árak. Ez ellentmond az ugrásos modellek logikájának. Ugyanez az érvelés adható a rezsimváltó modellek esetén is: a kiugró árakat nem érdemes külön korrelációs struktúrával rendelkező rezsimmel modellezni, hiszen a magas árak nem mutatnak speciális vonásokat korrelációs szempontból. A kiugró értékek tehát ugrásként vagy külön rezsimként nem modellezhetők. Az idősor monofraktál jellegéből következik, hogy a kiugró értékek nem mások, mint egy vastag szélű eloszlás magas realizációi. A disszertációban megmutatom, hogy ez a vastag szélű eloszlás tulajdonképpen a Fréchet eloszlás, és ennek hátterében az extrémérték-elmélet áll. Levezetem, hogy a Fréchet eloszlás jelenlétének oka az, hogy a villamosenergia-piaci aggregált kínálati görbén az ár a mennyiség exponenciális függvénye. A kiugró értékek tehát Fréchet eloszlásból származó magas realizációk. Az árak idősorában megfigyelhető, hogy egyes időszakokban a kiugrások gyakoribbak. Ez azt jelenti, hogy az eloszlás széle, alakja más az egyes időszakok esetén. Ha feltételezzük, hogy az eloszlások paraméterei periodikusan váltakoznak a hét 168 órájának függvényében, akkor egy „determinisztikus rezsimváltó” modellt kapunk: az ár a rezsimek (különböző alakú eloszlások) között determinisztikusan mozog, azaz ahogy az idő telik, más-más eloszlású lesz az ár. Vagyis minden órához tartozik egy Fréchet (általánosabban: általánosított extrémérték, generalized extreme value, GEV) eloszlás, de a GEV eloszlás paraméterei a különböző órák esetén eltérnek. A változó paraméterű GEV eloszlások alapján egy szezonális szűrési eljárás definiálható („GEV szűrő”): egy változó-transzformáció segítségével a GEV eloszlások átalakíthatók ugyanolyan paraméterű lognormális eloszlássá. Ekkor minden óra eloszlásának ugyanannak a lognormális eloszlásnak kell lennie, így a héten belüli szezonalitás eltávolítható az idősorból. Az empirikus vizsgálatok a szűrő megfelelő működését támasztják alá. A szűrés előnye a többi szezonális szűrési eljárással szemben, hogy a GEV szűrő figyelembe veszi, hogy a hét különböző órájában az eloszlások alakja különbözik, és nem kizárólag a várható értékük tér el. A fentieken kívül a disszertációban foglalkozom még a villamosenergia-ár hosszú távú memóriájának kérdésével. A szakirodalomban szereplő különböző perzisztencia-becsléseket egységes szemléletbe helyezem, és megmutatom, hogy a szakirodalom eredményeinek ellentmondásai megmagyarázhatóak."],"dc:format":["application/pdf"],"dc:identifier.uri":["https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/1/marossy_zita.pdf","https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/2/marossy_zita_ten.pdf","https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/3/marossy_zita_thu.pdf"],"dc:language":["hu","en"],"dc:publisher.department":["Közgazdaságtani Doktori Iskola"],"dc:publisher.institution":["Budapesti Corvinus Egyetem"],"dc:relation.isreferencedby":["https://phd.lib.uni-corvinus.hu/520/"],"dc:subject":["Statisztika","Matematika. Ökonometria","Energia gazdaság"],"dc:title":["A spot villamosenergia-árak elemzése statisztikai és ökonofizikai eszközökkel = Analysis of spot electricity prices using statistical and econophysical methods"],"dc:type":["Disszertáció"],"dc:type.qualificationlevel":["doctoral"],"dc:type.qualificationname":["phd"]},"updated_at":"2026-07-24T01:49:23Z"}