Unsicherheit in Energiemärkten: Vorhersagen mit Abhängigkeitsstrukturen

• Antragsteller: Professor Dr. Florian Ziel
• Fachliche Zuordnung: Statistik und Ökonometrie ; Accounting und Finance ; Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe ; Künstliche Intelligenz und Maschinelle Lernverfahren ; Operations Management und BWL-spezifische Wirtschaftsinformatik
• Förderung: Förderung seit 2026
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 569562071

Dieses Forschungsprojekt zielt darauf ab, neuartige statistische und ökonometrische Zeitreihenmethoden für Energiemärkte zu entwickeln, um zentrale Fragen der Modellierung von Unsicherheit anzugehen. Das Projekt ist in zwei Arbeitspakete unterteilt, die sich auf kurz- und langfristige Risiken konzentrieren. Das erste Arbeitspaket untersucht Risiken höherer Momente und Abhängigkeitsstrukturen jenseits der Korrelation für kurzfristige Prognosen. Wir planen, etablierte lineare Modelle zu erweitern, indem wir hochdimensionale Zustandsraummodelle und fortgeschrittene quantilbasierte Ansätze integrieren, um die Modellierung extremer Ereignisse zu verbessern. Zusätzlich werden Copula-basierte Techniken eingesetzt, um komplexe Abhängigkeitsstrukturen und Tail-Risiken zu erfassen. Das zweite Arbeitspaket konzentriert sich auf langfristige Risiken, Persistenz und die Integration von Fundamentalinformationen. Durch die Einbeziehung von experteninformierten Fundamentmodellen sowie datengetriebenen Techniken zielen wir darauf ab, die Vorhersagegenauigkeit und Robustheit zu verbessern. Die vorgeschlagenen Methoden tragen zur Weiterentwicklung des Risikomanagements und der Prognose in Energiemärkten bei und bieten wertvolle Einblicke sowohl für die akademische und industrielle Forschung und Anwendungen.

• DFG-Verfahren: Sachbeihilfen
• Internationaler Bezug: Tschechische Republik
• Kooperationspartner: Professor Dr. Jozef Barunik