Formazione e ricerca
Attività Formative del Corso di Dottorato - 2019/2020
Attività didattica dottorato
Crediti: 50
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Valeria Franceschi, Catia Scricciolo
Behavioral and experimental economics
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Maria Vittoria Levati, Chiara Nardi, Luca Zarri
Corporate governance
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Alessandro Lai
Development economics
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Federico Perali
Econometrics for management
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Francesca Rossi, Laura Magazzini
Energy Economics
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Luigi Grossi
Game theory
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Francesco De Sinopoli
Inequality
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Francesco Andreoli, Claudio Zoli
Macro economics
Crediti: 2,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Alessia Campolmi
Macroeconomics I
Crediti: 10
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Claudio Zoli, Angelo Zago, Martina Menon
Mathematics
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Alberto Peretti, Athena Picarelli, Letizia Pellegrini
Organization theory
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Cecilia Rossignoli, Alessandro Zardini, Lapo Mola
Political economy
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Emanuele Bracco, Roberto Ricciuti, Marcella Veronesi
Probability
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Marco Minozzo
Quantitative Methods in Management Studies
Crediti: 5
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Riccardo Scarpa
Statistics
Crediti: 7,5
Lingua di erogazione: Italiano
Supply chain management
Crediti: 4
Lingua di erogazione: Italiano
Docente: Barbara Gaudenzi
Energy Economics (2019/2020)
Docente
Referente
Crediti
2,5
Lingua di erogazione
Italiano
Frequenza alle lezioni
Scelta Libera
Sede
VERONA
Obiettivi formativi
Energy Markets analysis could be carried out from different perspectives. The main idea behind this course would be to focus on the economics of energy markets and on related quantitative models based on linear and nonlinear processes for measuring and forecasting volumes and prices. The focus of the course will be on electricity markets, although reference will also be made to natural gas markets.
Some recent developments about the introduction of renewable sources on the electricity grid and to the economic feasibility of electricity storage will conclude the course.
The main goal of the course will be to illustrate methods and approaches with detailed examples using real data and to provide PhD students with a set of economic models and econometric-statistical tools to perform reliable and original analyses.
Prerequisites
PhD students should be familiar with basic notions of time series analysis and stochastic processes in discrete time and with elementary notions of industrial economics.
Basic knowledge from statistics and econometrics plus rudimentary experiences with data and numerical calculations will be helpful. Quantitative analysis will be performed by the freeware software R (http://cran.r-project.org/).
Programma
1. Stylized facts of electricity prices
Price spikes: what determines spikes. Case studies.
Seasonality: determinants. Autocorrelation structure and frequency domain analysis.
Seasonal decomposition: moving average technique, spectral decomposition, rolling volatility technique.
Mean reversion: detrended fluctuation analysis, periodogram regression
Volatility clustering and leverage effect
2. Modelling electricity loads and prices
Factors affecting load patterns (demand side): time factors and weathers conditions. Analysis of weather variables.
Factors affecting prices (supply side): generation factors. The impact of renewables electricity sources.
ARIMA-type models
Regression models with exogenous regressors
GARCH models
Switching models
3. Forecasting and evaluation of forecasting performances
Forecasting loads and prices: selection of the best model
Assessing forecasting performances of alternative models: MAPE, MPE, Theil’s index, Diebold and Mariano test.
The rolling windows technique
Case studies
4. Further topics
Energy storage: the case of gas and electricity
Robust methods for energy prices and loads: implications on forecasting performances
Shift-share analysis of energy demand
Autore | Titolo | Casa editrice | Anno | ISBN | Note |
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Bee M., Santi F. | Finanza Quantitativa con R | Apogeo | 2013 |
Modalità d'esame
Written Assignment
Attività Formative della Scuola di Dottorato - 2019/2020
Offerta formativa della Scuola di Dottorato da definire
Docenti
Magazzini Laura
laura.magazzini@univr.it 045 8028525Manzoni Elena
elena.manzoni@univr.it 8783Dottorandi
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