Statistische Modellierung im Energiebereich

Seminar

In Salzburg (Österreich), Berlin und Köln

2.150 € zzgl. MwSt.

Beschreibung

  • Kursart

    Seminar

  • Niveau

    Anfänger


Gerichtet an: Risikomanagement, Handel, Analyse, Portfoliomanagement, Beschaffung, Vertrieb oder andere Interessierte aus dem Bereich der Energiewirtschaft

Wichtige Informationen

Dokumente

  • StatistischeModellierung

Standorte und Zeitplan

Lage

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Berlin
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Beginn

auf Anfrage
Berlin
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Leipziger Straße 106-111, 10117

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auf Anfrage
Köln (Nordrhein-Westfalen, NRW)

Beginn

auf Anfrage
Salzburg (Österreich)
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Leopoldskronstraße 56-58, 5020

Beginn

auf Anfrage

Hinweise zu diesem Kurs

gute Excel-Fertigkeiten werden vorausgesetzt

Fragen & Antworten

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Dozenten

Ralf Zöller

Ralf Zöller

Risikomanagement, Pricing, Statistik, Wirtschaftsmathematik, MS Excel

Geschäftsführer Emrald Risk Consulting GmbH, Wirtschaftsingeneur TU Berlin, Dipl.-Ing. Neben seiner Beratertätigkeit ist Herr Zöller seit über 10 Jahren als Trainer für Energieunternehmen und Banken tätig. Sein Schwerpunkt ist die praktische Umsetzung von Methoden aus Wirtschaftsmathematik und Statisitk.

Inhalte

MS Excel Intensiv-Workshop zur Energiewirtschaft:

Zur Simulation und Prognose von Preisen und anderen dem Zufall unterliegenden Größen ist eine statistische Modellierung Voraussetzung. Saisonalitäten, Mean-Reversion, GARCH-Effekte usw. werden modelliert und unter Verwendung von Excels Solver für verschiedene Zeitreihen geschätzt.

Seminar-Inhalte:

Ziel des Seminars ist die Modellierung von verschiedenen Energie Datenreihen. Den Schwerpunkt bilden dabei Strom- und Gas-Spotpreise. Methoden aus Statistik und Ökonometrie werden angewendet, um ausgehend von einem Datensatz des vergangenen Jahres brauchbare Modelle zu entwickeln.
Zunächst modellieren wir die Saisonalitäten. Für viele Fragestellungen ist aber die mögliche Schwankung um die Mittelwerte von Interesse. Das dazu erforderliche komplexere Modell kann verwendet werden, um im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation Szenarien für zukünftige Spotpreisentwicklungen für Profit-at-Risk oder Pricing zu generieren.
Bevor wir Spotpreise modellieren, wenden wir das Schätzverfahren (Maximum Likelihood) auf andere Datenreihen an (z. B. EEX Futures, EUAs). Die Methodik wird ausführlich vorgestellt, in Excel implementiert und schließlich zum Gestalten, Schätzen und Beurteilen unterschiedlicher Modelle eingesetzt.

Themen:

  • Formulierung und Parametrisierung eines Modells
  • Schätzverfahren: Maximum Likelihood (MLE)
  • MLE mit Maximierung durch Excels Solver
  • Mean-Reversion
  • stochastische Volatility und GARCH
  • kleinere Beispiele: EEX Futures, EUAs
  • Gas Spotpreise
  • Strom Spotpreise (Stundendaten)
  • Saisonalitäten modellieren: Tag/Woche/Jahr
  • Einflussgrößen berücksichtigen
  • Residualanalyse
  • Autokorrelation
  • Likelihood-Ratio Tests

Statistische Modellierung im Energiebereich

2.150 € zzgl. MwSt.