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Statistische Modellierung im Energiebereich (Online) Informationen zu Statistische Modellierung im Energiebereich (Online) als pdf

Online Compter-Workshop mit Excel und Python

Termin:  23. Januar 2025, 27. Januar 2025, 30. Januar 2025

Trainer:   Ralf Zöller

Preis:   2150.00 EUR zzgl. MwSt.    Anmeldung hier...




Inhalt

Zur Prognose oder Simulation von Last, Preisen und anderen dem Zufall unterliegenden Größen ist eine statistische Modellierung Voraussetzung. Ziel des Seminars ist die anwendungsorientierte Modellierung verschiedener Energiedaten. Methoden aus Statistik und Ökonometrie werden eingesetzt, um ausgehend von einem Datensatz brauchbare Modelle zu entwickeln.
Wir modellieren Abhängigkeiten, z.B. Last/Temperatur, schätzen die Modellparameter und analysieren die Qualität und Prognosekraft der Modelle. Außerdem modellieren wir Zeitreihen wie Temperatur, Last und Spotpreise. Solche Modelle können verwendet werden, um im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation Szenarien der zukünftigen Entwicklung für Profit-at-Risk oder Pricing zu generieren. Im Zentrum stehen dabei zunächst die Saisonalitäten, aber auch Aspekte der Stochastik wie Mean-Reversion und GARCH-Effekte.

Themen

Formulierung und Parametrisierung eines Modells lineare Regression kleinste Quadrate Standarderrors Maximum Likelihood Prognosen Mean-Reversion Residualanalyse Autokorrelation Temperaturmodell Lastmodell stochastische Volatility und GARCH Gas- und Strom-Spotpreise Saisonalitäten in Last und Preisen Likelihood-Ratio Tests

Zielgruppe

Risikomanagement, Handel, Analyse, Portfoliomanagement, Beschaffung, Vertrieb oder andere Interessierte aus dem Bereich der Energiewirtschaft gute Excel-Fertigkeiten werden vorausgesetzt, Python wird nicht vorausgesetzt.

Ralf Zöller

Geschäftsführer
Emrald Risk Consulting GmbH
Wirtschaftsingenieur 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 Statistik.


Tag 1
09:00  - 10:30 Einführung, kleinste Quadrate, OLS, WLS
10:30  - 10:45 Kaffeepause
10:45  - 12:30 Modellentwicklung an einem einfachen Beispiel
12:30  - 14:30 Pause
14:30  - 16:00 Kleinste Quadrate und Maximum Likelihood
Tag 2
09:00  - 10:30 Zeitreihen, Modellierung von Saisonalitäten, Fourier, Splines
10:30  - 10:45 Kaffeepause
10:45  - 12:30 Zeitreihen: Modellierung der Stochastik, ACF, PACF, AR, ARMA, Garch
12:30  - 14:30 Pause
14:30  - 16:00 Schätzung (MLE), Diagnosen, Monte-Carlo Simulation der Reihen
Tag 3
09:00  - 10:30 Berücksichtigung von Einflussgrößen, Sigmoidmodell
10:30  - 10:45 Kaffeepause
10:45  - 12:30 Anregungen der TN auf Basis eigener Daten umsetzen
12:30  - 14:30 Pause
14:30  - 16:00 Prognosen: Konfidenzintervalle, Statistik vs. Machine Learning
Format

Online-Workshop unter Einsatz von Excel und Python maximal 6 TN Viel Interaktivität und Individualität

Hinweise zur Technik

Hardware: Windows-Rechner mit zwei Monitoren, Headset (kein Handy Headset), Webcam