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Modélisation des marchés de l'énergie

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Maîtrisez les tests et modèles économétriques

Dans un monde énergétique de plus en plus complexe et incertain, l'économétrie permet une meilleure compréhension des interactions entre les prix sur différents produits ou places de marché, ainsi que la construction de modèles de prévision de prix de gros ou de consommations énergétiques. Ainsi, elle apporte une aide à la prise de décision des acteurs (consommateurs, fournisseurs d'énergie, régulateurs...) sur les marchés énergétiques. Le but de cette formation est de dresser un large panorama des modèles et tests économétriques les plus fréquemment utilisés lors de l'analyse et de la modélisation de ces marchés financiers, au moyen d'exemples appliqués au domaine de l'énergie.

  • Dates :21/10/2016, 19/10/2017
  • Durée :1 jour
  • Lieu :Ecole polytechnique
  • Tarif : 990 € HT
  • Langue :Français

Objectifs

  1. Maîtriser les principaux modèles et tests économétriques pour l'analyse et la modélisation des marchés de l'énergie
  2. Vous aider à construire vos propres modèles de prévision de prix sur les marchés ou de consommations
  3. Comprendre les interactions entre les différents produits et places de marché de l'énergie

Programme

La modélisation uni-variée d'une série temporelle

  • Détection et modélisation de la saisonnalité sur une série : Census X12, variables indicatrices, fonctions trigonométriques...
  • Détection des points aberrants et des pics de prix
  • Modélisation d'une série en fonction de ses valeurs passées, et de ses erreurs passées (modélisation ARIMA)
  • Définition d'un bon modèle : tests sur les coefficients et les résidus, critères de qualité, prévision in-sample et out-sample
  • Prise en compte d'une volatilité instable au cours du temps : les modèles GARCH
  • Exemples d'application : modélisation des prix de l'électricité d'une part et du CO2 d'autre part

 

La modélisation d'une série par une ou plusieurs autres séries

  • Détermination du prix directeur : analyse de la causalité à la Granger
  • Détection de la non stationnarité : corrélogramme, densité spectrale, tests de racine unitaire ou de stationnarité
  • Dangers associés à la non prise en compte de la non stationnarité : la régression fallacieuse
  • Tests de cointégration et modèle à correction d'erreur, interprétation des résultats
  • Exemples :
    • relation de raffinage entre prix du fioul domestique et du pétrole
    • relation entre prix du gaz et du pétrole

 

Les modèles non linéaires

  • Détection de ruptures brutales ou progressives sur une série ou une relation
  • Elaboration d'un modèle à changement de régime
  • Exemples :
    •  modélisation de la consommation de gaz en fonction des températures
    •  modélisation des prix de l'électricité en fonction des prix du charbon et du gaz

 

Méthodes pédagogiques :

  • Apports conceptuels et méthodologiques illustrés par de nombreux exemples pratiques

Intervenants

  1. Responsable scientifique
    Emilie
    Analyste Senior au Centre d'Expertise en Etudes et Modélisations Economiques, ENGIE

    Chef de projet sur des projets statistiques liés à la modélisation des prix et des consommations d'énergie. Titulaire d'un doctorat en économie de Paris I Panthéon-Sorbonne, elle est chargée d'un cours d'économétrie des séries temporelles au Master d'Economie Appliquée de l'Université Paris Dauphine, et de cours de statistiques et de prévision à l'ESSEC.

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