Структурное подразделение: Центр исследований отраслевых рынков
Руководитель работ: Каукин Андрей Сергеевич, к.э.н., руководитель центра, Центр исследований отраслевых рынков ИПЭИ
Сроки выполнения: 2022 год.
Актуальность исследования: Динамика цен на электроэнергию напрямую влияет на издержки компаний и конкурентоспособность отечественной продукции, динамику цен, благосостояние потребителей и рост экономики. Для эффективного планирования мер экономической и промышленной политики на региональном уровне необходимо учитывать динамику затрат отдельных отраслей на электроэнергию в данном регионе (особенно наиболее энергоемких), а следовательно, и факторы, определяющие ценовую динамику на локальном уровне. Учитывая нелинейную природу динамики оптовых цен на электроэнергию, а также наличие ненаблюдаемых факторов, оказывающих на нее влияние, моделирование и прогнозирование этих цен является сложной эмпирической задачей, одним из способов решения которой является применение моделей глубокого обучения, отбор факторов для которых осуществляется с использованием формальной эконометрической модели трендсезонного разложения, получаемого с использованием ценовых факторов спроса и предложения на рынке электроэнергии, а также с помощью добавления диффузионной компоненты, в которой учтены все ненаблюдаемые факторы, влияющие на цены. В дальнейшем полученные по данному методу цены на электроэнергию можно использовать в расширенных моделях спроса и предложения для оценки их влияния на объемы производства промышленных отраслей.
Основная цель исследования: Моделирование и прогнозирование оптовых поузловых цен на электроэнергию в краткосрочном периоде с использованием гибридных моделей машинного обучения; Построение долгосрочных прогнозов цен на электроэнергию с использованием моделей тренд-сезонного разложения. Использование результатов тренд-сезонного разложения для оценки чувствительности объемов производства промышленных отраслей к изменению цен на электроэнергию.
Основные фундаментальные и прикладные задачи, решаемые в рамках исследования:
- Разработка эконометрической модели трендсезонного разложения с ценовыми факторами и диффузионной компонентой, в том числе и для определения факторов, которые будут использоваться при прогнозировании с помощью нейросетей;
- Анализ функционирования электроэнергетической отрасли в условиях санкционной политики и роста цен на энергоресурсы;
- Построение прогноза для трендовой и сезонной компоненты на основе разработанной эконометрической модели, а также ее применение к поузловым ценам;
- Разработка нейросетевой архитектуры, учитывающей особенности распределений данных рынка электроэнергетики; описание теоретических и технических характеристик предложенной сети;
- Построение почасовых прогнозов цен на электроэнергию на основе разработанного нейросетевого метода, сравнение результатов с моделями бенчмарками;
- Использование полученных результатов тренд-сезонного разложения для оценки чувствительности объемов производства промышленных отраслей к изменению цен на электроэнергию;
- Разработка рекомендаций с учетом полученных результатов.