Electricity price forecasting

Abstract

Elektrik fiyat tahmini enerji sektöründeki firmaları tarafından kârlılık oranlarını maksimize etmek ve fiyatlardaki anî değişikliklere karşı korunmak için kullanılmaktadır. Türkiye'de fiyat değişikliklerine karşı korunmayı sağlayan türev araçlarının kısıtlı olması nedeniye doğru fiyat tahmini firmaların stratejik planlama yapmaları açısından büyük önem taşımaktadır. Türkiye elektrik piyasasına yönelik yapılan sınırlı sayıdaki elektrik fiyat tahmini çalışmaları arasında bu çalışma göz önünde bulundurulan çok sayıdaki girdi sayısı. güncel veri kullanımı ve son dönemde sıkca değiştirilen regülasyonların detaylı anlatımı açısından diğerlerinden ayrışmaktadır. Elektrik fiyatlarının mevsim etkilerinden arındırılmasının ardından elektrik Oto regresyon ve çeşitli GARCH modelleini kullanarak Türkiye elektrik piyasasında oluşan fiyatları aylık olarak tahmin etmeye çalıştık. En doğru sonucun en düşük AIC değerine sahip EGARCH(1,2) modeli olduğuna karar verdik. Diğer taraftan, EGARCH(1,1) modeli ise en küçük hatayla sonuçlanan model olarak öne çıktı. Son olarak, spot piyasada elektrik fiyatlarının tahmini yenilenebilir enerji kaynakları destekleme mekanizmasının döviz cinsi verilmesi ve Türkiye'nin elektrik üretiminde ithal hammadde kullanımına bağımlılığı nedeniyle döviz kurundaki dalgalanmalara yüksek hassasiyet göstermekte ve bu nedenle piyasada tahmin yapmak güçleşmektedir. Elektrik talep büyümesine karşın kurulu güçteki büyüme trendi ile YEKA, yerli kömür ihaleleri ve özelleştirmelerle ilgili gelişmelerin önümüzdeki dönemde merit order üzerindeki etkisi açısından elektrik fiyatlarının seyrinde etkili olacağı düşünülürken, doğal gaz piyasasının açılması elektrik ve doğal gaz piyasalarının serbestleştirilmesine yönelik çalışmaların elektrik ticareti ve tedariki üzerindeki etkisi yakından takip edilecektir.

Electricity price forecasting is one of the key pillars that the industry players watch carefully in order to maximize their profits and hedge against any unexpected fluctuations in prices. Since Turkey lacks a deep electricity derivatives market, it is essential for the firms to make an accurate electricity price forecasting which is used in their strategic decision-making. Among all the studies on Turkish electricity market in the literature, many exogenous variables and frequently amended regulations were considered in this paper as well as use of a recent data differentiates it from the others. In order to make a monthly forecast of the electricity prices in the Turkish market, following the seasonal adjustments, Autoregression and several GARCH models were implemented. It was discovered that the best-fit model was EGARCH(1,2) with the lowest AIC value though the smallest error terms were acquired using EGARCH(1,1). In conclusion, it has recently got more difficult to forecast the electricity prices accurately due to the impact of fx rates fluctuations on the electricity prices through renewable energy resources support mechanism and Turkey's dependence on imported raw materials. The electricity demand growth vs installed capacity growth as well as any change in the merit order curve through YEKA, local coal auctions and the privatization deals will be the key follow-ups on the electricity prices in the near future while the impact of developments with regards to liberalization of electricity and natural gas markets on the electricity trade and supply will be watched closely.