Análise estatística do preço da energia elétrica em mercado livre - Uma aplicação ao caso português

• Autor(a) principal: Marques, Américo Jorge de Sousa
• Data de Publicação: 2014
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositórios Científicos de Acesso Aberto de Portugal (RCAAP)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.22/6017
• topic: Correlação; Causalidade; MIBEL; Preço da electricidade; Correlation; Causality; Electricity Price

Neste relatório apresentam-se resultados de um estudo estatístico que procura contribuir para um melhor entendimento da problemática inerente à liberalização do setor elétrico em Portugal e dos desafios que esta liberalização, existente desde meados de 2007, trás aos seus intervenientes. Iniciam-se os trabalhos com um estudo que pretende avaliar a existência de relação entre o Preço de Mercado da eletricidade e um conjunto de variáveis potencialmente explicativas/condicionantes do Preço de Mercado. Neste estudo consideram-se duas abordagens. A primeira usa a função de correlação cruzada para avaliar a existência de relação do tipo linear entre pares de variáveis. A segunda considera o teste causalidade de Granger na avaliação de uma relação de causa e efeito entre esses pares. Este estudo avaliou a relação entre o Preço de Mercado da eletricidade e 19 variáveis ditas condicionantes distribuídas por três categorias distintas (consumo e produção de eletricidade; indicadores climáticos; e energias primárias). O intervalo de tempo em estudo cinge-se ao biénio 2012-2103. Durante este período avaliam-se as relações entre as variáveis em diversos sub-períodos de tempo em ciclos de consumo representativos do consumo em baixa (fim de semana) e de consumo mais elevado (fora de vazio) com os valores observados de cada uma das variáveis tratados com uma base horária e diária (média). Os resultados obtidos mostram a existência relação linear entre algumas das variáveis em estudo e o preço da eletricidade em regime de mercado liberalizado, mas raramente é possível identificar precedência temporal entre as variáveis. Considerando os resultados da análise de correlação e causalidade, apresenta-se ainda um modelo de previsão do Preço de Mercado para o curto e médio prazo em horas de período fora de vazio.