2026-09-05T01:47:27Zhttps://gredos.usal.es/oai/requestoai:gredos.usal.es:10366/1445652025-04-30T21:02:41Zcom_10366_4756com_10366_4746com_10366_3823com_10366_143090com_10366_123103col_10366_68519col_10366_143133
Trespalacios Carrasquilla, Alfredo
2021-01-13T17:00:52Z
2021-01-13T17:00:52Z
2020
http://hdl.handle.net/10366/144565
10.14201/gredos.144565
[ES] Esta tesis, complementa la literatura existente acerca del análisis de riesgos en mercados de electricidad, proponiendo el uso de una herramienta flexible que permita capturar el
sesgo, la curtosis y momentos de orden superior en las componentes inciertas de las
variables que afectan a los mercados eléctricos. Para ello se propone generalizar el
supuesto de normalidad, tradicionalmente utilizado para describir la incertidumbre propia
de estos mercados, por funciones de densidad de probabilidad definidas en términos de
una expansión de Gram-Charlier finita. Este ‘enfoque semi-noparamétrico’ (SNP) se ha
utilizado con éxito para extender la no normalidad de numerosos fenómenos, pero nunca
a la descripción de los mercados eléctricos. Para ello se proponen tres aplicaciones para
resolver problemáticas de riesgo propias de los mercados de energía eléctrica y que se
desarrollarán a través de los tres capítulos de la tesis: (i) “Incertidumbre en Mercados de
Electricidad: Enfoque semi-noparamétrico”, (ii) “Modelo de precio spot de energía
eléctrica con cambio de régimen y distribuciones semi-noparamétricas” y (iii) “Cobertura
en Mercados de Electricidad ante Condiciones de Sesgo y Leptocurtosis”. En los tres casos
se encuentra que mediante el enfoque SNP se puede, no solo describir mejor el
comportamiento de las variables vinculadas a los mercados de electricidad, sino utilizar su
estimación para cuestiones como la fijación eficiente de precios, las políticas de gestión de
riesgos o estrategias de cobertura óptimas de los mismos. Desde el punto de vista teórico
se plantean generalizaciones de las distribuciones SNP a la captura de cambios de régimen
y a la modelización multivariante simultánea de funciones de precio y cantidad de energía.
Todo ello para establecer recomendaciones de política energética que ayuden a los
empresas, inversores y reguladores a la toma de decisiones en contextos de riesgo e
incertidumbre en los mercados eléctricos.
eng
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
info:eu-repo/semantics/openAccess
Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 Internacional
Tesis y disertaciones académicas
Universidad de Salamanca (España)
Tesis Doctoral
Academic dissertations
Electricidad, Servicios públicos de
Métodos estadísticos
Resumen de tesis. A semi-noparametric approach to risk analysis in electricity markets
info:eu-repo/semantics/doctoralThesis