Eines der grundlegenden Probleme bei zukünftigen Entscheidungen auf den Energiemärkten ergibt sich aus der Variabilität zukünftiger Szenarien. Die von AleaSoft angebotenen Anwendungen und Dienste nutzen Prognosen zukünftiger Grundvariablen und deren Variabilität, um Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Preise sowie zugehöriger Variablen wie Nachfrage und Produktion erneuerbarer Energien zu berechnen. Die Ergebnisse können Wahrscheinlichkeitsverteilungsgrafiken, Perzentiltabellen oder massive Simulationen der Marktpreise oder zugehöriger Variablen sein.
Die Werkzeuge und Dienste von AleaSoft ermöglichen es, alle Arten von maßgeschneiderten Studien und Analysen auf der Grundlage von Daten und Prognosen der Energiemärkte zu erhalten.
Ein sehr interessantes Ergebnis, das AleaSoft bietet, ist die Prognose von Tausenden von Preiskurven mit mittelfristigen Horizonten, die durch Simulation gewonnen werden und als Input für Agentenprozesse dienen können.
Alle Prognosen werden immer mit aktualisierten Daten und den aktuellsten Szenarien durchgeführt.
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Eines der grundlegenden Probleme bei zukünftigen Entscheidungen auf den Energiemärkten ergibt sich aus der Variabilität zukünftiger Szenarien. Die von AleaSoft angebotenen Anwendungen und Dienste nutzen Prognosen zukünftiger Grundvariablen und deren Variabilität, um Wahrscheinlichkeiten zukünftiger Preise sowie zugehöriger Variablen wie Nachfrage und Produktion erneuerbarer Energien zu berechnen. Die Ergebnisse können Wahrscheinlichkeitsverteilungsgrafiken, Perzentiltabellen oder massive Simulationen der Marktpreise oder zugehöriger Variablen sein.
Die Werkzeuge und Dienste von AleaSoft ermöglichen es, alle Arten von maßgeschneiderten Studien und Analysen auf der Grundlage von Daten und Prognosen der Energiemärkte zu erhalten.
Ein sehr interessantes Ergebnis, das AleaSoft bietet, ist die Prognose von Tausenden von Preiskurven mit mittelfristigen Horizonten, die durch Simulation gewonnen werden und als Input für Agentenprozesse dienen können.
Alle Prognosen werden immer mit aktualisierten Daten und den aktuellsten Szenarien durchgeführt.
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Im November 2010 erstellte Prognose der Strommarktpreise in Spanien. Das Diagramm zeigt die Genauigkeit der Prognosen und der Konfidenzintervalle. Ein wichtiger Aspekt ist, dass der Preis um den erwarteten Wert oszilliert. Diese Eigenschaft wird sich in Zukunft fortsetzen, daher die Bedeutung der Qualität der Prognosen und der zugehörigen Wahrscheinlichkeiten