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<div class="csl-entry">Mroz, T. (2013). <i>Reinforcement learning and other quantitative methods for energy markets</i> [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. http://hdl.handle.net/20.500.12708/160685</div>
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dc.identifier.uri
http://hdl.handle.net/20.500.12708/160685
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dc.description.abstract
Energiemärkte unterscheiden sich in vielen Bereichen von klassischen Finanzmärkten. Prozesse, denen Erdgas-, Erdöl- und andere Preise folgen, sind in der Regel komplizierter. Optionen in Energiemärkten sind komplexer und führen häufig zu dynamischen Optimierungsproblemen.<br />Die vorliegende Arbeit betrachtet in einem ersten Teil Spotpreise für Erdgas des deutschen Marktgebietes NCG und analysiert mögliche stochastische Prozesse für diese Preise. Des Weiteren werden Methoden zur Parameterschätzung vorgestellt.<br />In einem zweiten Teil wird Reinforcement Learning in Verbindung mit neuronalen Netzen als eine approximative Methode zur Lösung dynamischer Optimierungsprobleme vorgestellt und anhand einiger Beispiele getestet.<br />Dabei wird z.B. ein Erdgasspeicher bewertet und eine optimale Ein- und Ausspeisestrategie gefunden.
de
dc.language
English
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dc.language.iso
en
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dc.subject
Energie Märkte
de
dc.subject
Erdgas
de
dc.subject
Parameterschätzung
de
dc.subject
Reinforcement Learning
de
dc.subject
Dynamische Optimierung
de
dc.subject
Neuronale Netze
de
dc.subject
Energy Markets
en
dc.subject
Natural Gas
en
dc.subject
Reinforcement Learning
en
dc.subject
Dynamic Programming
en
dc.subject
Neural Networks
en
dc.title
Reinforcement learning and other quantitative methods for energy markets
en
dc.type
Thesis
en
dc.type
Hochschulschrift
de
dc.contributor.affiliation
TU Wien, Österreich
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tuw.thesisinformation
Technische Universität Wien
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tuw.publication.orgunit
E105 - Institut für Wirtschaftsmathematik
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dc.type.qualificationlevel
Diploma
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dc.identifier.libraryid
AC10774607
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dc.description.numberOfPages
86
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dc.thesistype
Diplomarbeit
de
dc.thesistype
Diploma Thesis
en
tuw.advisor.staffStatus
staff
-
tuw.advisor.orcid
0000-0002-4172-3956
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item.languageiso639-1
en
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item.openairetype
master thesis
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item.grantfulltext
none
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item.fulltext
no Fulltext
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item.cerifentitytype
Publications
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item.openairecristype
http://purl.org/coar/resource_type/c_bdcc
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crisitem.author.dept
E107 - Institut für Statistik und Wahrscheinlichkeitstheorie
