Інтелектуальні системи управління ризиками на європейських енергетичних ринках
DOI:
https://doi.org/10.31649/1681-7893-2024-47-1-233-239Ключові слова:
ШІ, РДН, ВДР, спотовий ринок, ф’ючерсний ринок, системи управління, прогнозування, великі данні, нейронні мережіАнотація
На основі алгоритмів машинного навчання запропоновано метод прогнозування ризиків на європейських енергетичних ринках. Робота спрямована на розробку інтелектуальних систем управління ризиками, які використовують передові технології штучного інтелекту для оцінки та мінімізації потенційних загроз. Використовуючи історичні дані та актуальні тренди ринку, представлено комплексний підхід до визначення цінової волатильності ризикованих зон на енергетичних ринках. Дослідження демонструє, як штучний інтелект може підвищити ефективність рішень, прийнятих керівниками на енергетичних ринках, та забезпечити більш стійке управління ресурсами в умовах зростаючої невизначеності. Результати показують, що використання комплексних алгоритмів машинного навчання та аналізу даних може значно підвищити точність прогнозування ризиків та сприяти прийняттю обґрунтованих управлінських рішень.
Посилання
Lin, J., Jia, S., & Deng, J. (2017). Smart risk management with financial big data. 2017 IEEE/SICE International Symposium on System Integration (SII). DOI:10.1109/SII.2017.8279189
Karthik V, K. (2023). Applications of Machine Learning in Predictive Analysis and Risk Management in Trading. International Journal of Innovative Research in Computer Science and Technology. DOI: 10.55524/ijircst.2023.11.6.4.
Aziz, S., & Dowling, M. (2018). Machine Learning and AI for Risk Management. Disrupting Finance. DOI: 10.1007/978-3-030-02330-0_3
Fei Wu, Dayong Zhang, Qiang Ji. (2021). Systemic risk and financial contagion across top global energy companies. Energy Economics, 97, 105221. DOI: 10.1016/J.ENECO.2021.105221
M. Naeem, Faruk Balli, S. Shahzad, A. Bruin. (2020). Energy commodity uncertainties and the systematic risk of US industries. Energy Economics, 85, 104589. DOI: 10.1016/j.eneco.2019.104589
Li, R.-P., Mukaidono, M., & Turksen, I. B. (2002). A fuzzy neural network for pattern classification and feature selection. Fuzzy Sets and Systems, 130(1), 101-108. DOI: 10.1016/S0165-0114(02)00050-7
Giacinto, G., & Roli, F. (2001). Design of effective neural network ensembles for image classification purposes. Image and Vision Computing, 19(9-10), 699-707. DOI: 10.1016/S0262-8856(01)00045-2
Arsenault, H.H., Sheng, Y., Jouan, A., & Lejeune, C. (1988). Improving The Performance Of Neural Networks. Photonics West - Lasers and Applications in Science and Engineering. DOI:10.1117/12.944103
Poplavskyi, Oleksandr. (2024). Modern methods of risk management in Ukrainian energy markets. Management of Development of Complex Systems
Cho, S.-B. (1999). Pattern recognition with neural networks combined by genetic algorithm. Fuzzy Sets and Systems, 103(1), 339-347. DOI: 10.1016/S0165-0114(98)00232-2
Kaklauskas, A., Dzemyda, G., Tupėnaitė, L., Voitau, I., Kurasova, O., Naimaviciene, J., Rassokha, Y., & Kanapeckiene, L. (2018). Artificial Neural Network-Based Decision Support System for Development of an Energy-Efficient Built Environment. Energies, 11(8), 1994. DOI: 10.3390/EN11081994
Pinto, T., Sousa, T., Praça, I., Vale, Z., & Morais, H. (2016). Support Vector Machines for decision support in electricity markets' strategic bidding. Neurocomputing, 172, 438-445. DOI: 10.1016/j.neucom.2015.03.102.
##submission.downloads##
-
pdf
Завантажень: 3
Опубліковано
Як цитувати
Номер
Розділ
Ліцензія
Автори, які публікуються у цьому журналі, погоджуються з наступними умовами:- Автори залишають за собою право на авторство своєї роботи та передають журналу право першої публікації цієї роботи на умовах ліцензії Creative Commons Attribution License, котра дозволяє іншим особам вільно розповсюджувати опубліковану роботу з обов'язковим посиланням на авторів оригінальної роботи та першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Автори мають право укладати самостійні додаткові угоди щодо неексклюзивного розповсюдження роботи у тому вигляді, в якому вона була опублікована цим журналом (наприклад, розміщувати роботу в електронному сховищі установи або публікувати у складі монографії), за умови збереження посилання на першу публікацію роботи у цьому журналі.
- Політика журналу дозволяє і заохочує розміщення авторами в мережі Інтернет (наприклад, у сховищах установ або на особистих веб-сайтах) рукопису роботи, як до подання цього рукопису до редакції, так і під час його редакційного опрацювання, оскільки це сприяє виникненню продуктивної наукової дискусії та позитивно позначається на оперативності та динаміці цитування опублікованої роботи (див. The Effect of Open Access).
