We study the prices of European Emission Allowances (EUA), whereby we analyze their uncertainty and dependencies on related energy markets. We propose a probabilistic multivariate conditional time series model that exploits key characteristics of the data. The forecasting performance of the proposed model and various competing models is evaluated in an extensive rolling window forecasting study, covering almost two years out-of-sample. Thereby, we forecast 30-steps ahead. The accuracy of the multivariate probabilistic forecasts is assessed by the energy score. We discuss our findings focusing on volatility spillovers and time-varying correlations, also in view of the Russian invasion of Ukraine.


翻译:我们研究了欧洲排放补贴的价格,分析了相关能源市场的不确定性和依赖性。我们提出了一个利用数据主要特点的概率多变有条件时间序列模型。在一项广泛的滚动窗口预测研究中评估了拟议模型和各种竞争模型的预测性能,该研究覆盖了近两年的外表。因此,我们预测了今后30个步骤。多变概率预测的准确性由能源评分来评估。我们讨论了我们关于波动溢出和时间变化相关关系的调查结果,这也是鉴于俄罗斯入侵乌克兰。

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