Forecasting Value-at-Risk and Expected Shortfall in German- Nordic electricity futures spreads

I denne studien predikerer vi daglig Value-at-Risk (VaR) og Expected Shortfall (ES)i prisdifferansen mellom tyske og nordiske future-kontrakter på elektrisitet med forfall i kommende kvartal og kommende år. Til dette formålet bruker vi ulike univariate og bivariate formuleringer av generalisert autoregressiv betinget heteroskedastisitet-modeller (GARCH-modeller). Resultatene sammenlignes basert på to alternative predikeringsmetoder - én metode som bruker konstant estimeringsutvalg og én metode som involverer re-estimering. Vi konkluderer med at GARCH-modellen med fordelingsantagelse fra ekstremverditeori, GJR-GARCH-modellen med asymmetrisk Student t-fordeling og konstant betinget korrelasjons-modellen med symmetrisk Student t-fordeling oppnår best nøyaktighet ved prediksjon av VaR og ES med konstant estimeringsutvalg. Videre finner vi at GARCH-modellene med symmetrisk og asymmetrisk Student t-fordeling gir best resultater ved prediksjon basert på re-estimering. Ekstreme prisbevegelser i de tyske og nordiske kraftmarkedene i september 2018 skapte stor internasjonal oppmerksomhet. Våre resultater kan være av interesse for ulikemarkedsaktører som ønsker å sikre posisjoner eller spekulere i prisdifferansen mellom tyske og nordiske future-kontrakter på elektrisitet.