title: Electricity demand forecasting methods: the impact on financial results of Russian electricity trading companies (VOES case)
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Galaktionov, Ilya V.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.contributor.author
metadata.value: Галактионов, И. В.
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.accessioned
metadata.value: 2015-06-30T09:05:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.available
metadata.value: 2015-06-30T09:05:22Z
metadata.lang: -
metadata.name: dc.date.issued
metadata.value: 2015
metadata.lang: -
metadata.name: dc.identifier.uri
metadata.value: http://hdl.handle.net/11701/1598
metadata.lang: -
metadata.name: dc.description.abstract
metadata.value: Goal of the Research: to analyse demand forecasting methods and their impact on financial results of Russian electricity trading companies in the day-ahead energy market.
  
  Objectives of the Research: 
  •	To provide a study of Russian electricity trading market
  •	To review previous work implemented in the field of electricity demand forecasting
  •	To propose a method for financial result calculation of electricity trading companies
  •	To collect relevant data for a case company and the industry
  •	To choose forecasting methodologies based on specified criteria and implement them on a case company data
  •	To calculate the potential impact of chosen forecasting approaches on financial results of a case company
  Main results: 
  •	Author proposed the methodology for daily financial results calculation in the day-ahead electricity trading market context.
  •	Chosen model could potentially enhance financial results of VOES, i.e. Net Income by 6%, ROA by 0,17%.
  •	As a result of the Research, the need for accurate demand forecasting of Russian electricity trading companies was supported by potentially positive impact of forecasting methods on VOES financial result.
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.language.iso
metadata.value: English
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.publisher
metadata.value: Saint Petersburg University, Graduate School of Management, Master in Corporate Finance Program
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: energy demand
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: electricity trading companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: forecasting
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: financial results
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: Russian electricity companies
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: energy market
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: cпрос на электроэнергию
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электросбытовые компании
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: прогнознозирование
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: финансовые результаты
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: российские электросбытовые компании
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.subject
metadata.value: электросбытовой рынок
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title
metadata.value: Electricity demand forecasting methods: the impact on financial results of Russian electricity trading companies (VOES case)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.title.alternative
metadata.value: Методы прогнозирования спроса на электроэнергию: взаимосвязь с финансовыми показателями российских электробытовых компаний (пример ВОЭС)
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.type
metadata.value: Thesis
metadata.lang: en_GB
metadata.name: dc.description.altabstract
metadata.value: Цель работы: Проанализировать методы прогнозирования спроса и их взаимосвязь с финансовыми результатами российских электросбытовых компаний на рынке на сутки вперед.
  Задачи:
  •	Проанализировать российский электросбытовой рынок
  •	Разобрать и проанализировать существующие методики прогнозирования спроса
  •	Предложить методику рассчета финансовых результатов электросбытовых компаний
  •	Собрать релевантные для исследования данные
  •	Выбрать модели прогнозирования спроса на основе разработанного критерия и использовать их в анализе
  •	Посчитать потенциальный эффект выбранных методов прогнозирования на финансовые результаты ВОЭС.
  Основные результаты: 
  •	Была предложена методология рассчета финансовых результатов электросбытовых компаний
  •	Выбранная модель пронозирования спроса показала потенциал для увеличения чистой прибыли  ВОЭС на 6%, рентабельности активов на 0,17%.
  •	Проведенный анализ показал, что прогнозирование спроса имеет потенциально положительный эффект на финансовые результаты электросбытовых компаний.
metadata.lang: en_GB
resources.filename: Галактионов_Referee_Review.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1598/3/%d0%93%d0%b0%d0%bb%d0%b0%d0%ba%d1%82%d0%b8%d0%be%d0%bd%d0%be%d0%b2_Referee_Review.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 304,5 kB
resources.filename: Галактионов_Sc_Adv_Reference.pdf
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1598/4/%d0%93%d0%b0%d0%bb%d0%b0%d0%ba%d1%82%d0%b8%d0%be%d0%bd%d0%be%d0%b2_Sc_Adv_Reference.pdf
resources.format: Adobe PDF
resources.size: 214,34 kB
resources.filename: Electricity demand forecasting methods_ the impact on financial results of Russian electricity trading companies (VOES case) [master's thesis MCF] – ВШМ СПбГУ – Vivaldi.html
resources.url: https://dspace.spbu.ru/bitstream/11701/1598/7/Electricity%20demand%20forecasting%20methods_%20the%20impact%20on%20financial%20results%20of%20Russian%20electricity%20trading%20companies%20%28VOES%20case%29%20%5bmaster%27s%20thesis%20MCF%5d%20%e2%80%93%20%d0%92%d0%a8%d0%9c%20%d0%a1%d0%9f%d0%b1%d0%93%d0%a3%20%e2%80%93%20Vivaldi.html
resources.format: Full Text available in Vivaldi
resources.size: 33,11 kB