L’Institut Louis Bachelier vient de sortir le huitième numéro de sa collection « ILB Methods », qui présente les modèles quantitatifs utilisés dans le monde académique. Celui-ci est consacré à la prévision probabiliste sur les marchés de l’énergie. Il a été réalisé avec la participation d’Olivier Féron, chercheur chez EDF R&D et directeur scientifique du Laboratoire de Finance des Marchés de l’Energie (FiME).

Depuis l’ouverture du marché européen de l’électricité au début des années 2000, la prévision des prix est devenue une activité essentielle pour l’ensemble des acteurs du secteur. La prévision ponctuelle constitue la méthode la plus utilisée. Elle permet de prévoir l’évolution des prix sur le marché spot (24h) à partir d’analyse statistique et d’intelligence artificielle.

Marge d’erreur et volatilité des prix

Cependant, la performance reste limitée, avec une marge d’erreur de 10 à 15%. En outre, le développement des énergies renouvelables et les crises récentes ont renforcé la volatilité des prix de l’énergie.

Dès lors, la prévision probabiliste, qui prend en compte l’incertitude, connaît un essor récent. Contrairement à la prévision ponctuelle, elle permet d’estimer un intervalle de résultats possibles avec les probabilités associées.

Retrouvez des explications détaillées sur les modèles destinés à mesurer une prévision probabiliste et les avantages de cette approche dans la vidéo ci-dessous et la note de synthèse, en format PDF associée à ce numéro.

Note de synthèse