Random Forestを用いた電力市場参加者の信用リスク評価

カテゴリ: 部門大会

論文No: 23

グループ名: 【B】平成19年電気学会電力・エネルギー部門大会講演論文集

発行日: 2007/09/12

タイトル(英語): Credit Risk Evaluation of Power Market Players with Random Forest

著者名: 梅澤 康士(明治大学),森 啓之(明治大学)

著者名(英語): Yasushi Umezawa(Meiji University),Hiroyuki Mori(Meiji University)

キーワード: 電力取引市場|信用リスク|データマイニング|ランダムフォレスト|擬似データ発生|Electricity Transaction Market|Credit Risk|Data Mining|Random Forest|Pseudo-data Generation

要約(日本語): 本稿では，電力取引市場における信用リスク評価に対して，Random Forest（RF）を用いた手法を提案する。電力市場では既存の電力会社の他，独立系発電事業者(IPP)等の新規参入者が参加して，電力の取引が行われている。そのため，市場参加者は従来と異なり，未知の相手との取引を行うケースが増加する。その状況下において，市場参加者は取引により生じるリスクに見合ったリターンを得ることに関心を持つ。そのため，経営戦略において取引先毎の信用リスクを予測することが必要とされる。この問題に対し，本稿では高精度の予測を行うために，決定木のアンサンブル学習及び，擬似データ発生法によるRFを用いて予測を行う。エネルギー会社の財務実データを用いてシミュレーションを行い，従来法と比較し，提案法の有効性を示す。

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