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• Regression
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Negli ultimi anni la produzione di energia rinnovabile è aumentata influenzando la curva di offerta e conseguentemente i prezzi dell’elettricità e la loro dinamica nel tempo.
Questa tesi si propone di indagare i fattori fondamentali che determinano i prezzi dell’energia elettrica del giorno prima nel mercato italiano. Per questo scopo viene utilizzato un ricco dataset che parte dall’anno 2015 arrivando all’anno 2023.
La metodologia utilizzata è quella dei modelli di regressione quantile, confrontando i risultati ottenuti con il modello di regressione OLS.
Nelle analisi vengono considerati i prezzi orari dell’elettricità che riguardano il carico basso, alto e moderato al fine di studiare i periodi di picco ed i periodi di fuori-picco.

In the past years renewable energy generation has increased its strong influence on the supply curve, and affecting consequently electricity prices and their dynamics over time. This paper aims to investigate the fundamental drivers of the Day-Ahead electricity prices of the Italian market. To this aim, a large dataset is analysed starting from year 2015 to year 2023. The methodology uses quantile regression models, and results are compared with those obtained by the OLS regression model. In the empirical analysis, hourly electricity prices are selected to take into account low, high and moderate load in order to study peak and off-peak periods.