Excel-Workshops zur Energiewirtschaft

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1 Excel-Workshops zur Energiewirtschaft Seminarprogramm 2015 Gasportfolio Optimierung und Flexibilitäten Berlin Mai 2015 Leipzig Dezember 2015 Statistische Modellierung im Energiebereich Berlin Mai 2015 Berlin Dezember 2015 Kraftwerksvermarktung, Realoptionen, Hedging Salzburg Juni 2015 Berlin Dezember 2015 Profit-at-Risk und Flex-Bepreisung Leipzig Juni 2015 Berlin November 2015 Professionelle VBA Programmierung Berlin April 2015 Berlin November 2015 Regel- und Ausgleichsenergie (Strom) Berlin April 2015 Frankfurt November 2015 HPFC-Konstruktion und Pricing von Lastprofilen Frankfurt März 2015 Berlin September 2015 Risikomanagement in der Energiewirtschaft Frankfurt März 2015 Berlin September 2015 Energiewirtschaftliche Lösungen mit Excel VBA Berlin Februar 2015 Berlin September 2015 Option Pricing in der Energiewirtschaft NEU Berlin April 2015 Berlin Oktober 2015 Monte-Carlo-Methoden im Energiebereich Berlin Mai 2015

2 Trainer Geschäftsführer Emrald Risk Consulting GmbH Wirtschaftsingenieur TU Berlin, Dipl.-Ing. Dr. Jörg Strese Geschäftsführer Enovos Future GmbH Neben seiner Beratertätigkeit ist Herr Zöller seit über 10 Jahren als Trainer für Energieunternehmen und Banken tätig. Sein Schwerpunkt ist die praktische Umsetzung von Methoden aus Wirtschaftsmathematik und Statistik. In dieser Funktion u.a. verantwortlich für die Geschäftsentwicklung des Konzerns in der Energiewende. Zuvor leitete er die Erzeugungsstrategie der Trianel Gruppe und baute die green energy system GmbH auf. Nach Stationen im RAG Saarberg Konzern verantwortete Herr Dr. Strese als Prokurist die Energiewirtschaft der steag Power Saar und entwickelte das erste»virtuelle Regelkraftwerk«Deutschlands. Dr. Ulrich Kaltenborn Senior Consultant Emrald Risk Consulting GmbH Herr Dr. Kaltenborn ist insbesondere für die Entwicklung und Umsetzung energiewirtschaftlicher Modelle zuständig. Zuvor war er bei einer Bank am Aufbau des Derivate Geschäfts beteiligt. Er promovierte über Simulation und Anwendung diskreter ökonometrischer Modelle. Dr. Gregor Bart Risikocontrolling, Stadtwerke München GmbH Dipl.-Volkswirt LMU München Schwerpunkt Finanzökonometrie Dr. Rainer Lux Consultant Risikomanagement Nach Promotion im energiewirtschaftlichen Umfeld und Positionen bei der TIWAG (Innsbruck), El Paso Europe (London) und Bayerngas (München) ist Herr Dr. Lux heute als selbstständiger Berater tätig. Sein Schwerpunkt liegt dabei in der Konzeption von Modellen, deren Implementierung in IT-Systemen sowie der prozessualen Umsetzung eines operativen Risikomanagements. Zuvor hat Herr Dr. Bart quantitative Modelle für die Bayerngas Energy Trading GmbH entwickelt. Außerdem war er Analyst und später Leiter Risikocontrolling bei der citiworks AG. Herr Dr. Bart hat über die Modellierung von Forwardkurven promoviert. Inhouse-Schulungen wahlweise in deutscher oder englischer Sprache Für Ihr Unternehmen gestalten wir gern ein auf Ihre Anforderungen zugeschnittenes Seminar, wobei von uns Aspekte aus folgende Themengebieten abgedeckt werden können: Finanzmathematik, Statistik, Monte-Carlo-Simulationen Realoptionen, Gasspeicher, Energiederivate Kurvenkonstruktion, HPFC (Strom) und DPFC (Gas) Risikomanagement, Value-at-Risk, Credit-Risk, Energy-Risk Selbstverständlich bieten wir bei Bedarf auch Grundlagenkurse für Ihre Mitarbeiter an! Inhouse-Schulungen bieten für Sie den Vorteil, dass Sie allein über Ort, Datum, Teilnehmer und Inhalte entscheiden. Besprechen Sie mit uns Ihre Schulungsziele; wir bieten Ihnen einen fairen Festpreis und gehen auf Ihre besonderen Wünsche ein.

3 Gasportfolio Optimierung und Flexibilitäten Wir beschäftigen uns mit verschiedenen nicht ganz einfachen Aspekten des Gasportfoliomanagements. Dabei starten wir mit der Vorbereitung der relevanten Kurven, konstruieren insbesondere die Forwardkurven ölgebundener Verträge und ermitteln die Sensitivitäten (Deltas) bzgl. der relevanten Öl-Inputs. Diese bilden Grundlage für statische und dynamische Hedges. Auf der Beschaffungsseite betrachten wir mehrere Verträge mit unterschiedlichen Take-or-Pay (ToP) und Leistungsrestriktionen. Die Optimierung der geplanten Nominierung geschieht durch lineare Programmierung. Das leistet Excels Solver. Die Flexibilitäten bewerten wir approximativ und illustrieren, wie durch eine Trading Strategie (dynamischer Hedge) der teilweise verborgene Wert der Flexibilitäten gehoben werden kann. Ölkurven, Gaskurven Formeln und Vertragskurven Öl- und TTF-Bindung ToP Restriktionen Flexibilitäten Speicher Lineare Programmierung Speicherkenn linien und Bid-Ask Spreads in der Opti mierung berücksichtigen Flexibilitäten approximativ bewerten Deltas und Gammas Delta-Hedging im Gasportpolio Volatilities und Korrelationen Statistische Modellierung im Energiebereich Zur Prognose oder Simulation von Last, Preisen und anderen dem Zufall unterliegenden Größen ist eine statistische Modellierung Voraussetzung. Ziel des Seminars ist die anwendungsorientierte Modellierung verschiedener Energiedaten. Methoden aus Statistik und Ökonometrie werden eingesetzt, um ausgehend von einem Datensatz brauchbare Modelle zu entwickeln. Wir modellieren Abhängigkeiten, z. B. Last/ Temperatur, schätzen die Modellparameter und analysieren die Qualität und Prognosekraft der Modelle. Außerdem modellieren wir Zeitreihen wie Temperatur, Last und Spotpreise. Solche Modelle können verwendet werden, um im Rahmen einer Monte-Carlo-Simulation Szenarien der zukünftigen Entwicklung für Profit-at- Risk oder Pricing zu generieren. Im Zentrum stehen dabei zunächst die Saisonalitäten, aber auch Aspekte der Stochastik wie Mean-Reversion und GARCH-Effekte. Formulierung und Parametrisierung eines Modells Einflussgrößen berücksichtigen lineare Regression kleinste Quadrate Standarderrors Maximum Likelihood MLE mit Excels Solver Prognosen Mean-Reversion Residualanalyse Autokorre lation Temperaturmodell Lastmodell stochastische Volatility und GARCH Gas- und Strom-Spotpreise Saisonalitäten in Last und Preisen Likelihood-Ratio Tests Kraftwerksvermarktung, Realoptionen, Hedging Bei gegebenen Strom (Base/Peak) und Input (Brennstoff/CO 2 )-Preisen kann auf Basis der HPFC und der Charakteristika des Kraftwerkes der erwartete Einsatz und damit der Ertrag für eine zukünftige Periode ermittelt werden. Bei dieser Betrachtung wird allerdings der zusätzliche Wert ignoriert, der darin besteht, bei sich ändernden Preisen, das Kraftwerk unterschiedlich betreiben zu können. Diese Flexibilität hat den Charakter einer Option. Ziel des Workshops ist, den verborgenen Wert dieser Realoption zu ermitteln und Strategien aufzuzeigen, durch Trading der relevanten Futures diesen Wert zu heben. Wir bewerten die Realoption durch eine analytische Approximation. Die zur Gestaltung der Tradingstrategie benötigten Deltas und Gammas erhalten wir dadurch ebenfalls analytisch. Berücksichtigt werden im Pricing die Faktoren Brennstoff und CO 2 sowie Base und Peak Strompreise. Hedge- Simulationen und Backtests geben uns einen Anhaltspunkt, mit wieviel Erfolg bei der praktischen Umsetzung zu rechnen ist. Dabei können Bid-Ask Spreads und andere Problempunkte berücksichtigt werden. Payoff und Pricing extrinsischer Wert Black s Formel (1976) Volatilities und Korrelationen Margrabe s und Kirk s Formel Deltas und Delta-Hedge dynamisches Hedging Backtests Gammas und Cross-Gammas Delta-Gamma Hedge Bid-Ask Spreads Cross Hedge

4 Profit-at-Risk und Flex-Bepreisung Denkbare Ereignisse, die kurzfristig zu barwertigen Verlusten führen können, sollten im VaR berücksichtigt sein. Im Profit-at-Risk (PaR) hingegen sollen die Risiken erfasst werden, die in der Erfüllungsphase durch mangelnde Kongruenz zwischen Lastprofil und Hedge-Instrumenten sowie durch Mengenabweichungen entstehen. Eine gute Analogie in der Finanzwelt gibt es zu dieser energiewirtschaftlichen Fragestellung nicht. Dies liegt daran, dass die Lieferung aus einem Strom- oder Gas-Forward über ein Zeit- intervall verteilt ist, während die Lieferung von Finanztiteln zu einem festen Zeitpunkt erfolgt. Der PaR dient insbesondere zur Kalkulation von Risikoaufschlägen für Kunden, die ihre Flexibilitäten nicht marktrational einsetzen. Als Methode für die Messung des PaR wird in Excel eine Monte-Carlo-Simulation von Gas- bzw. Strom-Spotpreisen eingesetzt. Zur Flex-Bepreisung wird außerdem die Last simuliert, wobei auch eine Abhängigkeit zwischen Last und Spotpreisen berücksichtigt wird. Abgrenzung VaR und PaR Profit-at-Risk Definition Kaskadierungsrisiko Konstruktion wert- und mengenneutraler Hedges ein einfaches Modell für Gas-Spotpreise Monte-Carlo-Simulation von Spotpreiszeitreihen Simulationen von Mengenabweichungen Berücksichtigung von ToP-Restriktionen Auswirkung von Formelpreisen TTF-Bindung Berücksichtigung der Abhängigkeit Spotpreis/Lastabweichung Flex- Bepreisung Strukturierungsaufschlag Portfolioeffekte Professionelle VBA Programmierung Dr. Ulrich Kaltenborn Spezialisten aus der Energiewirtschaft, die bereits Erfahrung beim Programmieren mit VBA besitzen, bietet der Kurs die Gelegenheit, ihre Kenntnisse zu vertiefen und zu erweitern. Dabei werden folgende Lernziele verfolgt: (1) Programme schreiben, die Bestand haben: Entkoppelung von Sourcen und objektorientierter Aufbau machen es möglich, dass sich Programmcode besser warten, erweitern und wiederverwerten lässt. Programme sind damit auch für andere Nutzer leichter verständlich. (2) Resourcen nutzen statt das Rad neu zu erfinden: Dies umfasst z. B. den Zugriff auf das Internet von VBA aus, die Anbindung von Datenbanken und die Nutzung der Funktionalität von System-DLLs. (3) Komplexe Prozesse beherrschen: An energiewirtschaftlichen Fallbeispielen wird gezeigt, wie sich Reports und aufwändige Berechnungen komplett automatisieren lassen, wie durch Trennung von Datenhaltung und Prozesslogik Projekte übersichtlich bleiben und wie sich Programme beschleunigen lassen. Programmierkonzepte Strukturierung komplexer Prozesse Trennung von Datenhaltung und Prozesslogik Modularisierung Beschleunigung Timer-Steuerung und Automatisierung Objektorientierung mit Objektmodulen Reports Automatisierung von Workflows http-zugriff ins Internet Webservices Datenbankanbindung System- DLLs Formulare Lastgänge Backtesting Regel- und Ausgleichsenergie (Strom) Dr. Jörg Strese und Wie können Anbieter von Regelenergie ihre Auktions-Gebote optimieren? Wie können Händler oder Bilanzkreisverantwortliche die Kosten für Ausgleichsenergie minimieren? Solche und verwandte Fragen werden im Seminar diskutiert und es werden in Excel Lösungsansätze umgesetzt. Dazu wird eine umfangreiche Datenbasis benötigt. Die Daten werden zwar im Internet veröffentlicht, allerdings ist der Download teilweise unkomfortabel. Wir stellen daher allen Teilnehmern eine Datenbank zur Verfügung, die eine aktuelle Historie der Auktionsergebnisse, RZ Salden, SRL- und MRL- Aufrufe, etc. enthält. Wir beginnen mit einfachen Auswertungen, schätzen Abrufwahrscheinlichkeiten, ermitteln den Zusammenhang zwischen AP und SRL- Auslastung. Wir versuchen eine Rekonstruktion der AE Preise auf Basis der Kosten laut Merit Order und NRV Saldo. Aufbauend darauf erstellen wir ein Prognosemodell für AE Preise, worin nicht nur SRL und MRL Daten sondern auch EE Einspeise-Prognosen bzw. Hochrechnungen einfließen. Regelenergie Auktionsergebnisse Sekundärregelleistung (SRL) Minutenreserve (MRL) Leistungspreis (LP) Arbeitspreis (AP) Merit Order List (MOL) www. regelleistung.net ÜNB Regelenergiebedarf Netzregelverbund (NRV) Regelzone RZ Saldo IGCC Ausgleichsenergie (AE) After-Day-Markt AE Preis rebap BK Solareinspeisung Windeinspeisung Intradayhandel

5 HPFC-Konstruktion und Pricing von Lastprofilen Dr. Gregor Bart und Wir konstruieren in Excel eine arbitragefreie hochauflösende Forward Curve, mit dem Ziel, verschiedene Lastprofile marktgerecht bewerten zu können. Die aktuelle, vom Terminmarkt vorgegebene Kurve, bestehend aus Monats-, Quartals- und Jahresprodukten, ist dementsprechend zu verfeinern. Dazu kommen verschiedene Verfahren zur Anwendung, basierend auf historischen Futures- und Spotpreisen. Unter Beibehaltung der Arbitragefreiheit kann durch geeignetes Finetuning die Qualität der Kurven noch verbessert werden: Modifikation der verschiedenen Saisonfiguren, Bereinigung von Problemen in der Woche 52 oder 53, Glättung an den Kontraktgrenzen und am Peak-/ Off-Peak-Grenzbereich. Aufbauend auf den Kurven ermitteln wir in Excel Sensitivitäten (Deltas) einzelner Lastprofile bezüglich der als Inputs verwendeten Futures. Wir behandeln sowohl den Strom- als auch den Gasmarkt, wegen der besonderen Herausforderungen der stündlichen Auflösung liegt der Schwerpunkt jedoch beim Strom. Bedeutung der Hourly Price Forward Curve (HPFC) Typtage und Sondertage definieren Spotpreisdaten bereinigen Shape-Faktoren berechnen Unerwünschte Effekte herausrechnen Glättung der Futureskurve Peak-/Off-Peak-Grenzbereich Finetuning der Weihnachtswoche Adjustierungsfaktoren berechnen Gütekriterien für die Kurve Backtesting Bewertung des GH0-Profils Pricing besonders kritischer Lastgänge Sensitivitäten bezügl. der Futures Risikomanagement in der Energiewirtschaft Dr. Rainer Lux Für ein beispielhaft betrachtetes Multi-Commodity Vertragsportfolio (Strom und Gas) werden die für ein quantitatives Risikomanagemen t relevanten Kenngrößen wie Cashflow, Cashflow Settled, Mark-to-Market, PnL, Greeks, VaR und Adress-Exposures betrachtet. Darauf basierend wird eine Systematik zur Limitierung der relevanten Risiken und zur Risikokapitalüberwachung entwickelt und ein Reporting erstellt, das eine adäquate Basis zur Beurteilung der aktuellen Risikosituation darstellt. Neben der Kenngrößenberechnung wird im Seminar auch auf komplexere Aspekte wie die Abbildung von Optionalitäten, Formelpreisen oder von Tranchenprodukten sowie auf regulatorische Vorgaben eingegangen. Am Ende des Seminars besitzen die Teilnehme r ein profundes Wissen über die Umsetzungsmöglichkeiten einer quantitativen Risikobeurteilung eines Energie-Commodityportfolios. Energiehandel Risikokapital Risikoreporting Vertragsmodellierung Marktpreisrisiko Risikokapitalauslastung Greeks Delta Profit-and-Loss (PnL) Adressrisiko Exposure Liquiditätsrisiko Stresstests Take-or-Pay (ToP) Value-at-Risk (VaR) EMIR/REMIT/KWG Energiewirtschaftliche Lösungen mit Excel VBA Dr. Ulrich Kaltenborn Visual Basic for Applications (VBA) ist eine vollwertige Programmiersprache, mit der die Funktionalität der MS Office-Programme, u. a. Excel, erweitert werden kann. Das Seminar setzt Kenntnisse in Excel, aber keine Programmierkenntnisse voraus. So werden die Teilnehmer zunächst anhand einfacher Beispiele in die Grundkonzepte des Programmierens und in die Verwendung der VBA-Entwicklungsumgebung eingeführt. Es werden für verschiedene energiewirtschaftliche Fragestellungen VBA- Lösungen entwickelt, für die eine Lösung mit Excel alleine nur mühsam oder ineffizient möglich wäre. Weiterhin werden mit Tools zur Benutzerführung, Automatisierung und Steuerung von Excel aus VBA heraus Möglichkeiten geboten, die mit Excel alleine überhaupt nicht realisierbar sind. Hinsichtlich der konkreten energiewirtschaftlichen Themen sind die Seminarteilnehmer eingeladen, ihre eigenen Fragestellungen das Seminar einzubringen. Gemeinsam analysieren wir dann das das Problem und entwickeln bei überschaubaren Fragen eine Lösung. Programmierkonzepte VBA Module nützliche Funktionen für energiewirtsch. Probleme Debugging Cholesky Zerlegung Algorithmen für Monte-Carlo-Simulationen Kommunikation mit Excel Verwendung des Objektkatalogs von Excel Steuerung der Excel-Applikation durch VBA Benutzerführung mit Schaltflächen und Formularen Timer-Steuerung Energiedaten-Management in VBA Energie- Risikomanagement und VaR in VBA automatisiertes Reporting

6 Ihre Seminaranmeldung als Fax: + 49 (30) per Telefon: + 49 (30) Seminare (bitte ankreuzen) Gasportfolio Optimierung und Flexibilitäten Mai 2015 (Berlin) Dezember 2015 (Leipzig) Statistische Modellierung im Energiebereich Mai 2015 (Berlin) Dezember 2015 (Berlin) Kraftwerksvermarktung, Realoptionen, Hedging Juni 2015 (Salzburg) Dezember 2015 (Berlin) Profit-at-Risk und Flex-Bepreisung Juni 2015 (Leipzig) November 2015 (Berlin) Professionelle VBA Programmierung April 2015 (Berlin) November 2015 (Berlin) Regel- und Ausgleichsenergie (Strom) April 2015 (Berlin) November 2015 (Frankfurt) HPFC-Konstruktion und Pricing von Lastprofilen März 2015 (Frankfurt) September 2015 (Berlin) Risikomanagement in der Energiewirtschaft März 2015 (Frankfurt) September 2015 (Berlin) Energiewirtschaftliche Lösungen mit Excel VBA Februar 2015 (Berlin) September 2015 (Berlin) Option Pricing in der Energiewirtschaft April 2015 (Berlin) Oktober 2015 (Berlin) Monte-Carlo-Methoden im Energiebereich Mai 2015 (Berlin) Teilnehmer Name, Vorname Position/Funktion Abteilung Telefon Genehmigender Vorgesetzter Name, Vorname Firmenname Anschrift (Teilnehmer) Straße/Postfach Anschrift (Teilnehmer) Postleitzahl/Ort Anschrift (Rechnung falls abw.) Straße/Postfach Anschrift (Rechnung falls abw.) Postleitzahl/Ort Datum, Unterschrift Veranstalter Emrald Risk Consulting GmbH Manfred-von-Richthofen-Str. 9, D Berlin Telefon: +49 (30) Fax: +49 (30) Mail: Ansprechpartner Für Anregungen oder Themenvorschläge wenden Sie sich bitte an Herrn, Unsere Seminarleiter stehen Ihnen auch gerne zur Verfügung, um inhalt liche Gesichtspunkte zu besprechen. Wegen der begrenzten Teilnehmer zahl von maximal 12 Personen können auch individuelle Wünsche in die Thematik Eingang finden. Teilnahmegebühr Unsere Teilnahmegebühr pro Seminar beträgt 2.150, zzgl. MwSt. Bei frühzeitiger Buchung gewähren wir 10 % Frühbucher-Rabatt. Für Details dazu besuchen Sie bitte unsere Website. Zusätzliche Leistungen Begrüßungsfrühstück und gemeinsames Abendessen (1. Tag) sind zusätzlich zur Pausenverpflegung nebst Mittagessen im Seminarpreis enthalten. Ein Notebook stellen wir Ihnen zur Verfügung. Anmeldung / Stornierung / Absage Anmeldungen werden nach Reihenfolge der Eingänge berücksichtigt. Bei Stornierung Ihrer Anmeldung später als 14 Tage vor Veranstaltungsbeginn berechnen wir die gesamte Teilnahmegebühr. Ein Ersatzteilnehmer kann zu jedem Zeitpunkt gestellt werden. Wir behalten uns vor, Veranstaltungen aufgrund von Teilnehmermangel oder Krankheit des Referenten abzusagen. Sie können dann kostenfrei umbuchen oder erhalten die Teilnahmegebühr zurückerstattet. Weitergehende Ansprüche sind ausgeschlossen. Microsoft, Excel und Visual Basic sind eingetragenen Warenzeichen der Microsoft Corporation.

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