Risk Management (Marktpreis-, Kredit-, operationelle Risiken) European Federation of Energy Traders

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1 Risk Management (Marktpreis-, Kredit-, operationelle Risiken) European Federation of Energy Traders 1

2 EFET: Stimme der europäischen Energiegroßhändler The European Federation of Energy Traders (EFET) Repräsentiert über 80 Handelsunternehmen in über 20 europäischen Ländern Fördert den paneuropäischen Energiehandel in offenen, transparenten und liquiden Grosshandelsmärkten Wesentliche Aktivitäten Eintreten für die Marktliberalisierung Förderung des Energiehandels in Europa Standardisierung von Verträgen 2

3 Mission: Verbesserung der Bedingungen für den europäischen Energiehandel The EFET mission involves improving conditions for energy trading in Europe and fostering the development of an open, liquid and transparent European wholesale energy market. Durch bessere Markttransparenz Datenaustausch Produkte und Prozesse Gesetze Regulierung Steuergesetze Europäische Verträge Marktorganisation 3

4 Über EFET 1999: EFET European Federation of Energy Traders, Stiftung niederländischen Rechts, Sitz Amsterdam 2001: EFET Deutschland - Verband deutscher Gas- und Stromhändler e.v., Sitz Berlin Aufgaben von EFET Förderung des Energiehandels Analyse von Handelshindernissen und Marktbarrieren Erarbeitung von Empfehlungen für Marktteilnehmer, Netzbetreiber und Regierungsstellen Informationsaustausch Verbesserung von Informationstechnologien des Energiehandels 4

5 Agenda Einleitung Risiken Risiken quantifizieren Risikomessung 5

6 Einleitung Handel wird häufig verwechselt mit Glücksspiel. Dieses beruht allerdings auf Unkenntnis. Gerade Handelshäuser sind sich der Risiken des Handelns bewusst und versuchen alles um Risiken zu minimieren. Hier sollen alle Risiken dargestellt werden und die Methoden der Bewertung angesprochen werden. 6

7 Agenda Einleitung Risiken Risiken quantifizieren Risikomessung 7

8 Gliederung der Risiken Risiken Marktrisiken Kreditrisiken Rechtsrisiken Operationelle Risiken Preisrisiko Zahlungsrisiko Risiko in der Organisation Basisrisiko Lieferrisiko Personalrisiko Bewertungsrisiko Volumenrisiko Liquiditätsrisiko Produkt Model Tax System & Technik 8

9 Marktpreisrisiko Potentieller Verlust durch Änderung des Marktpreises Marktpreisrisiko entsteht durch Halten einer offenen Position (= Termingeschäft ohne entsprechendes Gegengeschäft) Steigt mit wachsenden Preisschwankungen ( Volatilität) 9

10 Marktpreisrisiko - Forward Linearer Zusammenhang zwischen potentiellem Verlust und Marktpreis: Gewinn/Verlust = Volumen ( PKontrakt - PMARKT) Der mögliche Verlust ist für Käufer und Verkäufer (theoretisch) unbegrenzt. 10

11 Marktpreisrisiko - Option Wert der Option hängt neben dem Marktpreis von weiteren Faktoren ab mehrere Risikofaktoren. Zusammenhang zwischen Marktpreis und Verlust nicht- linear: Möglicher Verlust für den Verkäufer der Option (theoretisch) unbegrenzt. Käufer der Option kann maximal Prämie verlieren. 11

12 Basisrisiko Definition: Potentieller Verlust bei Absicherung einer Position mit einem Produkt, dessen Preis sich nicht proportional zum Preis des ursprünglichen Produkt verändert. (Korrelationsrisiko) Beispiel: Short-Position Cal04 BASE in Frankreich gegen Long-Position Cal04 BASE in Deutschland 12

13 Basisrisiko Arten: Zeitbasisrisiko Ortsbasisrisiko Produktbasisrisiko Großhandelsmarkt: Standardprodukte BASE/PEAK Endkundenmarkt: Vollversorgung Profile 13

14 Produktbasisrisiko Profil eines Vertriebsportfolios Peak Absicherung mit Standardprodukten Base

15 Volumenrisiko Vollversorgung von Endkunden Abnahmemenge variabel Vertragsvolumen nur als Erwartungswert bekannt Bei Lieferung erhebliche Abweichungen möglich Ursachen: Wetter Konjunktur, Produktionsabläufe Optimierung gegen Großhandelsmarkt (!) Bewertung und Absicherung schwierig! 15

16 Liquiditätsrisiko Unzureichende Markt-liquidit liquidität in einzelnen Produkten Geschäfte zur Steuerung von Risikopositionen nicht möglich Risikomanagement nicht oder nur eingeschränkt möglich 16

17 Gliederung der Risiken Risiken Marktrisiken Kreditrisiken Rechtsrisiken Operationelle Risiken Preisrisiko Zahlungsrisiko Risiko in der Organisation Basisrisiko Lieferrisiko Personalrisiko Bewertungsrisiko Volumenrisiko Liquiditätsrisiko Produkt Model Tax System & Technik 17

18 Adressenausfallrisiko Drohende Verluste bei Ausfall eines Kontrahenten Adressenausfallrisiko existiert auch bei geschlossenen Positionen! Adressenausfallrisiko Erfüllungsrisiko Wiedereindeckungsrisiko 18

19 Gliederung der Risiken Risiken Marktrisiken Kreditrisiken Rechtsrisiken Operationelle Risiken Preisrisiko Zahlungsrisiko Risiko in der Organisation Basisrisiko Lieferrisiko Personalrisiko Bewertungsrisiko Volumenrisiko Liquiditätsrisiko Produkt Model Tax System & Technik 19

20 Rechtliche Risiken Eindeutige und korrekt dokumentierte Vereinbarungen? Rahmenverträge (z. B. EFET) Bestätigung und Gegenbestätigung Netting ( Payment und Close-Out ) möglich? Verträge (i.b. Rahmenverträge, Garantien,...) rechtlich durchsetzbar? 20

21 Gliederung der Risiken Risiken Marktrisiken Kreditrisiken Rechtsrisiken Operationelle Risiken Preisrisiko Zahlungsrisiko Risiko in der Organisation Basisrisiko Lieferrisiko Personalrisiko Bewertungsrisiko Volumenrisiko Liquiditätsrisiko Produkt Model Tax System & Technik 21

22 Agenda Einleitung Risiken Risiken quantifizieren Risikomessung 22

23 Risiken quantifizieren Ablauf Marktparameter Preise, Volatilitäten, Zinsen, Wechselkurse Position Transaktionen Aktueller Wert (Mark-to-Market) Potentieller Wertverlust Bewertungsmodelle Optionen, Strukturierte Produkte, Flexverträge 23

24 Marktparameter Forwardkurve Aktuelle Marktpreise für Termingeschäfte (Forwards bzw.. Futures) Liquide Produkte: BASE / PEAK Wochen, Monate, Quartale, Jahre Preisreferenzen: Futures: OTC-Forwards: Broker Börsen (z. Z. nur EEX) 24

25 Marktparameter Elektrische Energie nicht speicherbar! Marktpreis für jede einzelne Stunde (Spotmarkt) Konsequenz: Bewertung von Nicht-Standardgeschäften erfordert stündliche Preiskurve (Marktpreiskurve) Aufgabe: Forwardkurve muß in Marktpreiskurve überführt werden 25

26 Marktparameter Probleme Liquidität der unterschiedlichen Forwards Inkonsistenz bei sich überlappenden Produkten z. B. Preis Cal04 (gewichtete Preise Quartale 04 ) Zerlegung in Monats- und Stundenpreise basiert auf Modellannahmen Mark-to-Model anstelle von Mark-to-Market Modellrisiken 26

27 Agenda Einleitung Risiken Risiken quantifizieren Risikomessung 27

28 Risikomessung Gesucht: Potentielle Verschlechterung des MTM in Abhängigkeit von den Marktparametern: Preise Volatilitäten,... MTM = f (Preise, Volatilitäten,...) Risikoprofil 28

29 Methoden zur Risikomessung Meßverfahren Statistisch Deterministisch Value-at-Risk Streßtest Szenarien 29

30 Statistische Verfahren Value-at at-risk (VaR) Welcher maximale Verlust wird innerhalb eines bestimmten Zeitintervalls (Liquidationsperiode) mit einer vorgegebenen Wahrscheinlichkeit (Konfidenzlevel) nicht überschritten? Statistische Risikomeßgröße - kein Maximalverlust! 30

31 VaR - Prinzip VaR Häufigkeit Verlust 0 Gewinn MTM 31

32 VaR -Methoden VaR Simulation Analytisch Historisch Monte-Carlo Mathematische Lösung 32

33 Fehlerquellen Modellannahmen Normalverteilung Reale Preisänderungen nicht normal verteilt! Unterschätzung des Risikos ( Fat Tails ) Vereinfachung der Risikofunktion Näherung durch Greeks - i. d. R. nur Delta Korrekt für lineare Instrumente (Forwards, Futures, Swaps) Erhebliche Fehler bei Optionen! 33

34 Fazit - Analytischer VaR Zahlreiche methodische Schwächen, i. b. bei: Optionen Nicht normalverteilten Preisänderungen Für Portfolios mit linearen Instrumenten gut geeignet Für Optionsportfolios mindestens Delta-Gamma -VaR Delta Geschäftspreis zu Marktpreis Gamma Änderungsgeschwindigkeit des Marktpreis Vega Volatilität des Marktpreises Theta Zeitwert Rho Wert in Abhängigkeit von der Zinsrate 34

35 Vergleich Präzision der Risikomessung Adäquate Berücksichtigung von Optionen Analytischer VaR Abhängig von Gültigkeit der Annahmen (Verteilung, Vola...) Falls Delta-Gamma- Ja VaR Historische Simulation Gut, falls historischer Preisverlauf repräsentativ für Zukunft Monte-Carlo- Simulation Hoch Ja Geschwindigkeit Gut Mittel Langsam 35

36 Statistische Verfahren Beschreibung des Risikos unter normalen, ungestörten Marktbedingungen Seltene Extremereignisse finden keine Berücksichtigung (i.b. Bruch der Korrelationen) Abhilfe: Deterministische Verfahren 36

37 Deterministische Verfahren Streßtest test Veränderung der Marktparameter nach vorgegebenen Szenarien Neubewertung (MTM) des Portfolios mit veränderten Marktparametern Risikokennzahl = Verschlechterung des MTM Szenarien häufig aus extremen Marktbedingungen in der Vergangenheit (realistisch, objektiv) 37

38 Deterministische Verfahren Worst-case-Szenarien Vorstellbare, bisher nicht aufgetretene Extremereignisse Notwendige Ergänzung zu Streßtest Problem: Subjektivität 38

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