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1 Der Einsatz von deterministischen Szenarien für die Beurteilung der Risikofähigkeit in EVUs Energie-Network-Afterwork Dr. Ivo Schillig

2 Inhalt Risikofähigkeit Deterministische Szenarien Stochastische Simulation Schlussfolgerungen 2

3 Aktuelle Situation «Kurzfristig tragen unseres Erachtens zwar vorhandene Verschuldungspotentiale der kommunalen Stadtwerke noch zur Haushaltssanierung der Städte und Gemeinden bei. Mittel bis langfristig sind indes nach unserer Auffassung diese Möglichkeiten eingeschränkt.» «Das Risikoprofil wird durch Organisationsbelastungen für den Aufbau neuer Geschäftsfelder,., den steigenden Wettbewerb um Strom- und Gaskunden, die überregionale und Produkt-Differenzierung zunehmen.» (Euler Hermes 2014) 3

4 Aktuelle Situation Bei höheren Risiken werden tendenziell höheren Anteile an Eigenkapital gefordert. Finanzmärkte z.b. Basel I, Basel II und Basel III Versicherungsmärkte z.b. Solvency I und Solvency II Zentrale Gössen in der Rechnungslegung: Eigenkapital Rückstellungen Reingewinn (Brühwiler 2011) 4

5 Inhalt Risikofähigkeit Risikomanagement Deterministische Szenarien Stochastische Simulation Risikoprämien Schlussfolgerungen 5

6 Prognosen I Akademien Schweiz BFE 2050 Nachfrage in TWh RE Sz. Tief RE Sz. Hoch RE Sz. Best BE Sz. Tief BE Sz. Hoch Nachfrage in PJ Sz. WWB Sz. NE Sz. POM BE Sz. Best BFE 2035 (Abhari et al. 2012) (BFE 2011, Kirchner et al. 2012) CER-ETH Nachfrage in PJ Sz. I Sz. II Sz. III Sz. IV Nachfrageveränderung in % 200% 150% 100% 50% 0% Sz. BAU Sz. PO - FM Sz. PO - CC (BFE 2007a, BFE 2007b) (Bretschger et al. 2012) 6

7 Prognosen II Economiesuisse Energiezukunft Schweiz Nachfrage in PJ Sz. W1 Sz. W2 Nachfrage in TWh Sz. Hoch Sz. Mittel Sz. Niedrig ENTSO-E (Mohler et al. 2012) (Andersson et al. 2012) Grüne Partei Nachfrage in GWh 140% 120% 100% 80% 60% 40% 20% 0% Sz. A&B Sz. EU 2020 Nachfrage in TWh Sz. Energiereform Sz. Kurswechsel (ENSO-E 2011) (Grüne Partei der Schweiz 2012) 7

8 Prognosen III Swisscleantech Swisspower Nachfrage in TWh Cleantech Nachfrageveränderung in % 250% 200% 150% 100% 50% 0% % +1.1 % Umweltallianz (Barmettler et al. 2011) (Swisspower 2011a, Swisspower 2011b) VSE Nachfrage in TWh PRO Nachfrage in TWh Sz. 1 Sz. 2 Sz. 3 (Umweltallianz 2012) (VSE 2012) 8

9 Prognosen IV Basel Stadt EnK 2050^3 Nachfrage in GWh 2'000 1'500 1' Referenz 2000-Watt Nachfrage in GWh EnK 2050^3 ewz (Berger et al. 2011) (AUE 2011, Stadt St.Gallen 2012) SN-E Nachfrage in GWh 4'000 3'500 3'000 2'500 2'000 1'500 1' realistisch 2000 Watt Nachfrageveränderung in % 300% 250% 200% 150% 100% 50% 0% -1 % +1.5 % +2.5 % (Banfi Frost et al. 2012) (SN-E 2011) 9

10 Bedarfsszenarien, projiziert auf ein Versorgungsgebiet 1'400 1' '000 Nachfrage in GWh (Schillig 2013) 10

11 Bandbreite der projizierten Szenarien % Kum. Vert. E[2020] 5%-Quantil 95%-Quantil % 50 % 25 % 0 % Bedarf 2020 in GWh 11

12 Bandbreite der projizierten Szenarien % Kum. Vert. E[2035] 5%-Quantil 95%-Quantil % 50 % 25 % 0 % Bedarf 2035 in GWh 12

13 Bandbreite der projizierten Szenarien % Kum. Vert. E[2050] 5%-Quantil 95%-Quantil ' % 50 % 25 % 0 % Bedarf 2050 in GWh 13

14 Kumulierte Verteilung des Bedarfes 100 % % 50 % 25 % 0 % Bedarf in GWh 14

15 Szenarien Bedarfsentwicklung aktuell Szenarien "0%" "SN-E" "A-CH" Energiemenge in GWh % +1.5% % 15

16 EVU-Modell 16

17 Entwicklung Reingewinn 17

18 Entwicklung Eigenkapital 18

19 Inhalt Risikofähigkeit Deterministische Szenarien Stochastische Simulation Schlussfolgerungen 19

20 Grundmodell mit Marktpreisen für Grosskunden Marktpreise = Swissix Markt: Strukturierungszuschläge von 1.- CHF / MWh bis 3.- / MWh Bruttogewinngrenze bei 95.- CHF pro Rechnungsempfänger 20

21 Stochastische Simulation Bruttogewinn freie Kunden Marge E[Marge] 5%-Quantil 95%-Quantil 4' '000 2'000 1'000 CHF 1' '000-2'000-3'000 21

22 Stochastische Simulation Bruttogewinn freie Kunden

23 Stochastische Simulation Bruttogewinn freie Kunden

24 Stochastische Simulation Bruttogewinn freie Kunden

25 Stochastische Simulation Bruttogewinn freie Kunden

26 Stochastische Simulation Bruttogewinn freie Kunden

27 Inhalt Risikofähigkeit Risikomanagement Deterministische Szenarien Stochastische Simulation Risikoprämien Schlussfolgerungen 27

28 Schlussfolgerungen, Zusammenfassung Methodik Mehrjährige Vorschau auf Erfolgsrechnung und Bilanz Risiken bestimmen Differenzierungsgrad Nichtaggregierte Sicht auf das zu betrachtende Risiko Deterministisches Fortschreiben von Planerfolgsrechnungen und Planbilanzen Verallgemeinerte Szenarien durch stochastische Simulation Risikoexposure und Risikofähigkeit Definition der kritischen Schwelle (Hirth 2012, Pfluger et al. 2012, McNeil et al. 2005) 28

29 Schlussfolgerungen, strategische Ausrichtung Es ist keine langfristige Strategie definierbar, die sowohl bei steigenden wie bei sinkenden Marktpreisen ideal ist und die sowohl die Vorteile einer AG-basierten Finanzierung wie auch einer Finanzierung durch die öffentliche Hand nutzen kann. Szenarien alleine schützen nicht vor einer Risikoüberraschung. Erst eine Verallgemeinerung durch stochastische Simulation erhöht die Sichtweise auf die eigentliche Risikofähigkeit. Der Überlebensfähigkeit des EVUs ist erste Priorität zu geben. 29

30 Quellen Abhari et al Zukunft Stromversorgung Schweiz, Akademien der Wissenschaften Schweiz Andersson et al Energiezukunft Schweiz, ETH Zürich AUE 2011 Modellrechner, Amt für Umwelt und Energie Banfi Frost et al ewz-stromzukunft , ewz Barmettler et al Cleantech Energiestrategie, swisscleantech Berger et al Energetische Optimierung des Kantons Basel-Stadt, Studie im Auftrag des Kantons Basel-Stadt, BFE 2007a Die Energieperspektiven Band 1, Synthese BFE 2007b Die Energieperspektiven Band 2, Szenarien 1-4 BFE 2011 Grundlagen für die Energiestrategie des Bundesrates Bretschger et al Economic effects of a nuclear phase-out policy: A CGE analysis, CER-ETH Brühwiler 2011 Risikomanagement als Führungsaufgabe ENTSO-E 2011 Scenario Outlook and System Adequacy Forecast Euler Hermes 2014 Euler Hermes Rating - Special Comment Energiewende - Können Stadtwerke Defizite Kommunaler Haushalte künftig abdecken? Grüne Partei der Schweiz 2011 Energiestrategie 2050 der Grünen Hirth 2012b The Optimal Share of Variable Renewables Kirchner et al Die Energieperspektiven für die Schweiz bis 2050, Prognos AG McNeil et al Quantitative Risk Management Mohler et al Die Energiestrategie des Bundesrates: Auswirkungen auf Energiemix, Versorgungssicherheit und Energiekosten der Wirtschaft, IWSB Pfluger et al Impact of Renewable Energies on Conventional Power Generation Technologies and Infrastructures from a Long-term Least-cost Perspective, EEM12 Schillig 2013 Die Energiewende und ihre Implikationen auf Energieversorgungsunternehmen SN-E 2011 Strategie 2015 Swisspower 2011a Der Stromverbrauch steigt die Hürde wird höher Swisspower 2011b Swisspower; Anhörung in der UREK-S vom 29. August 2011 Umweltallianz 2012 Strommix PRO einheimisch, erneuerbar, effizient VSE 2012 Wege in die neue Stromzukunft; Gesamtbericht 30

31 Dr. Ivo Schillig,

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