Strombeschaffung aus Sicht der Wissenschaft Karl Frauendorfer ior/cf-hsg, CC Energy Management

Transkript

1 Strombeschaffung aus Sicht der Wissenschaft Karl Frauendorfer ior/cf-hsg, CC Energy Management Präsentation bei Trianel Suisse, Strombeschaffung Brunch, Prime Tower ZH 12. April 2013

2 ior/cf-hsg CC Energy Management Forschung Anwendung Lehre - Weiterbildung Finance Energy Optimierung der Kapitalstruktur Asset Allocation Risk- Management Energieverträge Marktpreis- Dynamiken 2

3 Agenda Futures Day-Ahead Intra-Day Stochastische Einspeisungen (Wind, PV) Bewertung unter Unvollständigkeit der Strommärkte Take-Home-Messages 3

4 EEX (9. April 2013) Fristigkeiten bis 3 Jahre /MWh Apr13 Mai13 Jun13 Jul13 Aug13 Sep13 Okt13 Nov13 Dez13 Jan14 Feb14 Mrz14 Apr14 Mai14 Jun14 Jul14 Aug14 Sep14 Okt14 Nov14 Dez14 Jan15 Feb15 Mrz15 Apr15 Mai15 Jun15 Jul15 Aug15 Sep15 Okt15 Nov15 Dez15 Jan16 Feb16 4

5 EEX (09. April 2013) Fristigkeiten bis 3 Monate /MWh

6 Day-Ahead Markt (Identifikation von Spikes I) Spikes (oben) Spikes (unten) 6

7 Identifikation von Spikes II 7

8 Intraday-Optimierung: Historische Preise I Ex-post Preise des Intraday-Handels (EEX Phelix) 8

9 Intraday-Optimierung: Historische Preise II 9

10 Intraday-Optimierung: Umsetzung mit Trading-Strategien 10

11 Agenda Futures Day-Ahead Intra-Day Stochastische Einspeisungen (Wind, PV) Bewertung unter Unvollständigkeit der Strommärkte Take-Home-Messages 11

12 Wind

13 Wind

14 Wind

15 Photovoltaik

16 Photovoltaik

17 Photovoltaik

18 Jahres-Einspeiseprofil Photovoltaik Ampiron Tage Stunde

19 Jahres-Einspeiseprofil Photovoltaik Ampiron (2012) Tage Stunde

20 Agenda Futures Day-Ahead Intra-Day Stochastische Einspeisungen (Wind, PV) Bewertung unter Unvollständigkeit der Strommärkte Take-Home-Messages 20

21 Was bedeutet «Unvollständigkeit»? Es gibt NICHT genügend Hedging-Instrumente, um einen Liefervertrag mit einer Industrie «perfekt» abzusichern. 21

22 Was impliziert «Unvollständigkeit»? Für sehr viele Lieferverträge gibt es keinen EINDEUTIGEN Marktpreis sondern ein Marktpreis-Intervall Erzeugung von 2 komplementären HPFCs 22

23 Spikebasierte HPFC vs. EE-HPFC I EEX Phelix: Trading Day Spikebasierte HPFC bzw. EE-HPFC 23

24 Spikebasierte HPFC vs. EE-HPFC II KW 5: 24

25 Spikebasierte HPFC vs. EE-HPFC III KW 19: 25

26 Spikebasierte HPFC vs. EE-HPFC IV KW 32: 26

27 Spikebasierte HPFC vs. EE-HPFC V KW 46: 27

28 Vergleich der HPFCs «Eindeutige» Preise Granularity: Year Name From iorcf_hpfc_5y_spike_germany_ iorcf_hpfc_5y_ee_germany_ Quality: Base F1BY Cal Quality: Peak F1PY Cal Granularity: Quarter Quality: Base F1BQ 4/ F1BQ 3/ F1BQ 2/ F1BQ 1/ Quality: Peak F1PQ 4/ F1PQ 3/ F1PQ 2/ F1PQ 1/

29 Prognose-Lastprofil 29

30 Hedge-Portfolio Hedge Accounting Wertneutral: Mengenneutral: 30

31 Last und Hegde WN+MN 31

32 HPFC (P&L-Übersicht) Hedge Accounting 32

33 HPFC (P&L-Verteilung) Hedge Accounting 33

34 Risikoprämien (90% Sicherheitsniveau) 34

35 Agenda Futures Day-Ahead Intra-Day Stochastische Einspeisungen (Wind, PV) Bewertung unter Unvollständigkeit der Strommärkte Take-Home-Messages 35

36 Take-Home Messages (I) «Split Personality»: Spot- und Forward-Preise weisen unterschiedliche Dynamiken auf. Arbitragefreie, stundengranulare Forwardpreise bilden marktkonforme Preisbänder (als Konsequenz der Unvollständigkeit der Strommärkte). Arbitragefreie, tagesgranulare Forwardpreise bilden marktkonforme Preisbänder (als Konsequenz der Unvollständigkeit der Gasmärkte). 2 komplementäre HPFCs definieren ein Preisintervall, das als Basis für ein Pricing von Stromlieferverträgen bzw. für den OTC-Handel von Blockprodukten/Swing-Optionen genommen werden darf. 36

37 Take-Home Messages (II) Die Breite des Preisintervalls ist ein Mass für das Risiko- Exposure gegenüber der Unvollständigkeit des Strommarktes. Je kleiner des Preisintervall, umso besser lässt sich der Energievertrag mit Standardprodukten replizieren. Das Diversifikationspotential des Kundenportfolios beeinflusst stark die Höhe der Risikoprämie und damit die Wettbewerbsfähigkeit. 37

38 Take-Home Messages (III) Eine marktkonforme, risikogerechte Bewertung und Bewirtschaftung von Energieverträgen erfordert die Einbindung - der Unvollständigkeit der Energiemärkte, - der Volatilitäten in den Preisen, - der stochastischen (linearen & nichtlinearen Abhängigkeiten), - der Schwankungen in den Volumina, - des Diversifikationspotentials des Kundenportfolios, - von Langfrist bzw. Take-or-Pay-Verträgen, - Speicherkapazitäten, - von den Gestehungskosten 38

39 Kontaktadresse Prof. Dr. Karl Frauendorfer Director of the Institute for Operations Research and Computational Finance (ior/cf-hsg) CC Energy Management

40 Literatur [1] Bierbrauer, Menn, Rachev, and Trück (2007): "Spot and Derivative pricing in the EEX Power Market", Journal of Banking and Finance 31(11), [2] Blöchlinger (2008): "Power Prices A Regime-Switching Spot/Forward Price Model with Kim Filter Estimation". Dissertation #3442, Universität St.Gallen. [3] Burger, Graeber, and Schindlmayr (2008): "Managing Energy Risk: An Integrated View on Power and Other Energy Markets". Wiley. [4] Erni (2012): " Day-Ahead Electricity Spot Prices (Fundamental Modelling and the Role of Expected Wind Electricity Infeed at the European Energy Exchange ", Dissertation #4076, Universität St.Gallen. [5] Eydeland, Wolyniec (2003): "Energy and Power Risk Management New Developments in Modeling, Pricing and Hedging", Wiley. [6] Faisst (2011): "Management of Gas Delivery Contracts: Oil-Indexation vs. Hub-based Gas Pricing ", Bachelor Thesis, University of St. Gallen. [7] Fischbach (2010): " Copula-Models in the Electric Power Industry ", Master Thesis, University of St. Gallen. [8] Frauendorfer, Gratwohl, Haarbrücker und Liebenberger (2009): "Bit@EPI.PFO: Risikoadjustierte Optimierung in der Strombeschaffung"; Benutzerdokumentation, ior/cf-hsg, Universität St.Gallen. [9] Geninasca (2012): "Wind Power Feed-in Effects on Prices"; Master Thesis, University of St. Gallen [10] Güssow (2006): "Verteilungsbasiertes Risiko-Management im Stromhandel". e m w Zeitschrift für Energie, Markt, Wettbewerb (Hrsg.: Energieportal), Heft I. 40

41 Literatur [11] Haarbrücker and Kuhn (2009): "Valuation of Electricity Swing Options by Multistage Stochastic Programming", Automatica 45, [12] Kaminsky (ed) (2005): Managing Energy Price Risk: The New Challenges and Solutions; Risk Books, Barclays. [13] McNeil, Frey, and Embrechts (2005): "Quantitative Risk Management: Concepts, Techniques, and Tools". Princeton University Press. [14] Neeser (2011): " The German Electricity Market, renewable EEG Electricity, AusglMechV", Saarbrücken VDM [15] Prokopczuk, Rachev, Schindlmayr, and Trück (2007): "Quantifying risk in the electricity business: A RAROCbased approach". Energy Economics 29, [16] Samsinger (2012): " Nuclear Power Phase-out and its Implications", Master Thesis, University of St. Gallen. 41