ZESZYTY NAUKOWE POLITECHNIKI ŚLĄSKIEJ 06 Seria: ORGANIZACJA I ZARZĄDZANIE z. 96 Nr kol. 963 Anea WŁODARCZYK Poliechnika Częsochowska Wydział Zarządzania anea.w@ineria.pl WPŁYW SYSTEMU EU ETS NA WARTOŚĆ RYNKOWĄ POLSKICH PRZEDSIĘBIORSTW ENERGETYCZNYCH WNIOSKI Z MODELI MARKOWA Sreszczenie. Celem pracy jes ocena oddziaływania sysemu EU ETS na warość rynkową wybranych spółek energeycznych noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie. Analiza empiryczna zosała przeprowadzona na podsawie wyników esymacji przełącznikowych modeli Markowa ze srukurą GARCH dla fazy II i III funkcjonowania sysemu EU ETS. Uwzględniono w niej ryzyko cen uprawnień do emisji dwulenku węgla. Zidenyfikowane okresy wysokiej zmienności warości rynkowej polskich przedsiębiorsw energeycznych porównano z okresami wprowadzania isonych zmian w zasadach funkcjonowania syemu EU ETS. Słowa kluczowe: EU ETS, spółki energeyczne, uprawnienia do emisji CO, modele Markowa. THE IMPACT OF THE EU ETS ON THE MARKET VALUE OF POLISH ENERGY COMPANIES CONLCUSIONS FROM MARKOV MODELS Summary. The aim of his paper is o assess he impac of he EU ETS on he marke value of Polish energy companies quoed in he Warsaw Sock Exchange. The empirical analysis is based on he esimaion resuls of Markov-swiching models wih GARCH srucure for he periods of Phase II and III of he EU ETS. Risk of marke prices of carbon dioxide emission allowances is aken ino accoun in his approach. The periods of high volailiy of marke value of Polish energy companies are idenified and compared o periods of imporan changes in rules of he EU ETS funcioning. Keywords: EU ETS, energy companies, CO emission allowances, Markov models.
49 A. Włodarczyk. Wprowadzenie W ramach funkcjonowania Europejskiego Sysemu Handlu Uprawnieniami do Emisji (European Union Emissions Trading Scheme, EU ETS) usalono cenę pozwolenia na emisję ony dwulenku węgla, a ym samym nadano warość finansową każdej zaoszczędzonej onie emisji CO, co miało być najańszym sposobem redukcji emisji gazów cieplarnianych oraz realizacją posulau zanieczyszczający płaci. Zasady funkcjonowania sysemu EU ETS podlegają ciągłym modyfikacjom w ramach wyróżnionych rzech okresów rozliczeniowych: I okres (005-007), II okres (008-0) oraz III okres (03-00) [4, 5]. W związku z uruchomieniem sycznia 005 roku Europejskiego Sysemu Handlu Uprawnieniami do Emisji konieczne sało się uzyskanie zezwoleń na uczesnicwo w ym sysemie insalacji wykorzysywanych w działalności prowadzonej przez poszczególne grupy energeyczne w Polsce. Od ego momenu zarządzający nimi są zobligowani do podejmowania decyzji o wymiarze sraegicznym, operacyjnym i finansowym, kóre mają związek z pozyskaniem odpowiedniej liczby zbywalnych uprawnień do emisji CO, wykorzysaniem ich do wypełnienia własnych celów redukcyjnych czy sprzedaży na rynku giełdowym w celach zarobkowych, opymalizacją srukury produkcji ze względu na koszy redukcji emisji zanieczyszczeń, inwesowaniem w niskoemisyjne echnologie wywarzania energii. Dyduch (03) podkreśla, że zarządzanie porfelem uprawnień do emisji CO wymaga od przedsiębiorsw rozwiązania wielu problemów decyzyjnych w obszarze produkcji, inwesycji, ochrony środowiska i finansów. Podejmowane na poziomie przedsiębiorswa decyzje o sposobie wykorzysania posiadanego porfela uprawnień do emisji CO zależą m.in. od relacji zachodzącej pomiędzy rynkową ceną uprawnień a koszami produkcji oraz ceną wywarzanej przez przedsiębiorswo energii. W syuacji gdy rynkowa cena uprawnień do emisji CO będzie niższa od krańcowego zysku ze sprzedaży produków przedsiębiorswa energeycznego, uprawnienia do emisji będą wykorzysywane do redukcji emisji powsałej na skuek procesów produkcyjnych [4]. Waro w ym miejscu podkreślić, że nieodpłanie przyznane uprawnienia do emisji CO mogą sanowić isony zasób mająkowy przedsiębiorswa, arakcyjny z punku widzenia inwesorów w przypadku posiadania przez przedsiębiorswo nadwyżki uprawnień oraz ich wysokiej ceny na rynku. Ponado producenci energii elekrycznej mogą przenosić koszy emisji dwulenku węgla na konsumenów pomimo orzymywania nieodpłanych pozwoleń na emisję, co w konsekwencji generuje nadspodziewane zyski [5, 4]. W wyniku przeprowadzonej w Polsce resrukuryzacji przedsiębiorsw energeycznych rynek produkcji, dysrybucji oraz sprzedaży energii elekrycznej zosał podzielony pomiędzy czery duże, zinegrowane pionowo grupy energeyczne: PGE S.A., Tauron Polska Energia S.A., Enea S.A., Energa S.A. Wyniki resrukuryzacji ego sekora były uzależnione m.in. od formy konsolidacji, srukury organizacyjnej i własnościowej przedsiębiorsw energeycznych
Wpływ sysemu EU ETS na warość rynkową... 493 oraz podejmowanej akywności gospodarczej w okresie po konsolidacji [7]. Niesey w srukurze paliw wykorzysywanych do produkcji energii elekrycznej w 05 roku dla rzech pierwszych grup udział węgla kamiennego i brunanego wynosił łącznie od 83,8% (PGE) do 9,44% (Tauron). Dla ych podmioów kwesie ograniczenia emisji dwulenku węgla w prowadzonej działalności oraz mające z ym związek problemy decyzyjne doyczące porfela uprawnień do emisji CO są szczególnie ważne. Przy uwzględnieniu powyższego celem pracy jes ocena oddziaływania sysemu EU ETS na warość rynkową wybranych spółek energeycznych noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie w okresie od 04.0.00 do 04.05.06. Przedsawiona w pracy analiza empiryczna doyczy oceny wielkości ryzyka sysemaycznego i specyficznego dla polskich spółek energeycznych, kórego poziom zależy m.in. od kszałowania się cen pozwoleń na emisję dwulenku węgla na rynku wórnym. W pracy skonsruowano dwuczynnikowy model ze srukurą GARCH przełączany łańcuchem Markowa, na podsawie kórego określono wpływ cen uprawnień do emisji CO na warość rynkową analizowanych spółek energeycznych w zależności od obowiązującego reżimu zmienności porfela spółek energeycznych. Zidenyfikowane reżimy zmienności porównano z okresami wprowadzania zmian w poliyce energeycznoklimaycznej w Unii Europejskiej oraz do zmian reguł funkcjonowania sysemu EU ETS.. Model dwuczynnikowy ze srukurą GARCH przełączany łańcuchem Markowa W pracy zaproponowano modyfikację modelu Oberndorfera (009), polegającą na uzmiennieniu paramerów obrazujących ryzyko sysemayczne na rynku kapiałowym oraz rynku dwulenku węgla przez wprowadzenie przełączenia ypu Markowa [6, ]. Takie podejście umożliwia zweryfikowanie, czy zaosrzenie zasad poliyki klimaycznoenergeycznej Unii Europejskiej oraz zmiany funkcjonowania syemu EU ETS mają wpływ na warość rynkową polskich spółek z sekora energeycznego. W badaniach empirycznych wykorzysano nasępującą posać modelu dwuczynnikowego przełączanego łańcuchem Markowa: R gdzie: γ 0 ( s ) + γ ( s ) Rm + γ ( s ) Rc + ϕ( s ) R +... + ϕm ( s ) R m + ε, ε ~ N(0, σ ( s )), () = R sopa zwrou akcji albo porfela akcji spółek energeycznych w okresie, sopa zwrou porfela rynkowego, (EUA), R m R c procenowa zmiana cen uprawnień do emisji CO ε składnik losowy, γ s ) (k=0,, ) oraz ϕ s ) (r=,,,m) paramery k ( r ( Paramery γ (s ) obrazują reakcję porfela akcji spółek energeycznych na zmiany porfela rynkowego w poszczególnych reżimach, podczas gdy paramery γ (s ) są miarą wrażliwości warości rynkowej spółek energeycznych na zmiany cen uprawnień do emisji CO..
494 A. Włodarczyk modelu zależne od obowiązującego reżimu; rząd auoregresji m określany jes na podsawie kryerium informacyjnego Akaike a (AIC), σ ( ) wariancja składnika losowego zmieniająca się na przesrzeni reżimów, s N-sanowa zmienna losowa serująca zmianami reżimu, modelowana jako jednorodny łańcuch Markowa pierwszego rzędu o macierzy prawdopodobieńsw przejścia P [ p i ] j i, j {,,..., N } s =, określających prawdopodobieńswo przejścia procesu ze sanu j w chwili - do sanu i w chwili, spełniających nasępujące założenia [6]: N p j 0, pi j =, dla i, j =,,..., Ν. i= i () Ponado elemeny macierzy sochasycznej P spełniają własność Markowa []: p i j = P( s = j = i s = j, s = i,..., s = i ) = P( s = i s ) (3) oznaczającą, że reżim bieżący s zależy jedynie od reżimu obowiązującego w chwili poprzedniej s. W przypadku wysępowania efeku grupowania wariancji w szeregu resz modelu () rozszerzono jednorównaniową specyfikację modelu dwuczynnikowego o równanie opisujące warunkową wariancję procesu posaci GARCH(,) przełączanego łańcuchem Markowa (MS-GARCH(,)) [3]: s ε = σ ( s ) ν, ν ~ N(0,), (4) σ s ) = ω( s ) + α ( s ) ε + β ( s ) σ, (5) ( - gdzie: σ ( ) warunkowa wariancja składnika losowego zależna od obowiązującego reżimu, α ( s ) zależny od reżimu paramer srukury ARCH obrazujący wpływ napływających na rynek informacji na zmienność procesu, β ( s ) zależny od reżimu paramer srukury GARCH obrazujący oczekiwania uczesników rynku co do persysencji procesu zmienności, ν niezależne zmienne losowe o sandaryzowanym rozkładzie normalnym. Szczególnym przypadkiem modelu MS-GARCH(,) jes model, w kórym jedynym paramerem zmieniającym się w czasie w zależności od przełączeń pomiędzy reżimami jes wyraz wolny w równaniu wariancji warunkowej ( ω s ) ), co oznacza, że: α ( = α = = α N = α oraz β ( ) = β() =... = β( N ) = β. ) ()... ( ) Najczęściej sosowaną meodą esymacji paramerów przełącznikowego modelu Markowa jes meoda quasi-największej wiarygodności, w kórej maksymalizowana jes funkcja logarymicznej wiarygodności posaci []: ( T N ( θ ) = ln f ( R s = j, x, Ω ; θ ) P( s = j Ω ; θ ), (6) = j= -
Wpływ sysemu EU ETS na warość rynkową... 495 gdzie: θ wekor szacowanych paramerów modelu, Ω zbiór dosępnych informacji do chwili -. Funkcja gęsości rozkładu warunkowego sóp zwrou z porfela akcji spółek energeycznych dla wybranego reżimu innowacji [3]: s = j zależy od założonego eoreycznego rozkładu f ( R s = j, x, Ω R µ ( j) ; θ ) = exp, (7) πσ ( j) σ ( j) gdzie µ = ( j) R. (8) ( j) γ 0 ( j) + γ ( j) Rm + γ ( j) Rc + ϕ( j) R +... + ϕm W procesie esymacji wykorzysano algorym FSQP (Feasible Sequenial Quadraic Programming), z opcją szukania maksimum globalnego logarymicznej funkcji wiarygodności po znalezieniu jednego z maksimów lokalnych. Produkem ubocznym esymacji paramerów modelu przełącznikowego jes ciąg prawdopodobieńsw wygładzonych P s = j Ω ) umożliwiających wskazanie najbardziej prawdopodobnego reżimu j, w kórym ( T zosała wygenerowana obserwacja R. m 3. Analiza ryzyka specyficznego i sysemaycznego dla polskich spółek energeycznych w okresie funkcjonowania EU ETS W przeprowadzonym badaniu weryfikowano wrażliwość porfela akcji spółek z sekora energeycznego noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie na zmienność cen uprawnień do emisji dwulenku węgla (EUA) noowanych na europejskiej giełdzie ICE Fuure Europe. Analizowano szeregi czasowe doyczące dziennych kursów zamknięcia akcji wybranych spółek z sekora energeycznego, indeksów WIG 0 oraz WIG Energia, a akże cen konraków fuures wysawionych na pozwolenia na emisję CO w okresie od 04.0.00 do 04.05.06. Wybór okresu badawczego podykowany był debiuem giełdowym polskich spółek energeycznych (Enea 30.0.009, PGE 5..009, Tauron 30.06.00), przeprowadzonym w ramach rwającego procesu resrukuryzacji polskiego sekora energeycznego. Ze względu na o, że wszyskie przedsiębiorswa włączone do sysemu EU ETS są zobligowane do rozliczenia całkowiej własnej emisji dwulenku węgla w danym roku kalendarzowym odpowiednią liczbą pozwoleń na emisję, największą popularnością wśród uczesników giełdy ICE Fuures Europe cieszą się konraky erminowe na EUA wygasające w grudniu. Zaem szereg czasowy cen konraków erminowych dla uprawnień na emisję CO (EUR/COe) zosał skonsruowany na zasadzie rolowania Dane pochodzą ze sron: www.gpwinfosrefa.pl oraz www.quandl.com (dosęp 0.05.06).
496 A. Włodarczyk grudniowych konraków o najbliższym erminie wykonania, przy czym ceny konraków fuures na EUA zosały przewaluowane na złoówki zgodnie z obowiązującym w danym dniu kursem zamknięcia dla pary waluowej PLN/EUR na rynku Forex []. Kszałowanie się dziennych kursów zamknięcia wybranych akcji spółek energeycznych, porfela WIG Energia, porfela WIG 0 oraz skonsruowanego na porzeby ego badania szeregu benchmarkowego dla konraków fuures na pozwolenia na emisję CO przedsawiono na rysunku. Rys.. Kszałowanie się dziennych kursów zamknięcia akcji spółek energeycznych, indeksu WIG Energia, WIG 0 oraz konraków fuures na EUA w okresie od 04.0.00 do 04.05.06 Fig.. Shaping of he daily energy companies shares prices, WIG 0 and WIG Energy indices and he EUA fuures prices from January 4, 00 o May 4, 06 Źródło: Opracowanie własne. Dla każdej analizowanej zmiennej wyznaczono procenowe logarymiczne sopy zwrou, kóre zweryfikowano pod kąem wysępowania pierwiasków jednoskowych (es ADF- GLS), zmian srukuralnych (es Perrona), efeku grupowania wariancji (es Engle a) czy auokorelacji (es Boxa-Pierce a). Wszyskie analizowane szeregi logarymicznych sóp zwrou są sacjonarne w wariancji oraz charakeryzują się wysąpieniem zmiany srukuralnej w części deerminisycznej (por. abela ). W przypadku indeksów Giełdy Papierów Warościowych w Warszawie (WIG-Energia, WIG 0) zidenyfikowana zmiana srukuralna odpowiada panice na warszawskim parkiecie i przecenie większości akywów, kóra zosała spowodowana pogłębiającym się kryzysem w srefie euro oraz informacją o wykupywaniu włoskich i hiszpańskich obligacji rządowych przez EBC. Skuki kryzysu w srefie Euro najbardziej odczuły spółki Enea S.A. oraz Tauron Polska Energia S.A., dla kórych zidenyfikowano zmianę srukuralną dokładnie w ym
Wpływ sysemu EU ETS na warość rynkową... 497 samym okresie. Zmiana srukuralna wykrya dla szeregu zmian cen pozwoleń na emisję CO związana jes z odroczeniem w czasie przez Parlamen Europejski wprowadzenia backloadingu, a ym samym nierozwiązania problemu nadmiernej podaży EUA na rynku. Wyniki esowania sopnia zinegrowania badanych zmiennych Tabela Rodzaj esu WIG-Energia WIG 0 EUA Enea PGE Polenergia Tauron Poziomy zmiennej ADF-GLS c -.350 -.687-0.484-0.3-0.8-0.789-0.8 ADF-GLS c+ -.906 -.49 -.78 -.35 -.47 -.506 -.67 Tes Zivoa- Andrewsa -.77-3.3-4.5-3.87-3.658-3.45 -.760 Logarymiczne sopy zwrou ADF-GLS c -.75*** -8.836*** -6.7*** -6.403*** -39.66*** -39.04*** -37.3*** ADF-GLS c+ -4.64*** -.86*** -.0*** -0.63*** -39.4*** -7.45*** -36.63*** Tes Zivoa- Andrewsa -38.5*** 09.08.0-38.68***.09.0-4.6*** 7.04.03-4.36*** 09.08.0-40.0*** 7.06.03-40.94***.07.04-37.79*** 09.08.0 Decyzja I() I() I() I() I() I() I() Źródło: Opracowanie własne. *, **, *** oznaczają isoność saysyki esowej odpowiednio na poziomie 0%, 5% i %, wybrano es ADF-GLS ze sałą c, z rendem liniowym c+, maksymalny rząd opóźnienia zosał wybrany na podsawie zmodyfikowanego kryerium informacyjnego Schwarza (MSIC). Z kolei punk zwrony zidenyfikowany dla spółki Polenergia S.A. można powiązać z momenem przejęcia przez ę spółkę konroli nad Polish Energy Parners (PEP) i pozyskaniem nowego inwesora sraegicznego w posaci chińskiego funduszu inwesycyjnego, dla kórego była o pierwsza ak poważna inwesycja. Zidenyfikowaną zmianę srukuralną dla spółki PGE S.A. można wyłumaczyć niskimi cenami energii, co znalazło odzwierciedlenie w wynikach finansowych przedsiębiorsw energeycznych, oraz poliyką rządu ukierunkowaną na obligaoryjny zakup polskiego węgla przez spółki bez względu na jego cenę rynkową (por. rysunek ). Paramery przełącznikowego dwuczynnikowego modelu Markowa ze srukurą GARCH(,) ()-(5) zosały oszacowane dla porfela spółek energeycznych oraz dla czerech indywidualnych spółek z ego sekora noowanych na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie w okresie od 4 sycznia 00 do 4 maja 06 3. W modelowaniu wyróżniono dwa reżimy: reżim niskiej zmienności cen akcji spółek sekora energeycznego () oraz wysokiej zmienności () (por. abela ). W przypadku porfela indeksu WIG-Energia, jak również każdej analizowanej spółki energeycznej można zauważyć, że współczynniki obrazujące wpływ ryzyka rynku (γ-miara ryzyka sysemaycznego) są saysycznie isone w każdym reżimie (oprócz Polenergii). Waro zauważyć, że zmienia się siła korelacji pomiędzy porfelem WIG0 a porfelem spółek energeycznych w wyróżnionych reżimach przy zachowaniu dodaniego kierunku ej zależności. W reżimie niskiej zmienności wszyskie 3 Model dla spółki Tauron był szacowany na podsawie danych od 30.06.00 do 04.05.06.
498 A. Włodarczyk spółki energeyczne są defensywne względem porfela WIG0, co oznacza, że w okresie gdy warość porfela warszawskiej giełdy wzrośnie o % ceeris paribus, o warość akcji spółek energeycznych średnio wzrośnie od 0,453% (Enea) do 0,69% (Tauron). Naomias w reżimie spadek warości indeksu WIG0 o % może przyczynić się do spadku warości porfela spółek energeycznych najmniej o 0,964% (WIG-Energia), a najwięcej o,9% (Enea). Tabela Wyniki esymacji przełącznikowego dwuczynnikowego modelu Markowa ze srukurą GARCH(,) dla polskich spółek energeycznych Paramer/ Saysyka WIG-Energia Enea PGE Polenergia Tauron γ 0() 0,09 [0,4] 0,033 [0,88] -0,008 [0,83] -0,036 [0,00] -0,0 [0,59] γ 0 () -0,056 [0,9] -0,036 [0,36] -0,0 [0,73] -0,04 [0,84] -0,07 [0,93] γ () 0,55 [0,00] 0,453 [0,00] 0,599 [0,00] 0,009 [0,4] 0,69 [0,00] γ () 0,964 [0,00],9 [0,00],083 [0,00] 0,58 [0,00],076 [0,00] γ () 0,0 [0,0] 0,06 [0,03] 0,06 [0,5] 0,008 [0,03] 0,00 [0,94] γ () -0,03 [0,] -0,4 [0,0] -0,006 [0,77] 0,009 [0,67] 0,003 [0,95] ϕ - -0,05 [0,03] - - - ω() / σ() 0,09 (0,03) 0,93 (0,09) 0,73 (0,4) 0,7 (0,0),4 (0,07) ω() / σ() 0,59 (0,038) 0,75 (0,9),357 (0,7),67 (0,05),474 (0,5) α 0,0086 (0,004) 0,039 (0,0) 0,06 (0,04) - - β 0,9736 (0,0) 0,94 (0,04) 0,37 (0,5) - - Wariancja bezwarunkowa 5, 4,06,94 0,030,474 () Wariancja bezwarunkowa 8,933 5,3,7 5,39 6, () p 0,987 (0,0) 0,874 (0,04) 0,963 (0,0) 0,479 (0,04) 0,967 (0,0) p 0,974 (0,0) 0,35 (0,) 0,963 (0,0) 0,796 (0,0) 0,836 (0,06) Czas rwania procesu w 96,6 / 67,% 8,5 / 93,9% 34,7 / 50,4% / 3,9% 56,7 / 89,3% reżimie (w dniach)/ frakcja obserwacji przypisanych do reżimu Reżim : czas 5 / 3,9%,3 / 6,% 35,6 / 49,6% 4,7 / 68,% 7,09 / 0,7% rwania/frakcja Tes ilorazu 8,67 [0,00] 67,07 [0,00] 83,86 [0,00] 67,06 [0,00] 46,7 [0,00] wiarygodności dla modelu Markowa Jarque-Bera es na 0,94 [0,00] 4, [0,00],6834 [0,6] 308,5 [0,00],35 [0,33] normalność rozkładu resz Tes na auokorelację 3,6 [0,8] 5,85 [0,07] 3,39 [0,09],49 [0,5] 6,054 [0,0] resz (Box- Pierce (0)) Tes Engle a na efek ARCH (5 rzędu) 0,605 [0,70] 0,77 [0,57] 0,304 [0,9] 0,5 [0,76] 0,58 [0,76] Źródło: Opracowanie własne. W nawiasach kwadraowych podano p-value, a w nawiasach okrągłych błędy sandardowe ocen paramerów modelu. Z kolei ocena parameru γ wskazuje na znacznie słabsze oddziaływanie zmian cen uprawnień na emisję CO na warość rynkową polskich spółek energeycznych w reżimie, ponieważ wzros cen konraków fuures na EUA o % spowoduje ceeris paribus średni wzros warości porfela indeksu WIG-Energia o 0,0%, akcji Enea o 0,06%, a Polenergii
Wpływ sysemu EU ETS na warość rynkową... 499 o 0,008%. Waro podkreślić, że wpływ zmian cen uprawnień do emisji dwulenku węgla na dwie największe polskie korporacje energeyczne, PGE S.A. i Tauron Polska Energia S.A., jes saysycznie nieisony w każdym reżimie. W reżimie ocena parameru γ jes ujemna w przypadku spółek Enea i PGE, a akże dla porfela WIG-Energia, jednakże jes saysycznie nieisona. Porównując bezwarunkową wariancję w reżimie oraz w reżimie, można zauważyć, że w przypadku porfela indeksu WIG-Energia oraz PGE sosunek en był najmniejszy, naomias dla spółki Polenergia największy. Zmienność w reżimie była około czerokronie większa w przypadku spółek Enea oraz Tauron. Oceniając oszacowane warości prawdopodobieńsw przejścia pomiędzy reżimem i, można zauważyć, że reżimy zmienności są sabilne w przypadku spółek PGE, Tauron i porfela WIG-Energia, naomias reżim wysokiej zmienności dla spółki Enea oraz reżim niskiej zmienności dla Polenergii są przejściowymi reżimami. Średni czas rwania reżimu wynosi od,3 dnia (Enea) do 5 dni (WIG-Energia). Dla porfela spółek energeycznych WIG-Energia oraz spółek Enea i Tauron większość sóp zwrou zosało przypisanych do reżimu niskiej zmienności (odpowiednio: 67,%, 93,9%, 89,3%). Poniżej przedsawiono zidenyfikowane na podsawie prawdopodobieńsw wygładzonych okresy wysępowania reżimu i dla porfela indeksu WIG-Energia (por. rysunek i abelę 3). Rys.. Empiryczne i eoreyczne sopy zwrou porfela indeksu WIG-Energia (pierwszy panel), prawdopodobieńswa wygładzone dla reżimu o niskiej zmienności (drugi panel), prawdopodobieńswa wygładzone dla reżimu o wysokiej zmienności (rzeci panel) Fig.. Acual and fied values of WIG-Energy reurns ( he firs panel), smoohed probabiliies of low volailiy regime (he second panel) and smoohed probabiliies of high volailiy regime (he hird panel) Źródło: Opracowanie własne.
500 A. Włodarczyk Można zauważyć, że dla rynku uprawnień na emisję CO oraz sekora spółek energeycznych w Polsce wspólnymi okresami wysokiej zmienności są: okres odpowiadający wygasaniu najbardziej popularnej wśród uczesników rynku w II fazie funkcjonowania EU ETS serii konraków fuures na EUA (0-0-30 0--), okres wejścia sysemu EU ETS w III fazę funkcjonowania (03-0-5 03-04-0), okres odroczenia decyzji o wprowadzeniu backloadingu ograniczającego efek nadmiaru uprawnień do emisji CO (03-04-6 03-06-9) oraz niepewność syuacji polskiej energeyki w związku ze szczyem w Brukseli, na kórym zapadły ważne decyzje odnośnie do ram poliyki klimaycznej UE (04-0-30 04-0-3). Okresy rwania reżimu wysokiej zmienności dla porfela WIG-Energia Tabela 3 Okres obowiązywania reżimu Czas rwania Średnie prawdopodobieńswo reżimu przypisania obserwacji do reżimu 0-08-04-0-09-9 40 0.95 0-05-4-0-06-8 5 0.79 0-0-30-0-- 3 0.80 03-0-5-03-04-0 46 0.859 03-04-6-03-08-30 94 0.800 03-0- - 04-0-3 53 0.863 04-06-6-04-07-07 8 0.70 04-0-30-04-0-3 0.50 04--3-05-0-45 0.746 05-06-05-06-04-9 09 0.96 Źródło: Obliczenia własne. Na wysoką zmienność porfela WIG-Energia wpływ miały również gwałowne przeceny akywów na Giełdzie Papierów Warościowych w Warszawie, związane z kryzysem zadłużenia w srefie euro (0-08-04 0-09-9) czy niesabilną syuacją poliyczną w Polsce oraz planami reform mogącymi isonie obciążyć budże pańswa (05-06-05 06-04-9). Wysoka zmienność akcji w sekorze energeycznym w drugiej połowie 05 roku mogła również być spowodowana konsolidacją ego sekora z zadłużonym polskim sekorem wydobywczym. 4. Podsumowanie W pracy poruszono problem oddziaływania Europejskiego Sysemu Handlu Uprawnieniami do Emisji na warość rynkową polskich spółek energeycznych. Na podsawie przeprowadzonej analizy empirycznej powierdzono, że w reżimie niskiej zmienności wzros cen konraków fuures na EUA przyczyni się do niewielkiego wzrosu warości porfela
Wpływ sysemu EU ETS na warość rynkową... 50 indeksu WIG-Energia oraz cen akcji spółek Enea oraz Polenergia. Tego ypu zależność może wynikać z realizacji zysku nadspodziewanego przez przerzucenie koszów emisji dwulenku węgla na klienów, przy jednoczesnym orzymywaniu nieodpłanych pozwoleń na emisję. W reżimie wysokiej zmienności wpływ cen uprawnień do emisji CO na warość porfela spółek energeycznych jes saysycznie nieisony. Na podobny kierunek zależności oraz siłę oddziaływania rynku uprawnień do emisji CO na rynek kapiałowy wskazywały badania przedsawione w [9]. Może o być wynikiem udzielenia przez Komisję Europejską derogacji producenom energii elekrycznej w Polsce na III okres funkcjonowania EU ETS, podczas gdy większość unijnych producenów musi kupować pozwolenia na emisję CO w sysemie aukcyjnym. Ponado zmiany cen uprawnień do emisji dwulenku węgla nie oddziaływają isonie na dwie największe polskie korporacje energeyczne: PGE S.A. i Tauron Polska Energia S.A., kóre jednocześnie w sekorze energeycznym mają największy udział w indeksie spółek społecznie odpowiedzialnych RESPECT. Waro również podkreślić, że podjęe podczas szczyu klimaycznego w Paryżu (COP, 05) decyzje w sprawie zaosrzenia poliyki klimaycznej UE oraz modyfikacji zasad funkcjonowania Europejskiego Sysemu Handlu Uprawnieniami do Emisji będą miały wpływ na konkurencyjność przedsiębiorsw z sekora energeycznego. Sąd ważne jes, aby sysem zarządzania ryzykiem emisji CO, dopasowany do indywidualnych porzeb przedsiębiorswa i nakierowany na wdrażanie innowacji ekologicznych, umożliwiał firmie nie ylko wypełnianie regulacji prawnych doyczących wielkości emisji dwulenku węgla, lecz akże umożliwiał zarabianie na wzroście efekywności energeycznej w przedsiębiorswie. Znaczenie innowacji ekologicznych w zwiększeniu konkurencyjności przedsiębiorswa produkcyjnego podkreślono w [0]. Orsao (009) zaznaczył, że przedsiębiorswa energeyczne prowadzące działalność na deregulowanym rynku energii wykszałciły niezbędne umiejęności oraz zdobyły doświadczenie w prowadzeniu działalności w warunkach ryzyka, co powinno im uławić zarządzanie ryzykiem cen uprawnień do emisji dwulenku węgla []. Ponado sysem zarządzania emisjami CO, związany z bieżącym konrolowaniem nieprzekraczania górnego progu dozwolonej emisji oraz wykorzysaniem meod ilościowych do prognozowania przyszłego poziomu emisji zanieczyszczeń do amosfery, a akże sprzedaż po arakcyjnej dla przedsiębiorswa cenie nadmiaru pozwoleń na emisję CO prowadzi do umocnienia przewagi konkurencyjnej przedsiębiorsw [8]. Zaem wykorzysanie filru okazji i zagrożeń powinno wspomagać proces zarządzania ryzykiem emisji CO w przedsiębiorswach energeycznych prowadzących działalność w warunkach zmieniających się regulacji prawnych odnośnie do funkcjonowania sysemu EU ETS [3].
50 A. Włodarczyk Bibliografia. Chevallier J.: Carbon fuures and macroeconomic risk facors: A view from he EU ETS. Energy Economics, vol. 3, 009, pp. 64-65.. Doman M., Doman R.: Modelowanie zmienności i ryzyka. Meody ekonomerii finansowej. Wolers Kluwer Polska, Kraków 009, s. 4-47. 3. Doornik J.A.: Economeric Analysis wih Markov-Swiching Models. Timberlake Consulans Ld, London 03, pp. 7-9, 65-66. 4. Dyduch J.: Handel uprawnieniami do emisji zanieczyszczeń powierza. PWE, Warszawa 03, s. 9-35, 74. 5. Graczyk A., Graczyk A.: Wprowadzenie mechanizmów rynkowych w ochronie środowiska. PWE, Warszawa 0, s. 9-00. 6. Hamilon J.D.: Time Series Analysis. Princeon Universiy Press, Princeon, New Jersey 994, pp. 677-698. 7. Jonek-Kowalska I.: Challenges for long-erm indusry resrucuring in he Upper Silesian Coal Basin: Wha has Polish coal mining achieved and failed from a weny-year perspecive? Resource Policy, no. 44, 05, p. 35. 8. Mesjasz-Lech A., Włodarczyk A.: Modelling of Air Micropolluan s Flucuaions on he Background of he Primary Air Polluans Emission as a Tool Supporing Environmenal Managemen in Thermal Power Plan. Desalinaion and Waer Treamen, vol. 57, 06, pp. 997-008. 9. Moreno B., Pereira da Silva: How do Spanish polluing secors sock marke reurns reac o European Union allowances prices? A panel daa approach. Energy, vol. 03, 06, pp. 40-50. 0. Nikiewicz T.: Ekologiczna ocena cyklu życia produku w procesach decyzyjnych przedsiębiorsw produkcyjnych. Wydawnicwo Poliechniki Częsochowskiej, Częsochowa 03, s. 56.. Oberndorfer U.: EU emission allowances and he sock marke: evidence from he elecriciy indusry. Ecological Economics, vol. 68, 009, pp. 6-9.. Orsao R.J.: Susainabiliy Sraegies. When does i pay o be green? Palgrave Macmillan, London 009, p. 6. 3. Oola I.: Procesy zarządzania przedsiębiorswami a konkurencyjność w warunkach zarażonego rynku. Wydawnicwo Poliechniki Częsochowskiej, Częsochowa 03, s. 46. 4. Tian Y., Akimov A., Roca E., Wong V.: Does he carbon marke help or hur he sock price of elecriciy companies? Furher evidence from he European conex. Journal of Cleaner Producion, vol., 06, pp. 69-60.
Wpływ sysemu EU ETS na warość rynkową... 503 Absrac The aim of his paper is o evaluae he impac of he EU ETS on he marke value of Polish energy companies quoed in he Warsaw Sock Exchange in he period from January 4, 00 o May 4, 06. The empirical analysis is based on he esimaion resuls of Markovswiching mulifacor models wih GARCH srucure for he periods of Phase II and III of he EU ETS. The resuls indicae he exisence of posiive relaionship beween he changes of EUA prices and sock reurns of elecriciy companies (windfall profis effec) in low volailiy regime. The influence of EUA prices changes on sock reurns of wo bigges energy corporaion PGE and Tauron, which a he same ime have he bigges share in he energy secor in he RESPECT index, is saisically insignifican in each regime.