In»ynieria nansowa na rynku energii

Podobne dokumenty
Opcja typu spread a elastyczno± operacyjna elektrowni

inwestycji w energetyce?

Wycena projektów inwestycyjnych w energetyce w szczególności magazynów energii elektrycznej. Warsztaty PIME. Jerzy Dzieża.

Rynkowa wycena egzotycznych instrumentów pochodnych kursów walutowych { opcje barierowe

Czy opcje walutowe mogą być toksyczne?

Strategie zabezpieczaj ce

IV Krakowska Konferencja Matematyki Finansowej

51 Informacja przeznaczona wyłącznie na użytek wewnętrzny PG

Opcje - wprowadzenie. Mała powtórka: instrumenty liniowe. Anna Chmielewska, SGH,

Rozdziaª 9: Wycena opcji

INWESTYCJE Instrumenty finansowe, ryzyko SPIS TREŚCI

Rozdziaª 8. Modele Krzywej Dochodowo±ci

W POLSCE. Fakty i mity. Energia Odnawialna szans dla gmin

Polska energetyka scenariusze

Ramy prawne fotowoltaiki w Polsce: aktualnie i w niedalekiej przyszłości

Polska energetyka scenariusze

Odnawialne źródła energii a bezpieczeństwo Europy - Polski - Regionu - Gminy

Rola gazu w gospodarce niskoemisyjnej

Wycena opcji Dynamika cen akcji: ds(t) = as(t)dt + σs(t)dw (t)

POLISH ENERGY PARTNERS S.A. INWESTYCJA W ENERGETYKĘ ODNAWIALNĄ. Warszawa, Listopad 2005

Być albo nie być produktów strukturyzowanych na polskim

Ekonometria. wiczenia 7 Modele nieliniowe. Andrzej Torój. Instytut Ekonometrii Zakªad Ekonometrii Stosowanej

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3. Zadanie 4

Rynek opcji walutowych. dr Piotr Mielus

Zadanie 1. Zadanie 2. Niech µ A i µ B oznaczaj stopy zwrotu odpowiednio z aktywa A i B, ªatwo obliczy,»e ,

Zadanie 1. Zadanie 2. Zadanie 3

12 listopada 2013 Gliwice Klaster 3x20. Przej cie z systemu certyfikatowego na system aukcyjny i wszystko co z tym związane.

Podstawy In»ynierii Finansowej. Lista 5

Analiza instrumentów pochodnych

Mikro II: Krzywe kosztów, Poda» rmy i Poda» gaª zi.

Polska energetyka scenariusze

OPCJE NA GPW. Zespół Rekomendacji i Analiz Giełdowych Departament Klientów Detalicznych Katowice, luty 2004

Opcje. istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii).

Zastosowania matematyki

istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe

Wpływ energetyki wiatrowej na gospodarkę piec powodów dla których warto inwestować w energetykę wiatrową

Twierdzenie Wainera. Marek Czarnecki. Warszawa, 3 lipca Wydziaª Filozoi i Socjologii Uniwersytet Warszawski

PRZYSZŁOŚĆ ODNAWIALNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII NA TLE WYZWAŃ ENERGETYCZNYCH POLSKI. Prof. dr hab. inż. Maciej Nowicki

Matematyka finansowa r. Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. L Egzamin dla Aktuariuszy z 5 października 2009 r.

Metody zarządzania ryzykiem finansowym w projektach innowacyjnych przedsięwzięć symulacja Monte Carlo i opcje realne

Bilans pªatniczy i mi dzynarodowa pozycja inwestycyjna

Ekonomiczne konsekwencje wyborów scenariuszy energetycznych. dr Maciej Bukowski Warszawski Instytut Studiów Ekonomicznych

REGULAMIN ZADANIA KONKURENCJI CASE STUDY V OGOLNOPOLSKIEGO KONKURSU BEST EGINEERING COMPETITION 2011

ANALIZA OPCJI ANALIZA OPCJI - WYCENA. Krzysztof Jajuga Katedra Inwestycji Finansowych i Zarządzania Ryzykiem Uniwersytet Ekonomiczny we Wrocławiu

Wycena equity derivatives notowanych na GPW w obliczu wysokiego ryzyka dywidendy

Korzyści energetyczne, ekonomiczne i środowiskowe stosowania technologii kogeneracji i trigeneracji w rozproszonych źródłach energii

RYZYKO WALUTOWE - NARZĘDZIA MINIMALIZACJI. Wysoka konkurencyjność. Produkty dostosowywane do indywidualnych potrzeb Klienta

Wstęp do analitycznych i numerycznych metod wyceny opcji

Trendy i uwarunkowania rynku energii. tauron.pl

Koªo Naukowe Robotyków KoNaR. Plan prezentacji. Wst p Rezystory Potencjomerty Kondensatory Podsumowanie

Czy LCOE jest dobrą miarą rentowności inwestycji w energetyce?

Energia ze źródeł odnawialnych w małych i średnich gminach województwa śląskiego

Dlaczego warto liczyć pieniądze

DYLEMATY POLSKIEJ ENERGETYKI W XXI WIEKU. Prof. dr hab. Maciej Nowicki

KONWERGENCJA ELEKTROENERGETYKI I GAZOWNICTWA vs INTELIGENTNE SIECI ENERGETYCZNE WALDEMAR KAMRAT POLITECHNIKA GDAŃSKA

Opcje walutowe proste. 1. Czym sa opcje 2. Rodzaje opcji 3. Profile ryzyka i The Greeks 4. Hedging 5. Strategie handlowania zmiennoscia cen

istota transakcji opcyjnych, rodzaje opcji, czynniki wpływające na wartość opcji (premii). Mała powtórka: instrumenty liniowe

Matematyka finansowa r.

- zabezpieczanie za pomocą opcji

Jednostki Wytwórcze opalane gazem Alternatywa dla węgla

Inżynieria Finansowa: 5. Opcje

Mechanizmy rynkowe Rynek Mocy Rozwiązanie dla Polski Polski Komitet Światowej Rady Energetycznej Warszawa, r

Inżynieria Finansowa: 4. FRA i IRS

R NKI K I F I F N N NSOW OPCJE

Wyniki finansowe i operacyjne GK PGE po I kwartale maja 2014 r.

Wyniki finansowe 1 kwartał Dywidenda Prognoza 2014

produkcji gazu łupkowego w Polsce w latach Analiza scenariuszowa

Damian Blachowski. Instrumenty pochodne w sprawozdaniach finansowych za 2008 r.

Dynamika wzrostu cen nośników energetycznych

Egzamin dyplomowy pytania

Skutki makroekonomiczne przyjętych scenariuszy rozwoju sektora wytwórczego

Marcin Bartkowiak Krzysztof Echaust INSTRUMENTY POCHODNE WPROWADZENIE DO INŻYNIERII FINANSOWEJ

Polityka zrównoważonego rozwoju energetycznego w gminach. Edmund Wach Bałtycka Agencja Poszanowania Energii S.A.

Regulacje dla rozwoju gospodarczego opartego na nowych źródłach energii (gaz, OZE, inteligentne sieci, przesył)

Ceny energii na rynku polskim: niskie w środku tygodnia, drożej przed weekendem

CIEPŁO Z OZE W KONTEKŚCIE ISTNIEJĄCYCH / PLANOWANYCH INSTALACJI CHP

Inżynieria Finansowa: 4. FRA i Swapy

Konstrukcja uśmiechu zmienności. Dr Piotr Zasępa

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XXXII Egzamin dla Aktuariuszy z 7 czerwca 2004 r. Część I. Matematyka finansowa

Przegląd wyników polskich grup elektroenergetycznych

Konwersatorium Inteligentna Energetyka. Temat przewodni. Rozproszone cenotwórstwo na rynku energii elektrycznej. dr inż.

System prognozowania rynków energii

Polecenie 2.W spółce akcyjnej akcja na okaziciela oznacza ograniczoną zbywalność. Polecenie 5. Zadaniem controllingu jest pomiar wyniku finansowego

Wybrane projekty innowacyjne w obszarze Inteligentnych Sieci Energetycznych (ISE)

Wsparcie wykorzystania OZE w ramach RPO WL

Modelowanie ryzyka kredytowego MODELOWANIE ZA POMOCA HAZARDU cz. II: CDS y - swapy kredytowe

Aktualne wyzwania w Polityce energetycznej Polski do 2040 roku

Rynek praw majątkowych na TGE. Marek Szałas Dyrektor Biura Rejestrów TGE

Oblicza Energiewende. Niemiecka rewolucja energetyczna to nie mit

EKONOMIA ALTERNATYWNYCH ŹRÓDEŁ ENERGII

Zasady obliczania depozytów na opcje na GPW - MPKR

Rozwój małych elektrowni wodnych w kontekście sytemu wsparcia OZE

Komisja Egzaminacyjna dla Aktuariuszy. XLIV Egzamin dla Aktuariuszy z 3 grudnia 2007 r. Część I. Matematyka finansowa

Opcje giełdowe. Wprowadzenie teoretyczne oraz zasady obrotu

KONKURENCJA DOSKONA!A

8 sposobów integracji OZE Joanna Maćkowiak Pandera Lewiatan,

Energia wiatrowa w twojej gminie 24 czerwca 2010, hotel Mercure, Wrocław. Energetyka wiatrowa w Polsce Stan aktualny i perspektywy rozwoju

Finansowanie projektów OZE w Polsce. 28 listopada 2018 r.

Matematyka finansowa w pakiecie Matlab

RYNEK ENERGII. Jak optymalizować cenę energii elektrycznej?

Transkrypt:

Wydziaª Matematyki Stosowanej Akademia Górniczo-Hutnicza 22 marca 2016 Smart Grid

Agenda 1 Matematyk na rynku energii 2 Spread Dark Spread Spark Spread 3 Clean Spread (dark oraz spark) 4 Opcja na (Clean) Spread: jednostka generacyjna, blok wytwórczy wycena opcji na spread zarz dzanie ryzykiem (osªona) 5 Otwarte problemy 6 Uwagi ko«cowe

Spread W nansach wiele znacze«poj cia spread: bid/ask spread strategie opcyjne: spread byka (bull spread), spread nied¹wiedzia (bear spread), spread kalendarzowy, etc. TED spread spread kredytowy crack spread Uwaga (te same oznaczenia, ró»ne okre±lenia): CDS = Credit Default Swap (Big Short) CDS = Clean Dark Spread

Spread Dla dowolnego t mo»na zdeniowa spread (PLN/MWh) Spread S(t) = S e (t) S in (t) S e - cena 1 jednostki energii elektrycznej (MWh) S in - cena paliwa wej±ciowego potrzebna do generacji 1 jednostki en. elektrycznej (to mo»e by : w giel, gaz, ropa, etc.) Dark spread DS DS(t) = S e (t) H c S c (t) H c - wspóªczynnik efektywno±ci (conversion factor) bloku w glowego [GJ/MWh] S c - cena w gla [PLN/GJ]

Spread Spark spread SS SS(t) = S e (t) H g S g (t) H g - wspóªczynnik efektywno±ci bloku gazowego [GJ/MWh]; (conversion factor, heat rate) [GJ/MWh] S g - cena gazu [PLN/GJ] Quark spread QS QS(t) = S e (t) H u S u (t) H u - wspóªczynnik efektywno±ci [GJ/MWh] S u - cena uranu [PLN/GJ] Green spread GS GS(t) = S e (t) + S REC (t) S REC - cena certykatu [PLN/GJ]

Spread Obserwacje: 1 wspóªczynnik konwersji jest ±ci±le powi zany z jednostk generacyjn st d operacyjny wspóªczynnik konwersji (operational eciency factor) 2 ró»ne jednostki miary (np. MMBtu/MWh) 3 ±redni operacyjny wspóªczynnik konwersji (Niemcy): H c = 2,5; H g = 1,82 4 im ni»szy wspóªczynnik konwersji tym wy»sza sprawno± generacji 5 wspóªczynnik konwersji dla OZE = 0

Spread Sytuacja: w dowolnej chwili t znane s ceny S e (t), S c (t), S g (t) zatem wspóªczynnik konwersji mo»e byc implikowany przez rynek Rynkowy (implikowany) wspóªczynnik konwersji H cm (t) = S e(t) S c (t), H gm(t) = S e(t) S g (t)

Forward Spread Gdy dane ceny (krzywa cen) forward dla w gla, gazu, ropy, etc. mo»na zdeniowa forward spread niech T data zapadalno±ci kontraktu forward/futures na w giel/gaz/rop oraz t < T bie» ca chwila wtedy forward spread DS f (t) = F e (t, T ) H c F c (t, T ) SS f (t) = F e (t, T ) H g F g (t, T ) F e (t, T ) cena forward energii elektrycznej w chwili t F c (t, T ) cena forward na gaz w chwili t F g (t, T ) cena forward gazu w chwili t

Clean Spread CS Clean spread CS(t) = S(t) S po (t) S po - cena zanieczyszczenia ±rodowiska z produkcji 1 MWh en. el. Clean Dark Sread CDS CDS(t) = S e (t) H c S c (t) I c S CO2 (t) I c - intensywno± emisji bloku w glowego [tco2/mwh] S CO2 - cena certykatów emisyjnych [EUR/tCO2]. Clean Spark Spread CSS CSS(t) = S e (t) H g S g (t) I g S CO2 (t) I c -intensywno± emisji bloku gazowego [tco2/mwh] Uwaga Intercontinental Exchange ICE vs Towarowa Gieªda Energii TGE

Clean Spread CS przykªady Ceny clean dark spreadu oraz clean spark spreadu na rynku niemieckim w okresie stycze«2011 luty 2014

Clean Spread CS przykªady

Clean Spread CS Obserwacje: poj cie CDS/CSS zostaªo wprowadzone przez traderów w UK w ko«cu lat 1990 CSS - instrument w obrocie gieªdowym (np. CME) CDS = mar»a brutto bloku w glowego CDS powinna pokry inne koszty dziaªania bloku przykªadowe warto±ci CDS w Polsce (prezentacja Bartosz Krysta WROFIN 2015) 2013: 70 PLN/MWh 2015: 28 PLN/MWh ciekawostka: kwotowania RWE

Warto± rmy

Energia jako towar wyj tkowo± energii elektrycznej jako towaru nie daje si przechowywa (w ilo±ciach przemysªowych) jest homogeniczna (vs. ropa naftowa) jest produkowana w ró»ny sposób zapotrzebowanie z minuty na minut wysoka zmienno± zapotrzebowania (popytu) energia konsumowana jest na bie» co poda» i popyt silnie zale»ne od pogody ograniczenia sieci przesyªowej silne powi zania regionalne (przykªad Niemcy: generacja na póªnocy, du»y popyt na poªudniu)

Wªasno±ci cen energii Wªasno±ci cen energii: wysoka zmienno± cen (silna uktuacja cen) skoki cen ("piki cenowe" spikes) sezonowo± powracanie do ±rednich ujemne ceny (jeszcze nie w Polsce) Cena energii [PLN/MWh] 100 150 200 250 300 350 Cena energii na rynku RDN 0 50 100 150 200 250 300 Godzina Towarowa Gieªda Energii SA, 1/07/2014-14/07/2014

Ekonomia generacji generacja tylko gdy pokryte s koszty kra«cowe koszty kra«cowe generacji to gªównie ceny paliwa i certykatów porz dek generacji ze wzgl du na koszty kra«cowe wiatr woda elektrownie j drowe elektrownie w glowe gaz ropa ostatni u»yty blok wyznacza cen energii

Krzywa poda»y merit order

Krzywa poda»y merit order

Dygresja: Odnawialne ¹ródªa energii OZE farmy wiatrowe ogniwa fotowoltaiczne biomasa st d tzw. Missing money problem Solar Impulse 2

Podsumowanie Projekty inwestycyjne w energetyce wiele czynników ryzyka niepewno± od strony regulatora dªugi czas pracy generatorów skomplikowane funkcje wypªaty Problemy jak podj dobr decyzj? jakie mamy narz dzia do dyspozycji?

Podejmowanie decyzji inwestycyjnych Kryteria oceny projektów inwestycyjnych (zdyskontowany) okres zwrotu nakªadów inwestycyjnych warto± bie» ca netto projektu (Net Present Value NPV) inwestuj je±li T CF (t) I + (1 + k) i 0 i=1 u±redniony koszt energii elektrycznej (Levelized Cost of Energy LCOE) jaka powinna by cena energii aby NPV projektu = 0? opcje realne

Opcja na spread Idea opcji operator ma mo»liwo± zaprzestania generacji gdy mu si nie opªaca taka mo»liwo± ma cen opcja realna idea z rynków nansowych dªuga opcja kupna dªuga opcja sprzeda»y K S(T ) K S(T )

Opcja na spread

Wycena europejskiej opcji Klasyczny model wyceny europejskiej opcji kupna/sprzeda»y: w chwili t: dynamika ryzykownego instrumentu bazowego S(t) ds(t) = µs(t)dt + σs(t)dw (t) W (t) - proces Wiener µ - dryf σ - zmienno± instrumentu bazowego dynamika instrumentu wolnego od ryzyka β(t) dβ(t) = rdβ(t) gdy r 0, S(t)/β(t) jest martyngaªem przy zmianie miary dynamika instrumentu bazowego/wolnego od ryzyka ds(t) = rs(t)dt + σs(t)dw (t) dβ(t) = rdβ(t)

Wycena europejskiej opcji je±li roszczenie warunkowe ma wypªat typu: max(s(t ) K, 0) max(k S(T ), 0) to cena w modelu Blacka-Scholesa gdzie C BS (t) = S(t)N(d 1 ) e r(t t) KN(d 2 ) P BS (t) = e r(t t) KN( d 2 ) S(t)N( d 1 ) d BS,1 = ln(s(t)/k) + (r + 1 2 σ2 )(T t) σ 2 (T t) d BS,2 = d 1 σ T t dystrybuanta standardowego rozkªadu normalnego N(x) = x e u2 /2 du

Opcja na (clean) spread Niech K cena realizacji opcji, T czas zapadalno±ci opcji wypªata dªugiej pozycji z opcji na CDS max(cds(t ) K, 0) K = K s - jednostkowe koszty generacji Rozwa»ymy kilka ró»nych przypadków 1 opcja na spread z cen realizacji K = 0 2 opcja na spread z cen realizacji K 0 3 opcja na clean spread z cen realizacji K = 0 4 opcja na clean na spread z cen realizacji K 0 przy czym skupimy si tylko na opcji na (clean) dark spread

Opcja na dark spread Przypadek 1: K = 0, t T mamy 2 ¹ródªa niepewno±ci: S e (t) and S c (t) operator bloku (elektrowni) mo»e kupi w giel za S c, wyprodukowa energi elektryczn i sprzeda j po cenie S e, gdy DS(T ) > 0 nic nie robi, gdy DS(T ) 0 zatem mo»na zapisa funkcj wypªaty b d¹ max(s e (T ) H c S c (T ), 0) max(s e (T ) H c S c (T ), 0) = max((h cm (T ) H c ) S c (T ), 0) poniewa» H cm (T ) = S e (T )/S c (T ) blok w glowy mo»e by rozwa»any jak portfel opcji na dark spread operator ma dªug pozycj w opcji kupna na spread

Opcja na dark spread Opcja na dark spread jest w cenie ITM, gdy H cm (t) > H c ; operator elektrowni mo»e wykona opcj (kupi w giel, wyprodukowa energi elektryczn i sprzeda j na rynku) po cenie ATM, gdy H cm (t) = H c poza cen OTM, gdy H cm (t) < H c ; operator mo»e zamkn elektrowni

Opcja na DS Przypadek 1: (model Margrabe'78; opcja zamiany ) K s = 0 gdzie C M (t) = e r(t t) (S e (t)n(d 1 ) S c (t)n(d 2 )) P M (t) = e r(t t) (S c (t)n( d 2 ) S e (t)n( d 1 )) d M,1 = ln(s e(t)/s c (t)) + σ 2 (T t)/2 σ 2 (T t) d M,2 = d 1 σ = σ 2 (T t) σe 2 + σc 2 2ρσ e σ c oraz σ e zmienno± ceny energii, σ c zmienno± ceny w gla, ρ wspóªczynniki korelacji pomi dzy stopami zwrotu cen energii elektrycznej i w gla

Opcja na DS Przypadek 2: (aproksymacja Kirka'95) K s 0 gdzie C K (t) = e r(t t) (S e (t)n(d K,1 ) (S c (t) + K s )N(d K,2 )) P K (t) = e r(t t) ((S c (t) + K s )N( d 2 ) S e (t)n( d 1 )) d K,1 = ln(s e(t)/(s c (t) + K s ) + σ 2 K (T t)/2 σ K T t d K,2 = d K,1 σ K T t ( ) σ K = σe 2 Sc (t) 2 + σ S c (t) + 2 S c (t) c 2ρσ e σ c K s S c (t) + K

Opcja na clean dark spread Przypadek 4: K s 0 K s - staªe koszty produkcji 1 MWh mamy 3 ¹ródªa niepewno±ci: S e (t), S c (t), S CO2 blok w glowy mo»e by postrzegany jako portfel dªugiej pozycji w opcji na dark clean dark spread operator mo»e wyprodukowa energi elektryczn, gdy CDS(T ) > K s zaprzesta generacji, gdy CDS(T ) K s wypªata w chwili T C(T ) = max(cds(t ) K s, 0)

Studium przypadku Block pracuj cy w pa±mie: moc = 200 MW, H c = 12 [GJ/MWh] pozycja operatora: krótka w forward dark spread: cena sprzeda»y energii elektrycznej F e (0, T ) = 165 PLN/MWh cena kupna w gla F c (0, T ) = 9 PLN/GJ dark spread DS f (0, T ) = 165 12 9 = 57 PLN/MWh ¹ródªo niepewno±ci: cena certykatów S CO2 ; dynamika typu BS S CO2 (0) = 8 EUR/tCO 2, 1 EUR = 4 PLN (idealna osªona) I c = 0,8514 [tco 2 /MWh] K s = 5 PLN/MWh jednostkowe koszty staªe

Studium przypadku Niech A = DS f (0, T ) K s zatem operator ma dªug pozycj w opcji sprzeda»y max(ds f K s I c S CO2 (T ), 0) = max(a I c S CO2 (T ), 0) i cena P(t) = e r(t t) ( I c S CO2 (t) N( d 1 ) + A N( d 2 )) w tym przypadku P(0) = 24, 54 PLN/MWh i warto± bloku 3,533 mln PLN

Otwarte problemy Jak modelowa dynamik cen energii (efekt powracania do ±rednich oraz pików) Proces Ornsteina-Uhlenbecka? proces dyfuzji ze skokami? Proces Levy? Jak kalibrowa model? Wycena opcji Rynek niezupeªny

Uwagi ko«cowe Brak wzoru analitycznego w modelu BS na cen opcji na DS oraz CDS Metody numeryczne: Monte Carlo (Least Square MC), drzewa dwumianowe, metoda ró»nic sko«czonych Wycena w innym modelu ni» BS Charakter generacji energii elektrycznej OZE wiele czynnik ryzyka niepewno± (regulacje) ograniczenia technologiczne Magazyny energii oczekiwane zmiany modeli technologia wci» droga Opcje typu quanto Dzi kuj za uwag