Evaluation of Residual Shape Risk: Gas Energy Markets

Abstract

Práce vyhodnocuje a kvantifikuje riziko zbytkového diagramu na českém trhu se zemním plynem. Riziko plyne z nedostatečné likvidity forwardového trhu. Dodavatel energií musí zajišťovat profilové prodeje standardními baseloadovými produkty, které jsou dostupné na velkoobchodním trhu. To znamená, že do- davateli vždy zbyde zbytková pozice, kterou musí zavřít na spotovém trhu. Riziko zbytkového diagramu modelujeme jako rozdíl mezi spotovou a for- wardovou cenou važený zbytkovou pozicí, kterou získáme z profilu portfolia domácností innogy Energie, s.r.o. Abychom tak učinili, analyzujeme české spotové ceny zemního plynu, které reprezentuje denní index OTE. Modelu- jeme dynamiku spotových cen a oceňujeme forwardy jako očekávanou spo- tovou cenu při dodávce. Dynamika je modelována jako Ornstein-Uhlenbeck proces, který se vrací k dlouhodobému průměru. Předpokládáme dva stocha- stické procesy pro inovace. Nejprve je modelujeme jako smíšený skokově difúzní proces. Poté předpokládáme, že inovace pocházejí z normáně in- verzní Gaussovské distribuce. Riziko zbytkového diagramu je poté vyhod- noceno pomocí Monte Carlo simulací jednotlivých řad spotových cen, které použijeme při zajištění profilu. K měření rizika používáme 5...

The thesis evaluates and quantifies the residual shape risk on the Czech nat- ural gas market. The risk stems from insufficient liquidity of forward mar- ket, when energy supplier has to hedge his short shaped sales by standard baseload products available at wholesale market. Hence, energy supplier is always left with residual position, which has to be closed at spot market. We model the residual shape risk as a difference between spot and forward prices weighted by residual position, which is derived from the shape of innogy En- ergie, s.r.o. household portfolio. In order to do so we develop model for a spot price dynamics based on the daily index OTE. We price forward contracts as expected spot price at delivery. The spot price dynamics is modelled as a mean-reverting Ornstein-Uhlenbeck process, while assuming two different driving stochastic processes for innovations. First, we model them as a mixed jump diffusion process. Second, we estimate control model assuming innova- tions to come from the normal inverse Gaussian distribution. The residual shape risk is then evaluated by Monte Carlo simulation of spot price paths, which we use for hedging the portfolio shape. Five percent Value-at-Risk and the Expected Shortfall measures for the jump mixed diffusion process yield costs of 0.013 and 0.016 EUR/MWh,...