Marktmodelle

Mit der Deregulierung von Strom- und Gas-Märkten entwickelt sich die Notwendigkeit Strom- und Gas-Preise mathematisch zu modellieren. Denn, nur wenn Commodity-Preise ein realistisches Verhalten zeigen, können Risikokennzahlen wie Value-at-Risk, Profit-at-Risk oder Profit-and-Loss sinnvoll abgebildet werden. Da Strom und Gas keine bzw. nur schlechte Speichermöglichkeiten bieten, haben die Preise Eigenschaften, die von vielen klassischen finanzmathematischen Modellen nicht richtig dargestellt werden können.

Typische Eigenschaften

  • Saisonalität
  • Mittelwertrückkehr

  • Wetter- und Temparaturbedingte Schwankungen

  • Sprünge (Spikes)

  • Korrelation zwischen zusammenwirkenden Commodities

  • negative Strom-Preise

Fraunhofer ITWM hat ein 3-Faktor Modell entwickelt für die Modellierung der Spot-und Futures-Preise an Commodity Märkte wie Strom und Gas, die alle an der Markt beobachtenden Phänomene zeigen.

Drei-Faktor Modell

Das Modell basiert in Wesentlichen auf den folgenden Komponenten:

  • nicht stochastische Saisonalitäten
  • langfristiger Trend
  • mittelwertrückkehrende, kurzlebige Preisschwankungen
  • Sprünge

Die drei zufälligen Prozessen werden auch Faktoren genannt und bestimmen das Verhalten der Commodity Preise.Durch das Zusammenspiel dieser Komponenten werden alle wichtigen Eigenschaften der Spot und Futures Preise im Modell abgebildet.

Die mittelwertrückkehrenden Preisschwankungen und Sprünge  sind hauptsächlich für die Spot Preise relevant. Die Futures Preise werden (außer kurz vor Beginn der Lieferperiode) von der Trendkomponente getrieben. Sprünge, sowohl positiv als auch negativ, kommen eher selten vor, doch wenn sie auftreten haben sie eine große Amplitude und gleichen sich schnell wieder dem Normalwert an. Wetterbedingte Schwankungen der Preise werden im Modell durch die kurzlebigen Schwankungen erklärt.

Mit Hilfe von Korrelation zwischen den einzelnen Faktoren wird auch die Korrelation zwischen unterschiedliche Commodities simuliert. In der Praxis bedeutet das, dass die Strompreise langfristig höher werden, wenn die Gas Preise das auch machen.

Random-Sampling für stündliche Spot Preise

Um auch stündlichen Spot Preise simulieren zu können, wird ein Random-Sampling-Verfahren angewendet. Es werden zusätzlich zufällig gewählte, tagestyp- und saisonscharfe, historische Tagesprofile auf dem simulierten Base-Spot-Preis angewendet.

Mit Hilfe von dieser Methode werden auch die stündliche Spot Preise, und damit die Peak und Off-Peak Preise, vernünftig simuliert und können Spot Risiken mit der richtigen Marktauflösung ausgewertet werden.

Random-Sampling für Spot Preise
© Foto ITWM

Random-Sampling für Spot Preise