Please use this identifier to cite or link to this item: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:hbz:467-7965
Files in This Item:
File Description SizeFormat
mueller_jan.pdf4,63 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Dokument Type: Doctoral Thesis
Title: Stochastic modeling of the spot price of electricity incorporating commodities and renewables as exogenous factors
Stochastische Modellierung des Spotpreises für Strom unter Berücksichtigung von Rohstoffpreisen und erneuerbaren Energien als exogenen Faktoren
Authors: Müller, Jan 
Institute: Fakultät IV Naturwissenschaftlich-Technische Fakultät 
Free keywords: Spot price, Electricity, Commodities, Renewables, Stochastic model
Dewey Decimal Classification: 510 Mathematik
GHBS-Clases: TBU
TLU
XYG
Issue Date: 2013
Publish Date: 2014
Abstract: 
Models for electricity spot prices are used for a variety of valuation issues, e.g. pricing of (real) options and pricing on the retail market. These issues require adequate stochastic price models. A major requirement is the reproduction of stylized facts of the spot price of electricity. Furthermore, the dependencies on other commodities need to be modeled as well. Combined models of all relevant commodities gain importance in the context of risk management of energy utilities. The complexity of options and of portfolios of energy utilities increases due to the number of products with multiple commodities included. This makes the use of combined models essential.

The spot price of electricity is set by the principle of merit order. The most important drivers for the merit order curve on the EEX market are grid load, generation of renewables and prices of coal, natural gas, oil and emission allowances. We present a model incorporating these influence factors in a functional approximation of the non-deterministic merit order curve. The stylized facts mean reversion, seasonalities, negative prices and price spikes as observable in historical spot prices are reproduced.

The input factors require models as well. The residual load model relies on distinct models for renewables including their increase and grid load. We introduce a gas price model incorporating temperature and oil price as exogenous factors. Three model alternatives are presented for the considered commodity prices. A comparison gives evidence that the cointegration approach describes the dependencies best. Finally, the electricity price model is applied to risk-adequate pricing on the retail market.

Für eine Reihe von Bewertungen werden Strompreismodelle benötigt, beispielsweise für die Bewertung von (Real-) Optionen oder die Risikobewertung bei Kundenverträgen. Diese Anwendungen erfordern stochastische Spotpreismodelle, die die Eigenschaften der Preise sowie die Abhängigkeiten von anderen Brennstoffpreisen wiedergeben. Für das Risikomanagement von Energieversorgern sind kombinierte Preismodelle für alle Brennstoffe und CO2 von großer Bedeutung. Durch die steigende Zahl von Handelsprodukten, die auf mehreren Brennstoffpreisen basieren, steigt die Komplexität der zu bewertenden Portfolios. Daher sind kombinierte Modelle unverzichtbar.

Der Stromspotpreis wird durch das Prinzip der "merit order" bestimmt. Dabei sind die Netzlast, die Erzeugung durch erneuerbare Energien und die Preise für Kohle, Gas, Öl und CO2-Zertifikate die wichtigsten Einflussfaktoren auf dem EEX Markt. In dieser Arbeit wird eine funktionale Approximation der nicht-deterministischen "merit order" unter Berücksichtigung der wesentlichen Einflussfaktoren angegeben. Das resultierende Modell reproduziert mean reversion, Saisonalitäten, negative Preise und Preisspitzen der historischen Preise.

Für die Einflussfaktoren des Strompreismodells sind ebenfalls Modelle notwendig. Das Restlastmodell basiert auf Modellen für die Netzlast und die Erzeugung der erneuerbaren Energien unter Berücksichtigung der erwarteten Kapazitätserhöhungen. Im Gaspreismodell werden Temperatur und Ölpreis als exogene Größen verwendet. Für die Brennstoffpreise werden drei verschiedene Modellansätze präsentiert. Der Vergleich dieser Ansätze zeigt, dass die Abhängigkeiten im Kointegrationsansatz am besten berücksichtigt werden. Abschließend wird das Modell zur Bewertung der Risiken in Kundenverträgen angewendet.
URN: urn:nbn:de:hbz:467-7965
urn:nbn:de:hbz:467-7965
URI: https://dspace.ub.uni-siegen.de/handle/ubsi/796
License: https://dspace.ub.uni-siegen.de/static/license.txt
Appears in Collections:Hochschulschriften

This item is protected by original copyright

Show full item record

Page view(s)

170
checked on Oct 25, 2020

Download(s)

36
checked on Oct 25, 2020

Google ScholarTM

Check


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.