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Aufgaben und Informationsbedarf: „Erarbeitung eines Handelsplans“



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3.2Aufgaben und Informationsbedarf: „Erarbeitung eines Handelsplans“


Nachfolgend sollen vor Hintergrund einer aufgabenanalytischen Ableitung des Informationsbedarfs alle in GP 2.1.1 definierten Kernprozesse des Stromhandels betrachtet werden. Jeder Kernprozess wird in drei wesentlichen Blöcken analysiert. Zunächst werden Grundlagen eines Kernprozesses, z.B. Zielsetzung, Überblick über relevante Methodiken, etc., dargestellt. Darauf aufbauend erfolgt eine Detaillierung der wesentlichen Aufgaben und Teilaufgaben, um abschließend den daraus ableitbaren Informationsbedarf zu bestimmen. Den Anfang macht zunächst der Kernprozess „Erarbeitung eines Handelsplans“.

3.2.1Grundlagen


Bevor auf die Analyse von Teilaufgaben eingegangen wird, soll zunächst die Zielsetzung des Kernprozesses dargestellt werden. Wie nachfolgend erläutert ist die Prognose des Strompreises ein wesentliches Element. Von daher soll zusätzlich ein Überblick über die Preisbildung auf einem deutschen Strommarkt im europäischen Verbund gegeben werden, verschiedene Ansätze zur Marktprognose aufgezeigt werden.

3.2.1.1Zielsetzung der Erarbeitung von Handelsplänen


Im Strom­handel kann ein Handelsplan als das gezielte Anpassen eines Portfolio an erwartete Markt­entwicklungen verstanden werden.

Ausgangspunkt aller künftigen Transaktionen eines Händlers in einem VU sind die bestehenden Handelspositionen und die physischen Positionen, resultierend aus eigenen Kraftwerken und langfristigen Lieferverpflichtungen. Um konkrete Handels­transaktionen abzuleiten, ist es notwendig, Erwartungen zur Entwicklung des Handelsmarktes zu bilden. Wesentliches Objekt der Erwartungsbildung ist der Strompreis und dessen Schwankung, gemessen durch die statistische Größe der Volatilität. Mathematisch ist diese als die annualisierte Standardabweichung der relativen Preisänderungen eines Gutes definiert.277 Die erwartete Volatilität ist von erheblicher Bedeutung für den Wert von Optionen. Eine höhere Schwankungsbreite erhöht die Wahrscheinlichkeit, dass der Marktpreis den Ausübungspreis der Option über- bzw. unterschreitet und damit zum Ausübungszeitpunkt einen inneren Wert („in-the-money“) erreicht.278

Der Handelserfolg hängt wesentlich davon ab, inwieweit der Händler in der Lage ist, die Entwicklung des Strompreises und dessen Volatilität zu antizipieren und ent­sprechende Handelstransaktionen unter Berücksichtigung des gesamten bestehenden Portfolio, d.h. Handelspositionen und physische Positionen, zu tätigen.279 Als Aufgaben des Kernprozesses „Handelsplan erarbeiten“ werden daher im Folgenden einer Aufgabenanalyse unterzogen:


  • Erstellung einer Marktprognose

  • Bestimmung der bestehenden Gesamtposition

  • Ermittlung des Anpassungsbedarfs im Portfolio

3.2.1.2Preisbildung auf Strommärkten

3.2.1.2.1Grenzkosten als zentraler Preisbildungsmechanismus

Waren zu Zeiten der Gebietsmonopole die Strompreise noch weitestgehend an den Kosten der Erzeuger orientiert,280 so wird die Preisbildung im Zuge der Liberalisierung des Strommarktes in das weitgehend freie Spiel von Angebot und Nachfrage überführt. Ein Markt findet seinen Gleichgewichtspreis, wo sich die angebotene und nachgefragte Menge ausgleichen. Preisänderungen ergeben sich daher immer, wenn es zu einer Drehung oder Verschiebung der Angebots- oder der Nachfragekurve kommt.

Die Analyse von Angebot und Nachfrage ist ein äußerst komplexes Unterfangen.281 Hierzu existieren in der Preis- und Wettbewerbs­theorie unterschiedliche Ansätze, welche versuchen, das Angebots- und Nachfrageverhalten unter den modellspezifischen Rahmenbedingungen und Prämissen zu erklären.282 Weitestgehend Einigkeit besteht in der einschlägigen Literatur, dass für einen Strommarkt unter der Bedingung, dass der Netzzugang transparent, flexibel und nicht prohibitiv geregelt ist, sich die Preise an den Grenzkosten eines Erzeugungssystems orientieren.283 Unter den Systemgrenzkosten (SGK) wird die durch marginale Erhöhung der Last in einer Periode und Region hervorgerufene Änderung aller Kosten im gesamten Erzeugungssystem verstanden.284 Wettbewerb um den Kunden wird dazu führen, dass sich für eine Stromlieferung in einer bestimmten Region zu einer bestimmten Tageszeit Preise einstellen werden, die den Kosten entsprechen, die vermieden würden, käme es nicht zu dieser Lieferung. Grundlage ist das kurz-, mittel- und langfristige Entscheidungsverhalten der einzelnen Kraftwerksbetreiber eines Erzeugungssystems.



Kurzfristig werden die Betreiber solange zusätzliche Kraftwerke anfahren - beginnend mit dem Kraftwerk mit den niedrigsten variablen Kosten - wie die variablen Kosten unterhalb der Spotmarktpreise liegen und damit ein positiver Deckungsbeitrag erwirtschaftet wird. Die kurzfristigen SGK entsprechen im Wesentlichen den Energieträgereinsatz- bzw. Brennstoffkosten des letzten angefahrenen Kraftwerkes (Grenzkraftwerk). Die Investitionskosten spielen in dieser Entscheidung keine Rolle, da sie versunken sind, d.h., nicht mehr durch eine Verhaltensänderung rückgängig gemacht werden können. Würde man den gesamten Kraftwerkspark einer Region nach seinen kurzfristig variablen Kosten ordnen - im Angelsächsischen ist hierfür der Begriff „Merit Order“ gängig - ergibt sich die gesamtwirtschaftliche Stromangebotsfunktion für den Spotmarkt. Diese steigt typischerweise treppenförmig an und schneidet die Nachfragekurve in p, was durch Abbildung 22 verdeutlicht wird. Die Grenzkosten auf Basis der variablen Kosten können daher als Indikator für Spotmarktpreise gelten. 285

Abbildung 22: Prinzip kurzfristiger Preisbildung nach Systemgrenzkosten





Quelle: in Anlehnung an Hensing/Pfaffenberger/Ströbele (1998) S. 120.

Stromhandelsgeschäfte auf Terminbasis weisen Fristen von derzeit bis zu 3 Jahren auf.286 Die Prognosen sind daher auch auf diesen Zeithorizont anzulegen. Analog zur kurzfristigen Betrachtungsweise wird sich der Preis durch den Wettbewerb an den Kosten orientieren, die vermieden würden, wenn der Betreiber die Leistung zum Lieferzeitpunkt nicht erbringen würde. Bei entsprechend langer Lieferzeit sind daher neben den Energieträgerkosten auch fixe Kosten wie Betriebs- und Kapazitätskosten relevant, sofern der Betreiber die Möglichkeit hat, diese Kosten durch Nichtlieferung, beispielsweise durch Stilllegung oder Verkauf von Kraftwerken, zu beeinflussen. Als Fazit für die langfristige Preisbildung soll daher gelten: Auf einem Terminmarkt wird ein Kraftwerksbetreiber solange Strom zum Lieferzeitpunkt t anbieten, bis die Kosten zur Erzeugung, Aufrechterhaltung und ggf. Herstellung der Erzeugungs­bereitschaft zum Zeitpunkt t geringer sind als die Erlöse. Das teuerste Kraftwerk hinsichtlich dieser Kosten, dessen Kapazität notwendig ist, um die Nachfrage zu decken, ist analog zur kurzfristigen Betrachtungsweise das Grenzkraftwerk und damit für den Preis verantwortlich.287 Abbildung 23 verdeutlicht dieses Prinzip.

Abbildung 23: Prinzip der Preisbildung nach Systemgrenzkosten in Abhängigkeit des Prognosehorizonts



Quelle: Eigene Darstellung

Das Grenzkostenmodell basiert auf Annahmen, die wie häufig in volkswirtschaftlichen Theorien die Realität nur ungenau widerspiegeln, ohne dass deswegen die Richtigkeit in Frage gestellt wird. Eine ausführliche Diskussion des Modells wurde bereits vielfach geführt.288 Als Hauptkritikpunkt wurde meist angeführt, dass es in der Realität keinen vollkommenen Markt gibt und innerhalb bestimmter Grenzen ein gewisser Einfluss der Anbieter auf den Preis erhalten bleibt.289 Überall dort, wo Wettbewerb nicht voll wirksam wird, kann es zu größeren Abweichungen von diesem Marktergebnis kommen. Versorger haben dann in Abhängigkeit der Wettbewerbsintensität die Möglich­keit, neben den Grenzkosten weitere Kostenelemente und Margen an die Verbraucher weiterzugeben. Dies würde dazu führen, dass die Angebotskurve des Marktes tendenziell oberhalb der Grenzkostenkurve liegt. Als weiterer Kritikpunkt kann angeführt werden, dass strategisches Verhalten einzelner Marktteilnehmer, z.B. durch kurzfristiges Bepreisen von Stromangeboten unterhalb der Grenzkosten mit dem Ziel Marktanteile zu erhöhen, nicht durch das Modell erfasst werden kann.290 Allerdings kann bei ausreichender Liquidität eines Marktes, das strategische Verhalten einzelner Marktteilnehmer den Marktpreis nicht signifikant beeinflussen. Die Handelsware Strom ist frei von Qualitätsunterschieden sowie monopolistischen Strukturen auf Angebots- und Nachfrageseite und mit Ausnahme von „Ökostrom“ aus regenerativen Energieträgern besteht keine Möglichkeit zur Produktdifferenzierung. Im Allgemeinen wird daher davon ausgegangen wird, dass sich der Strommarkt auf der Höchstspannungsebene zu einem „superkompetitiven Commodity-Markt“ entwickelt.291 Ist dies der Fall, werden sich die Grenzkosten auf einem liberalisierten Strommarkt zum zentralen Preisbildungsmechanismus entwickeln.


3.2.1.2.2Regionale Einflüsse auf die Preisbildung

Ein europäischer Binnenmarkt kann auf regionalen Teilmärkten unterschiedliches Angebots- und Nachfrageverhalten aufweisen.

Der nationale Markt zerfällt, bedingt durch die Netze in den verschiedenen Spannungsebenen, in regionale Teilmärkte. Die Preissignale auf der Höchstspannungsebene werden unter Berücksichtigung der Kosten für zusätzlich zu erbringende Dienstleistungen eine hohe Bedeutung für die darunter liegenden Spannungsebenen haben, da sie die Kostensituation der Stromerzeugung am besten widerspiegeln.292 Allerdings kann es bei Engpässen in den unteren Spannungsebenen zu kurzfristigen Abweichungen kommen.

Durch die immer engere Verknüpfung der internationalen Übertragungsnetze im Rahmen der europäischen Verbundsysteme werden die Preise auf dieser Ebene stark vom internationalem Handel beeinflusst. Beispielsweise können Importe heimische Kraftwerke in der Einsatzfolge nach hinten drängen, wenn die Importkosten unter den inländischen Grenzkosten liegen. Eine Prognose für den deutschen Markt muss daher neben Angebot und Nachfrage des nationalen Marktes auch den internationalen Stromhandel berücksichtigen. Nachfolgende Grafik der internationalen Stromflüsse verdeutlicht die Komplexität dieses Unterfangens.293

Abbildung 24: Physikalische Stromaustausche im Jahre 2000 (in GWh)

Q

uelle: http://www.ucte.org.

Für die Preisbildung auf dem deutschen Strommarkt sind vor allem die Länder relevant, mit denen ein intensiver Handelsaustausch besteht. Wie Tabelle 19 zeigt, decken die Niederlande, Schweiz, Österreich und Frankreich ca. 75% des Handelsvolumens von und nach Deutschland ab.294 Aus deutscher Sicht hat der Handel mit diesen Ländern eine besonderer Bedeutung für die Preisbildung. Diese Länder sollen daher als Kernländer für den deutschen Markt bezeichnet werden.



Tabelle 19: Stromaustausch zwischen Deutschland und Nachbarländern im Jahre 2000 (in GWh)

Land

Import

Export

Handelsvolumen

Anteil

Niederlande

900

17.800

18.700

21%

Schweiz

5.300

10.400

15.700

18%

Frankreich

15.300

400

15.700

18%

Österreich

6.000

7.000

13.000

15%

Tschechien

8.900

200

9.100

10%

Dänemark

6.400

500

6.900

8%

Belgien

750

4.400

5.150

6%

Polen

700

2.000

2.700

3%

Schweden

650

100

750

1%

Summe

44.900

42.800

87.700

100%

Quelle: http://www.dvg-heidelberg.de.

3.2.1.3Ausgewählte Ansätze der Marktprognose


Die Marktprognose ist das Kernstück eines Handelsplans. Von der Prognose mittels Börsenastrologie bis zu komplexen Simulationsmodellen existieren vielfältige Ansätze, deren Ursprung in der Finanzwirtschaft liegt. Verbreitung auf Stromhandelsmärkten finden vor allem die technische und fundamentale Analyse sowie ökonometrische Modelle.295 Nachfolgend soll ein Überblick über die verschiedenen Ansätze gegeben werden, die in den später folgenden Aufgabenanalysen noch weiter detailliert werden.
3.2.1.3.1Ökonometrische Modelle

Ökonometrische Modelle versuchen den künftigen Preis für Strom auf Basis historischer Daten zu prognostizieren. Ausgangspunkt ist i.d.R. der aktuelle Spotpreis, der langfristige Gleichgewichtspreis und ein stochastischer Prozess. Letzterer beschreibt die Preisbewegungen vom aktuellen Preis zum Gleich­gewichts­preis auf Basis historischer Daten. Die derzeit existierenden Modelle sind kaum überschaubar. Die bedeutendsten Beiträge liefert Kaminski, der versucht, das Phänomen der extremen Ausbrüche des Strompreises mittels eines „Jump-Diffusion“-Prozesses zu modellieren. Philipovic berücksichtigt die Tendenz zum Gleichgewichtspreis mit einem „Mean-Reverting“-Modell.296

Abgesehen von gelegentlich geübter methodischer Kritik297 ist das Hauptproblem ökono­metrischer Modelle die Verfügbarkeit historischer Daten und deren Projektion auf die Zukunft. Zum einen existieren im europäischen Raum keine zugänglichen und qualitativ belastbaren Preishistorien aus der Zeit vor 1998,298 zum anderen ist die Preisbildung in der Anfangsphase der Liberalisierung nicht repräsentativ für die Zukunft. Hauptgründe liegen in der geringeren Wettbewerbsintensität mit vielen Handelshemmnissen, weniger Transparenz und einer geringen Anzahl an Marktteilnehmern in der Anfangsphase der Liberalisierung.

Derzeit sind ökonometrische Modelle in Europa wenig verbreitet.299 Im Zuge der Entwicklung des Strommarktes wird mit zunehmend verlässlicheren Datenhistorien und Verbesserungen bei der mathematischen Modellierung die Prognose mit Hilfe ökonometrischer Modelle an Bedeutung gewinnen. 300

3.2.1.3.2Fundamentale Analyse

Die Fundamentalanalyse versucht, die wesentlichen Treiber des Angebots und der Nachfrage zu identifizieren, zu analysieren und ihren Einfluss auf den Preis zu bestimmen, um damit Rückschlüsse auf die künftige Preisentwicklung zu ziehen. Ausgangspunkt der Analysen sind die derzeitigen Spot- und Terminmarktpreise, welche sich in einer „Price-Forward“-Kurve widerspiegeln.301 Die Kurve stellt die Preise dar, zu denen heute am Strommarkt für verschiedene Zeitpunkte in der Zukunft gehandelt wird. Sie wird beispielsweise aus Preisindizes liquider Handelsmärkte oder durch Broker ermittelt.302 Die Forwardkurve ist damit als Aggregation der individuellen Preiserwartung der Marktteilnehmer zu verstehen. Abbildung 25 zeigt die Forwardkurve für Spitzenlaststrom zum 30.06.00.

Abbildung 25: Forwardkurve für Spitzenlast-Strom zum 30.06.00



Quelle: Platt‘s European Power Daily 30.06.00.

Ziel der Fundamentalanalyse ist es, Veränderungen von Angebot und Nachfrage zu prognostizieren, um Veränderungen des Preises besser oder schneller als andere Marktteilnehmer zu antizipieren. Die Analyse kann zwei Stoßrichtungen verfolgen:



  1. Analyse, ob die Forwardkurve die fundamentalen Bestimmungsfaktoren des Preises falsch widerspiegelt, was eine Korrektur in naher Zukunft erwarten lässt.303

  2. Möglichst schnelle Analyse neuer Informationen zu fundamentalen Faktoren, bevor diese sich in der Forwardkurve niederschlagen.

Eine exakte Prognose von Auswirkungen der Bestimmungsfaktoren auf den Preis ist aufgrund der Menge möglicher Bestimmungsfaktoren und der starken Interdependenz unmöglich. Eine bestmögliche Annäherung zu schaffen, ist die individuelle „Kunst“ des Analysten.304 Wie in GP 3.2.1.2.1 dargestellt, wird der Strompreis künftig an den Grenzkosten der Erzeugung orientiert sein. Die Aufgabe der fundamentalen Marktanalyse besteht deshalb darin, die Bestimmungsfaktoren der Grenzkosten zu analysieren, um deren Veränderungen innerhalb des Prognosezeitraums best- und frühestmöglich zu antizipieren. Dies erfordert eine Analyse der beeinflussbaren Kosten sowie der Leistungsnachfrage nach Strom. Gleichermaßen erfolgt die Analyse künftiger Volatilität, da die fundamentalen Bestimmungsfaktoren der Grenzkosten auch die Volatilität beeinflussen. Veränderungen der Grenzkosten führen zu Veränderungen des Preises und damit zu Volatilität. Es soll daher nicht zwischen Preis- und Volatilitäts­prognose unterschieden werden.

Die Aufgabe der fundamentalen Analyse eines Stromhändlers steht in enger Beziehung zu den energiewirtschaftlichen Optimierungsmodellen. Diese werden in Zusammenhang mit der kurzfristigen Einsatzoptimierung und der langfristigen Kraftwerksplanung eingesetzt und haben eine lange Tradition.305 Werden diese Modelle auf den gesamten Kraftwerkspark eines Erzeugungssystems angewendet, ermöglichen sie die Bestimmung der kurz- und langfristigen Grenzkosten eines Erzeugungssystems, was auch Ziel der fundamentalen Analyse ist.306


3.2.1.3.3Technische Analyse

Gegenstand der technischen Analyse ist die Untersuchung von Preisbewegungen, um daraus, unter der Annahme, dass Preise sich in Trends bewegen und Trends sich wiederholen, Rückschlüsse auf künftige Preisbewegungen abzuleiten.307 Grundlage der technischen Analyse ist die Darstellung von Preisentwicklungen in Chartform. Aus den Chart­formationen sowie aus den auf Basis historischer Daten berechneten Indikatoren werden Über- und Unterbewertungen ermittelt, die technische Korrekturen in der Zukunft vermuten lassen. Technische Faktoren sind nicht in der gleichen Weise plausibel wie fundamentale Faktoren, da sie sich aus dem Verhalten der Marktteilnehmer ableiten und damit auch psychologische Elemente beinhalten.308

Technische und fundamentale Analysen versuchen dasselbe Problem zu lösen, nämlich die Richtung zu bestimmen, in die sich die Preise wahrscheinlich bewegen werden. Sie nähern sich diesem Problem nur von unterschiedlichen Seiten. Murphy beschreibt dies mit dem prägnanten Satz: „Der Fundamentalist studiert die Ursachen von Preisbewegungen, während der Techniker die Auswirkungen untersucht.“309 Preisentwicklungen an den Börsen folgen insbesondere kurzfristig nicht zwangsläufig den fundamentalen Einflüssen. Ein Markt kann kurz- und mittelfristig konträr zu seinen fundamentalen Daten laufen, was rein „technisch“ begründet ist. Mittel- und langfristig jedoch werden die Fundamental­daten immer den stärksten Einfluss auf den Preis haben. Um ein richtiges Timing sicherzustellen, ist die Fundamentalanalyse daher durch die technische Analyse zu ergänzen.

Die technische Analyse sieht sich aufgrund des noch sehr frühen Entwicklungsstadiums des deutschen Handelsmarktes mit einigen Problemen konfrontiert. Zum einen existieren analog zu ökonometrischen Modellen die benötigten Daten nicht oder weisen eine zu geringe Qualität auf. Zum anderen kann die technische Analyse nur sinnvoll angewendet werden, wenn bereits viele Marktteilnehmer nach technischen Signalen handeln. Dies ist nach Aussage der aktiven Händler im Deutschen Markt nur bedingt der Fall. Mit dem Fortschreiten der Liberalisierung werden diese Probleme zunehmend verschwinden und die technische Analyse weiter an Bedeutung gewinnen.

3.2.1.4“Beobachtungsorientierte Analyse” versus “Satellitenmodell”


Die Bestimmungsfaktoren der Grenzkosten sind das Ergebnis des Entscheidungsverhaltens der Marktteilnehmer auf Strommärkten, auf anderen energiewirtschaftlichen Märkten (z.B. Gas, Kohle, usw.) oder gar auf Märkten außerhalb der Energiewirtschaft (Anlagenbau, energieintensive Industrien, usw.). Ein Analyst, der mit der Prognose des Strompreises beauftragt ist, steht daher vor dem Problem, wie weit er seine Analysen ausdehnen soll. Im Falle der fundamentalen Analyse kann er im einfachsten Fall die Ausprägung von Bestimmungsfaktoren der Systemgrenzkosten und deren Veränderung beobachten. Als Beobachtungsgegenstand sei beispielhaft die Veränderung der Gaspreise genannt. In einer komplexeren Analyse würde er das dargestellten Grenz­kostenmodell um zusätzliche Modelle erweitern. Als Beispiel sei der Gaspreis genannt, der als Bestimmungsfaktor für den Strompreis eigenen Preisbildungs­mechanismen folgt und ebenfalls über ein Modell prognostiziert werden kann. Das Ergebnis eines Gaspreismodells könnte daher der Input für das Grenzkostenmodell im Strombereich sein. Bildlich gesprochen und in Abbildung 26 dargestellt, entsteht eine „Satellitenmodellstruktur“, welche den Strompreis zum Zentrum hat und von vielen Teilmodellen als Inputgeber umkreist wird.

Abbildung 26: Prinzip der Modellierung des Strompreises mit Hilfe von „Satellitenmodellen“





Quelle: Eigene Darstellung

In Anlehnung an die beiden oben skizzierten Fälle soll im Folgenden zwischen be­obachtungsorientierter und modellorientierter Analyse („Satellitenmodell“) von Bestimmungsfaktoren der Grenzkosten unterschieden werden.310

Die modellorientierte Analyse erfordert deutlich tiefere Kenntnis energie­wirtschaftlicher Märkte und deren Zusammenhänge. Zudem gestaltet sich die Informations­verarbeitung durch die zusätzlichen Modellparameter wesentlich aufwendiger. Andererseits ermöglichen Satellitenmodelle die Prognose von Bestimmungsfaktoren der Strompreisprognose, was wiederum die Möglichkeit bietet, Veränderungen der Bestimmungsfaktoren frühzeitiger als andere Marktteilnehmer zu erkennen und den Prognosehorizont zu erhöhen. Wie in GP 1.4 dargestellt, stellen diese Informationsvorteile mögliche Wettbewerbsvorteile dar und tragen damit wesentlich zum Handelserfolg bei. Demgegenüber stehen höhere Kosten, verursacht v.a. durch teurere Analysten und aufwendigere Informationsbeschaffung und –verarbeitung. Es ist daher ökonomisch sinnvoll, Satellitenmodelle nur für Bestimmungsfaktoren einzusetzen, die eine starke Bedeutung für die Strompreisbildung haben.



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