Nová rizika v energetice – velkoobchodní trh s elektřinou Tomáš Horník * – Ota Drahovzal** V nedávné době prošel sektor elektoenergetiky značnými změnami, které mají hluboký vliv na fungování celého odvětví. Nejpodstatnější změny doznala oblast velkoobchodního trhu s elektřinou. V této souvislosti se výrazně mění i množina nejvýznamnějších podstupovaných rizik, která souvisí zejména s nepřehlédnutelným faktem otevření Energetické burzy v Praha, která představuje revoluční změnu v organizaci velkoobchodního trhu s touto komoditou. Z výše naznačených důvodů je možné se tak na tento spíše tradičně chápaný sektor vnímat jako velmi dynamický a rychle se měnící obor podnikání, což jsou spíše synonyma pro podniky v oblasti tzv. nové ekonomiky. Nejdůležitější a nejpodstatnější změnou související s pokračujícím procesem liberalizace trhu, která se uskutečnila v minulém roce bylo již zmiňované otevření Pražské energetické burzy. S tím souvisí přechod významného podílu obchodování s elektřinou na burzovní platformu, což vytváří nový rámec pro řízení rizik obchodníků působících v elektroenergetice. V tomto příspěvku se proto budeme věnovat jednotlivým vybraným rizikovým aspektům, které jsou v této souvislosti obvykle zmiňovány a na které měla tato změna zásadní vliv. Těmito riziky jsou jednak kreditní riziko protistrany, tržní riziko změny ceny elektřiny, a vzhledem k stanovenému vypořádání burzovních obchodů v eurech nelze opominout ani riziko změny směnného kurzu.
Nová rizika v obchodování s elektřinou Energetická burza představuje významnou inovaci z hlediska obchodování s elektřinou a zavádí na tento trh, který byl původně doménou OTC obchodů a pravidelných prodejních kampaní zejména nový aspekt kontinuálního stanovení ceny během celého roku. Burzovní obchody tak přinášejí do tohoto segmentu ekonomiky nové rizikové prvky, které budou dále popsány. V oblasti kreditního rizika se jedná v případě burzovních obchodů o výlučnou expozici vůči burze, konkrétně Centrální protistraně, což v podstatné míře eliminuje riziko defaultu protistrany zajišťující dodávku či odběr elektřiny. Burza zavedla celou řadu zajišťovacích mechanizmů, které budou v textu dále blíže představeny. Vezmeme-li však v úvahu systémové riziko, není v prostředí, kde existují pouze dva hlavní market-makeři a celková diverzifikaci odvětví je velmi nízká, není v případě selhání některého z klíčových účastníků příliš mnoho prostoru pro realizaci náhradních obchodů a zastoupení jeho aktivit. Přesto však burza poskytuje nejvyšší dostupný standard zajištění vypořádání obchodů pro všechny své účastníky. V oblasti tržního rizika, které je v klasickém pojetí spojeno se změnou tržní ceny obchodovaných instrumentů, je jeho konkrétní dopad závislý na charakteru držené pozice. Pokud je opatřená elektřina velkoobchodníkem již prodána mimo burzovní trh, představuje změna tržních cen v první řadě zejména riziko udržení dostatečné likvidity, neboť profit je již de facto zafixován v rozdílu cen nákupního a prodejního kontraktu. Pokud však kontrakty představují otevřenou obchodní pozici, změna tržní ceny se promítá přímo a ihned
*
Ing. Tomáš Horník – interní doktorand; VŠE, Fakulta podnikohospodářská, Katedra podnikové ekonomiky Ing. Bc. Ota Drahovzal, Ph.D – odborný asistent, ČVUT - FEL, Katedra ekonomiky (K13116)
**
v hospodaření tohoto subjektu. V článku bude dále provedena simulace dopadu tohoto rizikového faktoru pomocí metody Monte Carlo. Dalším rizikem je z důvodu vypořádání obchodů v eurech faktor změny směnného kurzu. Vzhledem k fyzickému charakteru obchodovaných futures kontraktů a jejich vypořádání na denní bázi prakticky v okamžiku dodávky, představuje skutečná výše korunových plateb za elektřinu neznámou, jejíž volatilita a tím i velikost podstupovaného rizika závisí na způsobu opatření potřebných devizových prostředků. Na příkladu bude demonstrován možný dopad změn směnného kurzu na výši korunových plateb za elektřinu na základě ohodnocení futures kontraktu v korunách v okamžiku realizované dodávky s využitím modelování možného budoucího spotového kurzu naší měny. Kreditní riziko protistrany Kreditní riziko spojené s defaultem protistrany je v mechanismu vypořádání burzovních obchodů z valné části eliminováno. Protistranou účastníka burzy je prostřednictvím centrální protistrany de facto sama burza, která tímto ručí za vypořádání obchodů, v konečné fázi tedy i za vlastní fyzické dodání či odběr elektřiny spojený s vypořádáním případných odchylek přes operátora trhu s elektřinou. K zajištění rizik proto burza používá několik dalších stupňů ochrany. Nejprve je to clearingový fond, sloužící primárně k zajištění případného prodlení plateb některého z clearingových účastníků. Každý clearingový účastník přispívá k jeho tvorbě základním vkladem ve výši 350 000 €, který může být navýšen až na horní hranici 1 000 000 € na účastníka. V další rovině se jedná o tzv. clearingové účastníky, kterými jsou banky. Tyto subjekty přijímají plnou odpovědnost za bezpodmínečné splnění závazků vyplývajících ze zúčtování burzovních obchodů těch účastníků burzy, kteří s tímto clearingovým účastníkem uzavřeli smlouvu o zajištění zúčtování. Clearingoví účastníci proto dostávají od burzy informace o pozicích svých zúčtovacích klientů a mohou požádat burzu o pozastavení jejich obchodování a uzavírání pozic. Burza pak neklade na uspořádání vztahů mezi clearingovými účastníky a jejich zúčtovacími klienty žádné zvláštní požadavky. Třetí, základní a nejdůležitější úrovní zajištění jsou maržové požadavky burzy a denní vypořádání rozdílů tržních cen – mark to market (M2M). Na každý produkt je stanovena počáteční marže, kterou musí účastník obchodování složit. Její výše se pohybuje od 2,4 € / MWh zobchodovaného množství u dodávky baseloadu (stejný výkon ve všech hodinách roku) na přespříští rok do 7,5 € za dodávku peakloadu (výkon ve špičce od 8 do 20 hod v pracovních dnech) na příští měsíc. Tato základní marže musí být pro daný produkt vždy k dispozici. Kontrakty s delší dobou dodávky jsou pak tzv. kaskádovány, kdy roční kontrakt se v daných datumech změní v měsíční a čtvrtletní kontrakty, a čtvrtletní pak v měsíční. Během dodávky je vedle této základní marže z otevřené pozice celkový maržový požadavek navyšován ještě o tzv. delivery marži, která zohledňuje zvýšenou volatilitu spotového trhu a případné vypořádání odchylek. Vedle těchto marží je prováděno denní zúčtování pozic na základě settlement price všech produktů v daném dni a účastníci musí dorovnat hodnoty svých maržových pozic dle těchto cen. Na podobném principu je jsou prováděny tzv. intraday margin call, kdy musí v případě nepříznivého cenového vývoje účastník burzy doplnit svůj maržový vklad na požadovanou výši během dne, jinak dojde k omezení jeho obchodních aktivit či uzavírání jeho pozic burzou. Burzovní platforma obchodování tak zajišťuje účinnou eliminaci kreditního rizika protistrany, v případě selhání ze strany klíčových účastníků a market-makerů může dojít k těžko předvídatelnému stavu, který by však byl s největší pravděpodobností spojen
s vyhlášením stavu nouze a s tím souvisejícímu přechodu do zvláštního režimu vypořádání, který je oddělen od burzovního trhu. Burza tak poskytuje svým účastníkům de facto nejvyšší možný stupeň jistoty ohledně vypořádání uskutečněných obchodů.
Tržní riziko Mezi nejdůležitější rizika jednotlivých obchodníků s elektřinou patří bezesporu riziko změny tržních cen. Tato možnost vydělat či ztratit nemalé peněžní prostředky z důvodu změny tržní ceny je společná všem burzovním trhům a samozřejmě je přítomna při obchodních aktivitách všeobecně. Dopad tohoto rizika je různý dle charakteru držené pozice. U otevřené pozice se projevuje přímo v její hodnotě a v hospodářském výsledku, u uzavřené pozice pak zejména jako požadavek na zajištění likvidity. Modelový přístup je možné použít pro oba případy analogicky. My si jej ukážeme na případu s modelováním možných scénářů požadavků na prostředky pro zajištění marží a M2M. Pro ilustraci tohoto rizikového aspektu použijeme tento jednoduchý příklad: Ukažme si příklad hypotetického obchodníka, který nakoupil dne 1.6.2008 kontrakt futures na dodávku 1 MW výkonu v základním ročním pásmu následujícího roku - baseload za 72,5 €. Zároveň našel na trhu partnera, který se od něj zavázal výše zmíněnou energii odebrat za předem stanovenou částku v eurech (např. 73,5 €). Zdánlivě by se mohlo zdát, že takovýto kontrakt je již prostý jakéhokoliv rizika. Zisk z požadované transakce je de-facto uzavřen a je možné jej spočíst jako: P = NPV (CFC ) − NPV (CFB ) , kde P NPV CFC CFB
= = = =
(1)
očekávaný profit, čistá současná hodnota, očekávané cash flow partnera, očekávané cash flow vůči burze.
Určení cash flow partnera nedělá v případě konečného zákazníka či standardní smlouvy obvyklé na velkoobchodním trhu (např. základní rámec EFET) příliš velké potíže. Je zpravidla možné jej kvantifikovat na základě uzavřené smlouvy. Určení cash flow vůči burze je obecně obtížnější, neboť změny tržních cen mění „harmonogram vypořádání“ a tím částky, které budou placeny či získány v rámci dorovnání hodnoty pozic na aktuální tržní hodnotu (M2M) a které budou placeny při fyzické dodávce. Tento beze sporu rovněž neopominutelný faktor však nyní podrobněji analyzován nebude. Pozornost bude nyní soustředěna na konsekvence řízení likvidity. Obchodník, který má otevřenou pozici vůči burze je povinen skládat na maržový účet prostřednictvím clearingové banky marže v požadované výši a zde je z hlediska plánování a řízení likvidity důležitá zejména povinnost dorovnat výše zmiňovaný denní M2M. Přestože má již tento obchodník de facto uzamčen zisk na výši P a profit jeho pozice je v podstatě imunní vůči změně tržních cen, může tento obchodník čelit riziku potíží se zajištěním likvidity, která je úzce svázána s denním vypořádáním M2M , jehož výši určuje vývoj tržních cen. Podívejme se tedy, jaké maximálně možné změny tržních cen mohou nastat. Při hledání odpovědi na tuto otázku je možné použít data z blízké Lipské energetické burzy EEX, která pro svoji delší historii a poměrně značnou likviditu může být brána jako určitý benchmark pro středoevropské trhy. Zkoumáme-li možný pohyb tržních cen, vyjdeme z analýzy cenové řady cen daného produktu. Pro odhad použijeme zjištěné parametry volatility a trendu. Na základě takto zjištěných parametrů použijme simulační metodu Monte Carlo za účelem vygenerování
dostatečného počtu simulací. Jako výsledek obdržíme odhad rozdělení závěrečných cen na konci sledovaného období. Model je postaven na výpočtech dle vzorců a pravidel PXE. V simulaci lze zvolit produkt BASE / PEAK, jeho rozsah (Y – roční, Q – čtvrtletní, M – měsíční), jeho výkon (MW) a období na které byl zobchodován (např. září 2008, III. čtvrtletí 2008, rok 2008). V dalším kroku je vypočten multiplikátor v hodinách dle skutečné délky období obchodu. Následuje vygenerování zavírací ceny dne, kdy počáteční cena je dána poslední známou průměrnou cenou na PXE a krok změny je určen náhodným číslem z normálního rozdělení s průměrem a směrodatnou odchylkou historických rozdílů cen na PXE (v principu náhodná procházka). Poté je vygenerována cena obchodu dne a to jako náhodné číslo z rovnoměrného rozdělení od zavírací ceny dne obchodu do zavírací ceny dne předcházejícího dnu obchodu. Důležitým krokem je výpočet otevřená pozice, která je stanovena jako „zbylý“ objem všech obchodů včetně i těch, jejichž dodávka se právě uskutečňuje.. Počty hodin pro jednotlivé produkty jsou brány z tabulek, aby byly dodrženy přechody času, různé délky měsíců atd. Dle vzorců burzy (2), (3) a (4) je vypočtena M2M (Mark-to-Market) a to jako součet marží M2M z uzavřených obchodů a z otevřené pozice. M 2 M = M 2 M UO + M 2 M OP ,
(2)
kde M2M = celková marže, M2MUO = marže M2M z uzavřených obchodů, M2MOP = marže M2M z otevřené pozice. M 2 M UO = (SPt − Pn ) * Vn + (Pp − SPt )* V p , kde SPt Pn Pp Vn Vp
= = = = =
settlement price v daném dni, cena nákupu, cena prodeje, nakoupené kontrakty, prodané kontrakty.
M 2 M OP = (SPt − SPt −1 ) * OPt −1 , kde
SPt- =
(3)
(4)
settlement price v předcházejícím dni,
1
OPt- =
otevřená pozice v předcházejícím dni.
1
Další krok vypočte snížení marže M2M o marži z obchodů, které již přešly do období dodávky. Snížení z kumulované marže (viz níže) z předchozího dne je vypočteno jako poměr objemu, který přešel do dodávky z celkového zůstatkového objemu. Poté je vypočteno inkaso marže M2M, kde je zohledněna již kumulovaná marže (viz níže) z předchozího dne - nejdříve se snižuje hodnota kumulované marže a až potom dochází k inkasu. Výsledným a nejdůležitějším ukazatelem této skupiny je celková kumulovaná marže včetně celkové sumy M2M od začátku držení kontraktu. Dalším krokem je výpočet marže z otevřené pozice a marže z dodávky. Na obě je použit stejný vzorec:
M OP = M DEL = ∑ MAi × Koef i × ( MWhi + Konst i ) × OPi , i
(5)
= marže z otevřené pozice (futures), = marže z dodávky (delivery), počet kontraktů platných v daném dni (otevřenou pozicí včetně i = rozkaskádovaných (viz. níže) nebo dodávkou), MAi = marže na daný kontrakt, Koefi = delivery koeficient, MWhi = počet megawatthodin zbývajících v dodávce, Konsti = delivery konstanta, OPi = počet futures kontraktů.
kde MOP MDEL
V následující tabulce jsou uvedeny aktuální hodnoty parametrů z PXE. Čísla v označení futures kontraktů znamenají časovou „vzdálenost“ období kontraktu od dne, na kdy je hodnota marže počítána, např. pokud stanovujeme marži pro den 29. 6. 2007, pro BASE na rok 2008 jsou použity parametry kontraktu BASEY1 a pro BASE na rok 2009 jsou použity parametry kontraktu BASEY2.
Tab. 1: Konstanty a koeficienty pro výpočty Futures kontrakt BASEY1 BASEY2 BASEQ1 BASEQ2 BASEQ3 BASEQ4 BASEM1 BASEM2 BASEM3 PEAKY1 PEAKY2 PEAKQ1 PEAKQ2 PEAKQ3 PEAKQ4 PEAKM1 PEAKM2 PEAKM3
Marže na kontrakt v €/MWh 2,60 2,40 3,30 3,10 2,90 2,80 4,90 4,30 4,00 2,90 2,70 4,10 3,70 3,40 3,30 7,50 6,50 6,10
Delivery koeficient
Delivery konstanta v €/MWh
2,50
72
2,70
36
Zdroj: Pražská burza
Pro výpočet marží z otevřené pozice je nutné využít kaskádování. Kaskádováním se rozumí rozpad produktu, který již přešel do režimu dodávky na produkty, které dokáží pokrýt zbytek platnosti produktu s prioritou delších produktů. Například roční produkt se postupně
rozkaskáduje v prvním měsíci dodávky na dva měsíční produkty a tři kvartální, v druhém měsíci na jeden měsíční a tři kvartální, ve třetím měsíci na tři kvartální, ve čtvrtém měsíci na dva měsíční a dva kvartální atd. Jak velkou by tedy obchodník měl držet rezervu na pokrytí maržových požadavků tohoto kontraktu ? Cena produktu BASEY 2009 byla tedy počítána 72,5 € / MWh, trend 0, směrodatná odchylka 0,525 (byla určena nejen z dat PXE, ale z důvodu její ne příliš dlouhé existence i z dat EEX). Simulovaný výpočet možného vývoje maržových požadavků ukazuje na možný poměrně radikální dopad do hospodaření obchodníka držícího otevřenou spekulativní pozici a rovněž možnou potřebu značných prostředků za účelem zachování likvidity podniku v případě obchodníka s pozicí uzavřenou dle uvedeného příkladu.
Obr. 1: Složení marží a simulace vývoje M2M Složení marží a simulace M2M (průměrná hodnota) 180 000 160 000 140 000
100 000 80 000 60 000 40 000 20 000
Datum Marže OP BASE
Marže DEL BASE
Marže M2M BASE
Zdroj: Výsledky vlastní simulace
1.12.2009
1.11.2009
1.10.2009
1.09.2009
1.08.2009
1.07.2009
1.06.2009
1.05.2009
1.04.2009
1.03.2009
1.02.2009
1.01.2009
1.12.2008
1.11.2008
1.10.2008
1.09.2008
1.08.2008
1.07.2008
0 1.06.2008
Euro
120 000
Obr. 2: Složení marží a simulace vývoje M2M Složení marží a simulace vývoje M2M (VaR 95%) 180 000 160 000 140 000
Euro
120 000 100 000 80 000 60 000 40 000 20 000
1.12.2009
1.11.2009
1.10.2009
1.09.2009
1.08.2009
1.07.2009
1.06.2009
1.05.2009
1.04.2009
1.03.2009
1.02.2009
1.01.2009
1.12.2008
1.11.2008
1.10.2008
1.09.2008
1.08.2008
1.07.2008
1.06.2008
0
Datum Marže OP BASE
Marže DEL BASE
Marže M2M BASE
Zdroj: Výsledky vlastní simulace
Z výše uvedeného grafu vidíme velikost možného požadavku na volné peněžní prostředky na 95 % hladině významnosti. Modrá část ukazuje velikost povinné minimální marže z otevřené pozice a zelená část tzv. delivery marži, která je skládána v měsíci dodávky. Oranžová část pak modeluje možný M2M, který je burzou účtován v souvislosti se změnou tržních cen. Svého maxima dosahuje krátce po zahájení dodávky, poté již převažuje efekt postupně se snižující „mohutnosti“ přeceňovaných kontraktů po kaskádování. Vidíme, že potřebná „likvidní“ rezerva po pokrytí 95 % modelovaných případů činí cca 160 000 €, což představuje cca 20 % hodnoty kontraktu. Tyto prostředky je možné v tomto časovém horizontu ztratit v případě otevřené pozice, zároveň je však nutné s nimi počítat při plánování likvidity v případě uzavřené pozice, jak je tomu v našem případě.
Riziko změny směnného kurzu Dalším podstatným rizikem, kterému čelí účastníci obchodování na energetické burze v Praze je riziko změny směnného kurzu. Vypořádací měnou je euro, tudíž hodnota kontraktů v domácí měně je závislí rovněž na směnném kurzu, za který jsou konvertovány prostředky vyplývající ze závazků na vypořádání obchodů. Ukažme si celou problematiku na obchodníkovi, který si pořídil kontrakt na 1 MWh baseloadu na následující rok za pevně stanovenou cenu v eurech. Jaká může být korunová hodnota plateb, pokud si tento obchodník opatří eura v okamžiku vypořádání za platný spotový kurz a cena elektřiny již zůstane neměnná ? K modelování tohoto případu může posloužit rovněž metoda Monte Carlo aplikovaná na metodu CFaR (Cash flow at risk). Na základě historické volatility směnného kurzu a předpokladu normality rozdělení jeho denních změn je modelován možný vývoj kurzu
v příštím roce systémem náhodné procházky. Platby v eurech vyplývající z vypořádání burzovního obchodu jsou v daném okamžiku přepočteny na korunovanou hodnotu takto vygenerovaným kurzem. Výsledkem je rozdělení ročních korunovaných plateb obdržené z jednotlivých simulací křivek vývoje spotového kurzu.
Obr. 3: Rozdělení plateb Rozdělení korunových plateb při nákupu (1 MW BASEY) Průměr 15 896 791 16%
95% P 99% P 16 637 621 (+740 830)
16 955 681 (+1 058 890)
14%
Relitivní četnost
12%
10%
8%
6%
4%
2%
0%
14 000 000 14 500 000 15 000 000 15 500 000 16 000 000 16 500 000 17 000 000 17 500 000 18 000 000 Platba v Kč
Zdroj: Výsledky vlastní simulace
Z výše uvedeného grafu vidíme rozdělní korunových plateb a klasické mezní hodnoty interpretovatelné jako VaR, možná změna oproti očekávané hodnotě na dané hladině pravděpodobnosti. (95 % a 99 %). Možná odchylka činí cca. 741 tis. – 1,1 mil. dle zvolené hladiny pravděpodobnosti z cca 15,9 mil. hodnoty kontraktu. Následné správné stanovení míry zajištění je pak věcí komplexního posouzení rizikové tolerance a očekávání o budoucím směru vývoje. Sledování a měření rizika spojeného s devizovou expozicí je tak užitečným nástrojem podporující finanční řízení podniku.
Závěr V tomto článku byla naznačena základní nová rizika, která jsou spojena se zavedením burzovní obchodní platformy pro obchodování se základními produkty na velkoobchodním trhu s elektřinou. Tato změna se ukazuje důležitá ve třech základních oblastech, kterými jsou kreditní riziko protistrany, tržní riziko změny ceny a vzhledem k vypořádání obchodů v eurech je pro všechny účastníky, kteří nakupují za účelem dodávky zákazníkům v České republice a kteří typicky platí za odběr elektřiny v korunách, neopominutelné rovněž i kurzové riziko. Kreditní riziko protistrany je pro účastníky burzovních obchodů ze systémového hlediska eliminováno. Burzu zastupuje Centrální protistrana, která ručí za vypořádání uzavřených obchodů. Systém marží, kdy účastníci skládají iniciační marži a každodenní
vyrovnání hodnoty pozic na tržní úroveň pomocí mechanismu denního M2M zajišťuje systémovou imunitu v případě defaultu některé z protistran. Peněžní prostředky alokované na burze by měli vždy pokrýt náklady, které vyvolá nutnost uzavření náhradního obchodu burzou. V případě selhání některého z klíčových market-makerů jsou však důsledky těžko předvídatelné. Burza si stanovuje základní marži na základě charakteru a volatilitě jednotlivých produktů. Vychází z přístupu, který používá rovněž energetická burza EEX v Lipsku. Nejvyšší marži mají krátkodobé peaky, nejnižší dlouhodobé baseloadu. Vaedle této marže existuje v režimu dodávky ještě tzv. delivery marže, která je řádově mnohem vyšší, neboť zohledňuje vysokou volatilitu spotových cen. Tato marže zajišťuje riziko ceny při dodávce, kde je vyrovnávacím trhem právě trh spotový. Vzhledem k pravidlům registrací závazků dodat či odebrat ze soustavy, které za účelem kalkulace nákladů na odchylku provádí Operátor trhu s elektřinou, musí být v řadě pokryta dodávka tří dnů, což je důvodem pro zavedení delivery konstanty do výpočtů maržového požadavku. Kontinuální obchodování, které burza zabezpečuje, přináší oproti systému pravidelných aukcí nové riziko vyvolané měnícími se tržními cenami. Účastníci obchodování, které můžeme s určitým zjednodušením označit za držitele spekulačních pozic, mají v principu otevřenou pozici a změny tržních cen přímo vyvolávají pohyby v hospodářském výsledku. Účastníci obchodování, kteří jsou s určitým zjednodušením držitelé arbitrážních pozic, mají již uzavřen profit vyplývající z rozdílu mezi pořizovacími náklady na elektřinu, kterou jsou povinni v daném čase a místě dodat do soustavy (typicky výrobci) anebo rozdílem cen nakoupené elektřiny a ceny sjednané se zákazníky, kteří elektřinu mají závazek elektřinu v daném čase a místě ze soustavy odebrat. Spekulanti i arbitražéři mohou toto riziko kvantifikovat obdobným způsobem. Pouze v případě spekulantů se jedná o dopad do hospodářského výsledku, v případě arbitražérů se jedná o riziko likvidity, neboť všichni účastníci burzovních kontraktů jsou povinni dodržovat maržové požadavky burzy. Výpočty, které byly naznačeny ukazují postup, jakým je možné zjistit možný dopad z přecenění držených pozic, který se projevuje buď pouze v maržových požadavcích nebo přímo v hospodářském výsledku. Tvorba těchto scénářů je tak důležitým nástrojem finančního řízení firem podnikajícím v oboru elektroenergetiky. Novinkou je pak úplně jiný charakter expozice elektroenergetiky jako celku vůči riziku změny směnného kurzu. Tuzemští zákazníci platí zpravidla a v naprosté většině v korunách, zatímco elektřina na velkoobchodním trhu má cenu stanovenu v eurech. Korunová hodnota plateb na velkoobchodním trhu závisí na okamžitém směnném kurzu v okamžiku dodávky. V našem případě jsem ukázali, jak se tato hodnota může za určitých předpokladů měnit. Vzhledem k velikosti a dopadu je tak řízení a zajištění měnového rizika v současné době již nedílnou součástí finančního managementu energetických společností. V předloženém příspěvku jsou zevrubně analyzována vybraná rizika, která se relativně nově objevují v sektoru elektroenergetiky po otevření energetické burzy. Adaptace podniků na tyto změny je nedílnou součástí jejich činnosti. Povaha těchto rizik představuje pro podniky v tomto sektoru nejen ohrožení, ale i příležitost k dosažení dalších zisků vyplývajících z pohybů kurzu či ceny elektřiny na burze. Správně nastavený mix tolerance k riziku a schopnost budoucího odhadu vývoje cen a kurzů tak hrají nepochybně mnohem významnější roli v hospodaření těchto podniků než v minulosti.
Literatura: [1] Butler, C. (1999): Mastering Value at Risk. Glasgow, Prentice Hall, 1999.
[2] Drahovzal, O. – Horník, T. (2007): Kvantifikace rizik dodavatele elektřiny spojených s cenovým vyjednáváním. Energetika, 2007, roč. 07, č. 7, s. 219-221. [3] Hindls, R. – Hronová, S. – Seger, J. (2002): Statistika pro ekonomy. Praha, Professional Publishing, 2002. [4] Mun, J. (2006): Modeling Risk. New Jersey, Wiley Finance, 2006. [5] www.pxe.cz - Energetické burza Praha [6] www.eex.de – European Energy Exchange
Elektroenergetika – řízení nových rizik Tomáš Horník – Ota Drahovzal
ABSTRAKT Jednou z největších změn v sektoru elektroenergetiky bylo loňské otevření Energetické burzy Praha. V této souvislosti se otevřela odlišná obchodní platforma, která s sebou nese nové typy rizik. V tomto příspěvku je diskutováno kreditní riziko, riziko změny tržních cen a kurzové riziko. Část věnována kreditnímu riziku stručně představuje mechanismus jeho dělení mezi jednotlivé účastníky a základní nástroje pro jeho eliminaci. V oblasti tržního rizika je diskutován jeho dopad jak na změnu hodnoty držených pozic, tak i v oblasti zajištění potřebné likvidity vyplývající z přeceňování držených pozic na aktuální tržní ceny a dalších maržových požadavků daných burzou. Oblast rizika změny směnného kurzu se soustřeďuje na jeho popis z hlediska možných změn korunové hodnoty kontaktů během jejich vypořádání formou dodávky, pokud jsou devizové prostředky opařovány za aktuální spotovou cenu, která je modelována na základě historické volatility při absenci určitého trendu. Modely použité v oblasti tržního rizika a oblasti změny směnného kurzu využívají jednoduchých příkladů, na základě jejichž předpokladů je na základě simulační metody Monte Carlo demonstrován možný dopad těchto rizik.
Klíčová slova: Energetika; Simulace; Energetické burza.
Electro-energetics – managing new risks ABSTRACT One of the most significant changes in power industry was the start of trading on Prague Energy Exchange. This new phenomenon on the Czech electricity market brings some different types of risks in real life. In this paper are discussed topics concerning credit risk, market price risk and foreign exchange risk. In the part of credit risk there are introduced issues covered the introduction to the whole credit risk mechanism, the split of the risk between different risk holders and the tools serving to the risk mitigation. The market risk includes primarily the risk connected with the actual value of the futures contracts and its possible change, furthermore the liquidity and margining requirements due to market changes and mark to market evaluation are described. The foreign exchange risk derives from the fact that the price of exchange contracts and the payments are in euros, but the domestic currency is Czech crown. In focus are the possible changes in the contact value nominated in crowns due to exchange rate volatility, without any certain presumable trend. The models used to demonstrate the impact of the above mentioned factors are based on the Monte Carlo simulation methodology. Each demonstration uses a simple example, which clarifies the assumptions on which the simulations are calculated.
Key words: Energetics; Simulation; Energy Exchange. JEL classification: G30
