Magma topp logo Til forsiden Econa

Stein-Erik Fleten er sivilingeniør fra NTH og har doktorgrad fra NTNU. Han er ansatt ved Institutt for industriell økonomi og teknologiledelse, NTNU.

Stein W. Wallace har hovedfag i anvendt matematikk og doktorgrad i informatikk fra UiB. Han er nå professor i kvantitativ logistikk ved Høgskolen i Molde og professor II i operasjonsanalyse ved NTNU.

Asgeir Tomasgard er sivilingeniør fra NTH og har doktorgrad fra NTNU. Han er forsker ved SINTEF Teknologiledelse og førsteamanuensis II i bedriftsøkonomi ved NTNU.

Produksjonsplanlegging og risikostyring i et deregulert kraftmarked med finansielle instrumenter

Utviklingen av deregulerte velfungerende kraftmarkeder gir finansfunksjonen hos kraftselskap en ny og viktig rolle når det gjelder koordinering av drift av kraftverk og økonomisk risikostyring. Artikkelen gir en enkel oversikt over finansielle instrumenter tilknyttet kraftmarkedet og problemstillinger rundt hvordan disse kan benyttes til risikostyring. Vi tar for oss to klasser av modeller for risikostyring. I det første tilfellet utføres produksjonsplanleggingen separat fra risikostyringen. I det andre tilfellet integrerer man produksjonsbeslutninger med risikostyring i et felles rammeverk.

Artikkelen gir et eksempel på hvordan risikostyring for kraftbransjen kan implementeres i et beslutningsstøtteverktøy, og diskuterer forskjeller i krav til beslutningsstøtte for de to risikostyringskonseptene nevnt ovenfor.

INNLEDNING

Dereguleringen av kraftmarkedene stiller energiverkene overfor nye oppgaver. Produksjonsplanlegging, risikostyring og handel med kraft er kompliserte oppgaver som krever omfattende systemer for beslutningsstøtte. Vi gir først en oversikt over aktuelle markedsmekanismer og finansielle instrumenter i kraftmarkedene. Deretter diskuterer vi risikostyring og porteføljeforvaltning fra et finansielt perspektiv. Vi tar utgangspunkt i en kraftprodusent som må håndtere usikre faktorer som kraftpriser, lokal etterspørsel, brenselspriser, tilsig til magasiner og stasjoner samt tilgjengelighet for produksjonsenhetene. Hovedspørsmålet som belyses, er hvordan produksjonsbeslutninger i kraftverkene kan integreres med eller separeres fra finansfunksjonen. Deretter presenterer vi beslutningsstøtterammeverket OMEGA, som er et sett av integrerte dataverktøy for optimering av energiselskapenes finans-, handels- og produksjonsorienterte operasjoner i et deregulert energimarked. Vi avslutter med en diskusjon rundt hvordan markedsformen påvirker metodikken for risikostyring i kraftselskapet og integrasjon med produksjonsstyring. Vi fokuserer kun på produksjonssiden og ser ikke påtrader-funksjonen.

KRAFTMARKEDER OG FINANSIELLE INSTRUMENTER

Hjørnesteinen i et kraftmarked er kraftbørsen, der kraften blir omsatt og prisene bestemt. Et sentralt spørsmål i de nye markedene er om disse prisene er «rettferdige». I Norden har konkurransen generelt sett ført til en prissetting som drar i retning av samfunnsøkonomisk effektivitet. Dette skyldes at det er relativt mange og små aktører og således, med unntak av visse flaskehalssituasjoner, lite rom for bruk av markedsmakt [6]. I mange andre kraftmarkeder er man mer bekymret over utviklingen, særlig i områder hvor store aktører har betydelig markedsmakt. Også i Norge er antall deltakere i de fysiske markedene avtakende.

I Norge er det konkurransemyndighetenes oppgave å påse at produsentene ikke bruker markedsmakt, for eksempel ved å unnlate å anmelde deler av produksjonskapasiteten i markedet for slik å presse prisen oppover. Karteller og andre former for samarbeid mellom kraftselskaper er vanligvis ulovlige, men likevel er mange kraftsystemer dominert av store produsenter som utøver markedsmakt.

Vi vil først se på noen karakteristika ved det nordiske markedet. I et frikonkurransemarked endres prisen som følge av endringer i marginal produksjonskostnad. I kraftmarkedet kan langsiktig marginalkostnad variere mye som følge av endringer i etterspørsel, værforhold, tilgjengelighet for de største kraftstasjonene, brenselspriser, miljøavgifter og pålegg etc. Kraft kan ikke lagres. Den må brukes opp idet den blir produsert. Når etterspørselen i tillegg ikke er særlig priselastisk på kort sikt, blir kraftprisene meget volatile. Spotprisen på det nordiske engrosmarkedet blir bestemt ved at alle aktørene -- hovedsakelig produsenter, distributører og kraftintensiv industri -- hver dag anmelder sine kjøps- eller salgsønsker til Nord Pool, den nordiske kraftbørsen. Disse anmeldingene er stykkevis lineære netto (etter kontraktsforpliktelser) tilbuds- eller etterspørselskurver for hver time og for hver prissone for de neste 12--36 timene. Nord Pool aggregerer disse kurvene for å finne priser og kvanta for hver time. Systemprisen, som er underliggende referanse for terminkontraktene, er beregnet av Nord Pool ut fra anmeldingene under en antakelse om at det ikke er flaskehalser i overføringen av kraft mellom sonene. Hvis det finnes slike flaskehalser, blir spotprisene i de ulike sonene forskjellige. Soneinndelingen varierer, men det er ofte én sone for hvert land og flere mulige soner i Norge.

Sesongavhengigheten er karakteristisk for det nordiske markedet. I Norden kommer ca. 50 prosent av produksjonen fra vannkraft, og det meste av tilsiget kommer om våren og sommeren. Det er ikke nok magasinkapasitet til å lagre alt vannet, så mange produsenter må holde en høy produksjon om sommeren. Dette er med på å presse prisene nedover på en tid da etterspørselen vanligvis er lav. Se figur 1 for en illustrasjon.

figur

Figur 1. Spotprisen på det nordiske kraftmarkedet 1991--2001. Kilde: Nord Pool.

I tillegg til et spotmarked for umiddelbar fysisk levering har mange deregulerte markeder utviklet derivatmarkeder med spotprisen som referanse. Dette er delvis på grunn av de store svingningene i kraftprisene. Prisene på fysiske kraftkontrakter brukt til konsum og finansielle kontrakter brukt til spekulasjon og risikodeling står i et rimelig forhold til hverandre. I slike markeder er det lave inngangsbarrierer, slik at mange små aktører kan delta. Markedsmakt er derfor ikke forventet å være et langsiktig problem. På den annen side kan asymmetrisk informasjon dempe likviditetsutviklingen i et slikt marked.

De mest vanlige kontraktene erforwards ogfutures, også kalt terminkontrakter. En forwardkontrakt er en avtale mellom selger og kjøper om framtidig levering av kraft til en avtalt pris. Oppgjøret kan også gjøres finansielt ved at kjøper betaler forskjellen mellom den avtalte kontraktprisen og spotpris. En futurekontrakt ligner en forward men er vanligvis mer standardisert og har i handleperioden daglig finansielt oppgjør på en marginkonto, basert på prisendring fra dagen før. Eksempel på risikostyring med en forwardkontrakt er vist i Figur 2. Figuren viser først i rødt sammenhengen mellom en tenkt produsents produksjonsprofitt og pris. Vi ser at ved en høy systempris vil denne produsentens profitt gå ned. En forklaring på dette kan for eksempel være lavt tilsig til produsentens magasiner. Merk at figuren kun viser sammenheng mellom pris og produksjonsprofitt, og at den ikke sier noe om mengden som er produsert. Terminkontrakten som er vist i gult, er en kontrakt hvor pris og mengde er avtalt. Dersom spotprisen overstiger terminprisen (i dette tilfellet 180), gir den en gevinst for kjøperen; dersom prisen er lavere, gir den et tap. I begge tilfeller er kontantstrømmen til kontrakten lineær i prisen (siden volumet i kontrakten er fast). Verdien av produksjon og terminkontrakt sammen er skissert til slutt, og vi ser den risikoreduserende effekten av kontrakten.

figur

Figur 2. Risikostyring ved hjelp av terminkontrakt.

Opsjoner blir også handlet i kraftmarkedet, i hovedsak europeiske opsjoner med forwardkontrakter som underliggende instrument og asiatiske opsjoner som gir utbetaling avhengig av den gjennomsnittlige systemprisen over en periode. Opsjoner kan brukes til å sikre seg mot risikoen i kontrakter hvor man har solgt kraft med et tak på prisen. Opsjoner gir større muligheter enn terminkontrakter til å endre på fordelingen for den totale porteføljens kontantstrøm, men krever mer kunnskap og systemer hos brukeren. Et eksempel på en opsjonsstrategi er vist i figur 3. Figuren viser igjen i rødt produsentens produksjonsprofitt ved forskjellige priser. Vi ser at produksjonsprofitten er konstant rundt 70 helt til prisen når 180, deretter er den avtakende i pris. Opsjonen vist i gult harstrikepris 180 og gir profitt fra denne prisen og oppover. Opsjonen gir ikke tap når prisen er lavere enn innløsningsprisen, og gir gevinst når prisen blir høyere (igjen proporsjonal med prisen). I figuren kan man se effekten av opsjonen og produksjon sammen, og igjen ser vi tydelig hvordan opsjonen har vært med på å redusere risikoen. Man må merke seg at mens terminkontrakten i figur 2 er gratis, vil opsjonskontrakten i figur 3 ha en pris som avhenger blant annet av innløsningsprisen og risikoen i markedet. Denne prisen kommer til fratrekk i figuren.

figur

Figur 3. Risikostyring ved hjelp av opsjoner.

Et av de viktigste spørsmålene som må belyses før man diskuterer produksjonsstyring og risikostyring, er prisprognoser for spotmarkedet og terminmarkedene samt prising av opsjoner. I motsetning til andre råvarer som olje og aluminium er ikke elkraft en bulkvare, men en vare som må leveres på konstant effektnivå over en gitt leveringsperiode. Terminkontraktene omsettes på kraftbørsene og bilateralt gjennom meglere. Figur 4 viser terminstrukturen 28.04.1999 (hentet fra Nord Pool). Underliggende produkt er systemprisen.

Kraftprisene gir viktige signal for produksjons- og investeringsbeslutninger. I kraftbransjen er det vanlig å bruke kvantitative planleggingsverktøy, gjerne optimeringsmodeller, til støtte for disse beslutningene. Slike verktøy har ofte prisene som viktige inngangsdata, og modellering av kraftprisene er nødvendig. To naturlige kandidater for slike modeller er 1)bottom-up-modeller, som søker likevektspriser fra detaljerte undermodeller av tilbud og etterspørsel, og 2) tilpasning av opsjonsteoretiske modeller for råvarepriser.

figur

Figur 4. Sluttpris [NOK/MWh] for terminprodukter 28.04.1999. Kilde: Nord Pool.

Den første klassen av slike modeller ble også brukt i det regulerte regimet for sentral koordinering av produksjon og for å predikere marginal produksjonskostnad. De består typisk av tekniske modeller for produksjons-, overførings- og forsyningssystemer, for brenselpriser, tilsigsforhold, temperatur og sluttbrukertilpasning. Hovedulempen med denne typen modeller er at de ikke fanger opp markedets verdisetting av framtidig kraftlevering. I Norden er Samkjøringsmodellen fra SINTEF Energiforskning mest kjent, og modellen blir mye brukt til markedsanalyse.

Modeller for prising av råvarer er basert på opsjonsteori og beskriver prisdynamikken ved hjelp av en eller flere stokastiske differensialligninger. Siden man ikke kan lagre kraft, er det lite meningsfullt å prøve å prissette terminkontrakter basert på standard lagringskostnadsargumenter eller varearbitrasje. Prisene blir bestemt av tilbud og etterspørsel etter prissikring samt av spekulasjon. Tilbudssiden består av produsenter, mens etterspørselssiden består av leverandører og kraftintensiv industri. Spekulanter inngår både på tilbuds- og etterspørselssiden. Noen av spekulantene er internasjonale finansaktører. Det kan derfor være grunn til å tro at terminprisene etter hvert blir bestemt av korrelasjonen med makroøkonomiske faktorer som for eksempel oljepris. Hovedkomponenten i prising av futures- og forwardkontrakter er likevel selvsagt markedsaktørens forventning om framtidige systempriser.

Gitt en modell for (likevekts-)prising av futures/forwards kan man beregne verdien av europeiske opsjonskontrakter basert på arbitrasjeargumenter, der terminkontraktene vil inngå i en eventuell opsjonsrepliserende portefølje. Mange aktører bruker Black 76 [2] til prisingen. Asiatiske opsjoner kan for eksempel prises ved hjelp av Monte Carlo-simulering eller ved hjelp av approksimasjonsteknikker [9].

PRISING/VERDSETTING AV RISIKO

Et spørsmål som dukker opp i forbindelse med investerings- og produksjonsplanlegging, er prising/verdsetting av risiko. Når det gjelder prisrisiko, er det mest naturlig å fange opp prisingen av denne gjennom råvaremodeller som nevnt ovenfor. Selv om man kanskje kan argumentere for at kraftprisene inneholder lite systematisk risiko, og at man dermed bør kreve lav avkastning utover risikofri rente på kraftprosjekter, er det best å følge markedets prising av risiko slik de uttrykkes gjennom kontinuerlig handel i derivatkontrakter. Dette kan man oppnå ved å la parametrene i råvaremodellen bli bestemt, helt eller delvis, av terminstrukturen for futures/forwards og av opsjonsprisene. Terminstrukturen bestemmer i hovedsak risikojustert forventningsverdi for framtidige spotpriser, og opsjonene bestemmer i tillegg volatilitetsstrukturen. Dette betyr blant annet at vi anbefaler bruk av realopsjonsteknikker i investerings- og produksjonsplanleggingsmodeller i motsetning til tradisjonelle metoder basert på «diskontert kontantstrøm».

Andre vanlige risikofaktorer i slike modeller er værforhold og tilsig. Markedet for derivater med vær eller tilsig som underliggende er meget tynt, og som en tilnærming er det vanlig i bransjen å anta at slike faktorer er usystematiske. Det betyr for eksempel at usikre kontantstrømmer knyttet til tilsig bare risikojusteres for verdsettingsformål i den grad de er korrelert med kraftprisen, fordi denne typen risiko er usystematisk og kan diversifiseres bort av eierne av kraftverket.

RISIKO OG PORTEFØLJEFORVALTNING

Kraftverk opplever store svingninger i produksjonsinntektene som følge av blant annet pris- og tilsigssvingninger. Dette blir oppfattet som negativt, og de fleste større aktørene har folk ansatt som har ansvar for portefølje- og risikohåndtering. Kraftverkene kan dermed betraktes som risikoaverse beslutningsenheter som er villige til å betale for reduksjon av risiko. De er villige til å sette i gang og holde gående mer eller mindre kostbare risikostyringsfunksjoner i bedriften for å kontrollere risikoen i totalporteføljen. Dette til tross for at finansiell teori forteller oss at det ikke er nødvendig å sikre seg mot risiko på bedriftsnivå, fordi eierne av bedriftene kan gjøre dette selv [3]. I praksis er det nok mange grunner til å drive risikostyring, for eksempel at det er billigere for bedriften å operere i derivatmarkedene enn for individuelle eiere fordi det er storskalafordeler i risikostyringsfunksjonen.

Et annet kritisk spørsmål for kraftverkene er i hvilken grad fleksibiliteten i produksjonsressursene skal brukes i risikostyringen, og hvordan produksjons- og investeringsbeslutninger skal koordineres med sikringshandel ved hjelp av derivater. Er det for eksempel bedre å tappe mer vann fra magasinene nå for å øke årets inntekter enn bare å bruke terminkontrakter og opsjoner?

Dette spørsmålet indikerer at produksjonsplanlegging og risikostyring ved hjelp av kontrakter bør være en integrert prosess, slik at man kan maksimalisere forventet overskudd gitt et fornuftig nivå på risikoen. Igjen kan vi støtte oss til finansiell teori, som peker på at produksjonsplanleggingen i visse ideelle tilfeller (ingen produksjonsusikkerhet eller basisrisiko) kan utføres uavhengig av risikostyringen. Dette kallesseparasjonsteoremet [9]. I slike tilfeller kan man ha en desentralisert organisasjon der lokale stasjonsledere kan ha ansvar for å bestemme produksjonsnivået. I tillegg må man da ha en sentral finans-/analyseenhet som driver risikostyring. Hovedoppgavene til en slik enhet blir å spekulere og sikre porteføljen for å oppnå de mål man har satt for forventet overskudd og risiko. Dette krever at en relevant risikoholdning blir utarbeidet.

En bør her merke seg sekvensen i planleggingen: Først bestemmer man optimale produksjonsnivåer lokalt ut fra optimal markedsverdi av produksjonen. Deretter sørger en sentral risikostyringsenhet for at totalporteføljen har riktig risikonivå.

Et annet argument for å skille risikostyringen fra produksjonsplanleggingen er som følger: Finansiell teori forteller oss at markedsverdien av enhver finansiell kontrakt er null idet den blir inngått. Dette gjelder også kraftkontrakter i et rimelig effisient marked, og følgelig vil det å kjøpe en ny kontrakt ikke endre markedsverdien av den aktuelle kraftporteføljen. Markedsverdien vil ikke bli endret hvis man selger eller kjøper en rekke kontrakter som til sammen minimerer risikoen i en gitt portefølje. På den annen side vil produksjonsbeslutninger kunne endre markedsverdien av kraftporteføljen, og man bør planlegge produksjonen slik at man oppnår maksimal markedsverdi. Enhver produksjonsbeslutning som avviker fra den verdimaksimerende strategien, vil innebære et tap for eierne av porteføljen. Følgelig er en naturlig måte å koordinere produksjonsplanleggingen og risikostyringen på at man først finner verdioptimal produksjonsstrategi. Dernest, gitt denne strategien, finner man en handelsstrategi (et knippe kjøps- og salgskontrakter) som minimerer risikoen i totalporteføljen.

Kravene som stilles for at separasjonsteoremet skal holde, er ofte ikke oppfylt i praksis. Likevel vil nytten av dekoplete planleggingsmodeller og organisatoriske enheter sannsynligvis være større enn en eventuell gevinst fra å integrere produksjonsplanlegging og krafthandel. Dette er diskutert i [6].

I noen tilfeller ser man likevel at man ved å integrere produksjonsbeslutninger i risikostyringen kan oppnå forsikringer man ikke kan replisere med finansielle instrument alene. Dette vil typisk være tilfelle for aktører med markedsmakt som ikke alltid er pristakere. Det kan også være tilfeller i markeder hvor komplekse bilaterale kontrakter er vanlige, og hvor disse er en viktig del av selskapenes kontraktsportefølje (som i enkelte europeiske markeder). Neste kapittel presenterer et beslutningsstøtteverktøy som nettopp integrerer risikostyring med produksjonsstyring og gir en motivasjon for bruken av et slikt verktøy. For en mer detaljert diskusjon se [1]. For en integrert beslutningsstøttemodell som passer for nordiske produsenter, se [4].

BESLUTNINGSSTØTTEVERKTØYET OMEGA

Under noen forutsetninger er det fornuftig å integrere produksjons- og risikostyringsbeslutninger. OMEGA-verktøyet er et eksempel på hvordan dette kan gjøres i et åpent og deregulert energimarked. OMEGA er et EU-finansiert utviklingsprosjekt som har pågått i to år og vil ferdigstilles juni 2002. SINTEF Teknologiledelse og NTNU er de norske partnerne i prosjektet. Andre partnere er Iberdrola Ingenieria y Consultoria (Spania), ENEL Produzione (Italia), KWI International (England), Rede Electrica Nacional (Portugal), Universidad de Castilla-La Mancha (Spania) og CESI (Italia).

Prosjektets operasjonelle målsetting er å utvikle, implementere og teste et modularisert sett av dataverktøy for scenariogenerering, prognostisering og optimering av energiselskapenes handels- og produksjonsorienterte operasjoner i et deregulert energimarked, integrert i etelectronic commerce-system.

Programvaren vil integrere allokering av produksjon til enkeltaktører med beslutningsproblemer knyttet til ulike tidsskalaer på produsentsiden. Fokus vil her være rettet mot tre ulike fysiske og finansielle transaksjoner:

  • Fysiske bilaterale kontrakter, det vil si avtaler mellom produsent og konsument for salg på mellomlang eller lang sikt. Avtalen innebærer mengde og pris for hele perioden.
  • Fysisk transaksjon i spotmarkedet, hvor energi handles på kort sikt (vanligvis på dag- eller timebasis) av flere tilbydere og konsumenter. Selve budrunden i spotmarkedet omfatter pris og mengde som tilbys i markedet, og spotprisen gis av prisen som balanserer tilbud og etterspørsel i det kortsiktige markedet.
  • Finansielle transaksjoner knyttet til ulike kontraktsformer som forwards, futures og opsjoner.

Per i dag er OMEGA tilpasset det spanske, portugisiske og italienske markedet. Vi har derfor valgt å integrere produksjonsstyring med risikostyring. Dette medfører at produksjonsbeslutninger ses i sammenheng med bruk av finansmarkedet i selskapenes risikostyring. Mange aktører i Europa vil gjennom sin dominerende rolle i markedet være i stand til å påvirke priser. Selv om vi ovenfor argumenterte for separasjon for en produsent som er pristaker, er det naturlig at en produsent som gjennom sine produksjonsbeslutninger er i stand til å endre systemprisen, vil kunne skapehedging-muligheter som ikke finnes i finansmarkedet.

Samtidig har man historisk sett brukt kontrakter med store industriaktører som strategiske virkemidler. Disse kontraktene dekker ofte en vesentlig del av produsentens kapasitet. Disse har vært og vil også de neste årene være viktige elementer i disse markedene. Risikostyringsmodulen i OMEGA inkluderer derfor koordinering av fysisk produksjonskapasitet med fysiske kontrakter, handel i spotmarkedet og handel med finansielle instrumenter.

Systemet består av fem moduler med ulik tidshorisont og med ulik vekting mellom funksjonalitet for risikostyring og produksjonsstyring.

figur

Figur 5. Beslutningsstøtteverktøyet OMEGA: Modulær oppbygging

Modul 0: Scenariogenerering benyttes til å utføre dataanalyse og generere scenariotrær. Modulen tar utgangspunkt i analytiske fordelinger eller empiriske data for tilsig, etterspørsel, tilgjengelighet, priser etc. Disse videreforedles gjennom prognosemetoder og dataanalyse i håp om at man skal kunne predikere framtiden. Deretter representeres usikkerheten i form av et scenariotre. Et scenariotre er en dynamisk beskrivelse av usikkerhetens utvikling, se for eksempel [1] eller [8]. En slik beskrivelse er kritisk for et modellapparat som involverer finansielle instrument og beslutningsfleksibilitet. Forsikringer og fleksibilitet har ingen verdi dersom man vet nøyaktig hva som kommer til å inntreffe. Mange produksjonsbeslutninger er irreversible, og beslutningsgrunnlaget er usikkert. I slike tilfeller har fleksibilitet verdi. Fleksibilitet betyr i denne sammenhengen for eksempel evnen til å endre produksjonskonfigurasjonen, slik at man kan profittere på og ev. unngå tap i tilfelle endringer i pris eller andre faktorer.

Modul 1: Kontrakter og risikostyring har en planleggingshorisont mellom ett og flere år. Formålet med modulen er å vurdere bilaterale kontrakter sett i sammenheng med muligheter til fysisk produksjon, salg i spotmarkedet og sikring i derivatmarkedet. Modulen utfører porteføljeforvaltning sett fra en risikoavers produsents perspektiv og allokerer fysisk produksjonskapasitet, anbefaler en portefølje av store og små bilaterale kontrakter og benytter derivatmarkedet og spotmarkedet til å oppnå riktig risikoprofil. Dette gjøres i en integrert modell som tar hensyn til usikkerhet i tilgjengelighet for termiske enheter, usikkerhet omkring spotprisens utvikling, usikker etterspørsel og usikre tilsig.

Modul 2: V annverdiberegninger er en klassisk modell for beregning av den forventede verdien av vannet i magasinene ved slutten av beslutningsperioden for modul 3. Det tas hensyn til termisk produksjon.

Modul 3: Energiallokering og -generering er en modell for produksjonsplanlegging for termiske enheter. Den baserer seg på vannverdiberegningene og allokerer produksjon til de termiske enhetene over en ukes horisont. Her tar man hensyn til spotmarkedet og inngåtte kontrakter.

Modul 4: Markedstilpasning er en modell for planlegging av produksjon på termiske enheter over en tredagers horisont med kalkulasjon av pris/mengde-kombinasjoner for bud i spotmarkedet. Forrige modul legger føringer for hvilke enheter som skal være på for å møte kontraktsetterspørsel og taktiske produksjonsmål. Denne modulen gir beslutningsstøtte for hvordan resterende kapasitet skal benyttes mot spotmarkedet, samtidig som man sikrer at ønsket ressursbalanse opprettholdes.

INTEGRERT RISIKOSTYRING VERSUS SEPARASJON

Vi har tidligere i kapittel 3 argumentert for at pristakere kan utføre produksjonsbeslutninger separert fra risikostyringen. I forrige kapittel så vi på hvordan en aktør med en dominerende rolle i markedet kan integrere de to funksjonene. Dersom man ser på bruk av OMEGA i det nordiske markedet derimot, er det naturlig å spørre seg hvilke endringer som er hensiktsmessige, siden de aller fleste aktører er pristakere.

Hovedkonklusjonen er at de fleste aktører kan benytte seg av en langt enklere modul for risikostyring hvor finansielle kontrakter blir inngått etter produksjonsbeslutningene for å sikre riktig risikoprofil, og hvor eventuelle bilaterale kontrakter kan vurderes isolert etter markedspris. Dette gjøres ved at produksjonsprofilen i hver enkelt kontrakt verdsettes etter terminprisen for kraft i den aktuelle perioden. Dersom kontraktsprisen totalt sett er bedre enn terminprisen, vil kontrakten ha positiv markedsverdi, og den bør aksepteres. Det er umiddelbart klart at kontrakter med positiv markedsverdi etter hvert vil forsvinne i et effisient marked. Dette ser man direkte fra arbitrasjeargumentasjon.

Våre erfaringer fra modul 1 i OMEGA er at en integrert hedging- og produksjonsmodell vil bli meget omfattende og kompleks. Detaljnivået vil til en viss grad måtte ofres for å gjøre for eksempel regnetidene akseptable. Dermed må man ta til takke med mindre realistiske modeller enn det som er mulig med en separasjonstilnærming, med mindre fortjeneste som konsekvens. Dette er et argument for at man ikke bør introdusere unødvendig kompleksitet i beslutningsprosessene. Da kan den totale verdien av modellene gå ned fordi man blir fokusert på de gale detaljene.

Fra et markedsperspektiv er det klart at separasjonstankegangen ovenfor faller sammen når aktøren har markedsmakt og produksjonsbeslutninger faktisk kan påvirke markedsprisen. Dette er for eksempel tilfelle i mange av de sør- og mellomeuropeiske landene. Det er innlysende at en aktør som gjennom produksjonsbeslutninger er i stand til å påvirke markedsprisen, vil ønske å integrere produksjons- og risikostyringsbeslutninger.

Etter vår mening har både integrert risikostyring og separasjon mellom risikostyring og produksjon sine anvendelsesområder. Markedsformen som selskapet opererer under, er definitivt den viktigste faktoren som bør virke inn på risikostyringsmodellen et kraftselskap velger.

Argumentasjon som begrunner integrasjon av funksjonene med utgangspunkt i produksjonsusikkerhet og tilsigsusikkerhet, holder etter vår mening ikke når aktøren er pristaker. For det første er det sannsynlig at organisasjonskostnadene vil overstige integrasjonsgevinsten. For det andre er det i høy grad usikkert om markedet er villig (eller burde være villig) til å betale en høy premie for å benytte produksjonsstyring for å forsikre seg mot risiko av denne typen.

* Alle forfatterne er involvert i EU-prosjektet OMEGA.

  • Bjørkvoll, T.; Fleten, S.-E.; Nowak, M.P.; Tomasgard, A.; Wallace, S.W.:Power generation planning and risk management in a liberalised market, Proceedings, IEEE Porto Power Tech, 10--13 Sept, 2001.
  • Black, F.: The pricing of commodity contracts,Journal of Financial Economics 3, 167--179, 1976.
  • Copeland, T.; Weston, F.:Financial theory and corporate policy, 3rd edition: Addison-Wesley, 1992.
  • Fleten, S.-E.; Wallace, S.W.; Ziemba, W.T.:Hedging electricity portfolios using stochastic programming, to appear in the IMA Volume on «Decision Making under Uncertainty: Energy and Environmental Models», Springer-Verlag, 1999.
  • Fleten, S.-E.:Portfolio management emphasizing electricity market applications, doktoringeniøravhandling 2000:16, 2000.
  • Johnsen, T.A.; Verma, S.K.; Wolfram, C.D.:Zonal pricing and demand-side bidding in the Norwegian electricity market, University of California Energy Institute, POWER Working Paper-063, 1999.
  • Kall, P. og Wallace, S.W.:Stochastic programming, John Wiley & Sons, Chichester, 1994.
  • Kemna, A.G.Z.; Vorst, A.C.F.: A pricing method for options based on average asset values,Journal of Banking and Finance 14 (March), 113--129, 1990.

© Econas Informasjonsservice AS, Rosenkrantz' gate 22 Postboks 1869 Vika N-0124 OSLO
E-post: post@econa.no.  Telefon: 22 82 80 00.  Org. nr 937 747 187. ISSN 1500-0788.

RSS