Energy prices: volatility and predictability Case study – electricity in Europe
J. Malko 1  
 
More details
Hide details
1
Politechnika Wrocławska
 
Polityka Energetyczna – Energy Policy Journal 2013;16(3):7–23
 
KEYWORDS
ABSTRACT
Energy system planning and operational procedures are based on adequate methodologies of forecasting energy supplies and the prices of energy carriers. Utilities will need a fast, reliable, and economical planning “tool box” to evaluate the consequences of different strategies of development and their impact on the socio-economic system as a whole in supplying energy to the consumer. Each energy company must be able to perform short-, medium-, and long-term planning, and as a consequence to carry out, for example, electric load and price prediction. The necessity for system forecasting and planning becomes even more pressing when considering the rapid changes in technology, fuel availability, environmental and financial constraints, and structural transformations in the power sector. Extreme price volatility, which can be even two orders of magnitude higher than for other commodities or financial instruments, has forced producers and wholesale consumers to hedge against not only volume risk but also price movements. Price forecasts have become a fundamental factor in energy company decision-making and strategy development. As a result of the supply stack structure, load fluctuation translates into variations in energy prices. Forecasting has become increasingly important since the rise of competitive energy markets. Short- and medium-term forecasting is important for modeling prices and valuation of spot and derivative contracts for the delivery of energy. Theoretical considerations and techniques are illustrated using case studies.
METADATA IN OTHER LANGUAGES:
Polish
Ceny energii: zmienność i przewidywalność Case study – energia elektryczna w Europie
obciążenie elektroenergetyczne, cena energii, prognoza
Procedury planowania i eksploatacji systemu zaopatrzenia w energię wymagają adekwatnych metod prognozowania struktury i cen nośników energii. Przedsiębiorstwa energetyczne wymagać więc będą szybkich, niezawodnych i ekonomicznych narzędzi dla oceny skutków wprowadzenia różnych strategii rozwojowych i ich wpływu na całość systemu społeczno-ekonomicznego oraz na dostawy energii do użytkowników końcowych. Każde przedsiębiorstwo winno być zdolne do dokonywania procedur planistycznych w perspektywie krótko-, średnio- i długookresowej oraz dokonania na ich podstawie prognoz obciążeń i cen. Presja na prognozowanie w skali systemowej nasila się z uwagi na szybkie zmiany w technologii, dostępności paliw, ograniczeń środowiskowych i finansowych oraz przekształceń strukturalnych sektora energetyki. Obserwuje się skrajnie wysoką zmienność cen i jest ona o nawet o dwa rzędy wartości większa niż dla innych towarów czy też instrumentów finansowych. Zmusza to producentów i odbiorców na rynku hurtowym do zabezpieczania się nie tylko przed ryzykiem zmian wolumenu obrotów, ale też przed zmianą struktury cen. Prognozowanie cen staje się podstawowym czynnikiem w podejmowaniu strategicznych decyzji przez spółki energetyczne. Struktura dostaw i ceny nośników prowadzą do zmian struktury cen, a prognozowanie w perspektywie krótko- i średnioterminowej jest szczególnie istotne dla modelowania cen oraz wyceny transakcji na rynku transakcji natychmiastowych (spot) i kontraktów terminowych. Rozważania teoretyczne zilustrowano studium przypadków.
 
REFERENCES (34)
1.
ARROW K., 1962 – The Economic Implications of Learning by Doing. Rev. of Ecom. Studies, Vol. 5.
 
2.
BODDE D.L, 1976 – Riding the Experience Curie. Techn. Rev. March/Apr.
 
3.
BORENSTEIN S., 2007 – Customer Risk from Real – Time Retail Electricity Pricing:Bill Volatility and Hedgeability. The Energy Journal IAEE Vol, 28, Nr 2.
 
4.
Boston Consulting Group, Perspectives on experience, BCG, Boston 1968.
 
5.
BROWN S.P., YÜCEL M.K., 2008 – What drives Natural Gas Price, The Energy Journal IAEE Vol. 24, Nr 2.
 
6.
CARLSON F., MARTENSON P., 2007 – Willingness to pay among Swedish Household. The Energy Journal IAEE Vol. 28 nr 1.
 
7.
CZAPA R., TOMASIK G., LUBICKI T., 2009 – O możliwości krótkoterminowego prognozowania energii elektrycznej (…). Przegląd, Elt, 3.
 
8.
DĄSAL K., POPŁAWSKI T., RUSEK K., 2012 – Prognozy długoterminowe energii elektrycznej. Polityka Energetyczna t.15, z. 4.
 
9.
DOBRZAŃSKA I. (red.) i in., 1971 – Analiza i prognoza obciążeń elektroenergetycznych. WNT, Warszawa.
 
10.
DOBRZAŃSKA I. (red.) i in., 2002 – Prognozowanie w elektroenergetyce – zagadnienia wybrane. Wyd. Polit. Częst., Częstochowa.
 
11.
Europe’s Energy Portal – Fuel Prices, Rates for Power&Natural Gas www.energy.en; 31. 05. 2013.
 
12.
FISZ M., 1994 – Rachunek prawdopodobieństwa i statystyka matematyczna. PWN, Warszawa.
 
13.
Greenpeace: Energy [R]evolution. Greenpeace Report 4th edition 2012 World Scenerio.
 
14.
GREELY D., 2006 – Reassessing long – term energy prices. Goldman Sachs Inv. Res. May 2006.
 
15.
GROSS G., GALIANA F., 1987 – Short – Term Load Forecasting. Proc, IEEE vol. 75, no 12.
 
16.
International Energy Agency: Experience curves for energy technology policy IEA/OECD, Paris 2000.
 
17.
KALISKI M. i in., 2013 –Modele biznesowo-finansowe i rozwiązania stosowane przy poszukiwaniach (...) Polityka Energetyczna t. 16, z. 1.
 
18.
MALKO J., 1995 – Wybrane zagadnienia prognozowania w elektroenergetyce. Oficyna Wyd. Pol. Wroc. Wrocław.
 
19.
MALKO J., 2000 – Krzywe uczenia jako narzędzie podejmowania decyzji o strukturze mocy wytwórczych elektroenergetyki. Przegląd Elt. Nr 9.
 
20.
MALKO J., 2007 – O skłonności do płacenia za bezpieczeństwo energetyczne. Wokół Energetyki r. VII, Nr 2(30), kwiecień.
 
21.
MALKO J., PARCZEWSKI Z., 2008 – Przestrzenne uwarunkowania i potrzeby terytorialne związane z rozwojem infrastruktury energetycznej, Rekomendacje dla KPZK [w] Ekspertyzy do koncepcji (…) Min. Rozw. Region. Warszawa.
 
22.
MALKO J., SKORUPSKI W., 2003 – Modelowanie przekrojowo-sekwencyjne predykcji (…). Mat. Konf. „Problemy systemów elektroenergetycznych”, Wrocław.
 
23.
PIOTROWSKI P., 2013 – Prognozowanie w elektroenergetyce w różnych horyzontach czasowych. Oficyna Wyd. Pol. Warsz., Warszawa.
 
24.
POPŁAWSKI T. (red.) i in., 2012 – Wybrane zagadnienia prognozowania długoterminowego w systemach elektroenergetycznych. Wyd. Pol. Częst., Częstochowa.
 
25.
REICHERT D. i in., 2001 – Portfolio and riskmanagement for power Producers and Traders, CIGRE TF 38-04-12 Final Report SC 38 Annul Meeting, Vancouver, July 2001 (Electra No 199, Dec, 2001).
 
26.
SIOHANSI R., TIGNER A., 2012 – Do Centrally Committed Electricity Markets Provide Useful Price Signals? The Energy Journal IAEE, vol. 33, nr 4.
 
27.
The Boston Consulting Group: Keeping the Lights On. BCG Report, Boston 2003.
 
28.
US Department of Energy: Oil, gas and electricity prices in US and Europe, DoE, Washington, Nov,2012.
 
29.
WERON A., SIMONSEN I., 2004 – Modeling highly volatile and seasonal markets: evidence from the Nord Pool electricity markets. The Application of Econophysics 21.
 
30.
WERON A., WERON R., 2000 – Giełda energii elektrycznej – strategia zarządzania ryzykiem. CIRE, Wrocław.
 
31.
WERON R., 2000 – Energy Price Risk Management. Physica A: Statistical Mechanics and its Application 285 (1).
 
32.
WERON R., 2006a – Modeling and Forecasting Loads and Prices in Deregulated Electricity Markets. Agencja Rynku Energii. Warszawa.
 
33.
WERON R., 2006b –Modeling and Forecasting Electricity Loads and Prices – A Statistical Approach. Wiley.
 
34.
World Energy Outlook: WEC 2010: IEA/OECD, Paris 2010.
 
ISSN:1429-6675