Fogyasztói árazás a portfólióhatás figyelembe vétele mellett

[i]Ezek megoldása az egyszerű iparági legjobb gyakorlatoknál korszerűbb, de a valós üzleti környezet releváns elemeit, összefüggéseit jól reprezentáló algoritmusokat igényelnek, melyek gyakorlati tevékenységek közé történő beillesztése az energiakereskedelem egyes lépéseit hitelesen képes megkönnyíteni. Az Új Széchenyi Terv keretében olyan kutatás-fejlesztési munka utolsó lépései valósulnak meg az IP Systemsnél, amelyek az energiakereskedelmi folyamatokon belül elsősorban a beszerzési és értékesítési portfóliókezelés kapcsán felmerülő döntések támogatására kínálnak kvantitatív elemző-előrejelző/prognosztizáló, illetve optimalizációs megoldásokat.[/i] A megoldások egyike éppen az értékesítést és a beszerzést egy, bizonyos szempontból „igazságosnak” mondható belsőár képzési logika megvalósításával köti össze. Természetesen a beszerzés és a fogyasztás oldalon egyaránt léphetnek fel bizonytalanságok. Az ilyen kockázatokhoz kapcsolódó felárak képzése és a kiajánlott fogyasztói árakban történő megjelenítése viszont már eltérő megközelítést igényel az itt bemutatásra kerülő megoldáshoz képest. A beszerzés portfólió szinten, a fogyasztás és a fogyasztói egységár kiajánlása azonban a fogyasztók szintjén történik. Ezért olyan belső árképzési módszertan kidolgozása szükséges, ami a portfólió hatást – a portfólió szintű beszerzés hatását – figyelembe veszi, hiszen a portfólió szinten már realizálódott, illetve várható költségek fogyasztáson alapuló kvázi „okozathelyes” szétosztása fogyasztónként alacsonyabb egységárat tud eredményezni a portfólió hatás figyelembe vétele nélküli árképzéshez képest. Az okozathelyességet biztosítandó az algoritmus nemcsak azzal számol, hogy egy-egy fogyasztó a portfólióban mennyit fogyasztott, hanem (súlyozottan) azzal is, hogy azt mikor tette, hiszen például a túlnyomórészt csúcs időszakban fogyasztók részére magasabb ár megállapítása indokolt. Az alacsonyabb összköltség forrása nemcsak ároldali (miszerint nagyobb tételben lehetőség van akár alacsonyabb beszerzési egységár érvényesítésére) hanem mennyiség oldali is. Az egyedi görbék különböző intervallumokon (napi, heti, éves) mutatott karakterisztikáinak eredőjeként kapott portfólió görbe beszerzése ugyanis sokkal nagyobb mértékben fedezhető és kevesebb maradék nyitott pozíciót generál, mintha a fogyasztói görbék árait külön-külön akarnánk lefedezni, illetve a maradék nyitott pozíciókat külön-külön értékelnénk. Ez adódhat például a görbénkénti csúcs/völgy időszakok, napi felfutások/lefutások eltéréseiből (lásd az 1. ábrát, ahol az alsó fogyasztói görbe esetében a napi csúcs napon belül később, viszont hétvégéi napokon is érvényesül). Mindezek mellett a portfólió görbe sokkal inkább fedezhető olyan piaci termékekkel, amelyek beszerzési árát a likviditás hiányából adódó felár nem drágítja, ami egy atipikus fogyasztási karakterisztikával bíró fogyasztónál indokolatlanul magas árat is eredményezhet. Amennyiben egy kezdeti fogyasztói portfólió már rendelkezésre áll, a portfólió hatás egy lehetséges figyelembevételi módja a fogyasztói görbe növekményi alapon történő árazása, amikor a görbe ára a görbével megnövelt és a görbe nélküli, kezdeti portfólió beszerzési költségének különbségéből áll elő. Ennek a megoldásnak a hátránya éppen a már beárazott, kezdeti portfólió meglétének feltételezéséből fakad. A projekt ezen fázisa során kidolgozott megoldás előnye pontosan abban áll, hogy a portfólió hatás a fogyasztói árak képzésekor a kezdeti portfólió kialakításával párhuzamosan érvényesíthető. A növekményi alapon történő árazás ugyanis indokolatlanul előnyös helyzetben részesíti az olyan fogyasztókat, akiknek az árazása már egy nagyobb induló portfólió mellett történt meg, ahol a portfólió hatás jobban tudott érvényesülni. A megoldás tehát elsősorban a kezdeti, üzleti év elején történő portfólió összeállításakor, a leszerződtetni kívánó fogyasztók árazása során nyújt támogatást, elsősorban az értékesítés oldali kereskedői tevékenységben. A kutatás során megvizsgáltuk, hogy a portfólió hatás több skálán (negyedéves, csúcs/völgy időszaki, órás) történő figyelembe vétele hogyan befolyásolja az eredményeket. Az eredményként kialakult fogyasztónkénti költségstruktúrák a fogyasztói görbék karakterisztikájáról is – hasznos és rendkívül szemléletes „melléktermékként” – tömörített információt nyújtanak. A rövid és hosszú távú beszerzési döntések támogatásához természetesen nélkülözhetetlen a jelenlegi és potenciális fogyasztói kör (várható) viselkedésének elemzése. Ez az igény nemcsak a beszerzést támogató prognózisok, előrejelzések készítésében fontos, hanem az egyedi fogyasztók viselkedésének feltérképezésében is. A projekt korábbi fázisaiban megvalósultak olyan fogyasztói szegmentációt támogató megoldások, amelyek alapján a hasonló fogyasztói profillal rendelkező fogyasztók egy csoportba sorolhatók, vagy különböző, a fogyasztást jellemző tömörített információk, illetve nem fogyasztási jellegű információk alapján hasonló tulajdonságú fogyasztókat tartalmazó csoportok hozhatók létre. Ezek az eredmények különböző fogyasztói árképzési logikák alapját képezhetik, de a homogén fogyasztói csoportokra futtatott elemző modellek felhasználásával csoportfüggő előrejelzések is készíthetőek. Az implementált modulok a villamosenergia- vagy a földgáz piac specifikumait használják ki, de valamennyi esetben igaz az, hogy a megfelelő módosítások elvégzése után a megoldások más energetikai piaci szereplők számára is alkalmassá tehetők a használatra. Készítette: IP Systems Informatikai Kft.