Kockázatalapú beszerzésoptimalizációt megvalósító kutatás-fejlesztési prototípus

[i]Az energetikai piac szereplői operatív és stratégiai szinten, rövid és hosszú távú döntések, tervezések tekintetében is komoly kihívásokkal kerülnek szembe, amelyek megoldása az egyszerű iparági legjobb gyakorlatoknál korszerűbb, de a valós üzleti környezet releváns elemeit, összefüggéseit jól reprezentáló algoritmusokat igényelnek. Ezek gyakorlati tevékenységek közé történő beillesztése az energiakereskedelem egyes lépéseit hitelesen képes megkönnyíteni. Az Új Széchenyi Terv keretében az IP Systemsnél létrejövő „Az energiakereskedelmi beszerzési és értékesítési portfoliókezelést támogató kvantitatív modellek kutatása és egy integrált elemző, előrejelző és optimalizáló eszközrendszer fejlesztése” (PIAC_13-1-2013-0012) című projektben olyan kutatás-fejlesztési munka utolsó lépései valósulnak meg, 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 projekt korábbi kutatási fázisában kifejlesztésre került egy olyan portfólió optimalizációs megoldás, amely a portfólió összeállításakor úgy tesz javaslatot nagykereskedelmi termékek vételére és eladására, hogy a portfólió kockázata minél kisebb legyen. A kockázat mérése és minimalizálása az ún. CVaR (Conditional Value-at-Risk) mutató felhasználásával történik, ami a gyakorlatban sokat használt VaR (Value-at-Risk) mutatóval szemben több szempontból is kedvező tulajdonsággal bír. Egy tetszőlegesen választott (1- szignifikancia szint mellett a VaR az az érték, amely érték alá  valószínűséggel esik a portfóliónk értéke, a CVaR pedig a VaR-on túli lehetséges portfólió értékek várható értéke. Mivel a szakirodalom a profitorientált szemlélettel szemben elsősorban kockázatosság szempontjából tekinti a portfóliót, ezért az ott használt terminológiák is inkább veszteségalapon definiálják a fenti mutatókat. A VaR mutató hátránya többek között, hogy teljes portfólióra számolt értéke lehet magasabb, mint a részportfóliókra külön-külön számolt értékek összege, tartalmát tekintve egy küszöbérték jellegű mutató, így ún. vastag szélű („fat-tailed”) eloszlások esetén a küszöbértéken túli események eloszlása nem kerül figyelembe vételre. Mivel az energetikai idősorok esetén gyakoriak az extrém kimenetek (gondoljunk például az árfolyam idősorok esetén megjelenő ártüskékre, „spike”-okra), ezért a CVaR mutató mindenképpen alkalmasabb a kockázat mérésére, szubadditív tulajdonságából adódóan pedig a portfólióhatást is figyelembe veszi. Természetesen előfordulhatnak olyan esetek a gyakorlatban, amikor a fogyasztói portfólió fedezése már (részben) megtörtént, de lehetőség van például árfolyam-különbségek kihasználására további, új fedezeti ügyletek kötésével. A módszer tehát nemcsak egy kezdeti javaslatot tesz, hanem képes a beszerzők, portfóliókezelők időközi beavatkozásokat igénylő, dinamikus tevékenységének támogatására is. Az algoritmus emellett figyelembe veszi még a likviditási korlátokat is, vagyis azt, hogy a kockázat minimalizálása során nem mindig és nem minden piacon van lehetőség túlságosan nagy mennyiségű pozíció lezárására vagy nyitására. Az algoritmus által kínált megoldás olyan javaslat tehát, amely mellett a portfólió CVaR értéke minimális. Újdonsága így nemcsak abban rejlik, hogy a kockázat mérésére alapvetően a CVaR mutatót használjuk, hanem abban is, hogy a kockázat minimalizálása ennek a mutatónak az alkalmazása mellett történik meg. A likviditási korlátok figyelembe vétele miatt a feladat egy vegyes egészértékű lineáris programozási feladat (MILP) felírásával történik meg, a megoldása pedig az eredményességet tekintve is megfelel a gyakorlati elvárásoknak. A kockázati mutatók számításánál a lezárható pozíciók értékelése az aktuális piaci határidős árak, illetve jövőbeli határidős árszimulációk felhasználásával, a le nem zárható pozíciók értékelése pedig spot (órás) árak, illetve szimulációk alapján történik. Természetesen kiszámításra kerülnek a gyakorlatban hagyományosan alkalmazott kockázati, kitettségi mutatók (pl. fennmaradó nyitott pozíció nagysága, VaR, stb.), külön-külön szerepeltetve a lezárható illetve le nem zárható pozíciók értékváltozásához tartozó CVaR illetve PaR (Profit-at-Risk) mutatószámok értékeit is. A kutatási fázis során vizsgáltunk más, hasonló üzleti célokra készült optimalizációs megoldásokat, és a különböző algoritmusok által adott eredményeket („beszerzési terveket”) értékeltük a különböző kockázati mutatók tekintetében. Az értékelés során nemcsak az egymás közötti eltérés iránya, hanem mértéke is értékes útmutatással és eredménnyel szolgálhat a kereskedők számára. A projekt során készült olyan árfolyam modell, amely alkalmas az optimalizációs algoritmus által is használt árfolyam-szimulációk generálására és a szimulált árfolyamokban a „spike”-ok (ártüskék) reprezentálására. Mivel a (tervezett) beszerzési portfólió összetétele képezi a fogyasztóknak kiajánlott árak alapját, ezért a CVaR alapú beszerzési terv alapjául szolgálhat a projekt későbbi fázisában megvalósításra kerülő belső árképzési megoldásnak. Ez a fogyasztói árakat a fogyasztói görbe alakját és a portfólióhatást is figyelembe véve határozza meg, és a portfólió szintű beszerzésen elért alacsonyabb összköltség így a fogyasztóknak kiajánlott alacsonyabb egységárakban jelenhet meg. 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.