tiểu luận môn học thị trường điện đề tài quản lý rủi ro trong thị trường điện bán lẻ

Phần thứ ba mô tả các phương pháp chínhđể thực hiện các tính toán VAR Value-at-risk/Giá trị rủi ro cùng với một phân tíchvề tính phù hợp của chúng để phân tích những rủi ro của danh mục

- -TIỂU LUẬN MÔN HỌC THỊ TRƯỜNG ĐIỆN

ĐỀ TÀI: QUẢN LÝ RỦI RO TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN BÁN LẺ

GVGD : PHẠM ĐÌNH ANH KHÔI HVTH : NGUYỄN VĂN KHÔI - 7140415

TP.Hồ Chí Minh, ngày tháng 11 năm 2015

MỤC LỤC

1 GIỚI THIỆU trang 2

2 KHÁI NIỆM GIÁ TRỊ RỦI RO trang 2

3 CÁC LOẠI RỦI RO TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN trang 4

3.1 Rủi ro giá điện trong thị trường điện cạnh tranh trang 4 3.2 Rủi ro nguồn phát trang 5 3.3 Rủi ro điện bán lẻ trang 6

4 CÁC PHƯƠNG PHÁP TÍNH VAR trang 7

3.4Phương pháp Delta-Normal/Delta-Normal Method trang 7 3.5 Historical Simulation/mô phỏng lịch sử trang 10 3.6 Monte Carlo Simulation/ Mô phỏng Monte Carlo trang 11 3.7 Profit at Risk/ Rủi ro lợi nhuận trang 11 3.8 Downside Risk/ Rủi ro sụt giá trang 12

5 QUẢN LÝ RỦI RO CHO CÁC CÔNG TY ĐIỆN trang 13

1 GIỚI THIỆU

Bài viết này bắt đầu với một lịch sử ngắn của việc sử dụng các giá trị có nguy

cơ cao các kỹ thuật quản lý rủi ro trong ngân hàng Trong phần thứ hai này, nó kiểm tra cụ thể và trong nhiều trường hợp, những thách thức quản lý rủi ro phức tạp phải đối mặt bởi các công ty điện từ những biến động của giá cả trong thị trường điện và một số rủi ro nguồn phát và bán lẻ điện Phần thứ ba mô tả các phương pháp chính

để thực hiện các tính toán (VAR Value-at-risk/Giá trị rủi ro) cùng với một phân tích

về tính phù hợp của chúng để phân tích những rủi ro của danh mục đầu tư điện và các trường hợp sử dụng mô hình "profit-at-risk"(Rủi ro lợi nhuận) và "downside-risk" (Rủi ro sụt giá) như các biện pháp để hạn chế rủi ro Phần cuối cùng rút ra những bài học khác nhau và giải thích làm thế nào cách làm thế nào một công ty Quản lý điện có thể quản lý được các rủi ro, đó là một bước tiến lớn hướng tới quản

lý tổng thể các rủi ro thị trường của công ty năng lượng

2 KHÁI NIỆM GIÁ TRỊ RỦI RO (VAR)

Khái niệm "value at risk"/giá trị rủi ro (VAR) đã được đưa ra và phát triển bởi các học giả trong thị trường tài chính, những người đã lo ngại về nguy cơ rủi ro của các danh mục đầu tư tiền và các công cụ tài chính của các ngân hàng tham gia vào các giao dịch phái sinh VAR được sử dụng để xác định mức vốn rủi ro cần thiết để

hỗ trợ kinh doanh của ngân hàng Nó đã được thông qua bởi các ngân hàng, các công

ty tham gia vào kinh doanh hàng hóa, bảo hiểm nhân thọ, quỹ hưu trí

VAR là số tiền mà một công ty thương mại có thể bị mất do biến động của thị trường Biện pháp cụ thể VAR cho các danh mục đầu tư là dự kiến các tổn thất ở mức cao nhất với một mức đột tin cậy nhất định trong một khoảng thời gian nhất định với điều kiện thị trường hoạt động bình thường Khái niệm này kết hợp hai yếu

tố trung tâm của rủi ro:

o Sự nhạy cảm của các danh mục đầu tư với sự thay đổi giá cơ bản

o Sự không ổn định của giá cơ bản mà phản ánh khả năng của thay đổi giá cả lớn

Đo lường rủi ro là một chuyện, quản lý phải khác Khái niệm này chỉ đơn giản được minh họa trong hình 1 bằng cách hiển thị một đường cong lợi nhuận phân phối bình thường mà có lợi nhuận dự kiến là $ 30 triệu USD nhưng 5% khả năng thể mất

đi 10.000.000 $ hoặc nhiều hơn Trong ví dụ này, rủi ro được quản lý bởi bảo hiểm

rủi ro với hợp đồng sao cho có một lợi nhuận dự kiến của $ 20 triệu, nhưng xác suất

mất 10.000.000 $ hoặc nhiều hơn đã được giảm xuống 2 1/2 phần trăm Phương pháp

VAR hiện đang được áp dụng trong nhiều hoạt động liên quan đến quản lý rủi ro với các mục tiêu khác nhau bao gồm:

• Tránh tổn thất lớn thông qua các hoạt động mà những rủi ro không được báo cáo chính xác hoặc chưa được kiểm soát đúng cách (ví dụ, các nhà kinh doanh giả mạo)

• Tránh các chiến lược kinh doanh và các thủ tục mà khả năng có thể gây ra tổn thất lớn thông qua việc định lượng rủi ro không chính xác (ví dụ, một chiến lược bảo hiểm rủi ro với nguy cơ lớn và không đo được các rủi ro cơ bản)

• Xác định chiến lược bảo hiểm rủi ro tối ưu hoặc đánh giá cơ hội bảo hiểm rủi ro cụ thể để kiểm soát rủi ro tài chính cũng như chi phí hiệu quả nhất có thể

Figue 1 Rủi ro và Quản lý rủi ro Việc lựa chọn phương pháp VAR và cách nó được thực hiện phụ thuộc một phần vào các ưu tiên tương đối đặt trên ba mục tiêu cùng với các yếu tố khác như độ chính xác, thời gian để tính toán, và các chi phí thực hiện Nhiều công ty đã đi xa hơn và bây giờ sử dụng cách tiếp cận như những thành phần quan trọng của việc định lượng rủi ro và bảo hiểm rủi ro chính xác tối ưu hóa trong việc tìm kiếm nhiều chi phí quản lý rủi ro hiệu quả trong một thị trường cạnh tranh

3 CÁC LOẠI RỦI RO TRONG THỊ TRƯỜNG ĐIỆN

3.1 Electricity Market Price Risks/ Rủi ro giá điện trong thị trường điện cạnh tranh.

Những đặc điểm của thị trường điện và giá cả đó là:

• Hầu hết các thị trường đều chưa trưởng thành, thường bị thay đổi cấu trúc như là một phần của một quá trình liên tục của tự do hóa, và ở một số nơi bị ảnh hưởng bởi

sự can thiệp chính trị

• Một số nhà điều hành giá điều chỉnh giá mà không phải do thay đổi ngẫu nhiên

• Thiếu dữ liệu trong lịch sử có liên quan với biến động giá kỳ hạn, do đó biến động bất thường của sản phẩm chuyển tiếp và ước lượng chính xác của các mối tương quan liên sản phẩm cần thiết cho phương pháp VAR phân tích là không có sẵn

• Thị trường điện thường được phân cấp giữa các vùng khác nhau với những hạn chế truyền dẫn giữa chúng và do đó cũng có thể xảy ra rủi ro tiền tệ Hơn nữa có những khác biệt cơ bản giữa điện và hầu hết các sản phẩm giao dịch khác, một số trong những sự khác biệt đó là điện không có khả năng lưu trữ

• Mối quan hệ giữa giá giao ngay và giá kỳ hạn được điều khiển bởi các đặc tính động lực học của máy phát điện, trong khi nhu cầu thì rất phước tạp Tình trạng này

là không giống như các sản phẩm có thể được lưu trữ vật lý tương đối dễ dàng, ở đó giá giao ngay và giá kỳ hạn được liên kết bởi các chi phí lưu trữ Cũng không phải là như thị trường tiền tệ, mà giá giao ngay và kỳ hạn được liên kết bởi các lợi ích liên quan và tỷ giá hối đoái

• Giá giao ngay, giá kỳ hạn biến động hàng ngày, hàng tuần, và theo mùa, tùy thuộc vào các thị trường cụ thể vị trí khu vực, chúng cũng có thể thay đổi do dự biến động của thị trường tiền tệ, giá nhiên liệu( giá dầu, than…)

3.2 Generation Risks/Rủi ro nguồn phát

Phương pháp VAR ban đầu được thiết kế để đo lường bao nhiêu tiền có thể bị mất trước khi các rủi ro xảy ra và kết thúc Nhưng đối với một nhà đầu tư trên thị trường với tài sản mà được cho là có tình trạng ổn định, khái niệm đảm bảo chắc chắn sự ổn định và loại bỏ rủi ro là không thực tế Ví dụ, một công ty khai thác vàng

có một vị trí vững chắc trong thị trường khai thác vàng và một máy phát điện có một

thái phát điện ổn định trong một thời gian dài Các hoạt động kinh doanh ngắn hạn hoặc dài hạn không phải luôn luôn có thể đảm bảo chắc chắn tình trạng ổn định bởi các nguyên nhân có thể xảy ra như sau:

• Độ tin cậy không thể toán trước được như sự ngưng trệ

• Phí tổn nhiên liệu và nhu cầu thị trường không ổn định khi nhà máy hoạt động một nửa công suất và nhà máy đạt đỉnh

• Nhiên liệu cho nhà máy thuỷ điện không ổn định

Giá giao ngay có thể ảnh hưởng tích cực hoặc tiêu tực đến các nhà máy ví dụ như: Nhà máy chạy nền có thể bị thiệt hại khi giá giao ngay tăng nhưng ngược lại khi giá giao ngay tăng thì một nhà máy chạy đỉnh có thể được khởi động Sản lượng

và thu nhập của nhà máy phụ thuộc vào giá giao ngay theo một phương thức rất phức tạp và phương pháp phân tích thì không có sẵn để thành lập Do đó cần thiết với các nhà máy để mô phỏng các trạng thái và các hành vi với giá Giao ngay và ngược lại để dự báo chính xác lợi nhuận và tính toán chi phí rủi ro

Mặc dù mô hình phân tích dựa trên giá kỳ hạn kết quả có thể gần đúng với các hoạt động của một số loại nhà máy có ít hoặc không có hạn chế về động năng hoặc nhiên liệu (ví dụ như, tua bin khí chu trình mở độ tin cậy cao với nguồn cung cấp khí đốt đáng tin cậy với chi phí không đổi có thể được phân tích theo mô hình như các tùy chọn sử dụng Black công thức -Scholes), họ là những ngoại lệ Việc sản xuất điện từ nhiều loại nhà máy sẽ không chỉ phụ thuộc vào giá giao ngay, nhưng có thể liên quan cả tích cực và tiêu cực với nó (ví dụ, nếu một nhà máy với tải lớn sẽ tổn hại lớn khi giá giao ngay có thể tăng lên, hoặc ngược lại nếu giá giao ngay tăng một nhà máy đỉnh có thể khởi động) Như vậy không giống như (nói) một mỏ vàng nơi sản xuất có thể cho cổ phiếu và bán hàng có thể được từ chứng khoán Đối với một nhà máy điện sản lượng và thu nhập ngay lập tức phụ thuộc vào giá giao ngay trong theo một phương thức rất phức tạp và phương pháp phân tích là hiếm khi có sẵn để

mô tả mối quan hệ Hơn nữa các hợp đồng vật lý được đánh giá có độ phức tạp cao

và linh hoạt đáng kể về giá cả, khối lượng và thời gian giao hàng có thể dẫn đến việc tính toán sai về giá hoặc không thể định giá giữa nhà máy chạy nền và và nhà máy chạy đỉnh hoặc có sự rủi ro khi phân tích bằng phương pháp thành lập mô hình hóa

Do đó nó là cần thiết với nhiều nhà máy để mô phỏng các động thái của hành vi và phản ứng của nhà máy với giá giao ngay (và ngược lại) để cung cấp dự báo lợi nhuận chính xác và tính toán được VAR Vì vậy cố gắng để mô hình các nhà máy ở

các thị trường kỳ hạn bởi vì chúng là công cụ đưa ra những điểm không đúng có nguồn gốc từ hoạt động buôn bán và mô hình hóa rủi ro Thông thường danh mục đầu tư bao gồm các nhà máy sẽ yêu cầu mô phỏng các đầu ra theo kịch bản giá giao ngay khác nhau để tính toán VAR

Từ việc số lượng các rủi ro đối với nguồn phát không thể loại bỏ được, một số nhà máy đặc biệt là thủy điện mặc dù bán được với giá cao nhưng do những rủi ro là thường xuyên và kéo dài so với sản lượng trung trình dẫn đến việc lợi nhuận thấp nếu nói là không thiệt hại Theo đó những nhà đầu tư được khuyên nên có một chiến lược bảo hiểm rủi ro phù hợp với nhắm với một rủi ro nhất định/ một mức độ lợi nhuận dự kiến chấp nhận được

3.3 Power Retailing Risks /Rủi ro điện bán lẻ

Rủi ro chính trong bán lẻ điện chủ yếu tập trung trong phạm vi giá nhỏ, rối loạn quản lý khi có nhiều báo giá (bao gồm nhiều báo giá tới những khách hàng giống nhau) được thực hiện trong một khoảng thời gian ngắn, rủi ro tín dụng và sự không ổn định về số lượng, thông tin khách hàng Hợp đồng bán lẻ thường rõ ràng

và xác định rõ sản phẩm Thông thường luôn có giá cố định nhưng khối lượng thì thay đổi Nói chung, chúng được định giá dựa trên các giả định về khối lượng và các thông tin về khối lượng theo thời gian Nhưng có nhiều khách hàng khối lượng thực

tế và nét đặc trưng sẽ có nhiều sự khác nhau phụ thuộc vào nhà máy như là tổ chức kinh tế, mức giá điện ( cho một vài hợp đồng với khách hàng có thể có mối tương quan phức tạp giữa tải - tiềm năng rủi ro và giá giao ngay); và thời tiết Nói chung là khi nhu cầu cao (ví dụ, vào mùa đông thời tiết lạnh hệ thống sẽ hoạt động ở công suất đỉnh hoặc thời tiết nóng vào mùa hệ thống sẽ hoạt động ở công suất đỉnh), giá giao ngay sẽ cao Nhưng nó cũng có thể là mối tương quan tiêu cực khi các nhà máy rất lớn được ngừng hoạt động vì cuộc đình công hoặc bảo dưỡng lớn Ngoài ra còn

có mối tương quan giữa các sai số của phụ tải và các sai số của các dự báo giá giao ngay, mà kết quả trong phân phối lợi nhuận không bình thường ngay cả khi giá thị trường hiện phân phối bình thường

Những rủi ro quản lý có thể được kiểm soát bởi sựu kết hợp của những hợp đồng đơn giản, một số hợp đồng phức tạp và giới hạn nhưng kiểm soát – rủi ro với mặt hàng giá giao ngay Như với một nguồn phát khái niệm về loại bỏ rủi ro giá thường không phù hợp với các thanh lý kinh doanh ngắn hạn

4 CÁC PHƯƠNG PHÁP TÍNH VAR

Những cách thông thường nhất của tính VAR là:

• Phương pháp Delta-Normal, còn được gọi là "variance/covariance"( "phương sai / hiệp phương sai"); "volatility/correlation" (phương pháp biến động / tương quan)

Nó là một phương pháp "parametric" ("tham số") hay "analytical" ("phân tích") và được dựa trên giả định đơn giản hóa của giá thị trường và đặc thù của các danh mục đầu tư được nói đến dưới đây

• Historical simulation is a "full valuation"/"định giá đầy đủ" (Mô phỏng Lịch sử là một phương pháp "định giá đầy đủ") mà liên quan đến việc đánh giá lại đầy đủ các danh mục đầu tư trong điều kiện lịch sử Nó yêu cầu không cần làm đơn giản hóa hoặc xấp xỉ các giả định

• Monte Carlo simulation : Mô phỏng Monte Carlo cũng là một phương pháp "full valuation" ("định giá đầy đủ")

• Stress testing được dựa trên mô phỏng một tập hợp các tình huống chủ quan của hoàn cảnh mà thường được cho là cực đoan Một lần nữa nó là một phương pháp

"full valuation" ("định giá đầy đủ")

Stress testing là khái niệm đơn giản, nó không đòi hỏi lời giải thích, mô tả và xem xét các biện pháp nên được sử dụng để đo lường rủi ro - trường hợp cho "profit at risk" (rủi ro lợi nhuận) - và làm thế nào đo được rủi ro trong điều kiện đơn giản khi phân phối thì có khả năng không đồng đều - các trường hợp cho "rủi ro sụt giá"

4.1 Delta-Normal Method/phương pháp Delta-Normal

Thực hiện phương pháp này ta cần các giả định có liên quan như sau:

• Giá cả thị trường là bình thường (tức là, theo thời gian họ làm theo bước ngẫu nhiên liên tục không có bước nhảy)

• Số lượng độc lập với giá thị trường (như với giao dịch hoán đổi, nhưng không phải với các tùy chọn giá, giá trần, giá sàn, giá bán lẻ hoặc nguồn phát)

• Lợi nhuận hoặc trả lại các danh mục đầu tư là bình thường

• Tất cả các yếu tố của danh mục đầu tư có thể được thể hiện chính xác bởi một số sự kết hợp tuyến tính của một tập hợp các sản phẩm tiêu chuẩn

• Có những thị trường thí điểm cho các sản phẩm tiêu chuẩn từ đó sự không ổn định

và hiệp biến thông số có thể được ước lượng

Đây là những giả định thuận lợi bởi vì chúng cho phép xử lý các danh mục đầu tư được mô tả và thao tác tương đối dễ dàng, và một mô hình VAR cho một hợp đồng riêng lẻ hoặc một danh mục đầu tư có thể được tính từ tổng số các trạng thái trong mỗi sản phẩm tiêu chuẩn, từ việc ước lượng sự biến động hay thay đổi của mỗi sản phẩm tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu lịch sử, hoặc từ một ma trận các mối tương quan hoặc hiệp biến giữa tất cả các sản phẩm tiêu chuẩn dựa trên dữ liệu lịch sử

Sự hấp dẫn chính của phương pháp này là sự tương đối đơn giản, và điều này thường dẫn đến việc sử dụng nó trong các tình huống mà các giả định được biết đến

là gọi là không hòa thiện Một số phần mở rộng cho phương pháp đôi khi được dùng, trong đó phổ biến nhất thường được gọi là phương pháp "Delta-Gamma" mà cho phép số lượng danh mục đầu tư mà phụ thuộc vào giá thị trường Như vậy, về nguyên tắc sự mở rộng này chủ yếu khắc phục được những sai sót nghiêm trọng trong phương pháp Delta để xác định số lượng danh mục đầu tư của các tùy chọn, nhưng nó làm như vậy tại các chi phí của các dữ liệu yêu cầu mà nói chung là khó khăn để có được

Phương pháp The Delta-Normal và Delta-Gamma dựa vào các thông số sẵn có của các mô hình tới bản đồ vị trí tất cả các nhóm danh mục đầu tư trong một tập hợp các sản phẩm tiêu chuẩn Đối với danh mục đầu tư điện đơn giản mà chỉ bao gồm các giao dịch hoán đổi phụ tải nền và hợp đồng sau đó, đây không phải là vấn đề quá nghiêm trọng Ví dụ, trao đổi mua bán các sản phẩm tương lai có thể được sử dụng như các sản phẩm tiêu chuẩn cơ bản Tuy nhiên, Hầu hết các danh mục đầu tư sẽ không có bản đồ hoàn hảo cho các sản phẩm này Ví dụ, một danh mục đầu tư có thể bao gồm:

• Non-baseload contracts: Hợp đồng không phụ tải nền (ví dụ, chỉ áp dụng cho giờ cao điểm hay giờ thấp điểm)

• Contracts for non-standard time periods: Hợp đồng cho khoảng thời gian phi tiêu chuẩn (ví dụ, 3 tháng hai - 12 tháng 3)

• Contracts, and/or retail sales and/or generation in regions or at nodes that have basis risk with respect to the standard products: Hợp đồng/ hoặc doanh số bán

lẻ / hoặc nguồn phát trong khu vực hoặc tại các nút mà có tiềm ẩn rủi ro với các sản phẩm tiêu chuẩn

• Complex contracts that include flexibility or risk sharing terms: Hợp đồng phức tạp bao gồm tính linh hoạt hoặc các điều khoản chia sẻ rủi ro

• Physical contracts: Hợp đồng vật lý là những hợp đồng truyển tải và điều kiện ràng buộc

• Generation and/or retail portfolios: Nguồn phát/ hoặc danh mục đầu tư bán lẻ

Thậm chí nếu các danh mục đầu tư là rất đơn giản, giả định giá thị trường phân phối bình thường có thể được kéo dài Nhưng giả sử rằng được chấp nhận, sau

đó hợp đồng quyền chọn (option contracts ) có thể được mô hình hóa bằng cách sử dụng các mô hình như BlackScholes lựa chọn mô hình định giá (cùng với các giả định của một thị trường vốn hoàn hảo và lãi suất có thể dự đoán với sự biến động liên tục) Bởi vì sự không có hiệu lực pháp lý của các giả định cơ bản, phương pháp luận Delta-Normal VAR không phải là lý tưởng cho việc quản lý rủi ro trong danh mục đầu tư điện và nói chung có sự liên kết mô hình những rủi ro quan trọng vượt quá sự tin cậy của phương pháp này Điều đó nói rằng, khi độ chính xác tuyệt đối của một thước đo rủi ro không phải là tối quan trọng và cái cần là một mức độ tương đối của những rủi ro đo được theo thời gian là những gì được yêu cầu để cung cấp một tín hiệu cảnh báo, sau đó phân tích VAR có thể được chấp nhận bởi vì nó rất dễ dàng để thực hiện và nhanh chóng để tính toán

Tuy nhiên, không có mô hình tương đương cho các hợp đồng điện phức tạp hơn, và chắc chắn không có cho các hợp đồng bán lẻ dựa trên giá cố định và nhu cầu

đo đếm hoặc cho các nhà máy điện Kết quả xấp xỉ bán lẻ và nguồn phát đến sự kết hợp của giao dịch hoán đổi và các tùy chọn có thể dẫn đến các kết quả quan trọng và không định lượng các mô hình lỗi, và vì vậy một phương pháp phân tích để đo lường rủi ro là không thực tế Nguồn phát và hợp đồng bán lẻ nên được mô hình để có thể chống lại các kịch bản giá giao ngay và đánh giá rủi ro bằng cách sử dụng phương pháp mô phỏng mà có thể xử lý các mối tương quan giữa các yếu tố, sai lệch và giá

cả phân phối và bình ổn giá điện bình quân trong thị trường cạnh tranh Cách tiếp cận này giúp loại bỏ các kết quả lỗi từ không có hiệu lực pháp lý của các giả định được thực hiện bằng các phương pháp VAR tham số