Profit-at-Risk und Flex-Bepreisung

Emrald Risk Consulting GmbH
In Köln und Berlin

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Beschreibung


Gerichtet an: Risikomanagement, Handel, Analyse, Portfoliomanagement, Beschaffung, Vertrieb oder andere Interessierte aus dem Bereich der Energiewirtschaft

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auf Anfrage
Berlin
Berlin, Deutschland
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auf Anfrage
Köln
Kurt-Hackenberg-Platz 1, 50667, Nordrhein-Westfalen, NRW, Deutschland
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Häufig gestellte Fragen

· Voraussetzungen

gute Excel-Fertigkeiten werden vorausgesetzt

Dozenten

Ralf Zöller
Ralf Zöller
Risikomanagement, Pricing, Statistik, Wirtschaftsmathematik, MS Excel

Geschäftsführer Emrald Risk Consulting GmbH, Wirtschaftsingeneur TU Berlin, Dipl.-Ing. Neben seiner Beratertätigkeit ist Herr Zöller seit über 10 Jahren als Trainer für Energieunternehmen und Banken tätig. Sein Schwerpunkt ist die praktische Umsetzung von Methoden aus Wirtschaftsmathematik und Statisitk.

Themenkreis

MS Excel Intensiv-Workshop zur Energiewirtschaft:

Im Profit-at-Risk werden solche Risiken gemessen, die in der Erfüllungsphase durch mangelnde Kongruenz zwischen Lastprofil und Beschaffung/Hedge-Instrumenten entstehen. Wir ermitteln in Excel den Profit-at-Risk durch Monte-Carlo-Simulationen stochastischer Preise und Mengen.

Seminar-Inhalte:

Denkbare Ereignisse, die kurzfristig zu barwertigen Verlusten führen können, sollten im VaR berücksichtigt sein. Im Profit-at-Risk (PaR) hingegen sollen die Risiken erfasst werden, die in der Erfüllungsphase durch mangelnde Kongruenz zwischen Lastprofil und Hedge-Instrumenten sowie durch Mengenabweichungen entstehen. Eine gute Analogie in der Finanzwelt gibt es zu dieser energiewirtschaftlichen Fragestellung nicht. Dies liegt daran, dass die Lieferung aus einem Strom- oder Gas-Forward über ein Zeitintervall verteilt ist, während die Lieferung von Finanztiteln zu einem festen Zeitpunkt erfolgt.
Der PaR dient insbesondere zur Kalkulation von Risikoaufschlägen für Kunden, die ihre Flexibilitäten nicht marktrational einsetzen. Als Methode für die Messung des PaR wird in Excel eine Monte-Carlo-Simulation von Gas- bzw. Strom-Spotpreisen eingesetzt. Zur Flex-Bepreisung wird außerdem die Last simuliert, wobei auch eine Abhängigkeit zwischen Last und Spotpreisen berücksichtigt wird.

Themen:

  • Abgrenzung verschiedener Risikoaspekte
  • Profit-at-Risk Definitionen
  • Abhängigkeit Preis/Last
  • Verteilungen der Spotpreise
  • Simulation einzelner Spotpreise
  • Modellierung von Spotpreiszeitreihen
  • Monte-Carlo-Simulationen Gas/Strom
  • Flex-Bepreisung
  • Formelpreise
  • TTF-Bindung
  • Simulation von Lastabweichungen
  • Strukturierungsaufschlag
  • Portfolioeffekte
  • Möglichkeiten der Risikoreduktion