Árhatás és profitabilitás heterogén ágens modellekben [védés előtt]

A dolgozatban pénzügyi piacot modellezünk. Modellünk a heterogén ágens irodalomba illeszthető be, mivel a piacot előre definiált, heurisztikus stratégiát követő kereskedők népesítik be. A kereskedők a piacon elérhető kockázatos és kockázatmentes eszközzel kereskednek, azokból portfóliót képeznek. A megjelenített kereskedő típusok az irodalomban szokásos, így kanonikusnak tekinthető fundamentális, technikai (trendkövető és kontrariánus) és indexkövető kereskedők. A dolgozat központi gondolata az, hogy az aktívan kereskedő szereplőknek köszönhetően pillanatnyi keresleti-kínálati egyensúlytalanság alakul ki, és ez az egyensúlytalanság közvetlenül megjelenik a kockázatos eszköz dinamikájában. A kereskedők tényle-ges árhatással bírnak a piacon. A dolgozatban az irodalomtól eltérő módon nagy hang-súlyt fektetünk a modellek sztochasztikus jellegének vizsgálatára. Ennek megfelelően több megállapításunk is a központi szerepet betöltő folyamatok (trend indikátor, árdiszlokáció, piaci vagyonarányok) sztochasztikus viselkedésével kapcsolatos. A dolgozatban két modellcsaládot vizsgálunk. A 3. fejezetben a volatilitás és a kereskedők piaci vagyonaránya konstans, nemlineáris hatások a pozíciófüggvényeken keresztül jelennek meg. A 4. fejezetben a volatilitást endogenizáljuk, és a vagyonarányokat is fejlesztjük. Megfogalmazott téziseink a következők. • Ha a kereskedők árhatása és pozíciófüggvénye is lineáris, akkor a trendkövető kereskedők akár végletes módon is destabilizálhatják a piacot. A dolgozatban meg-adjuk a stabilitás pontos feltételét, miszerint a trendkövetők piaci ereje nem halad-hatja meg számottevően a fundamentális kereskedőkét. • Az előző lineáris feltételezések mellett megadtunk a piacot meghatározó kétdimenziós (fundamentális árdiszlokáció és trend indikátor) rendszer invariáns eloszlását, mely gaussinak adódott. • A trendkövetők pozíciófüggvényére az irodalomban gyakori feltevés egy speciális, nemlineáris függvény. Ebben az esetben analitikusan meghatároztuk a trend indikátor invariáns eloszlásának sűrűségfüggvényét. Ez az eloszlás hangsúlyosan nem normális. Ha a trendkövetők piaci ereje nagy, még kétmoduszú is lehet. • A kétmóduszú eloszlás feltétele éppen megegyezik a linearizált modellben megadott piaci stabilitási feltétellel. Ez arra utal, hogy amennyiben a trendkövetők piaci ereje számottevően meghaladja a fundamentális kereskedőkét, akkor nagy mértékű és perzisztens trendek rendszeresen megjelenhetnek a piacon, hosszantartó trendek váltogatják egymást. A kétmóduszúság megjelenését eszerint egyfajta lokális instabilitásként értelmezzük. • A Bitcoin és az SP500 árfolyamait megvizsgálva találtunk arra utaló jeleket, hogy az előbbi esetén erősebben megjelenik a momentum-hatás, mint az utóbbiban. Ez összhangban van a várakozásainkkal és az előző tézissel, hiszen az SP500 index egy érett piacot testesít meg, ahol lehet értelme fundamentális értékről beszélni, és ennek megfelelően sok piaci elemző vizsgál fundamentális értelemben. Ezzel szemben a Bitcoin esetében a fundamentális érték alig értelmezhető, ezen az új piacon minden bizonnyal a technikai kereskedők dominálnak. • A trend indikátor invariáns eloszlása az endogén volatilitásnak köszönhetően t-eloszlásúnak adódik, amelynek pontos sűrűségfüggvényét kiszámoljuk. A modell-paraméterek és az eloszlás kapcsolata olyan, hogy a trend indikátor invariáns eloszlása éppen akkor vastag szélű amikor a destabilizáló hatású trendkövetők dominálnak a piacon. • A trendkövetők által gerjesztett nagy volatilitásnak köszönhetően hosszú távú egyensúly alakul ki trendkövető és az indexkövető kereskedő között. A trendkövető kereskedő sokáig nyereséges tud maradni azzal, hogy a saját maga által gerjesztett buborékot meglovagolja. A dominanciájával párhuzamosan azonban az endogén volatilitásnak köszönhetően a kockázat is olyan mértékben megnő, hogy hirtelen nagy veszteségeket szenved el, és ezzel a hirtelen, buborékszerű áremelkedésnek is vége szakad. Ez a ciklikus egyensúly a modell központi kétdimenziós dinamikai rendszerének fázisábráin megjelenő örvénylő viselkedés képében köszön vissza, illetve szimulációk segítségével is illusztráljuk

Portfólióallokáció csődveszély esetén, korlátolt felelősség mellett

Modellünkben dinamikus portfólióoptimalizálási feladatot oldunk meg. A kockázatos eszköz ugró diffúziós folyamatot követ, amely lefele ugrásokra képes, míg a kockázatmentes a szokásos bankbetét. Az irodalomban az optimalizálás során csak olyan stratégiákat vesznek figyelembe, amelyek mellett a portfólió értékfolyamata nem lehet negatív. Tanulmányunkban szakítunk ezzel a hagyománnyal, megengedünk csődveszéllyel fenyegető stratégiákat is, amikor a befektető korlátolt felelősséget vállal, így csőd esetén nemcsak saját vagyonát veszíti el teljes mértékben, de a hitelező is kénytelen veszteséget elkönyvelni. A hitelező ennek megfelelően kockázati felárat állapít meg hitelnyújtáskor, amit endogén módon figyelembe veszünk. Ha a kockázatelutasítás paramétere elegendően kicsi, akkor az általunk javasolt korlátolt felelősséggel értelmezhetővé válnak nagy tőkeáttételes stratégiák, és mutatunk olyan realisztikus eseteket, ahol ezek optimálisnak bizonyulnak. Nagy ugrások esetén az optimális tőkeáttétel nem folytonos módon függ a külső paraméterektől.* Journal of Economic Literature (JEL) kód: C22, C61, G1

Potential effects of market power in Hungarian solar boom

The Hungarian Government intends to increase the photovoltaic capacities installed in the country sixfold between 2020 and 2030. New investment is encouraged by a floating premium support system in which producers sell electricity on the market and can thus have a direct impact on prices. This article simulates hourly volumes and price data in a Cournot equilibrium model, taking into account the technical and economic characteristics of electricity producers. The model was calibrated with Hungarian data from 2019 and then a theoretical year of 2030 was simulated at different market concentrations. The results show that if prices are above premium levels, operators may reduce their production and thus increase prices as market concentration increases. This phenomenon could dampen the expected price reduction despite the increasing penetration of zero marginal cost solar capacities and threaten the country’s renewable production commitments for 2030. Below the premium level, the effect of market power does not prevail, and prices can nose-dive. In this case, renewable production targets are achieved, but the state’s premium subsidy payments are significantly increased. Sensitivity analysis shows that the amount of new photovoltaic capacities and increased electricity demand both increase the effects of market power

Heterogén kereskedési stratégiák hatása a piaci árfolyamokra

Egy folytonos idejű, heterogén ágenseken alapuló tőkepiaci modellt javaslunk, amely támaszkodik He–Li [2015] hasonló modelljére. A piacon fundamentális, trendkövető, valamint indexkövető kereskedők vannak jelen, ők mozgatják az egyetlen kockázatos eszköz árfolyamát. Modellünk statisztikai tulajdonságait mintatrajektóriákon szemléltetjük, valamint megvizsgáljuk az invariáns eloszlásokat. A kapcsolódó szakirodalom a piaci stabilitást a modellek determinisztikus csontvázán, illetve sztochasztikus esetben Monte-Carlo-szimuláció segítségével vizsgálja. Cikkünkben az általános modell esetében az invariáns eloszlást a Kolmogorov-féle parciális differenciálegyenlet numerikus megoldásával kapjuk. Bemutatunk továbbá két – egyszerűsített – modellt is, amelyekben analitikus eredményekre jutunk. Ha kevés a fundamentális kereskedő, akkor a piaci ár jelentősen elszakad a fundamentális értéktől. Trendkövetők által dominált piacon permanens trendek és buborékok alakulnak ki, a piac akár destabilizálódhat is. Modellünk eredményeit összevetjük a valós piaci árfolyammozgásokkal. A számottevően eltérő SP500- és bitcoinpiacok empirikus jellegzetességei összhangban állnak modellünk karakterisztikus tulajdonságaival.* Journal of Economic Literature (JEL) kód: G11, G17

Electricity Market Liquidity and Price Spikes: Evidence from Hungary

This article examines how electricity market liquidity, renewable production and cross-border activity together in combination explain price spikes in the Hungarian Power Exchange day-ahead auctions. In the applied logit model, the dependent variable representing the price spike is binary, and the key explanatory variable is a modified bid-ask spread depicting liquidity. Weather-dependent renewable production and the difference between exports and imports appear as control variables in the model. The empirical analysis was based on data from 2017 and 2018. The results show that the control variables have no effect on the bid-ask spread and that the model explains 96 per cent of the spikes well, with an AUC-ROC of 0.75 and a Gini coefficient of 0.5. Based on the results, it may be worthwhile for traders to incorporate their data from sales and purchase curves into their forecasts, as this will improve their chances of successfully predicting extreme prices