Swing-Optionen im Elektrizitätsmarkt – Bewertung und optimale Ausübungsstrategien komplexer Stromderivate

Die im Elektrizitätsmarkt als Swing-Optionen bekannten Derivate sind hinsichtlich ihres Charakters und ihrer Einsatzgebiete klassischen Call- und Put-Optionen aus der Finanzwelt ähnlich. So geben Swing-Optionen dem Optionshalter das Recht, während der vereinbarten Ausübungsperiode Energie zu einem vertraglich festgelegten Preis zu kaufen (Call) oder zu verkaufen (Put). Analog den klassischen Finanzoptionen eignen sich Swing-Optionen daher einerseits als Absicherungsinstrumente, andererseits lassen sich spekulative Interessen verfolgen. Die Bewertung von Swing-Optionen erweist sich jedoch als ungleich schwerer, denn oft ist eine solche Option nicht nur durch Rechte, sondern auch durch Verpflichtungen gekennzeichnet. Der hohen Komplexität dieser Derivate kann man mit numerischen Bewertungsmethoden begegnen

Stochastische Optimierung im Energiehandel: Entscheidungsunterstützung und Bewertung für das Portfoliomanagement

Unsicherheiten im Strommarkt erfordern flexible Reaktionen von Stromversorgungsunternehmen auf sich kontinuierlich wandelnde Strukturen. Marktteilnehmer ohne marktbeherrschende Stellung müssen zunehmend die kurzfristig hochvolatilen und langfristig nicht prognostizierbaren Preisentwicklungen berücksichtigen. Federführend durch die Stadtwerke Gießen AG und motiviert durch ihre konzeptionellen Herausforderungen im Tagesgeschäft hat das ior/cf-HSG gemeinsam mit der österreichischen Energieberatungsgesellschaft Verbundplan GmbH ein leistungsfähiges Portfoliomanagementsystem auf Basis stochastischer Optimierung entwickelt. Es bietet eine anpassungsfähige Ergänzung zu herkömmlichen Ansätzen und integriert ein innovatives Risikomanagement. Neue Bewertungsansätze für komplexe Derivate reduzieren darüber hinaus das Modellrisiko gegenüber traditionellen Methoden

Barycentric Bounds in Stochastic Programming: Theory and Application

The design and analysis of efficient approximation schemes are of fundamental importance in stochastic programming research. Bounding approximations are particularly popular for providing strict error bounds that can be made small by using partitioning techniques. In this chapter we develop a powerful bounding method for linear multistage stochastic programs with a generalized nonconvex dependence on the random parameters. Thereby, we establish bounds on the recourse functions as well as compact bounding sets for the optimal decisions. We further demonstrate that our bounding methods facilitate the reliable solution of important real-life decision problems. To this end, we solve a stochastic optimization model for the management of nonmaturing accounts and compare the bounds on maximum profit obtained with different partitioning strategies