[en] DETERMINATION OF BRAZILIAN ELECTRICITY MARKET PRICE AND VALUE OF ENERGY DERIVATIVES WITH MONTE CARLO SIMULATION APPROACH FOR GENETIC ALGORITHM
[pt] No Brasil, o comportamento dos preços da energia elétrica no mercado de curto prazo é especialmente incerto, pois não segue um padrão definido e é obtido a partir de um modelo computacional e não pelo equilíbrio de mercado entre oferta e demanda. Diante disto o mercado de opções e derivativos a...
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| Language: | pt |
| Published: |
MAXWELL
2011
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| Online Access: | https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=18825@1 https://www.maxwell.vrac.puc-rio.br/Busca_etds.php?strSecao=resultado&nrSeq=18825@2 http://doi.org/10.17771/PUCRio.acad.18825 |
| Summary: | [pt] No Brasil, o comportamento dos preços da energia elétrica no mercado de curto prazo é especialmente incerto, pois não segue um padrão definido e é obtido a partir de um modelo computacional e não pelo equilíbrio de mercado entre oferta e demanda. Diante disto o mercado de opções e derivativos ao mesmo tempo em que promissor, tendo em vista as experiências de outros países, é insipiente, pois os agentes não conseguem utilizar metodologias tradicionais para a precificação destes produtos e acabam formatando os valores por experiências empíricas e segundo aceitação do mercado. Muitos trabalhos já foram desenvolvidos propondo novas soluções para a previsão de preços modificando profundamente a estrutura atual, por outro lado o objetivo deste trabalho em sua primeira parte não busca modificar o modelo atual de previsão de preços que serve de alicerce para os contratos atuais, e por isso não pode ser desprezada. Este trabalho em sua primeira parte visa desenvolver um modelo para representar o comportamento dos preços no mercado de energia brasileiro e melhorar a previsão de preços que atualmente é fornecido pelo Newave, mas sem deslocar-se dos resultados gerados por ele. Em um segundo momento busca uma metodologia computacionalmente viável para determinar o valor de opções que podem ser oferecidas em contratos de opção de longo prazo. Para desenvolver a solução, foi proposto um processo estocástico que pudesse modelar a previsão dos preços no mercado de curto prazo reduzindo a volatilidade, mas sem se distanciar do atual modelo de previsão. Num segundo momento para permitir a precificação destes contratos este estudo aprofundou-se na teoria das opções que permite considerar as flexibilidades gerenciais, tendo por objetivo maximizar o retorno de uma determinada opção contratual. Assim, com o emprego de ferramentas como o Algoritmo Genético e Simulação Monte Carlo para aproximar a curva de exercício ótimo e o novo processo estocástico de formação de preço, foi possível determinar o valor das opções estudadas. A principal contribuição deste trabalho é criar uma metodologia coerente de precificação de opções contratuais, atualmente inexistente no mercado e que possa ser testada e avaliada pelos operadores, contribuindo para o aumento e desenvolvimento do mercado de derivativos no setor elétrico brasileiro. === [en] In Brazil, the behavior of electricity prices in the short term market is especially uncertain, because it follows a pattern set and is obtained from a computer model rather than the market equilibrium between supply and demand. In view of this the market for options and derivatives at the same time as promising, given the experiences of other countries, know not, because the agents can not use traditional methods for the pricing of these products end up formatting the values and experiences and the second empirical market acceptance. Many works have been developed proposing new solutions for forecasting prices profoundly modifying the current structure, otherwise the objective of this work in the first part does not seek to modify the current model of forecasting prices that serves as the foundation for current contracts, and so it can not be neglected. This work in its first part aims to develop a model to represent the behavior of prices in the Brazilian energy market and improve the forecasting of prices that is currently provided by Newave, but without moving the results generated by it. In a second step a search computationally feasible method to determine the value of options that can be offered on contracts for the long term. To develop the solution, we proposed a stochastic model that could forecast the market price of reducing short-term volatility, but not away from the current forecasting model. In a second time to allow the pricing of these contracts this study deepened the theory of options that allows to consider the managerial flexibility, aiming to maximize the return on a particular option contract. Thus, with the use of tools such as Genetic Algorithms and Monte Carlo simulation to approximate the optimal exercise curve and the new stochastic process of price formation, it was possible to determine the value of the options studied. The main contribution of this work is to create a consistent methodology for pricing options contract, currently non-existent in the market and that can be tested and evaluated by the operators, contributing to the growth and development of the derivatives market in the Brazilian electric sector. |
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