Využití opcí při obchodování na komoditních trzích v EU

Abstract

V této diplomové práci se věnuji problematice finančních opcí na energetických trzích. Konkrétně se v práci zaměřuji na to, jak obchodníci tyto deriváty využívají jako nástroj pro snižování rizik ve svém portfoliu. Trh s elektřinou a plynem zaznamenal v posledních letech dynamický vývoj a obchodníci hledají způsoby, jak se vypořádat s vysokou volatilitou na těchto trzích. Jedním z nástrojů pro snižování rizika je využití opcí. Vzhledem k tomu, že klasické opce často nesplňují požadavky obchodníků, jsou v praxi používány často takzvané exotické opce, jimž je v práci věnována speciální pozornost. V první kapitole jsem popsal fungování energetických trhů. Do hloubky jsem v této kapitole rozebral, s jakými produkty a jakými trhy se lze potkat při obchodování s elektřinou a zemním plynem, což jsou komodity, které v dalších kapitolách podrobuji detailnější analýze a výpočtům. Kapitolu druhou jsem již věnoval finančním derivátům, mezi které patří i v práci rozebírané opce. Kromě opcí jsem zde popsal i další deriváty jako jsou například futures kontrakty a swapy. V této části jsem vypočítal a zobrazil do grafů různé opční pozice jak z pohledu držitele opce, tak i z pohledu vypisovatele. Kromě klasických opcí jsem zde popsal i opce exotické a stejně tak i pro některé z nich vytvořil grafy pro znázornění jejich významu. Třetí kapitolu jsem začal popisem, jakými způsoby se dají opce ocenit. Tato problematika je zde do hloubky rozebrána a je zde popsána jak základní binomická metoda pro oceňování, tak i složitější metody jako je metoda Black-Scholesova, která je v kapitole odvozena. Část čtvrtá je již převážně výpočetní, nejprve jsem vstupní data podrobil statistické analýze a počítal zde jejich základní statistické parametry. Dále jsem provedl dva testy normality a výsledek testů zanalyzoval. Pomocí Black-Scholesovi metody jsem poté vypočetl hodnotu klasické kupní a prodejní opce pro ceny elektřiny na dlouhodobém trhu. Kromě samotné ceny jsem vypočetl i citlivostní parametry těchto opcí, takzvané greeks, u nichž jsem pak provedl citlivostní analýzu podle odpovídajících parametrů. Další výpočet jsem provedl na těch samých datech, avšak cenu opce jsem tentokrát počítal metodou Monte Carlo pro 1000 simulací. Následně jsem na grafu zobrazil konvergenci metody Monte Carlo k analytické metodě Black-Scholes při zvyšujícím se počtu simulací. Pátá část je také čistě výpočetní. Opět zde oceňuji opce, tentokrát však již oceňuji spark spread opci, která je exotická a která závisí na vývoji dvou korelovaných komodit. Výpočet jsem provedl pomocí dvou analytických aproximací a také pomocí metody Monte Carlo. Vzhledem k výpočetní náročnosti jsem použil pouze 2500 simulací, v tomto případě konvergence metody Monte Carlo k metodám ostatním nebyla tolik znatelná. Dále jsem vypočetl citlivostní analýzu ceny opce v závislosti na vývoji ceně komodit a konečně jsem vypočetl delta parametry této opce.

In this diploma thesis, I focus on the topic of financial options in energy markets. More specifically I focus on how can traders use these derivatives as a tool for risk mitigation strategies in their portfolios. Energy markets have gone through very dynamic era over the past decade and traders seek for a way to deal with a high volatility on these markets. One of the effective tools to manage these risks is the use of options whose importance is growing. In view of the fact, that vanilla options often do not fulfil requirements of traders, they have been focusing on exotic options instead. In the first chapter I described functionality of energy markets. In more detail, I focused on the products which are used when trading on electricity and gas markets. These are the commodities which are the subject of the further analyses. Chapter number two is about financial derivatives where also option contracts belong. Apart from options, I also described other derivatives such as futures and swaps. In this chapter I calculated and charted many option positions both from long and short point of view. Moreover, I described also exotic options and for some of them I charted their diagrams. Third chapter I started with the way how the options are priced. This issue is here described in depth. Basic method such as binomial model is described first, then also Black-Scholes model is here derived. Part four is dedicated to calculations. I calculated basic statistical parameters of my data and performed two normality tests on my data. Then I calculated a price of both call and put vanilla option on long-term power market. Apart from the price I also calculated sensitivity parameters, so called Greeks and sensitivity analyses of those Greeks. Another calculation I performed on the very same dataset but with a Monte Carlo method with 1000 simulations. On the graph, I charted the convergence of the Monte Carlo and Black-Scholes method with a growing number of simulations. Fifth part is also strictly computational. I once again calculate a price of an option this time so called spark spread option which is exotic and depends on the course of two correlated underlying assets. I used two analytical approximations and Monte Carlo method. This time I used 2500 simulations, but still it was not enough to make these methods converge. I then calculated sensitivity analyses of the option price and the price of underlying assets. Finally, I calculated delta parameters of this option.