Анализ стратегий поведения угледобывающих предприятий на углеродном рынке Текст научной статьи по специальности «Экономика и бизнес»

-------------------------------------------- © В.О. Тайлаков,

2009

УДК 662.861.481 В.О. Тайлаков

АНАЛИЗ СТРАТЕГИЙ ПОВЕДЕНИЯ УГЛЕДОБЫВАЮЩИХ ПРЕДПРИЯТИЙ НА УГЛЕРОДНОМ РЫНКЕ

Изменение цен углеродных единиц прогнозируется на основе обнаружения тенденций изменения котировок биржевыгх индексов топливно-энергетичес-ком комплекса.

Ключевые слова: углеродныш рышок, волатильность, угледобывающие компании.

Формирование стратегии поведения на любом рынке всегда сопряжено с прогнозом цен. На сегодняшний день в связи с ратификацией РФ Киотского протокола перед управленцами угольных компаний возникает необходимость в определении оптимальной стратегии на рынке единиц сокращенных выбросов (ЕСВ). При решении выше описанной задачи необходимо учесть, что ЕСВ - является относительно молодым продуктом. Отчетный периода совершаемые сделок 2008 - 2012 гг. Применение классических методов экстраполяции малой выборки данных не позволяет получать долгосрочный и достоверный прогноз их изменения. Без удовлетворительной оценки будущих цен ЕСВ определение рисков, заключение фьючерсных проектов совместного осуществления (ПСО) может привести к выбору неправильной стратегии поведения на рынке.

Основанием для прогноза является рабочая гипотеза о том, что активность страны-участника, подписавшей рамочную конвенцию, напрямую зависит от уровня биржевых индексов топливноэнергетическом комплекса этой страны. В качестве тестового объекта исследований был выбран углеродный рынок Великобритании. Входными данными в модель являются котировки наиболее известных европейских биржевых индексов (DAX, FTSE 100, CAC 40, IBEX-New, MIB 30, IGBM, SMI, Nasd National Composite, BEL 20) и цены на углеродные единицы.

Для получения адекватной прогностической модели рассматривался различного рода сдвиг котировок ЕСВ и котировок бирже-

вых индексов т.о. выявлено, что пятинедельный лаг фондового и углеродного рынка повышает коэффициент корреляции на 15%. Биржевые индексы IBEX-New и Nasd National Composite являются доминантными признаками системы, обладающие максимальным коэффициентом коррекции с ЕСВ (r=0,83 и 0,80).

В основу способа построения прогностической модели временного ряда цен на углеродном рынке легло обобщение двух методов - это обобщенная авторегрессионная условная гетероскеда-стичность (GARCH) и передаточных функций. Выводы о доминирующих признаках системы инициировали применение метода передаточных функций в зонах статического состояния углеродных единиц с учетом пятинедельного лага. В противном случае использовалась GARCH модель.

Одним из распространенных методов прогноза временных рядов на фондовом рынке является обобщенная авторегрессионная условная гетероскедастичность - GARCH. Как и многие другие, прогностическая функция переносит значения “хвоста” исходной выборки текущих значений временного ряда с некоторой поправкой [1, 2]. Для корректирования искомой кривой возможно использование экспертных оценок и присвоение значениям исходного ряда балов в зависимости от того, характерно ли рассматриваемая точка прогнозируемому процессу или она является аномальной. Для нахождения поправки прогноза возможно выявления линии тренда и наложения различного рода шумов и фильтров. Однако выше описанные способы не являются точными в случае отсутствия цикличности рассматриваемого процесса и экспертных наблюдений. В связи с этим для уточнения прогностической кривой целесообразно использовать комбинации двух методов GARCH и передаточные функций. Модель ARCH, базируется на понятии волатильность, которая определяется, как нормированная величина изменения значений временного ряда (цена на углеродном рынке). Изменения значений ЕСВ зависит от волатильности (абсолютной величины). В общем понимании процентное соотношение значений рассматриваемой выборки временного ряда влияет на ее значения, т.е. зная эту абсолютную величину, можно сказать, на сколько котировки на углеродные единицы является подвижными.

Различают два вида волатильности [2, 3]:

- Историческая (historical) - это волатильность, оценка которой проведена на основании истории рассматриваемой выборки временного ряда.

- Ожидаемая (Implied) - это такая волатильность, которая при подстановке в формулу Блэка-Шоулса даст цену последней сделки на опцион с ближним ее погашением (ожидаемая волатильность имеет смысл, только если на этот актив торгуются опционы).

Один из распространенных способов оценки исторической волатильности имеет следующий вид:

где п _ рассматриваемый период; р^ _ цена на углеродные единицы; рАт _ средняя цена ЕСВ; d _ стандартное отклонение ЕСВ; Уш _ исторической волатильности.

Таким образом, историческая волатильность ЕСВ является вероятным отклонением цены углеродных единиц. Для оценки верхнего значения ожидаемых цен, при не высокой волатильности, используется следующее выражение (временной интервал т )

Недостатком этого метода является то, что результат вычислений оказался бы одинаковым как при сильном изменении котировок в начале и слабым в конце, так и наоборот, т.е. итог анализа цен ЕСВ не является упорядоченным от исходной выборки временного ряда [2]. Использование регрессивных моделей построения распределений ARCH является более адекватным к недостаткам такого рода. При нулевом математическом ожидании волатильность ARCH(m) имеет следующий вид:

V„„ = 100>/365d,

V

pV

Рожид = Ре ^ = Р +

sfrd

где m - порядок ARCH-модели; P, - разница котировок ЕСВ; a, -нормированные коэффициенты модели временного ряда углеродных единиц; d - стандартное отклонение за некий период; VARCH -волатильность ARCH(m).

Одним из прототипов регрессивных моделей основанный на ARCH является GARCH(p,q), который имеет следующий вид:

где ' - нормированные коэффициенты модели, VGARCHi - волатильность GARCH(m,q) в убывающем порядке (0 - оценка на сегодня, 1 - вчера, ..., q недель назад).

Для численной реализации GARCH и ARCH метода необходимо определить коэффициенты b, и а. Для большинства случаев рекомендованы экспертные оценки: для а, и b, соответственно составляют 0,95 и 0,98. Для получения более достоверной модели в каждом конкретном случае необходимо определять коэффициенты по-разному. При тестировании цен на углеродном рынке были использованы следующие вариант GARCH (7,7) при а(0,7; 0,075;

Необходимо отметить, что в конце апреля 2006 г. на мировом рынке торговли квотами произошло резкое падения цен на ЕСВ, связанное со снижением общемировых цен на энергоносители, а также значительным завышением прогнозных уровней выбросов парниковых газов относительно реальных данных, которые были получены при инвентаризации выбросов этих газов в ряде стран. В рамках решаемой задачи сделано допущение, что резкое изменение цен на рынке ЕСВ не связано с курсом европейских биржевых индексов, поэтому данный период исключен из рассмотрения (38 и 39 недели).

Для экстраполяции значений цен на углеродные единицы использовалась модель передаточных функций от котировок биржевых индексов IBEX-New, Nasd National Composite при наличии пятинедельного лага.

GARCH

b

Номер недели

Прогнозные значения цен на углеродные единицы при лаге от IBEX-New, Nasd National Composite пять недель

Для прогностической модели цен углеродных единиц разработан линейный фильтр, который позволяет экстраполировать временной ряд ЕСВ (M,). Рассматриваемый процесс M - это генерируемая последовательность импульсов аt при условии, что M зависит от Mt-1. Предполагается, что с помощью линейного фильтра

w(s'~), можно трансформировать ряд аt в процесс M', т.е.:

M' = L + at + Wi (at -) + W2 (at-2) + ••• = L + W(B)at, где L - параметр, определяющий волатильность процесса, который связан с резким его изменением в силу прочих обстоятельств, не рассматриваемых в модели; w(B) = 1 + WiB + WВ + ••• - линейный оператор, преобразующий at в M'; B - оператор сдвига, BmM'i = M'-m . При слабой корреляции между ценами на ЕСВ и процессами с близкой тенденцией изменения гг<|0,5| параметр (//■ = 0. На рис.

представлено прогнозное и реальное значение ЕСВ.

Необходимо учитывать, что прогноз является достоверным при отсутствии факторов, которые вызывают резкие изменения цен ЕСВ, например, решения стран выйти из Киотского протокола, появление альянсов или картелей, демпингующих цены на углерод-

ном рынке и т.д. Предложенный подход позволяет получать достоверные прогнозные оценки цен в зависимости от обобщенных тенденций, в топливно-энергетическом комплексе.

Разработанный подход к прогнозированию изменения цен использовался при разработке углеродной документации для ряда угледобывающих компаний Кузбасса и Печерского угольного бассейна.

----------------------------------------- СПИСОК ЛИТЕРАТУРЫ

1. Тайлаков В. О. Формирование оптимального портфеля проектов совместного осуществления угледобывающих компаний / О.В. Тайлаков, Д.В. Исламов, Д.Н. Застрелов, В.О. Тайлаков // Горный Информационно-аналитический бюллетень. Тематическое приложение Метан 2006. - Москва: МГГУ, 2006, - с. 50-54.

2. Тайлаков В.О. Модели оценки возможной прибыли инвестора и условия реализации инвестиционных проектов в угольной промышленности / Д.В. Исламов, Д.Н. Застрелов, В.О. Тайлаков // Горный Информационно-аналитический бюллетень. Тематическое приложение Метан 2006. - Москва: МГГУ, 2006. - с. 4349.

3. Ермаков С.М., Михайлов Г.А. Статистическое моделирование. М.: Наука. Главная редакция физико-математи-ческой литературы, 1982, 296 с. шгдз

Tajlakov V.O.

THE ANALYSIS OF COAL-MINING ENTERPRISES BEHAVIOUR STRATEGY ON CARBONIC MARKET

Change of carbon units’ prices is predicted on the basis of detection of tendencies of quotations of exchange indexes offuel and energy complex changes.

Key words: carbon market, coal-mining companies.

— Коротко об авторе --------------------------------------------

Тaйлaков В.О. - кандидат технических наук, Институт угля и углехи-мии СО РАН, г. Кемерово, E-mail: vt@ngs.ru

А