Econometric analysis of the determinants of electricity wholesale prices

• Forschungsstelle: BFE
• Projektnummer: SI/501292

Schlüsselwörter (Englisch)

determinants of electricity prices, market fundamentals, seasonal effects

Kurzbeschreibung (Englisch)

In this study, we will examine the local and cross-border effects of market fundamentals that influence electricity prices in Switzerland, taking into account seasonal effects. In the context of a dynamic fundamental model, we want to investigate the continuous price adaption effect of electricity prices to market fundamentals and how this effect depends on the season of the year and the time of the day. We further disentangle the effect of market fundamentals dependent on different price risk quantiles.

Schlussbericht (Deutsch)

Die wesentlichen Ergebnisse dieses Projekts sind einerseits eine methodische Innovation spezifischer Schätzverfahren und andererseits eine empirische Analyse der Schweizer und deutschen Strompreise. Aus methodischer Sicht wird hier ein neuartiges Schätzverfahren zur Lösung von QuantilsRegressionsmodellen mit zeitvariablen Koeffizienten vorgestellt, basierend auf einem parametrischen Ansatz in einer multifaktoriellen Modellspezifikation. Mit Hilfe dieses Ansatzes lassen sich die zeitvariablen Koeffizienten rekursiv mit einem Kalman-Filter durch Maximum-Likelihood schätzen. Wegen der Nicht-Differenzierbarkeit der Likelihood-Funktion wird das Schätzproblem zunächst umformuliert zu einem nicht-linearen restringierten Optimierungsproblem und dann nach Relaxation der Nebenbedingungen mit der Augmented Langrangian Method gelöst. Dieser allgemeine Ansatz ist nützlich für viele Anwendungen im Risikomanagement und der Schätzung von Quantilen, bei denen komplexe dynamische Beziehungen bei der Preisbildung und plausible exogene Einflussfaktoren vorliegen.
Mit dem so hergeleiteten dynamischen Modell werden die Quantile der Strompreise als nichtlineare Funktion von Fundamentalvariablen beschrieben: Brennstoffpreise, erneuerbare Energien (Wind und Photovoltaik) und Verhalten der Marktteilnehmer. Durch genaue Berücksichtigung der Form der Angebotsfunktion mit ihren konkaven, flachen und konvexen Abschnitten in Verbindung mit jenen Informationen über Brennstoffpreise und Einspeisung erneuerbarer Energien, die den Marktteilnehmern jeweils am Vortag zur Verfügung stehen, ergeben sich plausible Vorhersagen von Strompreis-Quantilen. Insbesondere lässt sich belegen, dass jene Fundamentalvariablen, welche üblicherweise deutsche Strompreise beeinflussen, grenzüberschreitend externe Effekte auf Schweizer Preise haben und bis zu 80% ihrer Variabilität erklären. Die Ergebnisse zeigen eine Preisanpassung an Markt-Fundamentaldaten im Zeitverlauf, je nach Lage des Schnittpunkts von Angebots- und Nachfragekurve zu einer bestimmten Stunde des Tages. Diese Preisanpassung resultiert aus einem Substitutionseffekt zwischen einzelnen Brennstoffen (Kohle/Gas) oder zwischen traditionellen Brennstoffen und unbeständiger Einspeisung aus erneuerbaren Energien.
Insgesamt importiert die Schweiz im Zeitverlauf günstigere Strompreise, zu einem grossen Teil wegen des Ausbaus erneuerbarer Energien im Nachbarland Deutschland. So fanden sich zeitvariable negative marginale Effekte von Wind und Photovoltaik auf Schweizer Strompreise für jede Tageszeit und jeden Wochentag. Dieses Ergebnis ist von grosser Bedeutung für die Schweizer Energiepolitik hinsichtlich der Gesetzgebung zu erneuerbaren Energien: Die Schweiz importiert tiefere Strompreise aufgrund der Energiewende in Deutschland. Insbesondere verengten sich im Zeitverlauf die Swissix-Preisdifferenzen zwischen Grund- und Spitzenlaststunden aufgrund der Einspeisung von Photovoltaik zur Spitzenlastzeit signifikant aufgrund der Vernetzung mit Deutschland. Weitere Anreize für Investitionen in erneuerbare Energien in der Schweiz sollten unter diesen Gesichtspunkten betrachtet werden.
Die Analyse wurde auf die Preise der Viertelstundenprodukte am Intraday-Markt für Deutschland erweitert. Dazu stand ein spezifischer Datensatz aus Intraday-Preisen kombiniert mit im Tagesverlauf aktualisierten Prognosen für Wind- und Photovoltaik-Einspeisung zur Verfügung. Die Preisgebote wurden modelliert durch die aktuell verfügbaren Informationen über die Fundamentalvariablen. Das Modell unterscheidet den Einfluss von Markt-Fundamentalfaktoren auf Preise in Abhängigkeit des vorherrschenden Regimes der Nachfragequote sowie abhängig von der Tageszeit. Die für den Markt relevanten Fundamentalvariablen beeinflussen stärker die Gebote zur Tagesmitte als morgens oder abends. Es zeigt sich eine asymmetrische Anpassung der Strompreise sowohl bezüglich Handelsvolumen als auch Prognosefehler der Einspeisung aus erneuerbaren Energien. Im Regime hoher Nachfragequoten, wenn im DayAhead-Markt eine zu geringe Menge konventioneller Kapazität vermarktet wurde, reagieren Händler schneller auf neue Prognosen zur Einspeisung aus erneuerbaren Energien. Somit ist der historisch geschätzte Schwellenwert für die Nachfragequote einer spezifischen Lieferperiode eine wesentliche Information für das strategische Bieterverhalten am Intraday-Markt. Durch Vergleich der beobachteten Nachfragequote mit dem historischen Schwellenwert und in Abhängigkeit des am Markt vorherrschenden Regimes (hohe/niedrige Quote) können Marktteilnehmer das Modell für Preisvorhersagen nutzen.
Zusammenfassung der wesentlichen Ergebnisse:

• Markt-Fundamentalfaktoren, welche traditionell Strompreise in Deutschland beeinflussen, zeigen grenzüberschreitende Wirkung auf den benachbarten Schweizer Markt.
• Swissix-Preise passen sich kontinuierlich an Brennstoffpreise, Einspeisung erneuerbarer Energien, Verhalten der Markteilnehmer sowie Angebots- und Nachfragekurven, welche spezifisch für den deutschen Markt sind, an.
• Der Swissix gleicht sich an das aufgrund kohlebasierter Produktion und Einspeisung aus erneuerbaren Energien im Nachbarland tiefere deutsche Preisniveau an.
• Verschiedene Preisquantile reagieren unterschiedlich auf Fundamentaldaten.
• Die übliche Methodik zur Lösung von Quantils-Regressionsmodellen mit einem nichtparametrischen Ansatz wird zu einem parametrischen Verfahren erweitert.

Schlussbericht (Englisch)

The main results of this project consist of methodological innovation and empirical analysis of the Swiss and German electricity prices. 
We innovated methodologically by introducing a novel estimation procedure for solving quantile regressions with time-varying coefficients based on a fully parametric approach in a multifactor specification. A novel general methodology has therefore been developed in which timevarying multifactor coefficients are recursively estimated with a Kalman filter using maximum likelihood. Since the likelihood function is non-differentiable, the problem is reformulated as a non-linear optimization problem with constraints, and furthermore reformulated again by moving the constraints into the objective function and solved with the augmented Lagrangian method. As a general approach, we would expect this to be useful in many applications of risk management and quantile estimation where there is dynamic complexity in price formation and plausible exogenous price drivers.
The derived dynamic model has been used to describe electricity price quantiles as a nonlinear function of market fundamentals: fuel prices, renewable energies (wind and photovoltaic) and participant conduct. A careful consideration of the shape of the supply function with its concave, flat and convex regions, together with the information on fuel prices or expected infeed from renewable energy available to market participants on the previous day, allow plausible forecasts of electricity price quantiles. In particular, we found evidence that fundamental factors which traditionally impact German electricity prices have spillover effects cross-border on the Swiss prices and explain up to 80% of their total variation. Results show that there is price adaption to market fundamentals over time, depending on the intersection point of demand and supply curves at a certain hour during the day. The price adaption occurs due to the substitution effect between fuels (coal/gas) or between traditional fuels and the volatile renewable energies. 
Overall Switzerland imports cheaper electricity prices over time, to a large extent due to the increase in renewable energies in the neighboring country Germany. Indeed, we found timevarying negative marginal effects of wind and PV on Swiss electricity prices for any time of the day and any day of the week. This result is of great relevance for the Swiss energy policy concerning the local law for renewable production: Switzerland imports lower electricity prices due to the energy transition in Germany. In particular, due to the high infeed of photovoltaic during peak hours the spread between peak/base Swissix prices narrowed significantly over Econometric analysis of the determinants of electricity wholesale prices in Switzerland and Germany time, as a consequence of market interconnectedness with Germany. Additional incentives to invest in renewable energies in Switzerland should therefore be considered in the light of our results.
The analysis has been extended to the prices of quarter-hourly products at the intraday market for Germany. A unique data set of 15-minute intraday prices and intraday-updated forecasts of wind and photovoltaic has been employed and price bids are modelled by prior information on fundamentals. Our model disentangles the effect of market fundamentals dependent on the regime of the demand quote and further dependent on the time of the day. Market fundamentals influence more the bidding behavior in the middle of the day than during mornings and evenings. There is an asymmetric adjustment of electricity prices with respect to both volume of trades and forecasting errors in renewables. Namely, in the high regime of the demand quote, where there is too little planned traditional capacity in the day-ahead market, traders react faster to the latest available forecasts of renewable infeed. Thus, the historically derived threshold in the demand quote for a specific delivery period is a highly relevant information for strategically bidding in the intraday market. The observed demand quote can be compared to the historical threshold value and, dependent whether the market is in the low or high demand quote regime, market participants can use the model for price forecasts accordingly.
Summary of main findings: 

• Market fundamentals that traditionally impacted electricity prices in Germany show cross-border effects on the neighboring Swiss market.
• Swissix prices adapt continuously to fuel prices, renewable energies, participant conduct and demand/supply curves that are specific for the German market.
• Swissix adapts to the lower German price level due to the coal-based production and infeed from renewable energies in the neighbor country.
• Different price quantiles are impacted differently by market fundamentals.
• We extended the common methodology for solving quantile regressions by a non-parametric approach to a fully parametric approach.

Zugehörige Dokumente

• Econometric analysis of the determinants of electricity wholesale prices in Switzerland and Germany Project Financed by Swiss Federal Office of Energy - Final report [PDF] 5'367 kB

Schlussbericht (Französisch)

Les principaux résultats de ce projet sont d’une part une innovation méthodologique de certaines procédures d’estimation spécifiques et d’autre part une analyse empirique des prix de l’électricité en Suisse et en Allemagne.
Du point de vue méthodologique, une nouvelle procédure d’estimation est présentée ici pour résoudre les modèles de régression quantile avec des coefficients variables dans le temps, méthode basée sur une approche paramétrique dans une spécification multifactorielle du modèle. Cette approche permet d’estimer les coefficients variables dans le temps de manière récursive grâce à un filtre de Kalman par maximum de vraisemblance. En raison du caractère non-différenciable de la fonction de vraisemblance, le problème d’estimation est tout d’abord reformulé en problème d’optimisation non linéaire avec contraintes, puis résolu après la relaxation des contraintes par la méthode du lagrangien augmenté. Cette approche générale est utile pour nombre d’applications dans la gestion des risques et dans l’estimation de quantiles avec des relations dynamiques complexes pour la formation des prix et des facteurs exogènes d’influence plausibles.
Avec le modèle dynamique ainsi défini, les quantiles des prix de l’électricité sont décrits comme une fonction non linéaire de variables fondamentales: les prix des combustibles, les énergies renouvelables (éolien et photovoltaïque) et les comportements des acteurs du marché. En tenant rigoureusement compte de la forme de la fonction de l’offre avec ses éléments concaves, plats et convexes en lien avec les données sur les prix des combustibles et l’injection d’électricité issue d’énergies renouvelables qui sont à la disposition des acteurs du marché le jour d’avant, on obtient des prévisions plausibles pour les quantiles du prix de l’électricité. Cela permet en particulier d’apporter la preuve que ces variables fondamentales, qui influencent habituellement les prix allemands de l’électricité, ont des effets externes transfrontaliers sur les prix suisses et expliquent jusqu’à 80% de leur variabilité. Les résultats montrent, au fil du temps, une adaptation des prix aux données fondamentales du marché selon la position du point d’intersection des courbes de l’offre et de la demande à une certaine heure du jour. Cette adaptation des prix résulte d’un effet de substitution entre les différents combustibles (charbon/gaz) ou entre les combustibles traditionnels et l’injection inconstante d’électricité issue d’énergies renouvelables.
Globalement, la Suisse importe au cours du temps de l’électricité à un prix plus avantageux, en raison notamment du développement des énergies renouvelables chez nos voisins allemands. On a ainsi relevé, sur les prix suisses de l’électricité, des effets marginaux négatifs de l’éolien et du photovoltaïque variables dans le temps pour chaque heure du jour et chaque jour de la semaine. Ce résultat est d’une très grande importance pour la politique énergétique suisse concernant la législation sur les énergies renouvelables: la Suisse importe de l’électricité à des prix plus bas en raison de la transition énergétique en cours en Allemagne. Avec le temps, les différences des prix Swissix entre la période de charge de base et celle de charge de pointe se sont fortement réduites en raison de l’injection de photovoltaïque aux heures de pointe imputable à la mise en réseau avec l’Allemagne. Les futures mesures d‘incitation à investir dans les énergies renouvelables en Suisse devraient être considérées sous ces aspects-là.
L‘analyse a été étendue à l’enchère quart d’heure sur le marché infra-journalier allemand. Pour ce faire, on disposait d’un jeu de données spécifique issu des prix infra-journaliers et combiné avec les prévisions actualisées tout au long de la journée pour l’injection d’éolien et de photovoltaïque. Les prix ont été modélisés par les données actuellement disponibles sur les variables fondamentales. Le modèle distingue l’impact des différents facteurs fondamentaux du marché sur les prix en fonction du régime prédominant de la part de la demande et de l’heure du jour. Les variables fondamentales déterminantes pour le marché influencent davantage les offres en milieu de journée que le matin ou le soir. On constate une adaptation asymétrique des prix de l’électricité aussi bien en ce qui concerne le volume des transactions que les erreurs de prévisions de l’injection d’électricité issue d’énergies renouvelables. Si la part de la demande est élevée et qu’une quantité trop faible de capacité conventionnelle a été commercialisée sur le marché du jour d’avant, les négociateurs réagissent plus rapidement aux nouvelles prévisions sur l’injection d’électricité issue d’énergies renouvelables. Dès lors, le seuil évalué historiquement pour la part de la demande sur une période spécifique de livraison est une information essentielle pour les modalités stratégiques de soumission sur le marché infra-journalier. En comparant la part de la demande observée avec la valeur seuil historique et en fonction du régime prédominant sur le marché (part élevée ou faible), les acteurs du marché peuvent utiliser le modèle pour les prévisions de prix.
Synthèse des principaux résultats:

• Les facteurs fondamentaux du marché, qui influencent traditionnellement les prix de l’électricité en Allemagne, ont également un impact transfrontalier sur le marché suisse. 
• Les prix Swissix s’alignent en permanence sur les prix des combustibles, l’injection d’électricité issue d’énergies renouvelables, le comportement des acteurs du marché ainsi que sur les courbes de l’offre et de la demande qui concernent spécifiquement le marché allemand.
• Le Swissix s’adapte au niveau de prix allemand inférieur imputable à la production basée sur le charbon et à l’injection d’électricité issue d’énergies renouvelables dans le pays voisin.
• Les divers quantiles de prix réagissent différemment aux données fondamentales.
• La méthodologie habituelle pour résoudre les modèles de régression quantile avec une approche non paramétrique est étendue à une procédure paramétrique.