Decomposition techniques in energy risk management

Abstract

Öz enerji riski yönetiminde dekomposizyon teknikleri Oktay Sürücü Yüksek Lisans, Finansal Matematik Bölümü Tez Yöneticisi: Yrd. Doç. Dr. Esma Gaygısız Eylül 2005, 109 sayfa Enerji marketlerinde hala devam etmekte olan özelleştirme süreci, bu marketlerin monopol yapısını daha kompleks hale dönüştürmektedir. Önceden kazançları garanti olan büyük şirketler ve bağımsız enerji üreticileri bu değişimle birlikte rekabet halinde olan girişimcilere dönüşmektedirler. Bu rekabet, şirketlerin ver imliliklerini artırmalarına zorlamaktadır. Fiziksel sevkiyatın yanı sıra; büyük volatilite, hacimsel belirsizlik ve kredi riskiyle tanımlanan bir markette yer almanın zorluklarıyla da mücadele etmektedirler. Böyle bir ortamda risk yönetimi evvelkinden çok daha fazla önem kazanmaktadır. Riski yönetebilmek için ilk olarak riskin ölçümü yapılmalı ve bundan elde edilen risk miktarı en uygun şekilde kullanılmalıdır. Özelleştirilmiş bir markette yer alan bir enerji firmasının modelini oluştururken stokastik programlama kullanması, bu yöntemin belirsizlikleri modellemede iyi olmasından ve iyi sonuç vermesinden dolayı doğru bir adım olacaktır. Fakat ortaya çıkacak problemin genişliği sonuca ulaşmak için dekomposizyon tekniklerini gerekmektedir. Anahtar Kelimeler: Enerji piyasaları, risk yönetimi, stokastik programlama, dekom posizyon teknikleri. iv

ABSTRACT DECOMPOSITION TECHNIQUES IN ENERGY RISK MANAGEMENT Oktay Sürücü M.Sc, Department of Financial Mathematics Supervisor: Assist. Prof. Dr. Esma Gaygısız September 2005, 109 pages The ongoing process of deregulation in energy markets changes the market from a monopoly into a complex one, in which large utilities and independent power producers are no longer suppliers with guaranteed returns but enterprisers which have to compete. This competence has forced utilities to improve their efficiency. In effect, they must still manage the challenges of physical delivery while operating in a complex market characterized by significant volatility, volumetric uncertainty and credit risk. In such an environment, risk management gains more importance than ever. In order to manage risk, first it must be measured and then this quantified risk must be utilized optimally. Using stochastic programming to construct a model for an energy company in liberalized markets is useful since it provides a generic framework to model the uncertainties and enable decisions that will perform well. However, the resulting stochastic programming problem is a large-scale one and decomposition techniques are needed to solve them. Keywords: Energy markets, risk management, stochastic programming, decom position techniques. Ill