Title: Econometric modeling of natural gas prices : different modeling approaches and case studies related to gas markets
Language: English
Authors: Hamie, Hassan 
Qualification level: Doctoral
Advisor: Auer, Johann  
Issue Date: 2020
Number of Pages: 145
Qualification level: Doctoral
Abstract: 
Es gibt viele Gründe, warum ein besseres Verständnis des stochastischen Prozesses, der die Erdgaspreise bestimmt, nützlich wäre. Dieses Verständnis wäre auf mikroökonomischer Ebene hilfreich: Es wäre ein effizientes Instrument für eine bessere Vorhersage der Gaspreise, eine Hilfe bei der Entscheidung und zeitlichen Planung von Investitionen sowie ein Verständnis der wichtigsten Variablen, die die Großhandelspreise für Erdgas beeinflussen.Die Frage, ob die Liberalisierung der Gasindustrie zu wettbewerbsfähigeren Märkten geführt hat, hat in der wissenschaftlichen Gemeinschaft großes Interesse geweckt. Klassische mathematische Regressionswerkzeuge, statistische Tests und Optimierungsgleichgewichtsprobleme, genauer gesagt nichtlineare Komplementaritätsprobleme, wurden zur Modellierung der Gasmärkte und ihrer Auswirkungen auf die Preise verwendet. Ziel der Arbeit ist es, anhand von vier Herausforderungen/Fallstudien diese wichtigen, in der Ökonometrie weit verbreiteten Methoden vorzustellen, indem sie mit einem gemeinsamen "Anwendungsfall" in der Thematik der Rohstoffpreisbildung, wie z.B. Erdgas, verknüpft werden.Zunächst wird die Records-Theorie verwendet, um den Effekt extremer Gaspreise und die Wahrscheinlichkeit künftiger Aufzeichnungen zu untersuchen. Ziel ist es, die Stabilität von drei verschiedenen regionalen Gasmärkten (USA, Europa und Asien) zu testen, die jeweils ihre eigenen Angebots- und Nachfragemerkmale haben. Das klassische Modell wird für den Fall verwendet, dass die Gaspreise unabhängig und identisch verteilt sind (i.i.d-Fall). Alternative Modelle, wie das Yang-Modell und der zeitdiskrete Random Walk, werden verwendet, wenn die Anzahl der Datensätze schneller wächst als im i.i.d-Fall und sich die Datensätze nicht nur auf die ersten Beobachtungen konzentrieren. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass von den drei wichtigsten regionalen Gasmärkten der asiatische Markt weniger stabil zu sein scheint als die anderen, und dass die Wahrscheinlichkeit, in den kommenden Jahren einen Rekord zu erzielen, am höchsten ist. Der Hauptvorteil eines solchen Modells, das bisher noch nicht für Rohstoffmärkte verwendet wurde, besteht darin, dass die Ergebnisse trotz der nicht unabhängigen und nicht identisch verteilten Eigenschaften der Daten verteilungsfrei sind. Folglich wird sich der Antragsteller nicht um die Identifizierung des Verteilungstyps kümmern, und die Komplexität der Modelle wird reduziert.Zweitens wird die Spieltheorie verwendet, um die Konzentration und das Verhalten der Gasversorger in zwei verschiedenen regionalen europäischen Gasmärkten, Österreich und den Niederlanden, zu testen, wobei jeder von ihnen eine andere Evolutionsstufe im Prozess der Liberalisierung der Erdgasgroßhandelsmärkte darstellt. Die parametrische Methode berücksichtigt den klassischen Nash-Cournot-Gleichgewichtstest mit Annahmen über Kosten- und Nachfragefunktionen, während die nichtparametrische Methode keine vorherigen parametrischen Annahmen trifft und somit eine größere Freiheit bei der Modellierung ermöglicht. Dieses Modell ist effektiv und validiert die Tatsache, dass die Anbieter in beiden Märkten dem Verhalten der "Gewinnmaximierung" folgen, obwohl ein Markt liquider ist als der andere. Interessanterweise deuten die Ergebnisse auch darauf hin, dass einige der Gasversorger ihre "Nutzenfunktion" nicht nur durch Gewinnstreben maximieren, sondern auch durch die Verfolgung gemeinnütziger Ziele, wie kooperatives kollusives Verhalten. Darüber hinaus wird die Integration des Gasmarktes in Europa mit Hilfe einer nichtparametrischen Methode untersucht, die sich von den weit verbreiteten klassischen Zeitreihenmethoden unterscheidet. Dies liefert zusätzliche Erkenntnisse zur Gasmarktintegration und Preiskorrelation in zwei geographisch weit voneinander entfernten europäischen Gasmärkten.Drittens werden zur Berechnung der Koeffizienten einer multivariaten kausalen Regressionsanalyse die Regressionsmethoden der kleinsten Quadrate, der maximalen Wahrscheinlichkeit, des maschinellen Lerngradienten Decent und der kleinsten Quadratoptimierung verwendet. In dieser Studie wird die kurzfristige Vorhersage der Großhandelspreise für Erdgas für jede verwendete Methode getestet. Es wird festgestellt, dass dort, wo die lineare Approximation nicht gültig ist, die Methode entsprechend leidet. Die mathematischen Methoden des Gradientenabfalls und der Optimierung der kleinsten Quadrate helfen jedoch dabei, die Datensätze zu visualisieren, die nichtlinearen Auswirkungen mehrerer Variablen auf die Spot-Gaspreise hervorzuheben und hervorzuheben. Der Vorteil des nichtparametrischen ökonometrischen Modells und die verwendeten Kalibrierungstests (PCA und Gamma) haben dazu beigetragen, die kurzfristigen Gaspreise genau vorherzusagen.Nicht zuletzt wird die Informationstheorie verwendet, um die Ausdruckskraft und Effizienz einer in den Gaspreiszeitreihen enthaltenen Informationsstruktur zu bewerten und zu prüfen, ob diese Informationen indikativ sind und Informationen enthalten, die für die Aufsichtspflicht der Regulierungsbehörden nützlich sind. Ökonometrische und mathematische Methoden, die auf der Spieltheorie, der Rekordtheorie und der Shannon-Entropie basieren, werden verwendet, um die folgenden Signale zu messen: Wettbewerbsniveau, Preisstabilität bzw. Preisunsicherheit - für den US-amerikanischen und den europäischen Gasmarkt. Zweitens wird das durch diese Signale erzeugte Informationsniveau mit Hilfe der Informationstheorie quantifiziert. Die Ergebnisse dieses innovativen zweistufigen Ansatzes zeigen, dass das Funktionieren des europäischen Marktes das Eingreifen des Regulierers durch die Anwendung zusätzlicher Regeln erfordert.

There are many reasons why a better understanding of the stochastic process driving the prices of natural gas would be useful. This understanding would be helpful on the microeconomic level: providing an efficient tool for better forecasting the gas prices; aiding with the decision and timing of investment, as well as understanding the main variables that affect the wholesale prices of natural gas.The question of whether liberalization of the gas industry has led to more competitive markets has attracted much interest among the scientific community. Classical mathematical regression tools, statistical tests, and optimization equilibrium problems, more precisely non-linear complementarity problems, were used to model gas markets and its effect on prices. On the basis of four challenges/ case studies, the aim of the thesis is to introduce these important methods widely used in econometrics, by linking them to a common "use case" in the subject of commodity pricing, such as natural gas.First, the Records theory is used to study the effect of extreme gas prices and the probability of future records. The aim is to test the stability of three different regional gas markets (U.S, Europe and Asia), each having its own supply and demand characteristics. The classical model is used for the case where gas prices are independent and identically distributed (i.i.d case). Alternative models, such as Yang model and the discrete-time random walk, are used, where the number of records grows faster than in the i.i.d case and where records are not only concentrated among the first observations. The findings suggest that out of the three main regional gas markets, the Asian market seems to be less stable than the others, and that the probability of having a record in the coming years is the highest. The main advantage of such a model that has not been used previously for commodity markets, is that in spite of the non-independent and non-identically distributed properties of the data, the results are distribution free. Consequently, the applicant will not be concerned by identifying the distribution type and the complexity of the models is reduced.Second, Game theory is used to test the concentration and behavior of gas suppliers in two different regional European gas markets, Austria and the Netherlands, each one of them represents a different evolutionary stage in the process of wholesale natural gas markets liberalization. The parametric method takes into account the classical Nash-Cournot equilibrium test, with assumptions on cost and demand functions, while the non-parametric method does not make any prior parametric assumptions, and thus allow greater freedom in modeling. This model is effective and validates the fact that suppliers in both markets follow the ‘profit maximization’ behavior even though one market is more liquid than the other. Interestingly, the findings also suggest that some of the gas suppliers maximize their 'utility function' not only by seeking profit but also by pursuing non-profit objectives, such as cooperative collusive behavior. Additionally, by using a non-parametric method other than the widely used classical time series methods, the gas market integration in Europe is investigated. This provides additional evidence on gas market integration and price correlation in two European gas markets that are distant geographically from one another.Third, the regression methods of least square, maximum likelihood, machine learning gradient decent and least square optimization are used to compute the coefficients of a multivariate causal regression analysis. This study tests the short-term prediction of wholesale natural gas prices for each method used. It is found that where the linear approximation is not valid, the method suffers accordingly. However, the mathematical methods of gradient descent and least squares optimization help visualize the data sets, highlight, and accentuate the nonlinear effects of several variables on the spot gas prices. The advantage of the non-parametric econometric model and the calibration tests used (PCA and Gamma), have contributed in accurately forecasting short term gas prices.Last but not least, the Information Theory is used to assess the expressive power and efficiency of an information structure contained in the gas prices time series and check if this information is indicative and carry information that is useful to the oversight duty of regulators. Econometric and mathematical methods based on Game Theory, Records Theory, and Shannon Entropy are used to measure the following signals: level of competition, price stability, and price uncertainty respectively – for the U.S. and Europe gas markets. Second, the level of information generated by these signals is quantified using the Information Theory. The results of this innovative two-step approach show that the functioning of the European market requires the regulator’s intervention via applying additional rules to enhance the competitive aspect of the market, while this does not hold for the U.S. market. Also, the value of the information contained in both markets’ wholesale gas prices, although in asymmetric terms, is significant, and therefore proves to be an important instrument for the regulators.The use of several econometric models and theories in different case studies is useful for natural gas stakeholders, as it extracts valuable information from the prices of this commodity. This information is important for traders, regulators, consumers and producers.
Keywords: Gas Markt; Ökonometrische Modelle; Spieltheorie-Cournot Modell; Records-Theorie; Informations-Theorie; Parametrische und Nicht-Parametrische Modelle
Gas Markets; Econometric Models; Game Theory-Cournot Model; Records Theory; Information Theory; Parametric and Non-parametric Models
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2020.41262
http://hdl.handle.net/20.500.12708/15048
DOI: 10.34726/hss.2020.41262
Library ID: AC15680571
Organisation: E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
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