Analytics and Empirics of Emission Trading

In the acadamic discussion emission trading schemes (ETS) have emerged as a political instrument to both comply to emission targets and achieve this in a cost effcient way for all participants. However, until today most of the theoretical analysis in this area has been done in a qualitative rather than a quantitive way. In our research we aim to analyze already established ETS in terms of price volatility and jumpy behaviour and, based on this, point out alternative designs. We investigate how linking of different ETS effects the market price and consider various hybrid schemes. Our analysis is based on stochastic equilibrium models and employs techniques in financial mathematics used for option pricing.

Details: Analytics and Empirics of Emission Trading

Cooperation: We will closely work together with the research groups of

  • Professor Fred Espen Benth, Centre of Mathematics for Application, Departement of Mathematics, University of Oslo, Norway
  • Dr. Luca Taschini, Grantham Research Institute, London School of Economics, UK

StoBeS

Stochastische Methoden zur Bewirtschaftung und Bewertung von zentralen und dezentralen Speichern im Kontext des zukünftigen deutschen Energiesystems

Mit zunehmender Einspeisung von Strom aus fluktuierenden erneuerbaren Energiequellen gestaltet sich der Ausgleich zwischen Angebot und Nachfrage auf dem Strommarkt zunehmend schwierig. Eine wichtige Rolle wird hier Speichern zugeschrieben, die Strom in Zeiten großen Angebots aufnehmen und bei hoher Nachfrage wieder abgeben können. Abseits der natur- und ingenieurswissenschaftlichen Fragen der Entwicklung solcher Speicher stellen wir im Rahmen dieses Projektes die Frage nach der ökonomischen Vorteilhaftigkeit von Speichern. Hierzu wollen wir zunächst den stochastischen Charakter der fluktuierenden Einspeisung von Wind- und Solarenergie insbesondere hinsichtlich zeitlicher als auch räumlicher Korrelationsmuster adäquat modellieren. Anschließend wollen wir finanzmathematische und energieökonomische Modellierungsansätze verknüpfen, um vielfältig anwendbare Methoden zu erhalten, die die optimale Bewirtschaftung von Speichern in Abhängigkeit von energiewirtschaftlichen Restriktionen wie verfügbare Netz- oder Erzeugungskapazitäten bestimmen.

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