Bamberg, Univ., Diss., 2011

This thesis investigates spot price models for natural gas and develops a new model, which incorporates both the simplicity of the set-up of reduced-form models and economic insights into the most important drivers of gas prices. The model responds to common criticism on existing reduced-form models for energy prices, especially to certain misspecifications identified. More precisely, the stochastic convenience yield model by Gibson and Schwartz (1990) and Schwartz (1997), which has gained notable attention in practice, is extended by using a two-component convenience yield. The first component mirrors fundamental convenience yield dynamics, which arise from changes in air temperature and national gas inventories, whereas the second component represents changes in the risk attitude of market participants.

With empirical data from the UK and US gas markets it is shown that the extended model significantly improves the out-of-sample price forecast with regard to the stochastic convenience yield model when the forecast horizon is increased beyond one day. At the same time, the in-sample and the cross-sectional fit to quoted futures prices along the term structure are at least as good as for the mentioned benchmark model. For both conceptual and numerical reasons, some further room for an amendment of the cross-sectional fit remains. Its realization would, however, necessitate a far more complex model set-up.

Diese Dissertation untersucht Spotpreis-Modelle für Erdgas und entwickelt ein neues Modell, welches die gute Handhabbarkeit von „reduced form“-Modellen einerseits und fundamentale ökonomische Erkenntnisse über die Treiber von Erdgaspreisen andererseits zusammenführt. Das Modell begegnet der häufig geäußerten Kritik an existierenden „reduced form“-Modellen für Energiepreise, insbesondere bestimmten konstatierten Fehlspezifikationen. Hierzu wird das stochastische Convenience Yield-Modell von Gibson und Schwartz (1990) und Schwartz (1997), welches in der Praxis weit verbreitet ist, durch eine Zwei-Komponenten-Modellierung der Convenience Yield erweitert. Die erste Komponente bildet fundamental begründete Convenience Yield-Änderungen durch Veränderung von Lufttemperatur und nationalen Gasspeicherständen ab, während die zweite Komponente Veränderungen der Risikobereitschaft der Investoren anzeigt.

Mit empirischen Daten aus dem UK- und dem US-Gasmarkt kann gezeigt werden, dass das erweiterte Modell signifikant genauere „out-of-sample“-Preisprognosen erzeugen kann als das stochastische Convenience Yield-Modell, wenn der Prognosehorizont länger als einen Tag beträgt. Gleichzeitig bleibt die Qualität der Modellanpassung innerhalb der Stichprobe und im Querschnitt über verschiedene Fristen von Futures-Kontrakten erhalten. Sowohl aus konzeptionellen als auch numerischen Gründen verbleibt bei der Querschnittsanpassung noch weiteres Verbesserungspotenzial, dessen Realisierung jedoch einen deutlich komplexeren Modellaufbau voraussetzt.