Why do Energy Markets in Europe Rely on One Instrument?
Notice bibliographique
Résumé
A common feature to electricity markets with derivative contracts is that the traded contracts are almost only futures and that they are traded multiple times the overall electricity demand. To understand why this occurs in practice, we study the efficiency of risk aligning in the competitive energy industry through derivative contract trading. We derive conditions that need to hold for a contract to provide the most efficient risk aligning, among all possible derivative contracts imaginable. We develop a game‐theoretical model that includes multiple competing producers and retailers whose decision‐makers are heterogeneous in their risk preferences that are captured using mean‐variance utilities. We derive closed‐form equilibrium quantities for the exchanged contracts and contract prices. We show using a simplified setup that, under an inelastic spot price, the optimal quantity and the price of the traded futures contract are driven by the proportion of the electricity spot price that retailers pass down to the consumers. In particular, this proportion impacts who are the buyers and the sellers of the contracts, what quantities of contracts are traded, and at what price the contracts are traded. We apply the model to the German electricity market and show that the conditions for guaranteeing a futures contract to be the most efficient risk aligning contract hold approximately. Our result can explain the dominance of futures contract trading in the energy industry and also the counter‐intuitively large quantity of traded futures, which exceeds multiple times the supplied quantity of electricity. Our results can aid decision‐makers in deciding on the types, amounts, and prices of contracts to trade. For market regulators, our results are helpful in providing understanding regarding the contract trading behavior on the market.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».