Polski rynek węgla jest coraz mocniej związany z rynkiem światowym. Jedną z przyczyn jest podawanie proponowanej ceny energii na rynku bilansującym opartej o koszty wytwarzania wyliczane obowiązkowo na podstawie miksu węgla ARA i miału PSCMI 1/T. Obowiązkowe uwzględnianie miału PSCMI 1/T rozpoczęło się w roku 2022 , przy cenach PSCMI 1/T znacznie niższych od ówczesnych […]
Polski rynek węgla jest coraz mocniej związany z rynkiem światowym. Jedną z przyczyn jest podawanie proponowanej ceny energii na rynku bilansującym opartej o koszty wytwarzania wyliczane obowiązkowo na podstawie miksu węgla ARA i miału PSCMI 1/T. Obowiązkowe uwzględnianie miału PSCMI 1/T rozpoczęło się w roku 2022 , przy cenach PSCMI 1/T znacznie niższych od ówczesnych cen węgla ARA i miało na celu urealnienie kosztów wytwarzania energii przez polskich wytwórców.
Po renegocjacjach kontraktów na zakup węgla przez polskich producentów energii od PGG, nastąpił gwałtowny wzrost ceny PSCMI 1/T. Jednocześnie ceny na rynku światowym gwałtownie spadły. Na koniec marca 2023 kurs PSCMI 1/T wynosił 164.3 [USD/T], zaś węgla ARA 142.15[USD/T] (kontrakt roczny). Odczytów ceny PSCMI 1/T za kwiecień jeszcze nie opublikowano, ale cena węgla ARA spadła w okresie 31.03.2023 do 15.05.2023 do 109.55 [USD/T]. Czy i ewentualnie kiedy PSCMI 1/T ma szansę pójść w ślady węgla ARA?
Poniżej przedstawiono przebieg obu kursów w tej samej skali. Okazuje się, że sytuacja na rynku węgla ARA od kilkunastu lat wyprzedza to, co dzieje się na rynku krajowym o około 11 miesięcy. Dodatkowo okazało się, że po uwzględnieniu tego wyprzedzenia współczynnik korelacji obu zmiennych w latach 2011 – 2023 był wysoki i wynosił 0.8728. Bez uwzględnienia wyprzedzenia korelacja kształtowała się na poziomie „zaledwie” 0.48.
Analizując zatem historyczny przebieg obu kursów i uwzględniając 11- miesięczne wyprzedzenie rynku światowego względem krajowego, wyraźniejszego spadku kursu PSCMI 1/T spodziewać się można w okolicy października 2023 (czerwona linia na wykresie poniżej).
Za takim scenariuszem dodatkowo przemawia wynik badania kointegracji (długoterminowego związku) obu zmiennych.
Kointegracja, to własność szeregów czasowych wykorzystywana w ekonometrii, która ma miejsce, jeżeli dwa szeregi czasowe nie są stacjonarne, ale ich kombinacja liniowa jest stacjonarna. Prościej rzecz ujmując, gdy szeregi są skointegrowane, można przypuszczać, że występuje relacja długookresowa pomiędzy nimi.
Jedną z metod badania kointegracji jest metoda Johansena, składająca się z dwóch testów: testu śladu i testu największej wartości własnej.
Po zastosowaniu metody Johansena do kursów węgla PSCMI 1/T oraz węgla ARA okazało się, że wyniki testu śladu i testu największej wartości własnej wskazują na istnienie jednego wektora kointegrującego. Można się zatem spodziewać długookresowego związku tych wielkości.
Po uwzględnieniu zależności kursu ARA i PSCMI 1/T oraz informacji dotyczących oczekiwań co do koniunktury w Polsce zbudowany został model prognozujący przebieg kursu PSCMI 1/T na kolejnych 12 miesięcy. Model został zoptymalizowany przy użyciu uczenia maszynowego. Wynik przedstawiono na wykresie poniżej:
