Ceny energii elektrycznej w Polsce

Opis zjawiska ekonomicznego

W Polsce handel energią elektryczną opiera się na przepisach Ustawy o Prawie Energetycznym z dn. 10 kwietnia 1997r. (Dz. U. z 1997r. Nr 54, poz. 348), natomiast instytucją regulującą aspekty funkcjonowania na naszym rynku jest Urząd Regulacji Energetyki. Uczestnikami rynku energii elektrycznej są producenci, dystrybutorzy, podmioty zajmujące się przesyłem energii oraz spółki dokonujące obrotu energią. Obecnie w Polsce 317 firm posiada koncesję na obrót energią elektryczną w Polsce. Prawo energetyczne w Polsce nakazuje rozdzielenie opłat za energię elektryczną i jej przesył. Ceny energii są wyceniane różnymi systemami ze względu na odbiorców, np. dla gospodarstw domowych obowiązują dwie taryfy do wyboru:

·         G11 – taryfa jednostrefowa, jednakowe opłaty przez całą dobę,

·         G12 – taryfa dwustrefowa, ceny energii uzależnione od pory doby, w której jest zużywana.

Zmienna Objaśniana

Zmienną objaśnianą jest cena energii elektrycznej w Polsce w ujęciu kwartalnym.

Zebranie danych do analizy

Dane do analizy zostały zebrane ze strony Głównego Urzędu Statystycznego (www.stat.gov.pl). Na poniższym rysunku zostały zilustrowane dane wstępne w ujęciu kwartalnym w latach 2003-2011, obejmują ceny w złotych za 1kWh w taryfie G11.

Zmienne objaśniające

Zmienne objaśniające zmienną objaśnianą to elementy wpływające na zmienną objaśnianą. W tym przypadku będą to czynniki wpływające na ceny energii elektrycznej.

Wybrane zmienne objaśniające:

Zmienna X1 – inflacja w Polsce.

Rysunek 1, źródło: www.stat.gov.pl

Zmienna X2 – ilość odbiorców energii w Polsce.

Rysunek 2, źródło: www.stat.gov.pl/bdr/ - Bank Danych Lokalnych

Zmienna X3- cena węgla w dolarach amerykańskich. Indeks DES ARA przedstawia ceny węgla w porcie w Amsterdamie, według którego rozliczany jest węgiel dystrybuowany w Europie.

Rysunek 3, źródło: www.globalcoal.com

Zmienna X4 – kurs USD/PLN. Zmienna użyta w celu uwzględnienia wahań kursowych dotyczących zakupu węgla (Zmienna X3).

Rysunek 4, źródło: www.stooq.com

Zmienna X5 – zużycie energii w Polsce w ujęciu kwartalnym. Zauważalne skoki poboru energii w okresie zimowym, gdy dzień jest krótszy, niż w okresie letnim.

Rysunek 5, źródło: www.stat.gov.pl/bdr/ -  Bank Danych Lokalnych

Dla wszystkich zmiennych wyliczone zostały: średnia, odchylenie standardowe oraz współczynnik zmienności, będący ilorazem średniej i odchylenia każdej zmiennej. Próg zmienności wynosi 0,05.

Bo dokonaniu obliczeń okazało się, że spośród współczynników zmienności wszystkich zmiennych, tylko wartości zmiennych X3 i X4 spełniają wymogi i posiadają wartość większą od progu zmienności. W związku z tym tylko te dane zostaną użyte do budowy modelu.

Wyniki obliczeń przedstawione są na poniższym zrzucie ekranu.

Wykorzystany model klasycznej metody najmniejszych kwadratów okazał się niewystarczający, obrazuje zaledwie 42% zmienności cech. Współczynnik determinacji        R-kwadrat o tak niskiej wartości nie pozwala na budowę rzetelnego i wiarygodnego modelu. Wymagana jest korekcja poziomu tego współczynnika przynajmniej do poziomu 0,5 oraz skorygowanego R-kwadrat powyżej 0,7.

Poprawienie współczynnika determinacji R-kwadrat

W celu poprawienia współczynnika zostały użyte kwadraty wybranych zmiennych objaśniających. Wartości tych kwadratów oraz ich kombinacji przedstawia poniższa tabela.

Niestety żaden z wyników nie poprawił poziomu współczynnika determinacji R-kwadrat, jak również skorygowanego R-kwadrat. Metoda ta jest więc nieskuteczna i należy wybrać inną.

Kolejną metodą podwyższenia poziomu współczynnika determinacji jest obliczanie przyrostów logarytmów dla wybranych zmiennych. Niestety tutaj również wyniki nie były obiecujące, choć już prawie mieszczące się w normie.

Jak widać po współczynnikach zobrazowano już 61% obserwacji, niestety jednak skorygowany R-kwadrat wciąż oscyluje poniżej 0,7. Mimo wszystko wynik i tak lepszy, niż w modelu wyjściowym.

Kolejną próbą poprawy modelu było dodanie kolejnej zmienej – X6. Zmienna X6, to ceny ropy naftowej Brent. Zmienną tą użyłem ze względu na fakt, iż jest to surowiec używany do wytwarzania energii. W tabeli przedstawione są historyczne wartości tej zmiennej wraz z jej wartością zlogarytmowaną.

Wyniki dodania nowej zmiennej do modelu przyniosły zadowalający rezultat.

Tym razem zarówno współczynnik determinacji R-kwadrat i skorygowany R-kwadrat mają zadowalające wartości, pozwalające na przejście do procesu testowania.

Testowanie modelu

Test White’a na heteroskedastyczność reszt

Przyjęty przez nas poziom istotności wynosi 0,05. Wynik testu wynosi 0,27, jego wartość jest więc większa. Oznacza to, że heteroskedastyczność nie występuje.

Test normalności rozkładu składnika resztowego

Wartość statystyki Chi-kwadrat jest mniejsza od wartości krytycznej, nie ma więc podstaw do odrzucenia hipotezy zerowej, a więc dystrybuanta empiryczna posiada rozkład normalny.

Ocena współliniowości VIF

Aby móc mówić o współliniowości pomiędzy zmiennymi, ich wartości powinny być większe, niż 10. Jak widać na obrazku, ekstremalne wartości zawierają się w wartościach 1,580 - 3,845, zatem współliniowość nie występuje.

Test autokorelacji

Wszystkie statystyki testów autokorelacji mają wartość wyższą od wartości krytycznej, zatem istnieje współzależność losowych składników. Daje to również podstawę hipotezie o braku autokorelacji.

17 grudnia spotkanie i oddanie ostatecznego projektu z modelem ekonometrycznym  i prognozą.