Hvorfor agentbaserte modeller er bedre egnet til å modellere markedet for elsertifikater enn fundamentale likevektsmodeller

Før jeg begynner å underbygge påstanden i overskriften er det nærliggende å beskrive hva som er hensikten med en modell, eller mer spesifikt, en markedsmodell. En modell er en forenklet representasjon av den virkelige verden. En markedsmodell er således en forenklet representasjon av et virkelig marked. Denne representasjonen er et nyttig beslutningsstøtteverktøy ved at den kan gi oss en grundigere forståelse av markedet, enten man ønsker å gjøre scenarioanalyser, teste effekten av endringer i markedsstrukturen, forklare faktiske observasjoner eller predikere framtiden.

Det finnes flere måter å bygge forenklede matematiske representasjoner av virkelige marked på, men her belyses fundamentale likevektsmodeller og adferdsorienterte (agentbaserte) markedsmodeller. Kort fortalt er det som skiller disse metodene spørsmålet om en markedsaktør, gitt samme nyttefunksjon og informasjon, vil opptre på samme måte eller ikke. I en fundamental likevektsmodell antar man implisitt at alle aktører har samme informasjon og vil opptre på tilnærmet samme måte i like situasjoner. I agentbaserte markedsmodeller åpner man for at agenter (les markedsaktører) har ulik oppførsel, ulik informasjon, ulik strategi, ulike mål og ulike måter å endre oppførsel på, noe som igjen betyr at deres opptreden i en gitt situasjon ikke er lik. Man sier at agentbaserte modeller i større grad tillater heterogen oppførsel.

Som nevnt handler markedsmodellering om å bygge forenklede representasjoner som på best mulig måte fanger det man observerer i den virkelige verden. Ved modellering av åpne marked er likevektsmodeller svært utbredt. Årsaken til dette er at;

  • Det er ansett som en rimelige antakelse at aktører med perfekt informasjon (lik informasjon) vil opptre likt tilnærmet likt. Selv om aktørenes oppførsel i virkeligheten ikke vil være helt lik, antas oppførselen å være symmetrisk fordelt rundt det som er vanligst. Det antas derfor at det ikke er noen systematiske forskyvninger fra den «like» oppførselen. Dette gjør oppførselen forutsigbar og mulig å utlede.
  • De er relativt sett enklere å utvikle, spesielt likevektsmodeller som har restriktive antakelse om adferd (perfekt konkurranse).

Priser i likevektsbaserte markedsmodeller som antar perfekt konkurranse vil derfor ende opp på marginalkostnaden til den siste produsenten som leverer produkter i markedet. En annen tolkning er at disse modellene ender opp med de samme prisene som markedet ville endt opp med dersom beslutningene i markedet var sentralisert. Disse modellen tar altså ikke hensyn til interaksjonen mellom markedsaktørene og at beslutningene faktisk er desentralisert. Rent praktisk kan slike modeller være nyttige i markeder hvor det er mange aktører, hvor tilbud/etterspørsels-beslutningene er relativt små, og alle aktørene sitter på tilnærmet samme informasjon – eksempelvis kraftmarkedet.

Vår erfaring tilsier at selv om likevektsbaserte markedsmodeller kan være informative for kraftmarkedet, egner de seg dårligere til å modellere markeder hvor interaksjonen mellom markedsaktørene er mer utslagsgivende for markedet, eksempelvis i markedet for elsertifikater.

Agentbasert modellering

Der likevektsmodeller som oftest tar utgangspunkt i den teoretiske likevekten som markedet som helhet skal oppnå, tar agentbaserte modeller utgangspunkt i å definere agentenes omgivelser og deres faktiske oppførsel. Hovedpoenget her er å forstå hvilke makrostrukturer som oppstår når disse agentene interagerer med omgivelsene og hverandre.  En agentbasert modell kan således sies å være konstruert ”bottom-up”, da agentenes adferd (mikronivå) er innputt og det som skjer på makronivå er utputt.

Et klassisk eksempelet på en agentbasert modell som viser hvilke makrostrukturer som oppstår ved å definere mikrostrukturene, er Schellings segregeringsmodell. Modellen til Schelling forklarer oss hvordan segregeringsmønstre i byer ikke nødvendigvis kommer av at mennesker ønsker at majoriteten av dem rundt seg har samme etnisitet. Eksempelvis forklarte modellen at man selv med agenter (innbyggerne) som ønsker at kun 30 % av naboene skal ha samme etnisitet, vil få byer som er totalsegregert. Modellen sier noe kontra intuitivt om byenes makrostruktur ved å kun ha definert agentene på mikronivå.

Kort om elsertifikatmarkedet

Som de fleste andre markeder har markedet for elsertifikater en etterspørselsside og en tilbudsside. Forbrukerne er lovpålagt å kjøpe elsertifikater for en andel av forbruket sitt, en andel som vokser fram mot 2020 og som dermed utgjør etterspørselen. På tilbudssiden blir ny fornybar kraftproduksjon satt i drift før 2020 i Norge og innen 2035 i Sverige tildelt sertifikater for hver MWh strøm produsert i opptil 15 år. Produsenter kan selge videre sertifikatene de ”produserer” i samme periode som de blir produsert, eller lagre dem til senere.  For flere detaljer om ordningen henvises det til NVEs hjemmesider.

Alternative_Energies

 

Hvorfor en agentbasert tilnærming er mer egnet til å modellere elsertifikatmarkedet

Vår erfaring fra elsertifikatmarkedet er at ingen vet hva som faktisk vil skje på makronivå, ei heller har vi observert noen likevekt. De modellene vi tidligere har jobbet med gir en likevektsbaserte markedspris på sertifikater, men denne prisen stemmer dårlig med det vi faktisk observerer. Vi mener derfor at er mer relevant å ta utgangspunkt i det vi faktisk kan klare å beskrive, nemlig enkeltaktørers adferd på mikronivå, og bruke dette som utgangspunkt for en markedsmodell.

Det er etter vår mening fire hovedårsaker til at markedet for elsertifikater ikke lar seg modellere av tradisjonelle likevektsmodeller, og at en agentbasert tilnærming er bedre egnet:

  • Sertifikatmarkedet er preget av binære investeringsbeslutninger.

De relativt store investeringskostnadene og de lave driftskostnadene for ny fornybar kraft medfører at beslutningene i liten grad følger en typisk marginalkostnadsdynamikk og minner mer om binære beslutninger. Vi har et marked med relativt få store avgjørelser, snarere enn mange små. Dette medfører at tilbudssiden av markedet kan minne om et spill mellom utbyggere hvor avgjørelsene i stor grad er avhengig av hva man tror andre aktører vil gjøre. I slike spillsituasjoner blir interaksjonen mellom aktørene mer utslagsgivende og dermed viktigere å inkludere i modellen.

  • Markedet er forventningsstyrt

Markedet og dermed prisene for elsertifikater er i stor grad styrt av forventinger og i mindre grad av det fundamentale. Siden forventingene varierer stort fra aktør til aktør, varierer også oppførselen stort. Investeringsbeslutningene er i stor grad avhengige av hva utbyggerne tror de andre utbyggeren tenker, og hva de tror disse utbyggerne tenker om en selv. Dette forsterker betydningen av interaksjonen mellom aktørene i markedet.

  • Markedet er volatilt

I et marked som er følsomt for endringer ser vi svært volatile priser. Stigende forventinger om et overskudd av elsertifikater ved 2020 kan få prisene til å kollapse, mens en forventing om overskudd kan sende prisene til himmels. Dette kombinert med usikkerhet rundt for eksempel rammebetingelsene, konsesjonsprosessene og kraftetterspørselen gjør at prisene svært lett avviker fra den tradisjonelle likevektsprisen.

  • Individualitet og varierende rammebetingelser

Siden både aktørenes oppfatning og evne til å håndtere denne usikkerheten varierer, blir forskjeller mellom markedsaktører mer utslagsgivende. Markedsaktørenes strategier, handlingsmønstre og beslutninger er derfor i større grad individuelle, slik at likevektsmodellens implisitte antakelse om en sentralisert beslutning blir lite beskrivende.

Varierende rammebetingelser på tvers av landegrensene forsterker dette ytterlige ved at aktører ikke bare tenker ulikt men også har ulike omgivelser i form av skatteregler, infrastruktur og interessesammensetninger. Med agentbasert modellering er dette atskillig lettere å ta hensyn til.

Som nevnt har vi erfart at likevektsbasert markedsmodeller for elsertifikatmarkedet ikke klarer å gjengi det vi faktisk observerer i elsertifikatmarkedet. Selv om en slik modell er informativ i den forstand at den gir den «riktige» fundamentale prisen, har modellen liten nytte dersom formålet er å forklare de faktiske prisene og investeringene i markedet når den ikke treffer historisk eller framover.

På bakgrunn av dette starter vi snart et forskningsprosjekt som skal utvikle en agentbasert markedsmodell for elsertifikatmarkedet.

Forskningsprosjekt: En agentbasert markedsmodell for elsertifikatmarkedet

Vi i Optimeering har i samarbeid med Thema Consulting blitt tildelt midler fra Forskningsrådet til å utvikle en agentbasert modell for elsertifikatmarkedet. En viktig del av prosjektet vil være å intervjue et spekter av aktører i bransjen for å forstå deres oppførsel på mikronivå og bruke dette som utgangspunkt for å modellere fremtidig utvikling i elsertifikatmarkedet.

Eksterne markedsaktører deltar også i prosjektet og vi er åpne for å dele den innsikten prosjektet gir til flere deltakere. For mer informasjon vedrørende prosjektet henvises det til vår produktside eller til å ta kontakt direkte med prosjektleder Gavin Bell.

Referanser

Macal, C. M., & North, M. J. (2005, December). Tutorial on agent-based modeling and simulation. In Proceedings of the 37th conference on Winter simulation (pp. 2-15). Winter Simulation Conference.

Tufte, P. A., Lyngstad, T. H., & Birkelund, G. E. (2010). Agentbasert modellering: en del av samfunnsvitenskapenes verktøykasse. Tidsskrift for samfunnsforskning, 51(3), 335-362.

Professor Scott E. Page University of Michigan – lectures in Model Thinking

Leave a Reply

Your email address will not be published. Required fields are marked *