Jak interpretować prezentowaną prognozę?

Prezentowany widok pokazuje historyczne notowania kontraktów terminowych oraz prognozę przyszłych cen, wyznaczoną na podstawie struktury rynku forward i dostępnych danych giełdowych.

Zastosowany model nie jest klasycznym modelem prognozy czasowej (takim jak ARIMA czy Prophet), lecz modelem krzywej forward, który odzwierciedla sposób, w jaki rynek energii faktycznie wycenia przyszłość.

---

1. Punkt wyjścia: kontrakty roczne (Y)

Podstawą prognozy są kontrakty roczne, ponieważ są one najbardziej płynne, agregują oczekiwania rynku co do przyszłych cen i stanowią kręgosłup całej krzywej terminowej.

Na podstawie dostępnych notowań kontraktów rocznych model:

• dopasowuje trend cenowy w funkcji roku dostawy (regresja liniowa),
• ekstrapoluje ten trend na kolejne lata w horyzoncie prognozy.

---

2. Sezonowość i relacje między kontraktami (Q, M, W)

Rynek energii nie wycenia kontraktów kwartalnych, miesięcznych i tygodniowych niezależnie. Ich ceny wynikają z relacji względem kontraktów rocznych.

Model analizuje historyczne spready (różnice cen):

• kwartalne względem rocznych,
• miesięczne względem kwartalnych,
• tygodniowe względem miesięcznych,

i wyznacza średnie relacje sezonowe (np. premia zimowa, różnice między kwartałami).

Prognozy dla kontraktów krótszych są budowane sekwencyjnie:

prognoza roczna → korekta sezonowa → cena kontraktu krótszego

Dzięki temu zachowana jest spójność arbitrażowa całej krzywej forward.

---

3. Ceny znane vs prognozowane

Na wykresach i w tabelach rozróżnione są:

• ceny znane – aktualnie notowane na rynku,
• ceny prognozowane – wyliczone przez model tam, gdzie rynek nie dostarcza jeszcze notowań.

Pozwala to jasno zobaczyć, gdzie kończą się dane rynkowe, a gdzie zaczyna się modelowa ekstrapolacja.

---

4. Charakter i zastosowanie modelu

Model ma charakter strukturalny, zgodny z logiką rynku forward i odporny na krótkoterminowy szum cenowy.

Jest szczególnie użyteczny do:

• budowy krzywej cenowej dla analiz finansowych,
• symulacji przyszłych przychodów portfela OZE,
• porównań scenariuszowych (profil generacji vs profil cen),
• podejmowania decyzji strategicznych (oferty, hedging, PPA).