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Gestión de Riesgos en el suministro de electricidad.

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Presentación del tema: "Gestión de Riesgos en el suministro de electricidad."— Transcripción de la presentación:

1 Gestión de Riesgos en el suministro de electricidad

2 Precios de la energía eléctrica Gestión de riesgos Modelos para valoración de derivados Volatilidad Value at Risk Matriz de correlaciones Gestión integrada de riesgos Front-Middle-Back offices Contenido

3 No es almacenable La oferta se adapta con lentitud a la demanda La demanda es rígida a corto plazo Elevada aleatoriedad Reversión sobre la media muy corta Fuerte estacionalidad Muy elevadas en el corto plazo Varían temporalmente Decrecen al ampliar el vencimiento Características físico Características precios Características volatilidad Dificultades para calcular garantías y riesgos Necesidad de modelos para valorar derivados Los precios de la energía eléctrica

4 Mercado financiero Mercado físico MERCADO DIARIO OMEL CONSUMIDOR COMERCIALIZADORGENERADOR O COGENERADOR MERCADO DE DERIVADOS Energía a precio diario Energía a precio indexado Contratos de aseguramiento de precio Mercados físicos y financieros de energía eléctrica

5 Contratos de suministro Contratos de reserva de capacidad Actividad de trading Contratos financieros Comercialización Consumidores elegibles Cogeneradores Generadores Gestión de riesgos (volumen y precios) Trading de Energía

6 Hay reversión sobre la media Hay saltos aleatorios Hay estacionalidad La volatilidad depende del nivel del precio Relación entre spot y forward –Ni contango ni backwardation –Forward=media esperada del spot Modelos Características precios energía

7 La Volatilidad En la gestión de riesgos hay que fijarse más en la evolución temporal de la varianza (volatilidad) y en sus correlaciones que en la esperanza matemática Tiempo

8 VOLATILIDAD DE LOS PRECIOS 1.Volatilidad es la variación de precios que acontece más allá de las variaciones que afectan a su tendencia. 2.Se define matemáticamente como la desviación estándar anualizada del logaritmo natural de dos precios sucesivos.

9 Estructura temporal La volatilidad de los rendimientos (P) no es constante a lo largo del tiempo Tiempo

10 Reversión sobre la media Tiempo P Camino Aleatorio (Black-Scholes) Tiempo P Reversión sobre la media

11 Matriz de volatilidades 0 CURVA FORWARD DE VOLATILIDADES EN EL MOMENTO 0 Vencimiento OCT 2002 OCT 2003 T Volatilidad Tiempo

12 Matriz de volatilidades t CURVA FORWARD DE VOLATILIDADES EN EL MOMENTO t Vencimiento DIC 2002OCT 2003 T Volatilidad Tiempo DIC 2003

13 Vencimiento Simulación Tiempo 0 CURVAS VOLATILIDADES DE 0 A t t T T+t OCT03 DIC03 Matriz de volatilidades Volatilidad DIC 2002OCT 2002 OCT03

14 Tiempo 0 CURVAS VOLATILIDADES DE 0 A t t Matriz de volatilidades Volatilidad DIC03 OCT03 DIC 2002OCT 2002 OCT03 T+t Estructura temporal Reversión a la media

15 Matriz de volatilidades Tiempo a vencimiento Tiempo simulación

16 High Volatility Months Low Vol. Months En los modelos B-S, la variabilidad del precio con un vencimiento determinado está influenciada por la volatilidad de los meses previos Precio Forward Volatilidad Forward Precios Forward y Volatilidades Black

17 Meses con Alta Volatilidad Meses con Volatilidad Baja En Modelos con Reversión a la Media, la variabilidad del precio en un vencimiento determinado puede ser independiente de la volatilidad spot en los meses anteriores Precios Forward Volatilidad Forward Precios Forward y Reversión sobre la media

18 q Responde a la pregunta: q Definición: q Parámetros: ¿Cuánto dinero podemos perder? Estimación de la cantidad máxima probable que puede perder una cartera para un nivel de confianza dado, sobre un horizonte temporal específico y bajo unas condiciones normales de los mercados, como consecuencia de movimientos adversos en los precios de las activos. Nivel de confianza (95%, 97%, 99% u otro) Horizonte Temporal (1 día, 1 semana, etc) Matrices de Volatilidades y Correlaciones Moneda y Fecha de cálculo Value at Risk

19 Representación gráfica

20 Value at Risk Métodos VaR Análitico VaR Histórico VaR por Montecarlo Extreme Value Theory MODELO VaRworks

21 Value at Risk Datos Cartera Precios mercado actuales Matrices de volatilidades y correlaciones FuncionesGeneración de escenarios aleatorios de precios Valor Mercado Valor Mercado hipotético para cada escenario 5% VaR al 95% obtenido en función del quinto percentil del histograma de pérdidas y ganancias generado

22 Variables de estado en las simulaciones de riesgos energéticos Stochastic Scenarios of Electricity and Fuel Prices, Load (Weather), Available Generation Generation Assets Derivatives Contracts Retail Portfolio Expected Profit 0 Loss Low probability large losses

23 Matriz de correlaciones siendo y: vector ponderaciones de c/activo de la cartera según valor de mercado : matriz diagonal de varianzas : matriz de correlaciones

24 GESTION DE RIESGOS Encontrar el vector de ponderaciones (y) que hace mínima la varianza de una cartera (en la que se incluye la posición física (corta o larga) del agente de mercado DESCRIPCION DEL PROBLEMA

25 Front-Middle-Back offices Front office –Mesa(s) de contratación –Tipo de riesgos –Tipo de productos –Tipo de mercados –Registro operaciones para posterior control

26 Front-Middle-Back offices Back office –Unidad de control de la front-office –Contabilidad operaciones –Medición y determinación riesgos –Seguimiento diario límites riesgos –Informar diariamente –Evitar contratación indebida –Transferencia flujos información –Contrapartes

27 Front-Middle-Back offices Middle office –Verificar operaciones front office dejando administración a back office –Analizar resultados –Valorar carteras –Medición y control –Controlar cumplimiento de límites –Controlar posiciones –Conciliar resultados contables –Elaborar informes

28 Plaza Pablo Ruiz Picasso, s/n Torre Picasso, Plantas 22 y 23 Madrid, Vox: Fax:


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