CESI. RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 1/159

Transcript

1 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 1/159 Cliente Ricerca di Sistema (secondo periodo) Oggetto Tecniche di gestione di portafoglio e stima dei costi di copertura dal rischio di prezzo su scenari relativi al mercato elettrico italiano Ordine L9400 Note EXTRA / WP n o 1 / milestone n o 1.3 rapporto 1/1 della milestone La parziale riproduzione di questo documento è permessa solo con l'autorizzazione scritta del CESI. N. pagine 159 N. pagine fuori testo 0 Data 31/03/2005 Elaborato B.U. RETE T&D Energy Trading V. Canazza Università di Milano Bicocca F. Bellini, S. Stefani, G. Zambruno Mod. RAPP v. 01 Verificato B.U. RETE T&D A. Ardito Approvato B.U. RETE T&D Energy Trading M. Benini CESI Centro Elettrotecnico Sperimentale Italiano Giacinto Motta SpA Via R. Rubattino Milano - Italia Telefono Fax Capitale sociale Euro interamente versato Codice fiscale e numero iscrizione CCIAA Registro Imprese di Milano Sezione Ordinaria N. R.E.A P.I. IT

2 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 2/159 Indice 1 SOMMARIO INTRODUZIONE STRUMENTI DERIVATI DI COMUNE UTILIZZO NEI MERCATI ELETTRICI ED ESEMPI PRATICI DI USO PER LA COPERTURA DEL RISCHIO DI PREZZO I derivati elettrici Futures e forward La copertura (o hedging) mediante futures Opzioni su spot e forward MODELLI DI VALUTAZIONE DEL RISCHIO DI PREZZO NEI MERCATI ELETTRICI: DAI PIÙ SEMPLICI ALLE PROPOSTE PIÙ RECENTI La costruzione degli scenari La determinazione dell obiettivo Le misure di rischio tradizionali Value at Risk ed Expected Shortfall La funzione di utilità OPTFOLIO: CRITICHE E SUGGERIMENTI METODOLOGICI Descrizione sintetica Applicabilità La generazione degli scenari di prezzo Caratteristiche dei contratti finanziari Valutazione dei contratti e delle opzioni Funzioni obiettivo dell ottimizzazione STRATEGIE DI COPERTURA DAL RISCHIO DI PREZZO NELL AMBITO DEL MERCATO ELETTRICO ITALIANO PRIMA FASE: INTEGRAZIONE PROMED-OPTFOLIO PROMED OPTFOLIO Integrazione PROMED-OPTFOLIO Individuazione dei fattori driver del prezzo e stima della relativa probabilità Analisi della probabilità di occorrenza dei valori dei driver Configurazione dello scenario di mercato di riferimento Copyright 2005 by CESI. All rights reserved - Activity code 6787S

3 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 3/ Configurazione di scenari di mercato secondari derivati dallo scenario di riferimento tenendo conto della probabilità di ciascun driver Simulazione dello scenario di mercato di riferimento e degli scenari secondari attraverso l esecuzione automatica di PROMED Importazione degli scenari di prezzo generati da PROMED in OPTFOLIO SECONDA FASE: GESTIONE DEL RISCHIO DI PREZZO Modellazione del portafoglio Primo caso: trader Secondo caso: produttore Analisi delle possibili strategie di copertura Analisi dei risultati: Caso trader puro Analisi dei risultati: Caso produttore CONCLUSIONI BIBLIOGRAFIA APPENDICE: MODELLI DI VALUTAZIONE DEL PREZZO DELL ELETTRICITÀ Processi diffusivi Processi diffusivi con salti Un modello di salti per rappresentare i picchi Processi diffusivi con volatilità stocastica Processi di Ornstein-Uhlenbeck (mean reverting) Utilizzo di una media variabile Introduzione dei salti Intensità dei salti dipendente dal tempo Salti da cambio di regime Processi di Ornstein-Uhlenbeck non lineari Processi stocastici multidimensionali Copyright 2005 by CESI. All rights reserved - Activity code 6787S

4 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 4/159 STORIA DELLE REVISIONI Numero Data Protocollo Lista delle modifiche e/o dei paragrafi modificati revisione 0 31/03/2005 Prima emissione

5 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 5/159 1 SOMMARIO Il risk management costituisce uno strumento decisionale vitale per qualsiasi azienda che opera nel moderno contesto industriale e commerciale esposto alla competizione. Poiché ogni processo decisionale implica investimenti di capitale finalizzati ad ottenere adeguati livelli di profitto, una efficiente gestione del processo decisionale stesso permette di tutelarsi dai rischi intrinseci presenti nei problemi chiave della gestione aziendale, in modo da garantire l'ottima allocazione delle risorse. In particolare, il processo di liberalizzazione del mercato dell energia elettrica implica l emergere di nuove opportunità e di nuovi attori; tuttavia, le opportunità comportano dei rischi, in quanto le aziende si trovano ad affrontare nuove esposizioni connesse, per esempio, ai cambiamenti introdotti dal mercato sulla determinazione dei prezzi, alle nuove controparti ed all'assestamento del processo di commercializzazione. L'esposizione più critica è quella verso il rischio di prezzo (detto anche rischio di mercato), che rappresenta il potenziale incremento o perdita di valore del prodotto energetico. Il rischio di mercato insorge in quanto il prezzo spot dell'energia elettrica risente della variabilità e dell'incertezza da cui sono affetti tutti i fattori che concorrono a determinarne la domanda e l'offerta. Per un'azienda che si affaccia al mercato nasce quindi la stringente esigenza di maturare l'abilità di affrontare efficacemente il rischio di mercato, determinando la decisione di utilizzo ottimo delle proprie risorse fisiche e di investimento ottimo delle proprie risorse finanziarie, nell'ambito di uno scenario di mercato verosimilmente previsto a medio-lungo termine in cui l'azienda si troverà a competere. In tale contesto, risulta quindi fondamentale disporre di previsioni di prezzo, nonché di una quantificazione della loro affidabilità, sulla base delle quali, mediante opportuni strumenti di supporto, effettuare un adeguata gestione di portafoglio. Alla luce delle precedenti considerazioni: nel rapporto [1] stata affrontata un analisi del rischio di prezzo nel contesto specifico del mercato dell energia elettrica, con l obiettivo di offrire una panoramica delle problematiche connesse alla misura ed alla gestione di questo tipo di rischio da parte dei diversi operatori di mercato. Nel rapporto [2] è stata proposta una metodologia di stima della probabilità di correttezza della previsione del prezzo spot dell energia elettrica, a partire dalla probabilità di occorrenza dei valori dei principali fattori che lo influenzano. La metodologia messa a punto è stata sperimentata e verificata sullo scenario dell attuale mercato elettrico italiano. Sulla scia delle precedenti attività, l obiettivo del presente rapporto è utilizzare le informazioni di natura statistica sulla distribuzione probabilistica del prezzo dell energia elettrica futuro ricavate attraverso la simulazione di mercato deterministica, all interno di un sistema di risk management fisico - finanziario che implementi un algoritmo di ottimizzazione dei profitti attraverso l utilizzo di misure di rischio finanziarie; a tal fine è stato utilizzato un prodotto commerciale, OPTFOLIO, realizzato dalla società

6 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 6/159 PSRI Research, che pur essendo nato per il mercato brasiliano si configura come un benchmark tra le applicazioni di questo tipo. La ricerca si è articolata essenzialmente nelle seguenti fasi: 1) Definizione degli strumenti derivati utilizzabili e ricognizione sui modelli di valutazione. 2) Analisi teorica del concetto di misura di rischio nel settore elettrico ed esame delle proposte presenti in letteratura. 3) Analisi critica delle metodologie di valutazione e di ottimizzazione implementate in OPTFOLIO, anche alla luce dei punti precedenti. 4) Uso integrato di OPTFOLIO con il simulatore deterministico del mercato elettrico PROMED realizzato da CESI. 5) Analisi dei risultati ottenuti su casi campione costruiti sullo scenario di mercato italiano attuale.

7 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 7/159 2 INTRODUZIONE Con l avvento della liberalizzazione del mercato elettrico italiano e la corrispondente nascita della borsa elettrica, i diversi protagonisti (produttori, consumatori, traders, ma anche autorità di regolamentazione e gestore della rete) si sono trovati di fronte ai molteplici problemi connessi alla previsione dell andamento dei prezzi dell elettricità sui vari mercati e alla definizione di strategie ottime di copertura del rischio insito nella variabilità dei prezzi attraverso strumenti finanziari. Nell ambito di precedenti milestones del progetto di Ricerca di Sistema EXTRA [1], è stato affrontato ampiamente il tema della simulazione deterministica del mercato elettrico (in cui il sistema elettrico è rappresentato con un elevato grado di dettaglio) finalizzata alla previsione dei prezzi sulla base di alcuni driver fondamentali (quali i prezzi dei combustibili, dati meteorologici impattanti sulla produzione idroelettrica, il livello della domanda, le strategie di offerta dei produttori, le indisponibilità accidentali delle unità di produzione, ecc.); è stata anche analizzata dettagliatamente la sensibilità del prezzo unico nazionale (PUN, media dei prezzi zonali pesata sulla domanda zonale) medio annuo rispetto alle variazioni dei diversi driver e la sua distribuzione di probabilità, determinata sulla base delle distribuzioni di probabilità storiche dei singoli driver. L obiettivo del presente rapporto è utilizzare le informazioni di natura statistica sulla distribuzione probabilistica del prezzo dell energia elettrica futuro ricavate attraverso la simulazione di mercato deterministica [2] [3], all interno di un sistema di risk management fisico - finanziario che implementi un algoritmo di ottimizzazione dei profitti attraverso l utilizzo di misure di rischio finanziarie; a tal fine è stato utilizzato un prodotto commerciale, OPTFOLIO, realizzato dalla società PSRI Research, che, pur essendo nato per il mercato brasiliano, si configura come un benchmark tra le applicazioni di questo tipo. La ricerca si è articolata nelle seguenti fasi: 1) Definizione degli strumenti derivati utilizzabili e ricognizione sui modelli di valutazione (o pricing). 2) Analisi teorica del concetto di misura di rischio nel settore elettrico ed esame delle proposte presenti in letteratura. 3) Analisi critica delle metodologie di valutazione e di ottimizzazione implementate in OPTFOLIO alla luce dei punti precedenti. 4) Uso integrato di OPTFOLIO con il simulatore deterministico del mercato elettrico PROMED realizzato da CESI. 5) Analisi dei risultati. Per quanto riguarda la fase 1)), ci si è concentrati su strumenti cosiddetti plain vanilla, cioè su contratti forward e contratti di opzione classici di tipo call o put. Nonostante la loro semplicità, sono infatti gli unici strumenti trattati nei mercati regolamentati europei (ad esempio sul NordPool, il mercato

8 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 8/159 scandinavo); in Italia non esiste ancora al momento un mercato di strumenti derivati di questo tipo, anche se essi sono trattati come contratti OTC o sono inseriti implicitamente in contratti di comune impiego (contratti bilaterali e contracts for differences). Per quanto riguarda la fase 2)), l aspetto essenziale è la modellazione dell avversione al rischio dell agente (ovvero dell operatore di mercato di cui si analizza l esposizione al rischio ai fini dell ottimizzazione del relativo portafoglio fisico-finanziario, ad esempio un produttore, un trader o un consumatore): l approccio più corretto dal punto di vista teorico è l assegnazione di una funzione di utilità che viene poi massimizzata numericamente; è anche possibile ricorrere a misure sintetiche di rischio quali il Value at Risk o l Expected Shortfall, ma la loro popolarità nel settore elettrico sembra essere inferiore a quella che hanno nel caso finanziario. L esplicitazione dell intera funzione di utilità dell agente può essere problematica, ma lo sviluppo di criteri sintetici in analogia a quanto fatto nella moderna teoria del portafoglio appare auspicabile. Dopo aver definito il quadro teorico di riferimento (fasi 1) e 2)), si è passati, nel corso della fase 3)), ad una approfondita analisi delle caratteristiche di OPTFOLIO, il programma di ottimizzazione utilizzato. Si tratta sostanzialmente di un ottimizzatore che: assume come input: o scenari discreti dei prezzi futuri dell energia elettrica, o caratteristiche degli impianti di produzione esistenti e/o di cui si valuta la costruzione, o caratteristiche dei contratti finanziari presenti sul mercato, o funzione obiettivo da massimizzare; produce come output una strategia ottima di produzione di energia elettrica (nel caso in cui l agente sia un produttore) e di posizionamento sui mercati finanziari. L analisi delle caratteristiche di OPTFOLIO ha evidenziato alcune criticità: oltre al già menzionato problema della scelta della funzione obiettivo da massimizzare, è rilevante e di notevole influenza sui risultati ottenuti la metodologia scelta per la valutazione degli strumenti derivati considerati. Più precisamente, è possibile operare secondo due modalità: 1) i prezzi degli strumenti derivati sono forniti esogenamente (approccio possibile se esiste un mercato liquido di questi strumenti, e che lascia aperti eventuali problemi di coerenza tra i prezzi dei derivati e i prezzi spot simulati che potrebbero dare luogo a opportunità di arbitraggio); 2) i prezzi degli strumenti derivati vengono calcolati endogenamente sulla base degli scenari dei prezzi spot futuri e di un opportuno modello di valutazione. Questo secondo approccio evita i problemi legati alla presenza di opportunità di arbitraggio ed è l unico perseguibile in un contesto dove non esistano mercati liquidi degli strumenti finanziari considerati; tuttavia esso presuppone la scelta in qualche misura arbitraria di uno specifico modello di valutazione.

9 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 9/159 Successivamente, durante la fase 4)), è stata effettuata l effettiva integrazione tra il simulatore deterministico del mercato elettrico, PROMED, ed OPTFOLIO: attraverso la simulazione deterministica del mercato elettrico sono stati generati degli scenari di prezzo per un anno futuro preso come riferimento (l anno 2005), randomizzando i driver di prezzo con particolare riferimento a variazioni estreme. Tali scenari di prezzo sono stati quindi utilizzati per la definizione delle strategie ottime di due agenti rappresentativi (un produttore e un trader) posti di fronte a diverse tipologie di strumenti derivati e con differenti funzioni di utilità. Più precisamente, si è analizzata la variazione delle posizioni ottime di copertura, aggiungendo progressivamente nuovi strumenti al portafoglio finanziario modellato per ciascun agente e confrontando sistematicamente il caso di neutralità verso il rischio (semplice massimizzazione del valore atteso dei profitti) con il caso di avversione al rischio (massimizzazione del valore atteso di una funzione di utilità concava dei profitti), calcolando le grandezze caratteristiche delle distribuzioni ottime dei profitti in entrambi i casi. In accordo a quanto previsto dalla teoria finanziaria e a quanto prevedibile sulla base dei modelli di valutazione interni di OPTFOLIO, in esito all ottimizzazione del portafoglio fisico finanziario dell agente considerato, si ottengono strategie ottime complesse che coinvolgono una pluralità di strumenti derivati; in particolare, è possibile determinare mix ottimi non banali di forward e contratti di opzioni che migliorano ulteriormente il profilo di rischio rispetto alla semplice vendita forward a un prezzo prefissato.

10 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 10/159 3 STRUMENTI DERIVATI DI COMUNE UTILIZZO NEI MERCATI ELETTRICI ED ESEMPI PRATICI DI USO PER LA COPERTURA DEL RISCHIO DI PREZZO I mercati elettrici hanno come risultato un prezzo ottenuto sulla base della domanda e dell offerta (a livello orario nella maggior parte dei mercati). Dal lato dell offerta, l impossibilità di immagazzinamento, unita a rare ma non impossibili condizioni meteorologiche estreme e a eventuali problemi di trasmissione e produzione, può generare prezzi estremamente volatili, dal momento che la domanda è tipicamente inelastica. Il prezzo dell energia è dunque soggetto a fluttuazioni, esattamente come (e in termini di volatilità molto più che) nei mercati finanziari; si pone quindi il problema della previsione dei prezzi e di una copertura adeguata dal rischio di prezzo. 3.1 I derivati elettrici Data l alta volatilità dei prezzi spot dell energia elettrica si rende necessaria l esistenza di strumenti derivati (si veda anche [1]), adatti per le esigenze dei vari attori del mercato elettrico (produttori, traders, grandi consumatori industriali, ecc.). La maggior parte dei derivati è trattata OTC (Over The Counter), quindi in mercati non regolamentati. Sui mercati regolamentati (Powernext, NordPool, EEX, e altri) sono scambiate sostanzialmente tre tipologie di derivati: Forward/futures. Questi strumenti possono prevedere consegna fisica o in denaro (cash settlement) e presentano payoffs vari. Powernext ha un contratto a consegna fisica con payoff di tipo asiatico (in cui cioè il sottostante è una media, settimanale o mensile, dei prezzi spot realizzati); NordPool tratta un future standard senza consegna fisica; EEX è un misto dei due precedenti tipi. Calendar swaps. Si scambia una media dei prezzi spot (base load o peak load 1 ) su base trimestrale o annua con un valore fisso. Sostanzialmente sono forward con un payoff di tipo asiatico. Plain vanilla options. Sono trattate solo nel NordPool. Il sottostante è un forward. I derivati OTC sono molto più numerosi ed è abbastanza difficile catalogarli. I più diffusi sono i seguenti: Spark spread options 1 Base load si riferisce all intero arco delle 24 ore. Peak load è riferito alle ore di picco di domanda.

11 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 11/159 Block and hourly options Virtual Power Plant Virtual storage Se ci limitiamo ai derivati più diffusi, futures e opzioni, dalla definizione di un processo stocastico che governa i prezzi spot, si giunge al processo che governa i prezzi futures (o forward, che vengono valutati nello stesso modo) mediante la nota relazione cash and carry che sarà illustrata più avanti. Analogamente, se le opzioni si potessero prezzare mediante la formula di Black and Scholes, sarebbe più facile (forse) la definizione di una strategia nel medio termine. In ogni caso l uso di una formula chiusa per il prezzaggio (valutazione o pricing) darebbe indicazioni al mercato e ai traders sul prezzo giusto da assegnare ai derivati stessi. Alcuni dei derivati OTC, in particolare quelli basati su payoff asiatici, sono poco trattati perché non è chiaro come valutarli. Le particolari caratteristiche strutturali dei mercati elettrici fanno sì che la modellistica che senza problemi si può applicare ai mercati finanziari e di materie prime (tra le quali il petrolio che tanta parte gioca nelle generazione di energia in Italia) vada rivista. Le ipotesi di base, valide o perlomeno accettabili sugli altri mercati, non sono adatte per l elettricità: ad esempio, la lognormalità della distribuzione dei prezzi non si può applicare a causa della presenza degli spikes, gli stessi che creano i problemi anche nelle previsioni mediante serie storiche, ARCH, GARCH, ecc. La difficoltà nella modellizzazione dei prezzi spot crea problemi nella modellizzazione dei prezzi dei derivati. In Appendice (capitolo 9) è riportata una breve review dei processi proposti in letteratura per i prezzi spot elettrici Futures e forward Sui mercati finanziari e delle commodities futures e forward vengono valutati secondo la ben nota relazione di cash and carry: dove: P = P + carrying costs (1) f t s t f P t = prezzo future al tempo t, s P t = prezzo spot al tempo t, carrying costs = costi sostenuti dall'investitore per il finanziamento dell'operazione dal tempo t fino alla scadenza T. La componente più rilevante dei carrying costs è la rendita di convenienza (convenience yield) che è il flusso di servizi destinati al possessore del bene, ma non al detentore di un future sullo stesso bene; in altre parole, è il vantaggio che il possessore di elettricità ha rispetto a chi ha soltanto acquistato un

12 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 12/159 contratto a termine per la consegna futura di questa. Nel regime finanziario dell'interesse composto, dalla (1) segue la relazione che lega prezzo future e prezzo a pronti di uno stesso bene, nel caso in cui non vi sia incertezza né sulla forza di interesse, né sui carrying costs: P f t s ( r c)( T t ) = P e (2) t dove: c = rendita di convenienza netta 2, r = forza di interesse a cui si commisurano gli impegni certi, prevalente nell intervallo temporale [t,t]. Per gli strumenti finanziari per i quali la rendita di convenienza è nulla, si ha: P f t s r( T t ) = P e (3) t É possibile dimostrare la (2) e la (3) mediante considerazioni di arbitraggio. Se infatti f P t è maggiore di s r P t e vendendo il contratto future al prezzo se P s t f P t è minore di e r s r P t e ( T t ) si può trarre un profitto pari a P f P t e comprando lo spot a s r P t e ( T t ), si può ottenere un profitto pari a f t s r( T t ) P e a rischio nullo t ( T t ) (long arbitrage); viceversa, P s t e r ( T t ) f P t comprando il ( T t ) f future e vendendo lo spot (short arbitrage). Questa strategia è comunemente utilizzata e P t si chiama program trading. Alla (1) si può pervenire anche tramite la ben nota legge del prezzo unico, la quale afferma che investimenti con gli stessi flussi di cassa e lo stesso grado di rischio devono avere ad ogni istante lo stesso valore. Infatti, l'acquisto di un future al tempo t implica: un esborso al tempo t di M f, il margine di garanzia, un profitto al tempo T pari a contanti. Tale operazione è replicabile mediante: s f PT Pt e la disponibilità di M f, fruttifero se non versato in 2 Se il contratto future è uno strumento finanziario che dà frutti intermedi (paniere di azioni, Tbonds) occorre tenere conto del valore attuale dei dividendi attesi, o delle cedole, cui corrisponde una forza di interesse c.

13 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 13/159 l'acquisto al tempo t dello strumento sottostante, con un esborso di l'accensione di un debito regolato all'intensità di interesse r di durata (T-t), che richiede alla scadenza l'esborso di f P t ; l'impiego di M f alle stesse condizioni offerte dalla Clearing House (forza di interesse r per buoni fruttiferi, r = 0 per versamenti in contanti). I flussi di cassa sono presentati in Tabella 1. s P t ; t T acquisto future M f P s T P f t + M f e r ( T t ) operazione equivalente P s T + P f t e M P + M r ( T t ) s f r ( T t ) f T t f P e Tabella 1: Flussi di cassa di due operazioni equivalenti Dal momento che i due flussi sono identici al tempo T per le due operazioni, ne consegue che deve valere lo stesso al tempo t, da cui si ottiene la (3). La valutazione che si fa per futures e forward è la stessa. In realtà quella descritta si applica ai forward. I futures differiscono dai forward essenzialmente per il meccanismo del marking to market. Si dimostra comunque che un future si può valutare come un forward quando il tasso di valutazione rimane costante nel periodo di vita dello strumento a termine. Nei mercati elettrici la relazione (3) di cash and carry tra spot e futures, basata come si è visto su considerazioni legate all impossibilità di arbitraggio, non può essere usata: infatti lo strumento sottostante (l energia venduta sul mercato al prezzo spot) dovrebbe poter essere acquistato al tempo t e tenuto fino alla scadenza del contratto. Ciò non è fisicamente possibile, in quanto l energia acquistata e prodotta non può essere immagazzinata. La scarsa liquidità del mercato future/forward complica ulteriormente il problema della valutazione del prezzo dei derivati. In mancanza di questa caratteristica, si potrebbe comunque ragionare in termini puramente finanziari: se il mercato dei future/forward fosse completo, sarebbe possibile riprodurre un qualsiasi derivato con un portafoglio equivalente, e quest ultimo sarebbe valutabile sotto l ipotesi di assenza di arbitraggio sul mercato future/forward se questo fosse sufficientemente liquido da potersi considerare efficiente. A tal proposito si dimostra che l assenza di arbitraggio sostanzialmente equivale all esistenza di una qualche misura di martingala equivalente anche se il mercato non è completo [4]. Un modo alternativo di modellizzare un contratto future (o forward) è quello di utilizzare la relazione f Q s standard E ( P ) P =, ossia il prezzo future è il valore atteso del prezzo spot che si realizzerà al t t T tempo T rispetto ad una legge di probabilità neutrale al rischio, o, in altre parole, il payoff futuro atteso scontato pesato con le probabilità neutre al rischio. Alcuni ritengono che il prezzo forward tenda ad

14 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 14/159 essere leggermente più basso del valore atteso del prezzo spot futuro. Anche su questo le opinioni sono differenti: in [5] si sostiene che il future è determinato dal suo valore atteso più un premio di rischio associato alla probabilità di uno spike (se l esercizio del forward avviene al momento dello spike, chi ha acquistato il forward può guadagnare molto e chi lo vende perderci molto). I contratti forward sono per la maggior parte OTC e in questa versione sono i derivati più trattati. Un discorso a parte va fatti sui contratti bilaterali. In Francia, Scandinavia e Stati Uniti, la maggior parte dei contratti bilaterali tra produttori e grossi consumatori è stipulata per quantità uniformi con a volte la possibilità di ottenere quantità ulteriori di elettricità (sono le cosiddette swing options). Si veda a proposito la Figura 1. Figura 1: Swing options per contratti bilaterali Il contratto bilaterale verrà ragionevolmente fissato ad un prezzo che incorpori le aspettative del prezzo spot sul periodo del contratto, con in aggiunta un premio di rischio dovuto alla perdita di opportunità da parte del produttore di poter utilizzare l energia sul mercato spot. D altra parte, il compratore è disposto a pagare un premio per avere energia disponibile senza doverla recuperare sul mercato con il rischio di doversi approvvigionare con prezzi molto alti. In questo senso si possono equiparare i forward ai contratti bilaterali La copertura (o hedging) mediante futures Gli hedgers aprono una posizione finanziaria (attraverso la sottoscrizione di contratti future) uguale, ma di segno opposto, ad una posizione già esistente sul mercato a pronti, per tutelarsi da variazioni del prezzo del bene sottostante. Mediante lo short hedging si compra energia elettrica sul mercato spot e si vende la stessa quantità di energia elettrica sul mercato future per proteggersi contro diminuzioni di prezzo; mediante long hedging si vende sul mercato spot e si compra la stessa quantità sul mercato future per proteggersi da rialzi del prezzo. Queste strategie possono essere praticate anche senza possedere il bene sottostante, a solo scopo di trading.

15 RETE - Rete Trasmissione & Distribuzione Approvato Pag. 15/159 Il seguente esempio spiega l uso dei futures per copertura. Un produttore di elettricità tedesco intende vendere 30 MW della sua produzione in Settembre (su 24 ore, per 30 giorni) sul mercato spot EEX. La quantità di energia elettrica che intende vendere è 30 MW 24 h/giorno 30 giorni = MWh. Il produttore vorrebbe vendere ad un prezzo medio di 29 /MWh. Siccome è atteso un periodo di instabilità del mercato spot, si decide per una operazione di copertura vendendo 30 contratti (1 contratto = 1 MW) di EEX Monthly future base load September a 29 /MWh ciascuno. Il valore della posizione corrisponde al profitto dalla vendita che il produttore si aspetta (30 MW 24 h/giorno 30 giorni 29 /MWh = ). Come previsto, durante tutto il mese di Settembre il produttore vende 30 MW all ora per 24 ore al giorno al prezzo di mercato (MCP o Market Clearing Price). Tuttavia durante il mese di Settembre il prezzo spot medio scende a 26.7 /MWh, ben al di sotto dei 29 /MWh desiderati. Il ricavo dalla vendita sul mercato spot ammonta quindi a (30 MW 24 h/giorno 30 giorni 26.7 /MWh) con una perdita di ( ). Questa perdita è controbilanciata esattamente dai ricavi sul mercato future. Infatti alla scadenza del future, scelta in corrispondenza del termine dell operazione del produttore sul mercato spot, il prezzo di aggiustamento con cui si chiude la transazione future (senza consegna fisica) è esattamente il prezzo spot 26.7 /MWh (mean of Phelix base). L operazione sul mercato future ha coperto il produttore dal rischio di prezzo. Il riepilogo delle operazioni effettuate per realizzare lo short hedging da parte del produttore in questione è rappresentato in Tabella 2. Data Mercato spot Mercato future 1/9 Inizio operazione Prezzo desiderato di vendita: 29 /MWh Vendita contratti future a 29 /MWh 30/09 Conclusione operazione Prezzo spot a 26.7 /MWh Acquisto contratti future a 26.7 /MWh Saldo -2.3 /MWh +2.3 /MWh Tabella 2: Short hedging per un produttore Opzioni su spot e forward Le opzioni call assicurano contro la crescita imprevista dei prezzi spot ma, a differenza dei futures, non obbligano il sottoscrittore ad acquistare comunque energia che potrebbe non essere nemmeno necessaria. Anche le call options sono trattate molto OTC e sono proposte dalle società elettriche. Dalla modellizzazione dei prezzi spot segue quella delle opzioni. In [5] si propone un albero binomiale dedotto da una distribuzione di prezzi spot descritta da un processo di diffusione con eventuali