Università degli Studi di Padova

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1 Università degli Studi di Padova Facoltà di Ingegneria Corso di Laurea Magistrale in Ingegneria Gestionale Dipartimento di Tecnica e Gestione dei Sistemi Industriali Tesi di Laurea Magistrale ANALISI E GESTIONE DEL PORTAFOGLIO CLIENTI NEL MERCATO ELETTRICO ITALIANO Relatore: Ch. mo Prof. Enrico Scarso Correlatore: Dott. Claudio Zocca Laureando: Mattia Bellini ANNO ACCADEMICO 2010/2011

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3 INDICE INTRODUZIONE... 1 CAPITOLO 1 LIBERALIZZAZIONE DEL MERCATO ENERGETICO IN ITALIA NORMATIVA ARTICOLO 1: Liberalizzazione e trasparenza societaria ARTICOLO 6: Contrattazione bilaterale ARTICOLO 8: Attività di produzione ARTICOLO 9: Attività di distribuzione ARTICOLO 10: Attività di importazione ed esportazione ARTICOLO 11: Energia elettrica da fonti rinnovabili ARTICOLO 14: Clienti idonei STRUTTURA E SOGGETTI DEL MERCATO ENERGETICO AUTORITA PER L ENERGIA ELETTRICA E IL GAS GESTORE DELLA RETE DI TRASMISSIONE NAZIONALE ACQUIRENTE UNICO DISTRIBUTORI PRODUTTORI GESTORE DEI MERCATI ENERGETICI GROSSISTI CAPITOLO 2 LA GESTIONE DEL PORTAFOGLIO COSTRUZIONE E COPERTURA DEL PORTAFOGLIO L HEDGING DEL PORTAFOGLIO COPERTURA CON MODELLO TRADIZIONALE COPERTURA CON MODELLO ALTERNATIVO STRUMENTI PER LA GESTIONE DEL PORTAFOGLIO VERSO LA GESTIONE DEL RISCHIO GESTIONE ATTIVA DEL PORTAFOGLIO CAPITOLO 3 IL RISCHIO RISCHIO DI CREDITO RISCHIO DI MERCATO MISURE DI RISCHIO, IL FAIR VALUE MISURE DI RISCHIO BASATE SUL VALORE ( VAR ) MISURE ALTERNATIVE AL VAR MISURE DI RISCHIO BASATE SUL FLUSSO ( PAR ) MISURE ALTERNATIVE AL PAR AGGREGAZIONE DEI RISCHI (ACCORGIMENTI DA TENERE IN CONSIDERAZIONE NELL'AGGREGARE VALORI DI RISCHIO) AGGREGAZIONI TRA RISCHIO DI CREDITO E RISCHI DI MERCATO MISURA DELLA PERFORMANCE DI UN PORTAFOGLIO... 67

4 CAPITOLO 4 CASO MULTIUTILITY SPA: L AZIENDA MULTIUTILITY SPA IL REPARTO TRADING CAPITOLO 5 CASO MULTIUTILITY SPA: ANALISI DI MERCATO INDICI PUN E ITEC ANALISI VALORI BASE-IT, BASE-FR, BRENT A 7 GIORNI ANALISI RAPPORTI BASE-FR / BASE-IT E BRENT / BASE-IT A 7 GIORNI ANALISI DELLA CORRELAZIONE TRA BASE-IT E BASE-FR, E TRA BASE-IT E BRENT ANALISI DEI VOLUMI NEL BIENNIO MODALITA DI ANALISI USATA PER LA CREAZIONE DEGLI SCENARI APPENDICE CAPITOLO 6 CASO MULTIUTILITY SPA: SIMULATORE STRUTTURA DEL SIMULATORE SIMULATORE 2011, PARTE VENDITE OFFERTE VECCHIE ONERI IMPLEMENTAZIONE LAVORO VENDITE CONCLUSIONE SIMULATORE 2011, PARTE ACQUISTI GROSSISTI CONGUAGLIO DI TERNA GME SBILANCIAMENTO CORRISPETTIVI, ONERI E SWAP IMPLEMENTAZIONE LAVORO ACQUISTI ANALISI DI SENSITIVITA USO ALTERNATIVO DEL SOFTWARE, CALCOLO DEGLI SCOSTAMENTI TRA DUE PERIODI DIFFERENTI CONCLUSIONI BIBLIOGRAFIA

5 INTRODUZIONE In questo elaborato si è andati da prima ad analizzare il mercato energetico in Italia, esaminando i decreti e le normative deliberate in merito dallo stato italiano. Oltre alla legislazione pura si è andati ad osservare anche come il governo ha deciso di adeguarsi alle decisioni dell Unione Europea in termini di liberalizzazione del mercato energetico, nello specifico in merito alla struttura del mercato, vale a dire gli organi preposti alle diverse funzioni ovvero regolamenti, gestione degli impianti di produzione, gestione della rete di trasmissione, supervisione e controllo, tariffazione, e quant altro. Si è eaminato come le aziende private possono inserirsi all interno del libero mercato energetico, a che normative e direttive devono sottostare e quali diritti possono esercitare. Dopo aver analizzato e compreso il mercato energetico si è passati a valutare quali possono essere i rischi per un azienda nella gestione di un portafoglio clienti, cercando di misurare tali rischi e metodi di copertura usati. A tale scopo si è studiato il caso di Multiutility s.p.a., trattandosi di un grossista di energia e quindi esposta a quelli che sono i rischi prima citati. Dall analisi dei rischi dovuti alla gestione del portafoglio clienti si è poi sviluppato un software che vada a tener conto di tutte le voci che intervengono sulla marginalità aziendale, il che permette di poter fare delle simulazioni su tale marginalità in funzione di alcuni paramenti, che rappresentano la principale fonte di variazioni nella marginalità aziendale, fatto questo appurato grazie alla fase di analisi della marginalità aziendale e del portafoglio clienti condotta in azienda. Passo successivo è stato quello di permettere all azienda grazie a tale software di poter calcolare gli scostamenti tra due simulazioni, scostamenti non solo generali ma soprattutto in termini di voci specifiche della marginalità aziendale. 1

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7 CAPITOLO 1 LIBERALIZZAZIONE DEL MERCATO ENERGETICO IN ITALIA Nel 1999, con l emanazione del Decreto Legislativo n. 79 (cosiddetto Decreto Bersani ), l Italia recepisce la direttiva comunitaria 96/92/CE relativa all armonizzazione ed alla liberalizzazione del mercato dell energia elettrica. Si pongono così le basi per la fine del monopolio dell Enel nei settori della produzione e della commercializzazione dell energia elettrica, con la speranza che la concorrenza ed i meccanismi di mercato portino benefici al sistema produttivo italiano. A distanza di oltre dieci anni, il mercato è giunto in una fase sicuramente più sviluppata, ma ancora in evoluzione e ben lontana dalla piena maturità. Ai necessari aggiustamenti derivanti dall accrescere dell esperienza, si sono aggiunte poi le conseguenze della pesante crisi economica iniziata nel 2008, che hanno portato ad un drastico mutamente delle potenzialità di crescita ed alle strategie competitive degli operatori del settore. 3

8 1.1 NORMATIVA Come detto lo stato italiano il 16 marzo 1999 delibera per quel che concerne la liberalizzazione del mercato energetico, con il decreto legislativo 79/99. Come ogni decreto legislativo anch esso è suddiviso per articoli: in particolare è necessario soffermarsi su alcuni di essi al fine di chiarire e recepire quali sono obblighi, doveri e soggetti facenti parte di questa nuova struttura di mercato. Si andranno quindi ad analizzare gli articoli che regolamentano la struttura del mercato, per meglio comprendere cos è e come si deve affrontare il mercato energetico libero. Si analizzeranno poi gli articoli che definiscono il modo di fare mercato, vale a dire i vincoli contrattuali da rispettare, ci si concentrerà poi sugli articoli che vanno a definire limiti e norme per le attività facenti parte del mercato energetico, andando infine a definire chi può partecipare a tale mercato, in quale misura e con quale ruolo ARTICOLO 1: Liberalizzazione e trasparenza societaria Con tale articolo si intende fare luce e mettere dei punti fermi su quello che è il carattere generale del processo di liberalizzazione del mercato energetico, andando a specificare per primo cosa si intende per, appunto, liberalizzazione del mercato energetico. Nello specifico si legge nell articolo che le attività di produzione, importazione, esportazione, acquisto e vendita di energia elettrica sono libere, ovviamente con il rispetto degli obblighi di servizio pubblico, in quanto tale, specificati ed ampliati accuratamente nel prosieguo del decreto. Altre attività cruciali al fine dell erogazione del servizio, come trasmissione e dispacciamento, sono riservate allo stato e date in concessione al gestire della rete nazionale. L attività di distribuzione viene invece svolta in regime di concessione rilasciata dal ministero dell industria, generalmente ad enti locali. Sempre in tale articolo viene regolamentata e diretta l intera e delicata fase della passaggio da monopolio ENEL alla completa liberalizzazione del mercato, dando onere e onore al 4

9 ministero dell industria di dirigere tale transitorio ai fini di garantire la sicurezza del sistema e l economicità. Per fare ciò viene data disposizione che si può partecipare al mercato anche se l attività fondamentale dell azienda è un altra, a patto che la gestione amministrativo-fiscale siano slegate e autonome. Oltre a tale disposizione viene deliberato che in tale fase siano coinvolti i soggetti sociali anche in forme concentrate ARTICOLO 6: Contrattazione bilaterale L articolo 6 va a specificare le direttive, gli obblighi e le quote per quel che concerne la contrattazione bilaterale, perciò tutte quelle contrattazioni che prevedono acquisto e vendita diretta tra due parti di energia elettrica. Nello specifico viene definito che sia l Autorità per l energia elettrica e il gas ( vedi paragrafo 1.2 sui soggetti facenti parte del mercato libero ) ad autorizzare tali contratti bilaterali in deroga al sistema delle offerte definito in articolo 5. si tratta di un sistema improntato sulla neutralità, sulla trasparenza, sull obbiettività e sulla corretta concorrenza tra produttori, assicurando comunque la corretta gestione economica di un adeguata disponibilità della riserva di potenza. All interno di tale articolo vengono anche esplicate le condizioni che potrebbero causare la non concessione della possibilità di effettuare tali tipi di contrattazioni, come la non compatibilità delle clausole contrattuali oppure la non conformità delle condizioni contrattuali alle norme sulla corretta concorrenza o anche alla mancata/fallosa sicurezza ed efficienza del servizio elettrico. Viene anche concesso all Autorità per l energia elettrica e il gas la facoltà di determinare uno specifico corrispettivo aggiuntivo da destinarsi al gestore della rete nazionale ( vedi paragrafo 1.2 ) da parte dei soggetti protagonisti di tali tipi di contrattazione. Nello specifico ci si riferisce a produttori, venditori e fornitori di servizi aggiuntivi e/o integrativi. Con specifico corrispettivo si intende proporzionale ai vincoli imposti alle reti di competenza. Oltre alla determinazione e all applicazione del suddetto corrispettivo l Autorità per l energia elettrica e il gas viene investita dell ufficiale compito di vigilanza e controllo su tali contratti bilaterali, il ciò significa che non solo vigila ma anche sanziona se una o 5

10 entrambe le controparti non agiscono in modo corretto e legale, rispettando tutti i vincoli dell articolo ARTICOLO 8: Attività di produzione Con questo articolo si vanno a delineare i limiti e le norme alle quali sottostare per quel che concerne l attività di produzione di energia elettrica. A tal proposito viene sancito che a nessun soggetto è consentito produrre o importare, direttamente o indirettamente più del 50 % del totale dell energia elettrica prodotta o importata in Italia. In riferimento a quanto sopra riportato va aggiunto che la stessa ENEL, per equilibrio di mercato, è costretta a cedere non meno di MW della proprio capacità produttiva. Questi sono i punti salienti della regolamentazione per quel che riguarda la produzione, ma da decreto legislativo si legge anche che vi saranno normative successive per la regolamentazione delle autorizzazioni alla costruzione e all esercizio di nuovi impianti produttivi; normative successive in quanto si vuole prima che il mercato determini i propri assetti. Oltre che per i nuovi impianti saranno anche predisposte normative riguardanti il repowering delle centrali già in utilizzo alimentate da fonti convenzionali. Con tali normative si intende che le procedure saranno unificate e standardizzate per ogni tipologia di impianto. Mentre per il ripotenziamento o modifica saranno anche valutati i profili urbanistici se l intervento prevederà interventi esterni all area, onde evitare deturpamenti ambientali ARTICOLO 9: Attività di distribuzione L articolo 9 sancisce le norme in materia di distribuzione dell energia elettrica. In particolare si stabilisce che chiunque ha diritto di essere allacciato alla rete distributiva e che le varie imprese distributrici non possono negare tale possibilità a 6

11 nessuno a patto che il cliente ne faccia richiesta formale e che siano rispettate le regole tecniche in merito ad allacciamento e sicurezza. Vengono inoltre individuati i responsabili della gestione, della manutenzione e dello sviluppo delle reti di distribuzione in esame e dei relativi dispositivi di interconnessione; è previsto anche l obbligo di aumentare l efficienza energetica degli usi finali nella modalità e quantità stabilite dal ministero dell ambiente. In aggiunta si stabiliscono quali devono essere le modalità, le condizioni e i criteri, compresa la remunerazione degli investimenti realizzati dal precedente concessionario, per le nuove concessioni. Altra condizione stabilita è che ci deve essere solamente un entità distributrice per realtà comunale, se dovessero già esistere più entità si prevede l accorpamento di tali in una unica. Laddove una società servisse almeno il 20% delle utenze e fosse a partecipazione degli enti locali può richiedere all ENEL la cessione dei rami distributivi di interesse. Vengono infine sanciti i canoni di remunerazione per i proprietari di impianti di distribuzione ai quali non venisse concessa la relativa concessione. In conclusione si emana che le realtà che alimentano almeno utenze debbano formare una o più società per azioni alle quali verranno trasferiti tutti gli oneri, le attività e le passività, in modo tale da essere indistintamente riconoscibile ARTICOLO 10: Attività di importazione ed esportazione Questo articolo affronta la spinosa questione del rapporto con gli altri stati in materia di scambio dell energia elettrica. Si stabilisce che dapprima devono essere individuate le linee di trasmissione nazionale interconnesse con i sistemi elettrici di altri stati, distinguendo le linee di stati appartenenti all Unione Europea alle linee connesse con altri stati. Una volta fatto ciò si passa a stabilire le relative capacità usate in importazione ed in esportazione, nonché quelle disponibili per nuovi impegni contrattuali. Vengono poi sancite le modalità di importazione per impedire che venga importata energia ad un cliente idoneo se tale qualifica di idoneità non è garantita in ugual modo 7

12 ai clienti dello stato esportatore. Questa normativa va quindi a favorire l equità di concorrenza e mercato tra i vari stati, in modo tale da garantire la libera concorrenza, come deve essere in un qualsiasi mercato libero ARTICOLO 11: Energia elettrica da fonti rinnovabili Questo articolo regolamenta una questione critica vale a dire quella dell incentivazione dell uso delle fonti rinnovabili per la produzione di energia elettrica. Questione critica in quanto diverse leggi Europee, vedi ad esempio la 20/20/20, e trattati internazionali, vedi il trattato di Kyoto, hanno sancito che è necessario e obbligatorio che tutti gli stati incrementino il proprio livello di utilizzo e produzione di energia verde, vale a dire energia ottenuta da fonti rinnovabili. Così tale articolo sancisce l obbligo a produttori ed importatori di introdurre nel sistema un quota minima di energia elettrica derivante da fonti rinnovabili. I soggetti, se non in grado di adempiere a tale obbligo, devo quanto meno acquistarlo, vale a dire acquistare i cosiddetti certificati verdi. Per incentivare ancor più l uso di fonti rinnovabili il gestore della rete nazionale è obbligato a dare precedenza sulla rete ad energia derivante da fonte rinnovabile e da cogenerazione, solo dopo queste può circolare energia elettrica derivante da fonti convenzionali. Vengono in aggiunta già sanciti incrementi della quota minima di immissione di energia elettrica pulita, in modo tale da tenere produttori ed importatori sempre pronti e attenti all introduzione di tale energia elettrica. Addirittura vengono stabiliti per ciascuna fonte rinnovabile gli obbiettivi pluriennali di quantitativo, con le relative crescite. 8

13 1.1.7 ARTICOLO 14: Clienti idonei Altro argomento importante per la liberalizzazione del mercato energetico in Italia è stato stabilire i clienti idonei che potessero accedere a tale mercato libero. Queste soglie, che col passare degli anni sono cambiante, vengono sancite dall articolo 14 del decreto legislativo. I primi che poterono accedere al mercato sono stati distributori, acquirenti grossisti ( nel qualtitati massimo che era quello richiesto dai propri clienti idonei ), i soggetti a cui è stata concessa capacità giuridica di concludere contratti di acquisto o fornitura di energia elettrica. L iniziale soglia minima per poter rientrare nella categoria di cliente idoneo si divideva in due. La prima che riguardava i clienti finali e la seconda, invece, le imprese, ed era così suddivisa: Clienti finali che nell anno precedente all entrata in vigore del decreto il cui consumo sia risultato non inferiore a 30 GWh Imprese, gruppi di imprese o consorzi il cui consumo, sempre nell anno precedente all entrata in vigore del decreto, sia stato non inferiore a 30 GWh. Con la clausola che ciascuna realtà abbia avuto un consumo minimo di 2 GWh. Nel prosieguo dell articolo ( comma 3 ) vengono stabilite nuove soglie per gli anni successivi, inoltre col comma 3 viene stabilito che le soglie si abbassino in relazione alla percentuale di soggetti rientranti nella categoria clienti idonei. Nei commi successivi e conclusivi dell articolo viene data disposizione al ministero dell industria, con consulenza dell Autorità per l energia elettrica e il gas, di adeguare le soglie minime di ingresso al mercato libero. Dai dati ottenuti e osservati si nota come nel luglio 2004 tutti i soggetti non domestici diventarono clienti idonei, ma soprattutto nel luglio del 2007 finalmente le soglie sono state abbassate talmente tanto che tutti i soggetti sono da considerarsi clienti idonei e quindi con diritto di poter entrare nel mercato libero e potersi gestire anche tale servizio a seconda dell utilizzo e delle esigenze proprie di energia elettrica. 9

14 1.2 STRUTTURA E SOGGETTI DEL MERCATO ENERGETICO Il mercato e le sue attività sono suddivisi e gestiti da soggetti differenti. Nello specifico del mercato energetico libero nel panorama Italiano, si distinguono le seguenti attività facenti parte della filiera dell energia elettrica: Produzione; Importazione ed esportazione; Acquisto e vendita; Trasmissione; Dispacciamento; Distribuzione; Regolazione. Alcune attività sono già state descritte dal punto di vista normativo nel paragrafo precedente. Ora vengono riprese sotto l aspetto strutturale e funzionale per meglio comprenderle. Le attività di produzione, importazione, esportazione, acquisto e vendita di energia elettrica, in accordo col Decreto Bersani, sono libere, ossia svolte in regime di libero mercato e concorrenza. Le attività di trasmissione e dispacciamento, invece, sono riservate allo Stato e svolte, in regime di concessione, dal gestore della rete di trasmissione nazionale. Anche la distribuzione è amministrata e svolta in regime di concessione a livello locale. L attività regolatoria, infine, è di competenza dell Autorità dell Energia Elettrica e il Gas (AEEG), che ha il ruolo di definire le norme del settore, verificarne l applicazione ed eventualmente irrogare sanzioni ai soggetti inadempienti. Nel seguito, si analizzerà più nel dettaglio il ruolo di ciascuno dei soggetti che svolgono le attività appena descritte. 10

15 Di seguito ( Fig. 1.1 ) viene riportato uno schema che meglio identifica quella che è la struttura del mercato energetico in Italia, e i soggetti facenti parte di esso, mostrando le interconnessioni tra di loro ed i flussi che ne conseguono. Fig. 1.1 Struttura del mercato energetico in Italia 11

16 Definita quindi la struttura ed in flussi del mercato energetico Italiano, si passa necessariamente alla definizione e esplosione dei principali attori di tale mercato, come: Autorità per l energia elettrica e il gas ( AEEG ); Gestore della rete di trasmissione nazionale; Acquirente unico Distributori; Produttori; Gestore dei mercati energetici; Grossisti AUTORITA PER L ENERGIA ELETTRICA E IL GAS L Autorità per l Energia Elettrica e il Gas ( AEEG ) è un organo pubblico indipendente, istituito con la legge n. 481/1995, che svolge le funzioni di regolazione e controllo dei settori dell energia elettrica e del gas. Caratteristica fondamentale ed essenziale per la sopravvivenza di tale organizzazione è l assoluta autonomia e indipendenza nel svolgere le proprie attività, i membri per garantire questo hanno l assoluto divieto di prendere contatti ( servizi di consulenza e/o collaborazione ) con imprese operanti nei settori di competenza. Per la sopravvivenza economica tale Autorità viene finanziata dai soggetti esercenti i servizi, con un canone annuo non superiore all uno per mille dei ricavi complessivi dell ultimo anno di esercizio. L Autorità ha diverse mansioni. Tra le sue competenze sono esplicitamente previste dalla legge quelle relative a: a. Fissazione delle tariffe dei servizi regolati e loro continuo aggiornamento; b. Definizione dei livelli di qualità del servizio dei soggetti esercenti le attività all interno dei settori regolati; 12

17 c. Formulazione di proposte e segnalazioni a Governo e Parlamento in merito a mercato, concorrenza, concessioni; d. Emanazione di normative e disposizioni in merito alla separazione amministrativo e contabile delle diverse fasi dei servizi elettrici e gas; e. Controllo del rispetto delle normative da parte dei soggetti regolati, con poteri anche sanzionatori; f. Risoluzione di controversie tra utenti e soggetti esercenti; g. Valutazione e pressa visione di reclami, istanze e segnalazioni fatte da utenti e consumatori; h. Diffusione delle conoscenze sui settori regolati per garantire la massima trasparenza del mercato. L Autorità è composta da cinque membri, un presidente e quattro commissari, scelti dal Governo, su proposta del Ministro dello Sviluppo Economico (ex Attività Produttive) tra personalità di riconosciuta competenza e professionalità del settore. Il collegio indicato dal Governo è sottoposto al parere vincolante, a maggioranza qualificata dei due terzi dei componenti, delle Commissioni parlamentari competenti, e dura in carica sette anni. Funzione molto importante per la crescita del mercato e la diffusione di informazioni e conoscenza è la trasparenza e diffusione libera; ciò significa che, nell adozione dei principali provvedimenti con carattere generale, viene dato ampio spazio alla consultazione con soggetti esercenti i servizi e con le associazioni rappresentative di interessi ( associazioni consumatori, associazioni ambientaliste, associazioni sindacali di lavoratori e delle imprese ), attraverso diffusione documenti, raccolta opinioni e osservazioni, eventualmente anche con discussioni aperte durante audizioni collettive o individuali che usualmente precedono l emanazione dei provvedimenti. Attività essenziale per la creazione, il coordinamento ed il corretto e consono funzionamento di un mercato unico internazionale, è il continuo intrattenimento di relazioni bilaterali con tutti i regolatori europei, in particolar modo con i regolatori degli stati confinanti. 13

18 I provvedimenti con cui manifesta e diffonde il proprio operato sono cosi classificabili: ARG, Attività Regolatoria Generale distinta in elettrica ( elt ), gas ( gas ) e comune ai due settori ( com ); DCO, documenti per la consultazione; VIS, provvedimenti relativi alle attività istruttorie, alle sanzioni e alla vigilanza; GOP, provvedimenti relativi alla gestione operativa; AGI, provvedimenti relativi all attività giurisdizionale; PAS, provvedimenti relativi a pareri o segnalazioni; EEN, provvedimenti relativi ad efficienza energetica; RDS, provvedimenti relativi alla ricerca di sistema GESTORE DELLA RETE DI TRASMISSIONE NAZIONALE Con il Decreto Bersani, le attività di trasmissione e dispacciamento dell energia elettrica sono attribuite in maniera esclusiva allo Stato, che le esercita per tramite del gestore della rete di trasmissione nazionale istituito col medesimo decreto. Inizialmente queste attività sono state svolte dalla società denominata Gestore della Rete di Trasmissione Nazionale S.p.A. ( GRTN ), costituito dallo scorporo da Enel del ramo d azienda preposto a tali attività. Successivamente, dal mese di Novembre 2005, il GRTN ha ceduto il ramo d azienda relativo alle attività di trasmissione e dispacciamento alla società Terna S.p.A. e cambiando denominazione in Gestore dei Servizi Elettrici S.p.A. (GSE), successivamente modificato in Gestore dei Servizi Energetici S.p.A., e continuando a svolgere principalmente attività di promozione e incentivazione delle fonti rinnovabili. Le attività svolte inizialmente dal GRTN-GSE e poi a Terna sono quindi quelle relative alla trasmissione e al dispacciamento dell energia elettrica. Entrando nel dettaglio delle attività appena citate si precisa che: 14

19 Per trasmissione si intende l attività di trasporto e trasformazione dell energia elettrica sulla rete interconnessa ad alta tensione ai fini della promulgazione a tutti i soggetti connessi dell energia prodotta. Per dispacciamento si intende l attività diretta ad impartire disposizioni per l utilizzazione e l esercizio coordinati degli impianti di trasmissione, della rete di trasmissione e dei servizi ausiliari. In altre parole, compito di Terna e in generale dei gestori di rete è quello di assicurare il corretto esercizio della rete elettrica, sia tramite le attività di potenziamento e manutenzione che tramite il coordinamento di tutti i soggetti che ad essa si appoggiano. Per svolgere questa attività, il gestore di rete viene remunerato con apposite tariffe stabilite dall Autorità per l Energia Elettrica e il Gas ( come sopra indicato nel paragrafo precedente ), fissate in modo da incentivare, da parte del gestore, lo svolgimento dei propri compiti secondo criteri di efficienza economica. Per meglio intendere viene di seguito riportato ( Fig. 1.2 ) lo schema generale stilizzato del sistema di trasmissione italiano. Fig. 1.2 Schema rappresentativo della rete di trasmissione nazionale italiana Il gestore deve inoltre garantire l accesso alla rete a chiunque ne faccia richiesta senza compromettere la continuità di servizio, purché sia in possesso dei requisiti stabiliti, 15

20 secondo criteri univoci e non discriminatori tra gli utenti, assicurando la propria imparzialità nello svolgimento dei compiti assegnatigli. Ha anche l obbligo di fornire, a tutti gli altri soggetti responsabili della gestione di ogni altra rete dell Unione Europea interconnessa con la rete di trasmissione nazionale, informazioni sufficienti a garantire il funzionamento sicuro ed efficiente delle reti interconnesse. Altro onere a cui il gestore deve adempiere, ai fini del corretto e continuo funzionamento della rete di trasmissione, è la stipula di convenzioni per disciplinare gli interventi di manutenzione e sviluppo della rete e dei dispositivi di interconnessione con altre reti. Tali convenzioni prevedono che le decisioni siano comunque prese dal gestore, che vi sia un adeguata remunerazione delle attività e degli investimenti delle parti, e il coinvolgimento degli enti regionali in termini di localizzazione e sviluppo. A controllo delle attività, della stipula delle convenzioni e del loro rispetto rimane comunque l Autorità per l energia elettrica e il gas, che supervisiona l operato sia del gestore che degli altri soggetti ACQUIRENTE UNICO Il concetto di acquirente unico viene definito nel decreto legislativo all articolo 4, a tal proposito specificatamente redatto. Si tratta di una società per azioni, costituita dal gestore della rete di trasmissione nazionale. Viene istituita a garanzia dei clienti vincolati, vale a dire qui clienti che non rientrano nelle soglie minime richieste di consumi annui per poter essere classificati come clienti idonei. Essa stipula e gestisce contratti di fornitura al fine di garantire, come detto, ai clienti vincolati la disponibilità della capacità produttiva di energia elettrica necessaria e la continuità di tale fornitura, oltre alla sicurezza ed all efficienza del servizio. Essendo garante deve anche assicurare e mantenere la parità di trattamento, anche in termini tariffari, dei clienti vincolati con quelli idonei. Le linee guida e gli indirizzi che tale soggetto deve seguire sono comunque definiti dall Autorità per l energia elettrica e il gas, esso si attiene scrupolosamente a tali al fine di salvaguardare sicurezza ed economicità degli approvvigionamenti, nonché a garantire 16

21 la diversificazione delle fonti energetiche, compresa energia derivante da fonti rinnovabili e da cogenerazione. E prevista anche per i clienti idonei la possibilità di essere tutelati da tale acquirente unico per un arco di tempo limitato. Viene investito di un compito molto delicato, cioè tale soggetto deve annualmente, il 30 giugno, elaborare previsioni della domanda per il triennio successivo, ivi compreso consumo e riserva a garanzia delle forniture, e darne comunicazione al gestore della rete. Sulla base di tali previsioni stipula poi contratti di fornitura in modo trasparente e non discriminatorio. Oltre la fornitura deve anche stipulare contratti di vendita con i distributori locali, sempre ovviamente in modo trasparente e non discriminatorio. Viene anch esso remunerato con un corrispettivo per le attività svolte, corrispettivo che come sopra è sempre definito dall Autorità per l energia elettrica e per il gas, compenso stabilito per incentivare la società ( Acquirente unico ) a svolgere le proprie mansioni con competenza e secondo criteri di efficienza economica DISTRIBUTORI Il concetto di distribuzione e di distributore viene enunciato nel Decreto Bersani, il quale definisce l attività di distribuzione dell energia elettrica come l attività di trasporto e trasformazione su reti a media e bassa tensione per la consegna ai clienti finali. In altre parole, compito del distributore è trasferire l energia trasportata sulla rete di trasporto nazionale all utilizzatore finale. Per fare ciò, i suoi compiti sono quelli di: (1) ridurre la tensione dal voltaggio utilizzato per la trasmissione a quello necessario all utente finale, tramite apposite stazioni di trasformazione; (2) trasportare l energia dai punti di interconnessione alla RTN ( rete di trasmissione nazionale ) alle singole utenze, tramite la rete di distribuzione. 17

22 Ad oggi, operano sul territorio italiano circa centocinquanta distributori, la maggior parte delle quali con estensione sul territorio di un solo comune, che è anche la dimensione minima prevista dal Decreto Bersani. La maggior parte delle reti di distribuzione sono invece gestite da Enel Distribuzione S.p.A.. Come il gestore della rete di trasmissione, anche il concessionario della rete di distribuzione deve operare in maniera trasparente e non discriminatoria. Per lo svolgimento delle sue attività, gli sono riconosciuti dagli utenti dei corrispettivi definiti dall Autorità per l Energia Elettrica e il Gas, come precedentemente citato PRODUTTORI I produttori sono quei soggetti che generano l energia elettrica a partire da altre fonti di energia e la immettono nella rete di trasmissione nazionale. Essendo l attività di produzione di energia elettrica completamente liberalizzata, essi contrattano sul mercato le condizioni di vendita in modo da garantirsi un adeguata remunerazione dell investimento, restando però soggetti a tutti i rischi di mercato. In alcuni casi, principalmente per fonti rinnovabili o piccoli impianti, essi possono cedere l energia prodotta a prezzi regolamentati al GSE con contratti pluriennali, mettendosi così al riparo dalle fluttuazioni del mercato. In ogni caso, essendo questi casi marginali all interno del panorama nazionale, non verranno ulteriormente approfonditi in questo contesto. La produzione di energia elettrica si basa quindi sulla trasformazione di varie forme di energia (meccanica, potenziale, calore, ecc.) in energia elettrica. Tipicamente quindi gli impianti di generazione vengono distinti sulla base della fonte primaria utilizzata per produrre l energia, che possono essere: (1) gas naturale; (2) carbone; (3) olio combustibile; (4) fonti rinnovabili: a. idroelettrico; 18

23 b. eolico; c. solare; d. biomasse; e. ecc Il mix di produzione nazionale, calcolato annualmente dal GSE secondo la procedura cosiddetta di mix disclosoure, è riportato nella figura seguente ( Fig. 1.3 ). Fig. 1.3 Mix di produzione nazionale ( anno 2009, Italia ) In realtà, il metodo stabilito dalla legge ed utilizzato dal GSE ( Gestore dei Servizi Energetici ) per il calcolo del mix di produzione causa alcune distorsioni sull effettivo parco produttivo italiano, perché ad esempio considera l energia importata come prodotta sulla base del mix medio europeo al netto delle garanzie d origine presentate, che certificano la provenienza da fonte rinnovabile. Dal momento che la maggior parte dell energia di importazione ( circa il 70% ) è accompagnata da queste certificazioni, questo causa una sovrastima della quota parte dovuta a fonti rinnovabili. Inoltre, il mix calcolato dal GSE è relativo all energia consumata dalle utenze finali, e quindi non è rappresentativo del parco di generazione. 19

24 Un mix produttivo più vicino alla realtà effettiva è riportato nella figura seguente ( Fig. 1.4 ). Fig. 1.4 Mix di produzione nazionale accurato ( Italia ) Come si diceva in precedenza, il produttore svolge la sua attività in un mercato libero e concorrenziale, in cui i prezzi si formano seguendo le leggi della domanda e dell offerta. Tipicamente, per valutare la convenienza o meno a produrre per un impianto si fa riferimento ai cosiddetti spark e dark spread. Essi rappresentano la differenza tra il prezzo di vendita dell energia elettrica ed il costo del combustibile utilizzato per produrla, con riferimento rispettivamente a impianti a gas e carbone. La formula di calcolo è quindi la seguente: 20

25 Nel caso il combustibile utilizzato non sia già quotato in /MWh (tipicamente avviene solo per il gas), esso deve essere riportato a tale unità sulla base del proprio potere calorifico (PCS). Dal momento inoltre che gli impianti termoelettrici sono soggetti agli obblighi di riduzione delle emissioni di gas serra, occorre considerare anche i costi di acquisto delle quote di emissione dove queste non rientrino nelle franchigie previste. Da specificare il fatto che dark spread è riferito ad un impianto di produzione che usa come fonte primaria il carbone, mentre spark spread si riferisce alla produzione grazie ad un impianto a ciclo combinato, che come si sa sono i più efficienti in assoluto. Se a tali due indici si toglie il costo della CO 2, si ottengono rispettivamente il Clean Spark Spread e il Clean Dark Spread GESTORE DEI MERCATI ENERGETICI La società Gestore dei Mercati Energetici S.p.A. ( GME ), costituita come Gestore dei Mercati Elettrici sulla base di quanto previsto dal Decreto Bersani, è una società interamente controllata dal GSE che gestisce i mercati dell energia elettrica, del gas e dei vari titoli ambientali. Nel dettaglio, il GME gestisce i seguenti mercati: (1) Mercato elettrico a pronti ( MPE ): è un mercato spot in cui si negozia lo scambio di energia a livello orario con consegna nel breve termine, al massimo per il giorno successivo a quello di negoziazione. MPE si compone a sua volta di tre mercati, elencati di seguito e in Fig. 1.5: a. mercato del giorno prima ( MGP ), dove i produttori ed i grossisti possono scambiare energia elettrica per il giorno successivo; b. mercato infra-giornaliero ( MI ), articolato in due sessioni, dove produttori e grossisti possono modificare i programmi determinati in seguito a MGP, con riferimento al giorno successivo o al giorno stesso e articolato in quattro sessioni; 21

26 c. mercato per il servizio di dispacciamento ( MSD ), dove Terna si approvvigiona dei servizi di dispacciamento necessari alla gestione ed al controllo del sistema elettrico, a sua volta suddiviso in MSD exante (fase di programmazione, svolta in tre sottofasi, in cui viene negoziata la capacità di riserva ) e mercato di bilanciamento ( MB ), articolato in cinque sessioni con riferimento al giorno successivo o al giorno stesso, in cui viene scambiata l energia per il bilanciamento in tempo reale della rete. Mercato Giorno di Apertura Chiusura riferimento seduta seduta MGP 8.00 D MI D-1 MI MSD MB1 n.a. n.a. MB D MI D MSD2 n.a MB3 D D MI D MSD3 n.a MB D MB D Fig. 1.5 Tabella riassuntiva della suddivisione del mercato elettrico a pronti (2) Mercato elettrico a termine ( MTE ): è un mercato forward, in cui si negozia lo scambio di energia con consegna dalla settimana fino all anno successivo, con prodotti cosiddetti base ( un quantitativo di energia costante in tutte le ore del periodo ) e peak ( un quantitativo di energia costante in tutte le ore dalle 8.00 alle dei giorni dal lunedì al venerdì del periodo ). 22

27 (3) Piattaforma per la consegna fisica dei contratti finanziari conclusi sul IDEX ( CDE ): vengono consegnati i contratti finanziari derivati sull energia elettrica conclusi sull IDEX segmento del mercato degli strumenti finanziari derivati di Borsa Italiana S.p.A. dedicato alla negoziazione degli strumenti finanziari derivati sull energia elettrica relativamente ai quali l operatore abbia richiesto di esercitare l opzione di consegna fisica sul mercato elettrico. (4) I mercati ambientali sono relativi a: a. certificati verdi ( CV ), attestanti la generazione di energia da fonti rinnovabili, e di cui i produttori da fonti non rinnovabili hanno un obbligo di acquisto pari ad una quota parte dell energia immessa in rete l anno precedente, escluse le eventuali esenzioni; b. titoli di efficienza energetica ( TEE ), detti anche certificati bianchi, attestanti la realizzazione di politiche di riduzione dei consumi energetici, e di cui i gestori delle reti di distribuzione hanno obblighi di approvvigionamento proporzionali all energia servita sulla loro rete; c. unità di emissione ( CO2 ), relative alle quote di emissione stabilite dal Protocollo di Kyoto. (5) Piattaforma dei conti energia a termine ( PCE ): è una piattaforma dove i grossisti sono tenuti a registrare gli scambi di energia avvenuti al di fuori dei mercati gestiti dal GME. (6) Mercati del gas: esistono due piattaforme di scambio gestite dal GME: a. P-GAS, articolata nei comparti Import e Aliquote, dove vengono offerte le quote gas che alcuni soggetti sono obbligati a cedere al mercato per ottemperare ad obblighi antitrust; b. M-GAS, in cui gli operatori possono scambiare quantitativi di gas naturale sul Punto di Scambio Virtuale ( PSV ) con consegna per i giorni gas da uno a tre giorni successivi, articolato in una prima fase 23

28 di asta continua dal giorno D-3 al giorno D-1, e una seconda fase di asta di chiusura svolta in un unica sessione nel giorno D-1. Per tutti i mercati illustrati, con l esclusione di MSD e PCE, il GME svolge il ruolo di controparte centrale, ossia tutti gli scambi effettuati dagli operatori vengono regolati finanziariamente col GME. In altre parole, i venditori vendono la loro energia al GME, e da questo vengono pagati sulla base del prezzo negoziato sul mercato. Il GME a sua volta cede questa energia agli acquirenti, e da questi viene pagato. Il GME fa quindi fronte al rischio di insolvenza delle controparti, e per questo gestisce un sistema di garanzia a tutela dell adempimento delle obbligazioni. Per i servizi offerti, il GME viene remunerato con corrispettivi fissi annui oppure variabili a seconda delle quantità negoziate, dipendenti dal tipo di mercato in cui si opera GROSSISTI All interno del mercato energetico italiano, oltre agli attori appena descritti nel dettaglio, vi sono anche altre figure altrettanto rilevanti e fondamentali per il corretto funzionamento dell intera filiera, trattasi dei grossisti. Il grossista nel mercato elettrico è la persona, fisica o giuridica, che svolge le attività di acquisto e vendita di energia elettrica senza necessariamente svolgere l attività di produzione di quest ultima. Oltretutto il grossista non esercita attività di produzione, trasmissione o distribuzione nei paesi dell Unione Europea, come specificato nell articolo 2 del decreto legislativo 79/99. Il grossista può assumere due caratteristiche formali: (1) può essere una società di vendita nel caso in cui svolga attività di acquisto e vendita con lo scopo principale di rifornire i propri clienti; 24

29 (2) può assumere forma di trader nel caso, invece, in cui svolga solamente attività di intermediazione tra due o più parti per lo scambio di energia elettrica. 25

30 26

31 CAPITOLO 2 LA GESTIONE DEL PORTAFOGLIO Occorre chiarire fin dalle prime battute che, nell ambito del mercato energetico, la gestione del portafoglio clienti e la gestione del portafoglio prodotti, di un impresa operante come attore principale ( intermediario/ operatore ) nel settore energetico, sono stretti parenti, in quanto il prodotto è unico e regolamentato: ciò che differenzia e permette la competitività necessaria in un mercato libero è la differenza di erogazione del servizio e il prezzo di approvvigionamento dai fornitori. Per una qualsiasi impresa, sia essa consumatore o auto-produttore di energia elettrica, il portafoglio di approvvigionamento risulta essere un aspetto fondamentale da gestire. Usando la terminologia degli operatori, la posizione di un cliente, in base al suo portafoglio, può risultare lunga o corta. Nel primo caso si parla generalmente di produttori di energia elettrica, mentre nel secondo caso si parla tendenzialmente di consumatori di energia elettrica. In ogni caso, qualunque sia la posizione, il cliente è costretto a coprire tale posizione, ciò spesso implica la distrazione da quello che in realtà è il core business dell impresa. Qualunque sia la decisione del cliente, vale a dire sia che decida di mantenere la posizione assunta ( corta o lunga che sua ) o che decida di coprire tale posizione, esso si assume un rischio. Esistono tre livelli di rischio, in relazione al portafoglio, su cui si può operare: 1. livello di rischio massimo, il cliente opera in tale condizione quando decide di mantenere aperta la sua posizione o di coprirla con un unica operazione; 2. ripartizione e mitigazione del rischio, il cliente differenzia le sue operazioni di copertura; 3. livello minimo di rischio, si ha quando il cliente gestisce puntualmente il suo rischio. 27

32 2.1 COSTRUZIONE E COPERTURA DEL PORTAFOGLIO Tale operazione è fondamentale per la successiva gestione coerente e proficua dello stesso. Il primo passo fondamentale da eseguire è l analisi dei dati storici e previsionali disponibili al fine di poter definire il miglior profilo orario atteso. La costruzione di tale profilo è ottenuta grazie all osservazione delle registrazioni e delle rilevazioni dei dati storici, unita ad un analisi critica dei fattori produttivi e ambientali che possono influenzare il fabbisogno o la disponibilità energetica del cliente. Prendendo ad esempio un cliente consumatore di energia elettrica, la pianificazione del fabbisogno energetico tiene conto della relazione tra consumo specifico e produzione attesa. Tale confronto unito ad un elaborazione attenta dei dati disponibili porta ad una precisa stima del profilo di prelievo da soddisfare. Con il tracciamento della forma oraria, il profilo, si è in grado di riconoscere fin da subito alcune fondamentali caratteristiche del fabbisogno energetico, compresi spread tra massima e minima potenza prelevata e soprattutto se l utenza ha o meno una qualche forma di regolarità; condizioni basilari per facilitare una certa programmabilità dei prelievi dagli impianti. Con l identificazione dei profili si è in grado di andare a diversificare le operazioni di copertura, operazioni che necessariamente saranno differenti in base alla modalità di prelievo. La definizione della strategia di copertura del portafoglio energetico si basa sull individuazione della copertura volumetrica ottimale e sulla disponibilità quotidiana dei valori di mercato spot ( istantanei ) e forward ( previsionali ) in grado di orientare le scelte. Per quel che concerne la copertura volumetrica risultano utili gli strumenti di simulazione che propongono la scomposizione del portafoglio in prodotti standard acquistabili sul mercato minimizzando la quantità di energia elettrica scoperta che potrà essere quindi gestita in borsa energetica: quest ultima operazione è chiamata dagli operatori modulazione. Con il procedimento descritto finora si va a coprire il rischio di volume in un portafoglio, ma l aspetto economico non è stato ancora affrontato. E chiaro che saranno i valori di mercato a guidare i clienti verso la chiusura di posizioni fornite 28

33 dall ottimizzazione volumetrica. Ma il prezzo dell energia è influenzato da diversi fattori come l incrocio tra domanda e offerta, dall uso di impianti più o meno efficienti, dalla temperatura e da variabili esogene. Dall analisi e dal monitoraggio continuo di tali variabili, e conseguentemente del mercato, non è detto che si arrivi ad una scelta di posizione corretta e consona. Quello che si riesce ad ottenere con certezza è una riduzione drastica del rischio di errore. 2.2 L HEDGING DEL PORTAFOGLIO L operazione di hedging del portafoglio consiste sostanzialmente nella scomposizione del portafoglio in prodotti standard. Ovviamente se si deve scorporare l intero portafoglio si cercherà di farlo in modo tale da avere un insieme di prodotti standard, evitando quindi di avere nel risultato della scorporazione dei prodotti strutturati, in quanto quest ultimi risultano essere meno liquidi sul mercato, vale a dire più costosi e difficilmente copribili. Per meglio rendere l idea di cos è e di come si può fare l operazione di hedging vengono di seguito mostrati due esempi di scomposizione dello stesso portafoglio in prodotti elementari e, ovviamente per quanto detto sopra, standard. La differenza sostanziale tra le due modalità sta nella maggiore o minore differenziazione posta in atto. 29

34 La prima modalità di scomposizione ( Fig. 2.1 ) prevede la suddivisione del portafoglio in diversi prodotti standard identici tra loro, negoziati sul mercato in quattro momenti differenti, ovviamente quando il prezzo di ciascun prodotto presenta un opportunità di incremento del budget, o meglio ancora quando la chiusura di una delle posizioni comporta la protezione da valori peggiorativi. Da specificare che i prodotti baseload di durata annuale, vale a dire prodotti che non differenziano fasce orarie di prezzo. Fig. 2.1 Prima modalità possibile di scomposizione del portafoglio La seconda modalità di scomposizione del portafoglio ( Fig. 2.2 ) vede, anch essa la scorporazione di quest ultimo in più prodotti standard, ma questa volta differenti tra di loro; nello specifico si trattano di prodotti peakload negoziati sui mercati in momenti differenti, anche infra-annuali, e utilizzando formulazioni di prezzo differenti. Con tale scomposizione è possibile aumentare notevolmente la differenziazione mediando inoltre valori diversi, ottenuti in tempi diversi e con formulazioni di prezzo differenti. 30

35 Fig. 2.2 Seconda modalità possibile di scomposizione del portafoglio Altro aspetto da notare è come una parte, in entrambe le modalità, del portafoglio non viene toccata da acquisti a termine, resta quindi valorizzata al prezzo che di ora in ora si formerà nella borsa elettrica. Questo è stato fatto apposta per introdurre un ulteriore elemento di differenziazione, vale a dire la fonte. In aggiunta alla copertura volumetrica e quella della scorporazione del portafoglio, per perseguire una gestione profittevole, occorre effettuare altre coperture andando a ricercare nel mercato nel tempo delle opportunità, per esempio definendo livelli di stop loss nel caso di movimenti di mercato sfavorevoli. Di seguito verranno specificati due approcci alla copertura del portafoglio, uno tradizionale e uno definito alternativo, che sono stati tratti tra i primi da Fiorenzani ( 2009 ). 31

36 2.2.1 COPERTURA CON MODELLO TRADIZIONALE Con modelli di copertura tradizionali si intendono tutte quelle tecniche che si riferiscono a strutture di copertura di prezzo studiate e approfondite da Black, Scholes e Merton nel Il concetto fondamentale di questo approccio si concentra sulla fluttuazione del valore del portafoglio; fluttuazione che avviene in tempo reale come conseguenza del continuo movimento dei principali fattori di rischio. Questo significa sostanzialmente che la frequenza di ribilanciamento del portafoglio deve essere molto alta, con l accortezza che i costi per tale ribilanciamento dovrebbero essere completamente coperti dal mark to market. Di seguito si svilupperà formalmente il concetto. Si introduce la funzione π, a cui si attribuisce il significato di funzione di valore di un generico portafoglio. Con essa vanno specificati i prodotti strutturati, identificati da A B C ecc, e i prodotti standard usati per la copertura, definiti da a b c ecc. Si introduce infine quella che è la posizione che si assume il portafoglio, definita dalla variabile cash. Definita la funzione e le sue variabili si va quindi a introdurla: π = cash + ( A + B + C + ) + ( a + b + c + ) ( 2.1 ) Per la corretta implementazione si devono fare delle assunzioni di base, quindi: ogni strumento, sia esso standard o strutturato, dipende da un certo set di fattori di rischio identificati con x i ; la relazione tra prodotti standard e i fattori di rischio deve essere pressoché lineare. Dunque il valore del portafoglio può essere rappresentato come funzione del valore dei fattori di rischio, dalla posizione iniziale e dal tempo. 32

37 Si può ora definire una funzione f come valore della parte strutturata del portafoglio, mentre una funzione h rappresenta il valore della copertura. Detto ciò la formula 2.1 diventa: π (t) = f ( cash, t, x 1, x 2,, x n ) + h ( cash, t, x 1, x 2,, x n ) ( 2.2 ) Sviluppandola secondo Taylor e osservando il risultato ottenuto è chiaro che ogni manager è in grado di arrivare ad una soluzione dove la sensitività del portafoglio ai fattori di rischio sia nulla quando, però, la posizione è assicurata; tale risultato è ottenuto non considerando gli interessi. Nella teoria, quando esiste c è una completa relazione tra i fattori di rischio e i strumenti standard di copertura del portafoglio, la strategia per arrivare a tale soluzione è semplice. Infatti in tale situazione esiste sempre una combinazione lineare tra i strumenti standard che provocano la variazione del portafoglio. La differenza sostanziale tra teoria e pratica è dovuta essenzialmente dal fatto che non sia ha un set completo di strumenti standard di copertura del portafoglio in grado di neutralizzare tutte ke dimensioni dell esposizione al rischio del portafoglio stesso, quindi non si può agire solo su una sottoparte. Oltretutto quando il portafoglio è composto in modo ampio da strutture complesse si deve arrivare ad una soluzione troncando il risultato di Taylor, sopra citato. In aggiunta si deve considerare l elevata illiquidità che assedia il mercato elettrico. Fatte tutte queste considerazioni si arriva alla conclusione che si ha una parte di rischio non coperta, il che implica una posizione non assicurata. La questione diventa ora come ridurre tale residuo di rischio, e una soluzione potrebbe essere quella di usare delle tecniche di prezzo COPERTURA CON MODELLO ALTERNATIVO Nella situazione ideale un modello basato sul prezzo si muove continuamente nel tempo e nello spazio andando quindi ad agevolare una completa eliminazione del rischio semplicemente con attività di trading continuo. Nella realtà però molte variazioni di 33

38 prezzo avvengono simultaneamente senza andare a portare una significativa pressione sulla liquidità del sistema, rendendo molto difficile e altamente rischiosa una copertura continuativa. Negli ultimi anni è stata proposta una soluzione che consiste nel mitigare l aumento del rischio di un portafoglio complesso dove la copertura risulta difficilmente praticabile, o addirittura non praticabile. Molte delle tecniche proposte si basano sul concetto di replicare la struttura di pagamento; vale a dire che invece di concentrarsi giornalmente sulla variazione del valore del portafoglio, gli schemi statici di copertura si concentrano sul rischio di pagamento. Nel passato, in termini di teoria, nessuno ha mai trattato l argomento della gestione del portafoglio nel mercato elettrico. Fiorenzani invece tratta l argomento nel 2009 prettamente dal punto di vista pratico. Si considera un generico portafoglio ( π trattato nel paragrafo precedente ), si introduce una funzione di pagamento ( ), funzione che contiene tutti i pagamenti cumulativi da t a T valutati al tempo t 0. Da notare come sia una funzione di variabili random, a differenza del caso precedente dove si trattava di numeri reali. Di seguito la formula: (t,t) = t T F ( cash, x 1s, x 2s,, x ns ) + H ( cash, x 1s, x 2s,, x ns ) ds ( 2.3 ) Definiamo con F la funzione di pagamento del portafoglio strutturato, con H invece si intende la funzione di copertura. Quello che si vuole ottenere da tale analisi è una combinazione di prodotti standard e non, allo scopo di minimizzare il rischio e massimizzare il margine. Va posta però un assunzione di base che prevede di non ottenere un margine extra dalla copertura. Si va quindi ad osservare ed analizzare il tutto, e si nota come il rischio sia relazionato alla dispersione della distribuzione della funzione, tale si va a misurare con la varianza o con l α-percentile. Per specificale con α-percentile si intende uno strumento di benchmarking nelle misure di rischio, il percentile come noto non ha grandi caratteristiche statistiche ma lo si può usare per minimizzare la varianza di pagamento. 34

39 Per l analisi si decide di usare la varianza di pagamento, seguita dall uso del PAR ( profit at risk, che analizzeremo nel capitolo 3 al paragrafo 3.5 ) come confronto tra i rischi relativi e la performance associata. Un approccio tipico per implementare la strategia di copertura di minimizzazione della varianza è basarsi su una semplice regressione lineare. Semplificando si può determinare l ottima combinazione lineare di strumenti standard di copertura solo stimando la seguente equazione di regressione lineare multi variabile: Dove: ( F E [F] ) = c + ( H E [H] ) * β + ε ( 2.4 ) F è una variabile random rappresentativa della struttura del prodotto di pagamento; H è una variabile random pluridimensionale rappresentativa della copertura del prodotto di pagamento; β è un vettore pluridimensionale indicante il peso della copertura ottima; E [ ] è un operatore assoluto di probabilità. Dato che non si hanno osservazioni, si creano con la simulazione Monte Carlo dei fattori di rischio x i, e successivamente con l applicazione ad ogni strumento presente nel portafoglio viene corrisposta la funzione di pagamento. Proprietà chiave è che più F è lineare in termini di variabili di rischio x i, e più l effetto di riduzione della varianza nel pagamento sarà evidente. 35

40 Per concludere si mostra un confronto tra diversi casi di copertura ( Fig. 2.3 ). Come si può notare esistono differenze importanti tra una posizione coperta e una no, ma si può anche osservare le significative differenze tra diverse alternative di copertura usando differenti tipologie di contratti, e nello specifico contratti baseload annuali in alternativa a prodotti mensili peak/off peak. Da evidenziare anche il fatto che gli effetti sono maggiormente evidenti al crescere della non linearità della struttura. Fig. 2.3 Confronto tra posizione non coperta, parzialmente e completamente coperta 2.3 STRUMENTI PER LA GESTIONE DEL PORTAFOGLIO In questo paragrafo si andranno ad analizzare le caratteristiche necessarie degli strumenti che il fornitore di energia elettrica deve garantire ad ogni singolo cliente, per permettergli una gestione attiva e completa della propria posizione. Il cliente che quindi desidera operare attivamente sul mercato, e non essere solo un punto di arrivo, deve disporre di informazioni, strumenti e procedure a supporto delle decisioni, come ad esempio: 36

41 Trasparenza dei prezzi di mercato; Strumenti evoluti per la gestione, quali ad esempio analisi di mercato, strumenti di ottimizzazione volumetrica, strumenti per la valutazione dei rischi, strumenti di reportistica; Risorse dedicate appositamente per seguire i mercati con prontezza di reazione e per lavorare sulla programmazione dei consumi con più accurata precisione; Un partner forte nel trading e presente sui differenti mercati. Ovviamente per il fornitore mettere a disposizione tali strumenti risulta un onere ingente, in quanto deve sicuramente dotarsi di una struttura ad hoc, che sia snella, flessibile e dinamica, ma contemporaneamente adeguatamente strutturata e organizzata. La complessità che ne consegue, unita all elevato livello di servizio da offrire al cliente, richiede che il fornitore abbia una forte presenza territoriale non solo sul mercato domestico, ma sull intero panorama dei mercati europei. Oltre a ciò si rende necessario un trading desk operativo e strutturato, con un ramo interamente dedicato ai clienti, dei sistemi integrati per la gestione dei prodotti strutturati e una spiccata capacità e idoneità all evoluzione continua. L insieme di tutti questi strumenti dà luogo ad una struttura altamente integrata e dinamica, dove le due controparti ( mercato e cliente ) sono messi in collegamento attraverso lo scambio continuo di flussi informativi in entrambe le direzioni. Per rendere l idea del concetto appena espresso viene schematizzato come segue ( Fig. 2.4 ). Fig. 2.4 Operatore di mercato come interfaccia cliente mercato 37

42 Come descritto precedentemente e al contempo espresso graficamente ( Fig. 2.4 ), sono necessari una serie di scambi informativi, che colleghino le parti del sistema; questo processo può essere sintetizzato in tre macro flussi principali ( Fig. 2.5 ): Dal mercato al cliente, tramite l operatore, quale motore delle azioni sul portafoglio; Dal cliente all operatore, per determinare gli obbiettivi della strategia di copertura del portafoglio; Dall operatore al cliente, per l ottimizzazione del portafoglio e un controllo più accurato e fine del rischio. Fig. 2.5 Flusso informativo nel sistema mercato-operatore-cliente. Trattandosi di forme di servizio integrative è necessario sottoporle ad una specifica formula contrattuale, che permetta di operare secondo i principi illustrati. Tale contratto di gestione attiva del portafoglio è un insieme di possibili formulazioni contrattuali a cui il cliente può accedere; In tal modo si struttura e si ottimizza la gestione attiva del portafoglio. 38

43 2.4 VERSO LA GESTIONE DEL RISCHIO La scelta di differenziare il portafoglio è una condizione necessaria per l attenuazione del rischio, ma non è sufficiente per una vera e adeguata gestione del rischio. Sia i mercati spot che i mercati a termine, in Italia così come anche in Europa, sono fortemente influenzati da molteplici fattori. Di seguito si valuteranno quali e in che modo, oltre alle modalità per arginarli. Si è notato che esiste una correlazione forte tra il prezzo ( spot e forward ) dell energia e le quotazioni dei combustibili fossili. Quindi per chi desidera operare nel mondo dell energia diventa indispensabile avere quotidianamente dei report relativi ai valori consuntivi e forward dei prezzi dell energia ( vedi Fig. 2.6 ), da usare congiuntamente con l analisi su domanda e offerta, con i dati sulla disponibilità degli impianti in Italia e con le informazioni geo-politiche dei vari territori d interesse. Fig. 2.6 Esempio del trend del prezzo dell energia L interpretazione corretta e attenta dei segnali di mercato presuppone, più che un elevata esperienza, un costante, minuzioso e approfondito lavoro di collezione dati, modellazione e analisi. 39

44 Una strategia di approvvigionamento progressivo tesa ad ottimizzare il portafoglio, deve essere dunque supportata da uno studio approfondito delle condizioni che interessano il portafoglio stesso e da strumenti avanzati asserviti all operatività quotidiana, oltre ovviamente ad un know-how di risorse specializzate, vedi Portfolio Manager e Risk Manager. Utili a tale scopo sono gli strumenti predittivi che consentono di anticipare, per quanto ragionevolmente possibile, il comportamento del mercato dell energia elettrica, e quindi condurre una attenta strategia di gestione del portafoglio. Ovviamente tali strumenti hanno anche dei limiti, quali ad esempio il fatto di non valutare l aleatorietà dei titoli, di non poter evidentemente prevedere grosse speculazioni dei mercati finanziari e i macroeventi geo-politici. In conclusione l elemento essenziale per una corretta e puntuale gestione del rischio è una reportistica che fornisca, in modo regolare, continuo e preciso, le informazioni sul livello di esposizione del portafoglio e sul rapporto fra il valore attualizzato del portafoglio stesso rispetto a un elemento di confronto condiviso; chiamato anche monitoraggio del profit and loss GESTIONE ATTIVA DEL PORTAFOGLIO Questa attività richiede forte collaborazione tra cliente e fornitore, quest ultimo deve rappresentare un partner attivo per il cliente sul mercato e cioè deve essere un operatore accreditato sui mercati per svolgere attività di trading sull energia elettrica oltre ovviamente a garantire al cliente l accesso al mercato. Come già precedentemente annunciato cliente e fornitore dovranno definire il miglior profilo orario previsionale, e questo con ogni cliente, oltre a individuare l ottimizzazione volumetrica, seguire con attenzione l evoluzione dei prezzi di mercato, definire i livelli obbiettivo di prezzo in base ai quali attuare le coperture. Procedendo per coperture progressive si andrà a definire quello che è il prezzo medio per ogni cliente, il valore di ogni cliente e della prestazione ottenuta da ciascuna operazione che ha interessato il cliente specifico. 40

45 Questo approccio attivo e integrato col fornitore ha preso forte piede tra i clienti soprattutto tra quelli industriali di medie-grandi dimensioni, il suo uso è in forte crescita e vede all attivo diversi gruppi europei con grande esperienza sulla gestione del portafoglio. In altri casi a portare all uso di tale sistema è stata più che altro la curiosità dell Energy manager, in altri ancora le informazioni e lo scambio di opinioni ottenuto in incontri specifici di settore. 41

46 42

47 CAPITOLO 3 IL RISCHIO Il rischio è una caratteristica che contraddistingue l uomo lungo tutta la sua vita. Il problema del singolo individuo e della comunità intera è convivere con tale elemento, cercando di ridurre gli eventi negativi che potrebbe causare. Le nozioni di rischio nell arco della storia sono state diverse, quella assunta in questa trattazione è la seguente: Quello in cui viviamo è un mondo di mutamenti ed un mondo di incertezza. Noi viviamo solo perché conosciamo qualche cosa del futuro; mentre i problemi della vita o almeno della condotta derivano dal fatto che noi conosciamo troppo poco. Questo è altrettanto vero negli affari come nelle altre sfere di attività. ( Knight, 1921 ). Secondo questa definizione esistono due dimensioni dell incertezza: Incertezza non misurabile, si parla quindi di incertezza. Incertezza misurabile, viene definita rischio. Probabilità oggettiva. In ambito aziendale, dove l obbiettivo è rappresentato dalla realizzazione di un risultato economico in un mercato libero e quindi competitivo, il ruolo del risk management è quello di misurare e gestire i rischi che possono mettere a repentaglio il raggiungimento di tale risultato. Storicamente i modelli di valutazione delle politiche e delle strategie aziendali sono stati di derivazione contabile, basati quindi su indici puramente contabili, quali ed esempio indici di redditività, riscontrabili tipicamente sulla base di informazioni di bilancio. Tali modelli non sono però in grado di rappresentare e valutare alcuni dei processi fondamentali per aziende operanti nel settore energetico, ne tanto meno la dimensione del rischio di queste, oltre al fatto che fanno generalmente riferimento al breve periodo. 43

48 Nel nostro contesto, di aziende che operano nel mondo delle commodities, ossia energia elettrica o gas, sia come produttori che come grossisti, vi sono varie tipologie di rischio: (1) Rischi operativi, rappresentano le perdite legate alla qualità dei dati e ai sistemi informativi o alla solidità delle procedure operative; (2) Rischio di liquidità, rappresentano le perdite che si possono avere nel caso in cui si abbiano difficoltà nel reperire fondi per far fronte ad impegni derivanti dal possesso strumenti finanziari; (3) Rischio di credito, rappresenta quelle perdite che si possono avere nel caso in cui la controparte non adempia ad un obbligazione e causi quindi una perdita all altra parte (4) Rischio di mercato, rappresenta le perdite che si possono avere nel caso in cui ci siano variazioni negative al prezzo di mercato. Per ogni tipologia di rischio appena elencata c è la possibilità di mitigarne l effetto con appositi strumenti. Nel proseguo del capitolo si porrà attenzione sulle tecniche e sugli strumenti di misura dei rischi di credito e di mercato, in quanto risultano essere i più significativi nella realtà quotidiana, e i più penalizzanti in caso del verificarsi di eventi sfavorevoli in questi termini. 3.1 RISCHIO DI CREDITO Occorre fin da subito specificare che il rischio di credito associato agli inadempimenti di una controparte può diventare significativo quando si sta operando in mercati OTC, ovviamente per l acquisto di commodities. Con il termine OTC, letteralmente Over The Counter si intendono mercati dove avviene lo scambio di prodotti senza la supervisione e il controllo di nessuna figura adeguatamente preposta, quindi mercati in cui il rischio è molto elevato e, se non si hanno strumenti di copertura, tutto a carico del soggetto che opera. 44

49 Tornando all argomento principale, vale a dire il rischio di credito, l elemento di base per la quantificazione del rischio di credito, ovvero della perdita attesa rispetto ad un inadempienza contrattuale da parte di una delle controparti, è la stima della probabilità di inadempienza, detta anche di default. Per tale scopo sono disponibili diverse tecniche di stima, quale ad esempio l utilizzo di rating ufficiali emessi da agenzie preposte ( come ad esempio Moody s e Fitch ), e delle relative transition tables ( tabelle delle transazioni ), vale a dire tabelle storiche che per ogni livello di rating forniscono la probabilità di cambiamenti nella qualità creditizia in un intervallo; vale a dire l analisi dei bilanci e la successiva integrazione di tali informazioni con dati qualitativi, dati quali ad esempio possono essere i legami con le autorità pubbliche di un dato paese, la valutazione economico-politica del paese,ecc. Oltre a tali tecniche enunciate va detto però che è possibile introdurre per le valutazioni degli indicatori di bilancio il concetto di benchmarking di tali modelli ( sopra descritti ) con i modelli commerciali più in voga quale ad esempio Moody s KMV. Di particolare importanza è inoltre la stima del livello di esposizione di una controparte. Per il calcolo di tale livello si deve tener conto del concetto di fair value, concetto che verrà ripreso e dettagliatamente affrontato nel paragrafo 3.3; qui ci si limita a definirlo come: ammontare di denaro realizzabile vendendo il contratto stesso tempestivamente. Ai fini del calcolo dell esposizione devono essere considerati due elementi estremamente importanti: Settlement risk, ovvero il valore dell energia fornita alla controparte, fatturata e non; Replacement risk, dà un indicazione della perdita o del guadagno nel quale si potrebbe incorrere nel caso in cui si rendesse necessario sostituire i contratti con la controparte con operazioni di mercato, ai livelli attuali di prezzo ovviamente. E interessante osservare che anche in caso di acquisto delle commodity è possibile essere costretti a fronteggiare un esposizione nei confronti della controparte per effetto proprio del replacement risk, nonostante dal punto di vista contabile gli unici documenti rilevanti dovrebbero essere le fatture emesse dall altra parte. 45

50 Un ultimo componente necessario per il calcolo finale della perdita attesa per il rischio di credito è rappresentato dal tasso di recupero a fronte del default della controparte, per ognuna delle unità di esposizione. Questa grandezza è strettamente legata all eventuale presenza o meno di garanzie reali e dalle condizioni contrattuali specificate dalle controparti nella firma dell accordo. Per capire si può ipotizzare che in assenza di garanzie reali,in caso di default della controparte e con esposizione solo riducibile a operazioni di commodities, tale tasso di recupero sia molto prossimo allo zero. Oltre ad un processo continuo e attento di monitoraggio dell esposizione e della perdita attesa a fronte di un default della controparte, tra le strategie per la mitigazione del rischio di credito le caratteristiche più significative sono rappresentate dalla richiesta di garanzie bancarie e soprattutto dall attività di tipo contrattuale, volta soprattutto alla definizione di netting agreement, vale a dire accordi che consentono di compensare le parti debitorie di una controparte con le perdite a credito derivanti dal possesso di strumenti derivati. Va anche sottolineato che, nel caso si avesse come controparte un soggetto facente parte di uno stato con legge fallimentare in tale ambito, si potrebbe incappare in una situazione sfavorevole, in quanto potrebbe essere eseguito il cherry picking ( transazione completa ) della posizione sfavorevole alla società in bancarotta, il che comporterebbe un aumento significativo dell esposizione. Volendo citare uno degli elementi possibili per la mitigazione del rischio si può parlare dei CSA ( letteralmente Credit Support Annex ) nell ambito dei quali le controparti si impegnano a versare un colleteral ( versamento di copertura ) in modo da annullare l esposizione reciproca. Il collateral è una forma di copertura dove le parti coprono la transazione con forme sicure di denaro, possa esso essere sia cash ( soldi liquidi ) o titoli di stato sicuri, altra forma sicura di liquidità. Tale approccio ha però dei limiti: (1) In caso di portafoglio costruito da più controparti ( probabilità molto alta per non definirla certezza ) non viene considerato il rischio sistemico, ovvero come la probabilità di default di una controparte possa influenzare la probabilità di default delle altre; 46

51 (2) L esposizione rappresenta in modo dettagliato una fotografia statica, vale a dire qual è la situazione in un determinato istante, ovviamente l istante di calcolo, non tenendo quindi conto né di come si muove nel tempo il livello di esposizione, né le possibili variazioni del valore del replacement risk in funzione di variazioni dei fattori di rischio, quali ad esempio shock del sistema o più semplicemente della volatilità associata ai mercati. 3.2 RISCHIO DI MERCATO Se si prende a riferimento un mercato monopolistico il prezzo dell energia è fissato da un ente governativo, in modo da garantire al monopolista la copertura totale dei costi fissi più un margine di retribuzione fisso. Lo svantaggio di tale sistema è quello di non riuscire a produrre una corretta allocazione delle risorse, dal momento che ogni incentivo all aumento dell efficienza viene meno. I mercati liberalizzati, in tutte le loro fasi vale a dire dalla produzione fino alla vendita, rappresentano una soluzione a tale problema, conducendo l intero mercato a prezzi medi ragionevolmente più bassi. Dall altra parte della medaglia, però, occorre osservare che tali mercati sono caratterizzati da violente fluttuazioni dei prezzi e da un elevata volatilità. Una possibile soluzione a quest altro problema viene individuata nei mercati dei derivati. Un derivato viene definito come un titolo i cui flussi di cassa sono strettamente legati alla realizzazione o meno di una o più variabili osservabili in un istante futuro. Tali variabili possono far parte di diverse categorie e posso rappresentare più eventi, esempi di tali possono essere un prezzo, un indice di mercato o un valore atmosferico. Nel caso in cui venissero a meno tali mercati dei derivati, una soluzione per ridurre il rischio associato al risultato economico derivante dei movimenti di prezzo delle commody è rappresentata da diversi strumenti presenti nella realtà degli operatori. 47

52 Esistono però dei problemi assolutamente non trascurabili, quali ad esempio: L elevato di costo di acquisto, implementazione ed uso; La scarsa flessibilità di utilizzo. Tutti questi strumenti sono sostanzialmente riconducibili a due movimenti dell azienda nel mercato molto ingenti ed a grande impatto, tali movimenti possono essere riassunti in: Integrazione verticale, che nel mercato dell energia elettrica implicherebbe la presenza in ogni parte della catena del valore, operazione chiaramente molto impegnativa dal punto di vista gestionale ed economico da parte dell azienda; Diversificazione del prodotto, operazione anche questa non banale da effettuarsi nel mercato energetico. Se invece la presenza di mercati liquidi e trasparenti dei derivati è assicurata il rischio può essere trasferito ad altri soggetti, che si trovano una posizione di esposizione in senso opposto al nostro caso o che agiscono con scopo finale di trading. Rispetto ad un assicurazione tradizionale, dove un soggetto esente dal rischio si accolla il rischio di una situazione incerta assicurando al soggetto avverso al rischio un valore certo, ovviamente in cambio di un premio, gli strumenti derivati possono essere facilmente liquidati e comportano minori costi di transazione, tutto questo a scapito però del rischio che vede il proprio valore relativo aumentare significativamente. Tra i vari rischi di mercato è necessario anche ricordare il rischio base, vale a dire la possibilità che lo strumento negoziato non risponda a pieno alle caratteristiche del prodotto necessario per consentire un processo di hedge perfetto, vale a dire di copertura come visto nel capitolo 2 al paragrafo 2.2, e quindi sia necessario provvedere ad eseguire ulteriori operazioni di copertura. Come detto quindi il rischio di mercato è un rischio legato assolutamente al prezzo. E anche stato specificato nel capitolo precedente che esistono mercato spot e forward, prendendo in considerazione il mercato spot, quindi quello istantaneo, si va a vedere come si determina il prezzo. 48

53 E possibile affermare che il prezzo sia funzione dell iterazione tra domanda e offerta in modo, la prima tipicamente anelastica al prezzo ma dipende dalle temperature e dalle condizioni meteo mentre, la seconda ossia l offerta, è solitamente legata a caratteristiche di sistema, quali ad esempio la flessibilità produttiva, le manutenzioni periodiche ed i guasti, oltretutto, almeno nel breve termine, è tipicamente piuttosto rigida. La risultante di tale equilibrio, tra domanda e offerta, determina la caratteristica dinamica del prezzo in tale mercato, ovvero degli incrementi del tutto casuali e anomali dei livelli di prezzi in un orizzonte temporale limitato, con successivo ritorno al valor medio. Per chiarire e mostrare tale situazione basta osservare il grafico qui sotto ( Fig. 3.1 ). Il grafico mostra la dinamica dei prezzi spot e del prezzo del month ahead forward, ossia il prezzo del prodotto con consegna nel mese successivo a quello di quotazione, sia per l energia che per il gas, nel corso degli anni 2008, 2009, 2010, e i primi tre mesi del 2011, con riferimento al mercato tedesco. Fig. 3.1 Andamento prezzi energia e gas in mercato spot ( fonte EEX ) 49

54 Per descrivere le caratteristiche di un mercato normalmente si fa riferimento ad una grandezza chiamata volatilità, definita come la deviazione standard annualizzata della serie dei ritorni associati ad un certo titolo azionario, commodity o mercato. Per il calcolo di quest ultima è richiesto: La serie storica dei prezzi nel mercato di riferimento, in un intervallo temporale significativo; Il calcolo dei ritorni; La stima della deviazione standard dei ritorni; La correzione della stima della deviazione standard, appena descritta, considerando i giorni di trading nell arco dell anno. E facilmente osservabile come la volatilità sia dipendente dal mercato a cui ci si sta riferendo. Ad esempio per i mercati azionari tipicamente al volatilità annualizzata è attorno al 20%, mentre per i mercati delle commodity si aggira attorno al 30-50%. Si può quindi affermare che la volatilità è funzione del tempo, o meglio detto della maturity del prodotto, ossia l intervallo temporale rispetto alla fine delle negoziazioni per un determinato strumento. Oltre alla maturity la volatilità dipende anche degli intervalli temporali usati per il suo calcolo, vale a dire dall ampiezza della serie storica e dal peso delle osservazioni più recenti, e dello specifico prodotto considerato. Caso particolare sono i forward sulle commodities in quanto la volatilità aumenta man mano che ci si avvicina alla consegna, ovvero i segnali rilevati sui prezzi spot sono trasferiti immediatamente sui prodotti vicini alla consegna, mentre sul lungo termine non vanno ad incidere in quanto vengono considerati dagli operatori di mercato poco significativi. A titolo di esempio viene riportato sul grafico sottostante ( Fig. 3.2 ) l andamento tipico della volatilità in funzione al periodo di consegna del prodotto, riportato sulle ascisse. 50

55 Fig. 3.2 Andamento tipico della volatilità di un mercato. Per stimare il valore della volatilità esistono diversi approcci, che non usano una semplice media come suggerisce la definizione teorica del concetto di volatilità, ma introducono una serie di correttivi in modo da trovare un buon compromesso tra completezza e affidabilità dei dati. Di seguito vengono descritti gli approcci tipicamente usati: Medie mobili, utilizzano un intervallo di osservazioni che varia nel tempo man mano che si prosegue con l orizzonte temporale, in altre parole tale intervallo segue lo scorrere del tempo, dando ad ogni osservazione peso unitario e costante; Exponentially Weighted Moving Averages ( EWMA ), assegna un peso decrescente alle osservazioni a seconda del tempo trascorso. Il peso diminuisce a seconda di un fattore di decadimento temporale chiamato λ, compreso tra 0 e 1 ( 0 < λ < 1 ). Si considera la deviazione standard nel periodo precedente e i ritorni nel periodo di osservazione: σ 2 i = λ σ 2 i-1 + ( 1 λ ) r 2 i ( 3.1 ) l elemento più sensibile è la scelta del fattore di decadimento temporale λ, per il quale la teoria suggerisce valori di 0,94; 51

56 Modelli di tipo GARCH, si tratta di modelli molto simili al EWMA, ma a differenza di quest ultimi il fattore di decadimento temporale λ viene stimato a partire da valori di mercato. GARCH è un acronimo e significa: o Generalized, generalizzazione di un modello GARCH; o Auto Regressive, vale a dire che i valori di volatilità del passato vengono usati per stimare quelli futuri; o Conditional, significa che la stima della volatilità viene eseguita in maniera condizionata rispetto al set di informazioni disponibili; o Heteroskedasticity, vale a dire che la varianza varia in funzione del tempo. Se si è nel caso di mercati di option è possibile determinare la implied volatility, ovvero la volatilità attribuita dagli operatori e incorporata nel prezzo dell opzione. Per descrivere le caratteristiche e le dinamiche di prezzo dei mercati delle commodities si rende necessario introdurre due concetti: Correlazione, misura come due variabili casuali variano in media nel tempo ed inoltre indica che tipo di relazione esiste tra di loro. E rappresentata da un indice di correlazione, compreso tra -1 e 1, dove valori pari a 1 implicano che i prezzi si muovono nella stessa direzione, anche se non con ugual ampiezza, mentre valori uguali a 0 implicano bassa relazione, se non nulla, tra le due variabili. Ovviamente valori pari a -1 indicano che i prezzi si muovono i direzioni opposte, vale a dire che esiste tra le due variabili relazione inversa. Cointergrazione, si tratta di una misura della relazione di equilibrio nel lungo periodo tra due o più variabili. Tale nozione è efficacemente significativa negli indici energetici, per i quali dal punto di vista operativo la determinazione della curva forward ( curva che indica come si muoverà l indice nel tempo futuro, in base all arco temporale da noi prescelto ) avviene in maniera indiretta, attraverso l impiego delle curva forward delle principali commodities quotate, quali ad esempio ICE Brent, ICE Gasoil, LSFO FOB NWE e il cambio FX / $. Si parte da tali curve quotate, si creano le proxy, ovvero sono stimate le relazioni di lungo termine tra un determinato indice energetico e le commodities quotate. 52

57 3.3 MISURE DI RISCHIO, IL FAIR VALUE Come si evince dai paragrafi precedenti il rischio è una nozione complessa composta da diverse funzioni e al contempo riguardante un numero non esiguo di implicazioni per le attività di business improntate sul mercato energetico. Tale rischio è possibile misurarlo analiticamente con varie tecniche trattate nella teoria, ma spesso, essendo appunto tecniche teoriche, la risultante non è comprensibile a fondo da tutti i soggetti interessati, vale a dire personale non tecnico e membri dello staff gestionale. Si rende dunque necessario estrapolare una sintesi delle informazioni contenute nelle misure analitiche, che siano al contempo facilmente comprensibili dall intero staff e complete, quindi che non tralascino informazioni e concetti chiave per capire qual è la situazione reale e per prendere decisioni manageriali in tali termini. Un modo per risolvere tale situazione di non chiarezza e limpidezza dei dati è esprimere le misure di rischio in termini monetari, o per meglio dire di possibile guadagno o, ancor più spesso, perdita di denaro in base ai rischi a cui si è soggetti; tale modo di mostrare i risultati delle tecniche di misura sono ora chiari e interpretabili da tutto lo staff e dal personale non tecnico. Prima di introdurre i due parametri economici per valutare il rischio più usati e più immediati ai più, si rende necessario specificare e descrivere il concetto di fair value, forse il concetto più rilevante nell ipostazione dell intero impianto delle misure di rischio. A tale concetto sono state date diverse definizioni formali, ma la più consona a quello che è il nostro mercato di interesse, ovvero il mercato elettrico, è: ammontare di denaro realizzabile vendendo il contratto stesso sul mercato tempestivamente Il concetto generale di fair value è usato in diversi contesti con accezioni differenti. 53

58 Nel mercato elettrico, se ci si trova davanti a determinate caratteristiche, il fair value di un contratto derivato è oggettivamente determinabile e unico. Tali caratteristiche di mercato devo essere: Efficienza elevata del mercato, questo perché il prezzo deve incorporare tutte le notizie che possono essere trattate dal mercato, si rende quindi indispensabile un elevata efficienza in modo tale da poter reperire in modo chiaro ed evidente tutte tali notizie; Trasparenza del mercato, necessaria per completezza dell affermazione precedente; Liquidità del mercato, si rende necessaria un adeguata liquidità del mercato in modo tale che un prodotto possa essere venduto in qualunque istante senza causare un alterazione del prezzo; Arbitrage free, si intende che il mercato deve essere effettivamente libero da arbitraggi particolari. Quando si ha la presenza simultanea delle caratteristiche appena enunciate si parla di completezza di mercato. Quando invece taluna delle caratteristiche sopra indicate viene a mancare si è in presenza di un mercato incompleto, e una fair valutation, ovvero una stima del fair value, diventa impossibile ed ogni singolo approccio a tecniche di copertura diventa soggettivo, quindi affetto da assunzioni fatte dal soggetto. Tali assunzioni riguardano nello specifico il mercato o il modello utilizzato per la rappresentazione del prodotto in questione. Da tenere in considerazione per la stima del fair value, oltre alle questioni sopra riportate, vi è anche il market liquidity risk, ovvero il rischio che una delle parti non sia in grado di liquidare in maniera tempestiva le proprie posizioni sul prodotto a meno di non incidere su quello che è il prezzo. Dalla definizione appena data si evince che tale rischio va contro a quelle che sono le prerogative del fair value, oltre che alle caratteristiche di mercato necessarie per la sua stima. 54

59 3.4 MISURE DI RISCHIO BASATE SUL VALORE ( VAR ) In questo capito si affronta una delle tecniche più usate per misurare il valore del rischio in termini economici, ossia la misura del rischio sulla base del valore ( Value At Risk, VAR ). Tale tecnica divenne d uso comune e quindi popolare quando, in base ai regolamenti emanati, il capitale della banca centrale venne espresso proprio in tali termini nel 1990; per questa ragione divenne naturale valutare le posizioni di un portafoglio energetico in tali termini. Per il mercato elettrico quindi il VAR misura l esposizione al rischio di prezzo, considerando diversi fattori come: La volatilità del prezzo di mercato; La correlazione tra le variabili; Tasso di rischio Si cita la definizione formale ( Fiorenzani 2009 ): Il VAR misura la massima variazione negativa in termini di fair value a cui un determinato portafoglio può andare incontro, con un intervallo di confidenza statistica stabilito ( 97,5% - 99% ), in un intervallo temporale che approssima il tempo massimo di liquidazione della posizione ( da 1 a 10 giorni ). Da tale definizione formale si possono evincere alcune caratteristiche del VAR, come ad esempio il fatto che sia molto sensibile alle assunzioni fatte ( come visto per il fair value del paragrafo precedente, 3.3 ). Oltre a ciò si può anche dedurre che è perfettamente valido ed aderente alle caratteristiche in caso di trading puro, dato che non ha vincoli oggettivi alla liquidazione del portafoglio. 55

60 Più nello specifico si deduce che il VAR dipende da due grandezze fondamentali: La grandezza, in termini di numero, dei giorni di copertura. Ovvero il numero di giorni necessari a liquidare completamente una posizione senza incorrere in costi aggiuntivi, è dunque una misura della liquidità del mercato; Il livello di confidenza percentuale, che riflette quanto conservativa è una misura. Con la tecnica del VAR si misura anche il rischio di benchmark ( confronto ), quando si gestiscono portafogli di derivati in un ottica di completa immunizzazione del valore del portafoglio alle fluttuazioni di mercato; tipica prospettiva dell intermediario finanziario. Si può anche sostenere statisticamente che il VAR rappresenta un percentile della distribuzione di probabilità dei ritorni associati ad un portafoglio. Dalla definizione di percentile quindi, considerando due variabili aleatorie X e Y, deriva il fatto che il VAR soddisfa le seguenti proprietà: X 0 VAR (X) 0 X Y VAR (X) VAR (Y) λ 0 VAR (λ X) = λ VAR (X) k ε R, VAR ( X + k ) = VAR (X) k Da notare che tale misura di rischio però non gode della proprietà della sottoattività che lo compongono, vale a dire che non necessariamente viene verificata, purtroppo, la proprietà seguente: VAR ( X + Y ) VAR (X) + VAR (Y) ( 3.2 ) Il che significa letteralmente che il VAR di un portafoglio diversificato potrebbe essere maggiore della somma dei VAR di alcuni sub-portafogli. Per questo motivo il VAR non è una misura coerente di rischio. Un ulteriore limite all adozione di esso è che non viene tenuto conto di ciò che accade al di là del quartile scelto, sebbene l impatto possa essere estremamente rilevante e 56

61 conseguentemente dovrebbe essere tenuto conto dell impatto che potrebbero avere alcuni avvenimenti estremi. Per il calcolo effettivo del VAR vi sono diverse metodologie proposte nella pratica e nella teoria: (1) Analytical VAR, nel quale l assunzione di fondo è quella di conoscere a priori le distribuzioni di probabilità dei fattori di rischio; (2) Monte Carlo VAR, nell ambito del quale vengono generati degli scenari relativi ai vari fattori di rischio; (3) Historical VAR, Con l uso delle osservazioni storiche vengono generati i possibili scenari dei fattori di rischio. Non ci si addentra ulteriormente nello specificare le varie tecniche di calcolo del VAR. Ma per chiarezza si specificano alcune nozioni base per quel che riguarda le tre tipologie di calcolo. Per quel che riguarda il calcolo del VAR ( Analytical VAR ) si traduce semplicemente la nozione teorica esposta in precedenza in termini matematici, ovvero: VAR (X%) = c ε R + : Prob ( -ΔX > VAR(X%)) = ( 1 X% ) ( 3.3 ) Nell ambito invece delle simulazioni Monte Carlo si simulano gli andamenti dei prezzi spot e forward in base a dei modelli di prezzo presenti nella teoria. Per l approccio storico invece l ipotesi di base è che la distribuzione storica dei rendimenti possa fornire indicazioni sugli eventi futuri. Osservando i rendimenti storici dei diversi fattori di rischio in un certo arco temporale, è possibile determinare il valore del portafoglio applicando ciascun rendimento osservato nella serie storica. In ogni caso l utilizzo del VAR è comunemente accettato sia dagli operatori che dalle autorità vigilanti, e quindi costituisce lo standard per la valutazione del capitale a rischio. 57

62 3.4.1 MISURE ALTERNATIVE AL VAR Il VAR è certamente la metodologia di valutazione del rischio basata sulle fluttuazioni potenziali di valore del portafoglio più comunemente usata e riconosciuta da tutti gli operatori del mercato elettrico, ma questo non significa che sia l unica, anche perché, come abbiamo visto in precedenza ( paragrafo 3.4 ), ha dei limiti applicativi e pratici. Vi sono diverse ragioni matematiche e conseguentemente pratiche per sostenere che il VAR non sia il modo più consono per misurare il valore del rischio, prendendo ad esempio il fatto che la funzione di perdita di un portafoglio sia discontinua, come si vede chiaramente dalla figura 3.3 qui sotto, il valore del percentile usato per il calcolo del VAR diventa non rappresentativo della situazione reale del rischio; questo perché, come descritto anche prima, ci possono essere degli eventi estremi che nel calcolo del VAR non vengono presi in considerazione, ma nel caso in cui si verificassero porterebbero a situazioni totalmente non previste. Fig. 3.3 Confronto tra funzione di perdita continua vs discontinua 58

63 Per le ragioni sopra elencate si sono introdotte nella pratica quotidiana della valutazione del rischio altre metodologie che di seguito verranno brevemente enunciate. Il primo metodo alternativo al VAR è l Expected Shortfall ( ES ). Oggi è considerato il miglior metodo di valutazione del rischio grazie alle sue proprietà matematiche e per la sua facilità di interpretazione. Se il VAR è soggetto al limite visto prima che non viene superato nella maggior parte dei casi, l ES rappresenta la perdita attesa sotto la condizione che la perdita stessa sia superiore al limite rappresentato dal VAR. Dunque formalmente se è vera la formula 3.3 sopra descritta allora: ES (X%) = d ε R + : ( -ΔX ΔX VAR (X%)) ( 3.4 ) L ES è definibile come media del valore delle perdite si si va oltre il valore del VAR. Altra proprietà che si evince matematicamente è deduttivamente è che l ES è almeno uguale al VAR ( ES VAR ). Tale misura di rischio, che come detto è alternativa al VAR ed è stata introdotta solo recentemente, presenta quindi il vantaggio di essere una misura di rischio coerente e da un valore di rischio più conservativo rispetto al VAR. Altra metodologia di determinazione del rischio alternativa al VAR è il Conditional VAR ( CVAR ). Essa fu proposta da Rockafellar e Uryasev ( 2002 ) come una metodologia di misura del rischio combinazione delle due precedentemente trattate, vale a dire il VAR e l ES. Dunque il CVAR è una combinazione lineare di VAR e ES, dove il coefficiente della combinazione stessa riflette il grado di attitudine al rischio del gestore del portafoglio. Formalmente il CVAR è: CVAR (X%) = γ VAR (X%) + ( 1 γ ) ES (X%) con 0 γ 1 ( 3.5 ) Essa presenta la caratteristica di essere linea rizzabile, sotto determinate ipotesi, consentendo quindi l adozione di tale tecnica in ottimizzazioni di tipo lineare. L idea di una combinazione di informazioni contenute in due differenti metodologie di misura del rischio come sono il VAR e l ES, ha una significato di mercato intuitivo. 59

64 Infatti mentre il VAR è particolarmente adatto per determinare il rischio del portafoglio in condizioni di mercato normali, come sopra descritto ( paragrafo 3.4 ), l ES può essere usato per valutare la probabilità di sopravvivenza dell attività di trading dell azienda. Il grafico seguente ( figura 3.4 ) è riassuntivo/esplicativo dell intero paragrafo 3.4, dà quindi un idea grafica delle caratteristiche delle tre modalità trattate, VAR, ES e CVAR. Fig. 3.4 Grafico caratteristico di VAR, ES e PAR 60

65 3.5 MISURE DI RISCHIO BASATE SUL FLUSSO ( PAR ) Le performance economiche di un portafoglio nascono quando il valore del portafoglio stesso cambia continuamente, e quindi una gestione continuativa di esso porta ad un vantaggio economico, ovviamente se fosse possibile aprire e chiedere nuove posizioni senza incorrere in costi aggiuntivi. Con tali tecniche si assume quindi di tenere le posizioni in portafoglio fino alla loro naturale scadenza, ovviamente se questa esiste, e si va dunque a studiare come varia il flusso di cassa al variare delle variabili in gioco. Quando la valutazione di un prodotto non è possibile per assenza di un mercato sufficientemente liquido di riferimento oppure per altri motivi, si richiama quindi il concetto di incompletezza di mercato visto nel paragrafo 3, ogni valutazione del rischio basata sul valore, dunque VAR e metodi ad esso alternativi, risulta sbagliata e soprattutto inutile, e porterebbe a fornire informazioni equivoche ai gestori del portafoglio. Se quindi non è possibile chiudere una posizione sul mercato in un tempo ragionevole per assenza di una reale e solida controparte, il vero rischio non è rappresentato da una fluttuazione di valore ma da un cambiamento, per meglio dire una riduzione, del flusso economico/finanziario che sottostà al posizione in questione fino alla sua naturale scadenza. Quindi, in tale situazione, per misurare il rischio sono più appropriate misure come il Profit At Risk ( PAR ) o il Cash Flow At Risk ( CFAR ). La proprietà caratterizzante del PAR è l assunzione di base, vale a dire che il PAR assume che il mercato sia illiquido, e quindi la posizione rimane aperta fino alla scadenza; condizione necessaria come visto nell introduzione del presente paragrafo. La definizione formale di PAR ( Fiorenzani 2009 ) è: Il PAR è la misura della massima variazione negativa che il margine operativo, relativo ad uno specifico intervallo temporale, può subire con un livello predeterminato di confidenza statistica. 61

66 Come si deduce dalla definizione di PAR esso ha una certa analogia con il VAR in quanto si tratta di un percentile della distribuzione del profitto per il PAR, invece che del valore, come il VAR. Il PAR ha il ruolo fondamentale di estendere i metodi quantitativi tipici del market risk management al di la delle semplici applicazioni tipiche del trading, per permettere la copertura di tutte le attività tipiche di un azienda energetica integrata. Ai puri fini pratici si tratta di uno strumento di pianificazione a supporto delle decisioni facilmente integrabile nel budget aziendale e che, oltretutto, è coerente con i modelli di value based management. Per il calcolo del PAR si richiede la valutazione dei margini derivanti dalle attività di business che genereranno risultati economici nel futuro. Tipicamente non esistono metodi analitici per il calcolo del valore del PAR. Nella pratica per la valutazione di tale valore si procede con una simulazione di scenari relativi al portafoglio, e successivamente si va a valutare il percorso evolutivo per determinare l orizzonte temporale necessario. Viene poi calcolato il margine relativo per ognuno di questi scenari ottenendo quindi una distribuzione di probabilità del margine del portafoglio. La selezione di un appropriata distribuzione percentile, in accordo con la scelta del livello di confidenza, dà la misura del valore del PAR. Per la valutazione del PAR non sono rilevanti esclusivamente le variabili di mercato, ma anche i vincoli di volume in quanto un contratto fisico è soggetto anche a tale tipologia di limiti. Dunque gli scenari di volume possono essere creati al fine di incorporare il rischio di volume, già descritto nel capitolo precedente ( paragrafo 2.1 ), nella valutazione del PAR. In accordo con quanto detto finora il PAR è una misura di rischio adatta per le attività continuative per le quali rilassare la posizione è particolarmente difficoltoso. Può anche essere preso in considerazione per la misura del rischio in attività gestionali di asset reali come la generazione di potenza, l approvvigionamento di materia prima, l immagazzinamento, ma per tutte queste situazioni è necessario ricordare che il rischio non è affetto esclusivamente del cambio dei fattori di rischio, ma anche dalle strategie decisionali. 62

67 3.5.1 MISURE ALTERNATIVE AL PAR Nella realtà quotidiana di un operatore del mercato elettrico come misura del rischio burato sul flusso di cassa esiste un metodo alternativo al PAR, chiamato Cash Flow At Risk ( CFAR ). Questo metodo risponde alla domanda: quanto grande può essere la variazione rispetto al cash flow pianificato attribuibile a movimenti dei fattori di rischio cui l azienda è esposta? Trattasi quindi di una misura molto simile al PAR nel modo di calcolo e nell orizzonte temporale, ma questa è più concentrata sul ciclo finanziario piuttosto che economico, rilevante soprattutto per quelle società che mirano all ottimizzazione del capitale utilizzato. Certamente la metodologia di calcolo analitico non è disponibile per la valutazione del CVAR ma è l approccio per simulazione che prevale, e nello specifico Monte Carlo o storico, già descritti nel paragrafo

68 3.6 AGGREGAZIONE DEI RISCHI (ACCORGIMENTI DA TENERE IN CONSIDERAZIONE NELL'AGGREGARE VALORI DI RISCHIO) Ora che si sono esaminate le principali tipologie di misurazione del valore del rischio nei paragrafi precedenti, rimane da valutare come aggregare le varie misure di rischio. In altre parole non è la medesima cosa misurare il rischio di ogni singola posizione e poi sommarle tutte, rispetto al calcolo del valore del rischio dell intero portafoglio. Nella realtà molti operatori di mercato misurano i rischi individuali in modo preciso ed impeccabile, ma successivamente usano metodi grossolani quando si tratta di aggregare misure di rischio, arrivando a valori imprecisi che possono portare ad avere informazioni non corrette per la pianificazione della strategia di portafoglio. Prendendo ad esempio il caso del PAR, dalla formula e dalle assunzioni fatte si evince che: PAR globale PAR singoli La formulazione corretta è il calcolo dei singoli valori del PAR, e successivamente si va a calcolare il PAR della situazione complessiva. L aggregazione dei valori di rischio riguarda principalmente due realtà aziendali: Aggregazione tra diverse business unit, come per esempio commerciale con il trading; Aggregazione tra tipologie di rischio differenti, come ad esempio rischio di mercato e rischio di credito. Se si attua un applicazione corretta della metodologia di aggregazione dei rischi si ha l elemento fondante per perseguire poi una corretta politica di attribuzione delle performance. Inoltre tale assicura una fondata consistenza tra obbiettivi aziendali ed obbiettivi economici personali. 64

69 Guardando a quella che è la pratica quotidiana aziendale si può notare che per alcune posizioni si usa il VAR come misura del rischio, perché magari ha più senso per le ragioni elencate nel paragrafo 3.4, per altre invece si va a valutare il rischio con il PAR. Ma l azienda del suo insieme corre un unico rischio che deve essere misurato in maniera univoca. PAR e VAR possono però essere poi riconciliati attraverso l applicazione di un altra metodologia chiamata Capital At Risk ( CAR ), con: CAR = PAR / rischio libero ( 3.6 ) Con CAR si intende: ammontare di denaro che si investe in un certo periodo di tempo, il quale dà un ritorno pari al PAR AGGREGAZIONI TRA RISCHIO DI CREDITO E RISCHI DI MERCATO Nella pratica quotidiana una normale azienda operande nel mercato elettrico deve avere un massimo del 20% di rischio di credito rispetto al totale del rischio aziendale. Il controllo del rischio di credito è un elemento altamente determinante all interno del risk management di una azienda energetica. Sia ovviamente nelle attività commerciali che in quelle di trading. Volendo fare un rischiamo al rischio di credito già visto nel paragrafo 3.1 si va a determinare il modo di valutare tale rischio: Expected Loss = ( settlement risk + replacement risk ) DP ( 3.7 ) 65

70 Dove: Expected Loss è la riserva che l azienda deve avere per poter supportare il rischio; Settlement Risk, già visto nel paragrafo 3.1, per rischiamo è il rischio di insolvenza della controparte; Replacement Risk, già visto nel paragrafo 3.1, per rischiamo rappresenta il comprare o vendere energia al prezzo iniziale diverso dal prezzo attuale; DP, definita come probabilità di fallimento, generalmente 5%; è un valore implicita nei ratin ufficiali; Per una nuova controparte è poco significativa in quanto non si ha avuto la possibilità di valutarla realmente. 66

71 3.7 MISURA DELLA PERFORMANCE DI UN PORTAFOGLIO In chiusura occorre spendere due parole sulla misura delle performance di un portafoglio, in quanto strettamente legate al valore e al concetto di rischio. Ogni operatore di mercato aspira ovviamente alla massimizzazione del proprio risultato economico. Ma il valore assoluto del risultato non è sufficiente per la corretta valutazione della performance. Infatti è fondamentale conoscere ed avere appreso a fondo il modo con cui tale risultato è stato raggiunto, in particolar modo il rischio che si è dovuto correre per il raggiungimento di tale risultato. Quindi rischi e rendimenti sono elementi inscindibili nella valutazione della performance complessiva. Le misure più comuni per la redditività sono: MtM, ovvero il mark to market visto prima nel fair value; Expected Profit / Loss, ovvero i profitti o le perdite attesi; Realized Profit / Loss, ossia i profitti o le perdite effettivamente realizzati. Le modalità di misura invece del risk aduste, quindi della valutazione delle performance in relazione al rischio corso, sono: Sharpe Radio, rendimento medio del portafoglio al netto delle vendite; RaRoC su VAR = MtM / VAR; RaRoC su PAR = E (M) / PAR, con E (M) definito come margine atteso; Per concludere è infine necessario rimarcare il fatto che le valutazioni delle performance è possibile farle sia ex-post che ex-ante, anche se la corretta applicazione pratica è effettuale ex-ante per avere un panorama su cui lavorare, e poi effettuarle anche ex-post per avere un riscontro reale sull accaduto, e poter immagazzinare conoscenza; il cosiddetto learnig by doing. 67

72 68

73 CAPITOLO 4 CASO MULTIUTILITY SPA: L AZIENDA Finora abbiamo illustrato nel dettaglio com è strutturato il mercato elettrico e come, dal puro punto di vista teorico, un azienda operante in tale mercato si tutela dai rischi presenti. Nei prossimi capitolo si vedrà come, un azienda che opera quotidianamente nel mercato elettrico, si tuteli dalle varie tipologie di rischio per quel che riguarda la gestione del portafoglio. In particolar modo si analizza il caso Multiutility spa seguito e studiato dall interno dell azienda, in un team di ingegneri operanti nel reparto trading e responsabili quindi della gestione del portafoglio, e del rischio che tale gestione comporta. Come si vedrà nel seguito con tale team si è sviluppato un software in grado di fare una previsione del margine aziendale al variare di determinate condizioni. Nello specifico il lavoro si è suddiviso in diverse fasi. Si è partiti dall analisi della struttura aziendale e del portafoglio, passando poi ad un analisi del mercato e dei parametri che maggiormente influenzano la marginalità aziendale, per proseguire successivamente con gli obblighi che l azienda deve adempiere per poter operare correttamente sul mercato elettrico, concludendo infine con la parte di programmazione del software. La tesi illustra le complicazioni incontrate durante il lavoro e le soluzioni adottate per il loro superamento. In questo capitolo viene brevemente presentata la realtà Multiutility, ossia le condizioni in cui opera all interno del mercato elettrico. Si descrive inoltre il reparto trading, illustrando i compiti e le responsabilità ad esso competenti. 69

74 4.1 MULTIUTILITY SPA Multiutility spa è un operatore del mercato elettrico italiano, con sede a Verona. Trattasi di operatore certificato, che offre ai propri clienti servizi e soluzioni integrate in ambito energetico. L attività di Multiutility spa è orientata sia alla fornitura di energia elettrica e gas, ma anche alla promozione e diffusione dell utilizzo di energia pulita. Parlando con i diretti interessati all interno dell azienda e con l amministratore delegato si evince che lo scopo principale dell azienda è quello di offrire un servizio di alto livello e qualità, incentrato al 100% al soddisfacimento dei bisogni dei clienti. E proprio per questo motivo che la gestione del portafoglio e la copertura dai rischi devono essere condotte in modo meticoloso, attento e sicuro. Questa azienda ha cambiato faccia più volte nel corso degli anni. Essa ha anche ricevuto riconoscimenti a livello europeo per i movimenti in campo di energia pulita, riconoscimenti che sono arrivati con l offerta 100% energia pulita Multiutility ( di cui se ne riporta un esempio Fig. 4.1 ). Visto lo scopo di questa trattazione, è importante conoscere anche queste condizioni in quanto rientrano nel portafoglio ( sotto il nome di verde che nel prosieguo verrà sufficientemente esposto ) e pertanto devono essere tenute in considerazione per l approvvigionamento di determinati quantitativi di energia pulita. 70

75 Fig. 4.1 Esempio di offerta di Multiutility spa 71

76 Multiutility è stata la prima realtà italiana in grado di fornire nel 2003, 1600 piccole medie imprese, con più di KWh in tutta Italia. Per dare un idea dei volumi trattati vengono ora presentati due grafici; il primo, Fig. 4.2, dà un idea del numero di clienti forniti nel corso del quinquennio Come si può facilmente dedurre dal grafico ( Fig.4.2 ) il numero di clienti ha visto un forte incremento fino al 2007, passando da circa 3600 unità fino a quasi 4500, per poi risentire dell effetto della crisi economica assestandosi nell intorno delle 4000 unità. Fig. 4.2 Clienti forniti da Multiutility dal 2005 al 2010 Il secondo grafico ( Fig. 4.3 ) mostra i punti di prelievo forniti sempre nel medesimo arco temporale. Come si vede dal grafico, l azienda è stata in grado di passare dai circa 6000 punti di prelievo del 2005, fino a quasi punti di prelievo del 2010, quasi raddoppiandoli quindi nel giro di appena 5 anni. Fig. 4.3 Punti di prelievo forniti da Multiutility dal 2005 al

77 Come conclusione della presentazione generale del parco clienti dell azienda si presentano altri due grafici, Fig. 4.4 e Fig Il primo ( Fig. 4.4 ) indica i consumi fatturati sempre nel quinquennio Si osserva che tale grafico è suddiviso in due parti una che tratta l energia elettrica e una il gas. Per quel che riguarda l energia elettrica ( in rosso ) si nota un iniziale incremento dei consumi fatturati, per poi, come visto anche per i volumi in figura 4.2, avere una recessione continua fino al 2009, passando da circa 1500 GWh ad appena più di 1000 GWh. Per il gas naturale, rappresentato in blu, invece si può osservare l ottima campagna fatta dall azienda nel periodo specifico. Infatti si vede un sensibile e continuo aumento dei volumi fatturati passando da circa 5000 MMc del 2005 a più di MMc del Fig. 4.4 Consumi fatturati da Multiutility dal 2005 al

78 Il secondo grafico ( Fig. 4.5 ) mostra il fatturato aziendale nel quinquennio Dal grafico si nota un forte incremento dei fatturati dal 2005 al 2006, con un aumento di oltre 40 milioni di euro in un solo anno, per poi assistere però ad un calo costante di questi fino ad arrivare al 2009 dove il fatturato risulta essere di 175 milioni di euro. Fig. 4.5 Fatturato aziendale di Multiutility dal 2005 al 2010 Multiutility spa fa ora parte del gruppo Dolomiti Energia con sede a Trento, ma mantiene il proprio portafoglio e lo gestisce e prevede autonomamente, in linea con le direttive della capogruppo. 74

79 4.2 IL REPARTO TRADING Il trading è l anima pulsante dell azienda. E il reparto dove avviene la gestione del portafoglio. In generale esso è l interfaccia di Multiutility spa sul mercato all ingrosso; si occupa oltre che della gestione del portafoglio anche del dispacciamento e della gestione dei contratti. All interno della gestione del portafoglio l area trading ha diversi compiti, quali: Fornire all area commerciale dell azienda i prezzi sulla base dei quali elaborare le offerte ai clienti; Monitorare costantemente lo stato delle offerte e delle acquisizioni; Assicurare la copertura ( vedi paragrafi 2.1 e 2.2 ) del venduto, con l acquisto di prodotti fisici o derivati; Monitorare in modo continuativo e preciso la marginalità aziendale, eventualmente facendo previsioni ( è questo lo scopo vero e proprio del software che si andrà a presentare dettagliatamente nel proseguo della trattazione ). Per quel che riguarda invece la funzione di dispacciamento, il trading è responsabile della gestione dei contratti di dispacciamento sulla rete nazionale con Terna, sia per l immissione che per il prelievo dalla rete. Tra le attività si ricordano le più importanti: Attività di archiviazione, vale a dire che è necessario documentare e tener traccia delle varie attività per esempio su IPEX ( borsa energetica italiana ); Stima delle curve ai fini dello sbilanciamento; Gestione delle comunicazioni con le autorità e le altre imprese facenti parte della filiera; Stima degli accantonamenti e controllo dei conguagli di dispacciamento. 75

80 Si è detto infine che l area trading deve gestire i contratti. Con ciò si intende: Gestione dei contratti con le controparti istituzionali, vedi ad esempio GME ( capitolo 1 ); Negoziazione di EFET ( vedi Fig. 4.7 ) e accordi quadro con altri grossisti energetici; Gestione dell esposizione verso le controparti e negoziazione delle garanzie; Registrazione transazioni di acquisto e vendita all ingrosso; Fatturazione attiva e passiva delle transazioni all ingrosso. Per completezza è necessario specificare che Multiutility spa, grazie al lavoro dell area trading, è attiva sui mercati di Italia, Francia e Svizzera, mentre sul mercato tedesco è attiva indirettamente con contratti di service con operatori attivi in tale mercato. La figura 4.6 riporta la suddivisione del mercato europeo di interesse per Multiutility spa. Fig. 4.6 Mercati europei di interesse per Multiutility 76

81 Sui mercati l area trading opera ovviamente tramite alcuni broker, nello specifico: TFS: Italia GFI: Italia, Francia, Svizzera, Germania ICAP: Italia, Francia Oltre all attività principale di gestione del portafoglio e alle altre attività sopra elencate, l area trading svolge anche del trading puro; questa attività è subordinata alla risk police interna che prevede limiti rigorosi e procedure di controllo quotidiane. 77

82 Fig. 4.7 Modulo per contratto EFET, segue seconda pagina 78

83 Fig. 4.7 Modulo per contratto EFET, seconda pagina 79

84 80

85 CAPITOLO 5 CASO MULTIUTILITY SPA: ANALISI DI MERCATO Come detto lo scopo di questo lavoro consiste nello sviluppare un software che simuli la marginalità aziendale al variare di alcuni parametri caratteristici del mercato in oggetto. Per questo la prima parte del lavoro effettuato in azienda è stata individuare questi parametri e verificare l esistenza di un qualche tipo di relazione tra loro. In questo paragrafo si analizza il mercato e si studiano i parametri che lo caratterizzano cercando le relazioni sopra citate. 5.1 INDICI PUN E ITEC Tra le varie analisi effettuate per capire come si muove il mercato, una ha riguardato i movimenti, prima separati e poi congiunti, di PUN e ITEC. Il PUN, ossia il Prezzo Unico Nazionale, è il prezzo di riferimento dell energia che viene aggiornato continuativamente nel corso delle transazioni. L ITEC invece è un indice di riferimento, al quale per esempio si possono legare i prezzi di alcune offerte. Questo indice presentato ha la seguente espressione: ( 4.1 ) 81

86 Dove: ITEC TM, è l indice di costo medio di produzione termoelettrica REF-MS; a, è la quota della produzione derivante da carbone, olio e gas; h, indica l efficienza media delle rispettive tecnologie produttive; P, è l indice del prezzo dei rispettivi combustibili; I parametri a ed h sono predefiniti e costanti per almeno 2 anni; P, ossia gli indici di prezzo, vengono aggiornati in base alle quotazioni sui mercati internazionali. Volendo si potrebbe entrare nello specifico delle varie voci, ma in questa sede è più interessante vedere come tale indice si modifica, e/o se presenta qualche tipo di correlazione con il PUN. Questi due indici sono molto rilevanti per il mercato elettrico, quindi sono stati i primi ad essere analizzati in quanto si presupponeva fossero i driver dei movimenti di mercato. Per avere una serie storica rilevante e significativa si sono ad osservatigli andamenti dei due indici negli ultimi 3 anni, vale a dire , considerando la media mensile dell indice; nel complesso si sono quindi valutate osservazioni. L analisi è stata strutturata in due fasi. Nella prima si è andati a vedere come si sono mossi nell intervallo temporale di riferimento i due indici singolarmente. Successivamente con un analisi di aggregazione si è andati ad osservare la distribuzione dei valori di entrambi gli indici in modo congiunto per valutare se esiste o meno una correlazione tra i due. Considerando la prima fase ed analizzando per primo l indice PUN, si sono costruiti per ogni anno: Una tabella riassuntiva che mostra i valori minimo e massimo dell indice, la media mensile e i volumi scambiati sempre mensilmente. Questa tabella è utile per avere i valori numerici mensili, in relazione anche ai volumi scambiati; Un grafico che mostra l andamento dell indice nell anno di riferimento, utile per confrontare visivamente con gli altri anni, e con gli altri indici osservati. 82

87 Per quel che riguarda il PUN nel 2008 i suoi movimenti sono stati quelli riassunti nella Fig Come si nota il movimento dell indice, in questo primo anno di riferimento, è stato pressoché regolare nell intorno di 80 /MWh nella prima metà dell anno, salvo poi avere un incremento fino a novembre, per poi riassestarsi suoi standard iniziali. mese media min max volumi 2008 gennaio ,382,901 febbraio ,037,468 marzo ,279,622 aprile ,608,515 maggio ,089,030 giugno ,536,349 luglio ,113,127 agosto ,340,986 settembre ,374,248 ottobre ,892,110 novembre ,834,750 dicembre ,472, gennaio febbraio marzo aprile maggio giugno pun2008 luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre Fig. 5.1 Andamento del PUN nel 2008 pun

88 Si è poi passati ad analizzare il Il risultato dell analisi è mostrato nella Fig. 5.2 riportata di seguito. Quello che si osserva in questo caso è un forte calo dell indice che si abbassa di 20 punti nella prima metà dell anno, salvo poi risalire ed assestarsi verso la fine dell anno. mese media min max volumi 2009 gennaio ,071,149 febbraio ,984,931 marzo ,685,863 aprile ,339,903 maggio ,998,492 giugno ,103,967 luglio ,670,111 agosto ,600,054 settembre ,688,855 ottobre ,117,122 novembre ,444,819 dicembre ,719,900 pun gennaio febbraio marzo aprile maggio giugno luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre Fig. 5.2 Andamento del PUN nel 2009 pun

89 gennaio febbraio marzo aprile maggio giugno luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre Come per i due anni precedenti si è proceduto nello stesso modo per il 2010 ( Fig. 5.3 ). Per l anno 2010 si può osservare un andamento leggermente decrescente nei primi sei mesi dell anno, salvo poi nel mese di luglio avere un forte aumento che viene poi ridotto nei restanti mesi dell anno riportandosi sui valori di inizio anno. mese media min max volumi 2010 gennaio ,447,219 febbraio ,056,441 marzo ,657,283 aprile ,162,019 maggio ,811,832 giugno ,793,643 luglio ,827,844 agosto ,301,309 settembre ,073,948 ottobre ,028,151 novembre ,657,773 dicembre ,744, pun2010 pun2010 Fig. 5.3 Andamento del PUN nel 2010 Analizzati singolarmente i tre anni di riferimento per l indice PUN, si è passati ad eseguire la medesima analisi per l indice ITEC. L analisi ovviamente è stata condotta nel medesimo modo per avere poi dai dati omogenei per il confronto tra i due indici. 85

90 La Fig. 5.4 mostra l andamento dell indice ITEC nell anno Come si vede dal grafico l indice presenta un costante aumento fino ad agosto, per poi avere un altrettanto costante calo fino a fine anno. mese ITEC variazione periodo precedente 2008 gennaio % febbraio % marzo % aprile % maggio % giugno % luglio % agosto % settembre % ottobre % novembre % dicembre % ITEC gennaio febbraio marzo aprile maggio giugno luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre Fig. 5.4 Andamento dell ITEC nel 2008 ITEC

91 L analisi dell indice per il 2009 è presentata in Fig Al contrario del 2008, si nota un notevole calo del valore dell indice per la prima metà dell anno, salvo poi avere un costante aumento del valore fino a fine anno. Tale aumento però non riporta l indice ai valori del primo mese dell anno in esame. mese ITEC variazione periodo precedente 2009 gennaio % febbraio % marzo % aprile % maggio % giugno % luglio % agosto % settembre % ottobre % novembre % dicembre % gennaio febbraio ITEC 2009 marzo aprile maggio giugno luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre Fig. 5.5 Andamento dell ITEC nel 2009 ITEC

92 Infine si è analizzato il valore dell indice ITEC per il 2010 ( Fig. 5.6 ). Lungo il corso di questo anno si nota una crescita relativamente costante dell indice ITEC, che si mantiene per tutta la durata dell anno, riportando l indice ai valori iniziali dell anno mese ITEC variazione periodo precedente 2010 gennaio % febbraio % marzo % aprile % maggio % giugno % luglio % agosto % settembre % ottobre % novembre % dicembre % gennaio febbraio Fig. 5.6 Andamento dell ITEC nel 2010 Una volta osservati gli andamenti dei due indici si è passati a verificare l esistenza di una qualche correlazione tra i due, osservando se i movimenti dell uno sono in qualche modo collegati ai movimenti dell altro. ITEC 2010 marzo aprile maggio giugno luglio agosto settembre ottobre novembre dicembre ITEC

93 Jan-08 Mar-08 May-08 Jul-08 Sep-08 Nov-08 Jan-09 Mar-09 May-09 Jul-09 Sep-09 Nov-09 Jan-10 Mar-10 May-10 Jul-10 Sep-10 Nov-10 Tale analisi è mostrata graficamente nella Fig ITEC PUN 20 0 Fig. 5.7 Confronto degli andamenti di PUN e ITEC Andando a valutare come si muovono i due indici nel tempo si nota che c è un certo legame tra i due, legame che poi viene interrotto verso metà 2009 ( giugno/luglio ), dove gli andamenti dei due non sono più in accordo ma anzi tendono ad incontrarsi verso giugno/luglio

94 Si è andati poi a studiare il grafico totale della distribuzione dei due indici ( Fig. 5.8 ) e si è tracciata la retta di tendenza. Andando a valutarne la formula, si può determinare conseguentemente l R 2 ( che come noto se > di 0.9 vale a dire che la correlazione esiste ed è forte ). 120 PUN ITEC y = x R 2 = Fig. 5.8 Andamento congiunto di PUN e ITEC La prima analisi effettuata non ha dato esiti soddisfacenti dato il basso indice di correlazione che esiste tra i due indici analizzati. Si è voluto procedere con un tentativo estremo cercando una correlazione tra i volumi scambiati in media mensilmente e lo spread ( inteso come SPREAD = PUN ITEC ) tra i due indici in esame. Si è fatto ciò pensando che i due indici fossero messi in relazione tra di loro dai volumi scambiati sul mercato. 90

95 L esito di tale analisi viene riportato in Fig. 5.9, che presenta prima una tabella che mostra mensilmente e per i tre anni di riferimento i valori di PUN ed ITEC, lo spread tra i due e i volumi mensili, e poi un grafico con i valori dei volumi scambiati, in relazione allo spread tra i due indici. MESE ITEC PUN SPREAD VOLUME Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec

96 Jan Feb Mar Apr May Jun Jul Aug Sep Oct Nov Dec VOLUME E SPREAD y = x R 2 = volume Lineare (volume) Fig. 5.9 Andamento Volumi scambiati e spread tra PUN e ITEC 92

97 La prima cosa che si nota è l assoluta non correlazione tra i 2 parametri. Osservando la distribuzione e inserendo la retta di tendenza si denota un R 2 modestissimo, indice di non correlazione. Dati i risultati ottenuti dalle due analisi effettuate su PUN e ITEC si può concludere che i due indici non hanno correlazione, e quindi, per il nostro scopo, non sono idonei ai fini dell analisi dei movimenti di mercato. 5.2 ANALISI VALORI BASE-IT, BASE-FR, BRENT A 7 GIORNI A questo punto dell analisi si è voluto cercare dei dati certi e affidabili sui quali impostare le simulazioni di marginalità del software. Si è pertanto deciso di affidarsi a dei prezzi, e più nello specifico ai prezzi di: Base-it, ossia il prezzo dell energia definita base che si ha in Italia; Base-fr, ovvero il prezzo dell energia definita base che si ha in Francia; Brent, che è il prezzo del petrolio scambiato in borsa. Con prezzo base si intende un prezzo scambiato in borsa energetica che si riferisce all intero arco temporale della giornata. Questo va distinto dai prezzi peak e off-peak, che fanno riferimento a due archi temporali della giornata, ossia il peak va dalle 7 di mattina alle 20 di sera, mentre l off-peak copre le ore restanti della giornata. Oltre ai valori puntuali si sono considerati anche dei rapporti in modo da avere relazioni certe tra i parametri. La cosa interessante è che non si è andati a valutare l andamento dei valori assoluti ma bensì l andamento delle variazioni. In altre parole si è andati a valutare la variazione settimanale ( sui 7 giorni ) dei valori. Successivamente si sono definite delle classi di variazione e si è andati a conteggiare i valori che ricadono nelle varie classi, ottenendo una distribuzione delle variazioni. 93

98 Si parte dell analisi del valore del base-it, come si vede dalla tabella sottostante ( Fig ) si è inserito, oltre a data e valore puntuale, anche la variazione settimanale e la variazione settimanale percentuale ( nella figura si considerano solo le prime due mensilità; il resto dei dati è riportato come appendice a fine capitolo ). DATA BASE IT VARIAZIONI VARIAZIONI % classe 07/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ Fig andamento e variazioni settimanali di base-it 94

99 Una volta analizzati i dati per i due anni di riferimento si è passati all analisi statistica, valutando in quante e quali classi si suddividono i parametri e conteggiando quanti valori ricadono nelle diverse classi. I risultati di questa analisi statistica sono riportati in Fig Come si può chiaramente notare dal grafico la variazioni seguono un andamento a campana abbastanza regolare; si può quindi dedurre che seguono una distribuzione di tipo normale. CLASSE FREQUENZA -6/-5 1-5/-4 9-4/ / / / /1 79 1/2 41 2/3 21 3/4 6 4/5 2 5/6 0 6/ /-5-5/-4-4/-3-3/-2-2/-1-1/0 0/1 1/2 2/3 3/4 4/5 5/6 6/7 Fig Distribuzione delle variazioni settimanali di base-it 95

100 Si è passati a valutare l andamento del base-fr, seguendo la medesima modalità d analisi ( la tabella delle variazioni non viene inserita in quanto strutturalmente uguale a quella per il base-it inserita nell appendice del capitolo ). I risultati dell analisi statistica sono riportati nella Fig Anche in questo caso, come per il base-it, le variazioni settimanali hanno una distribuzione a forma di campana, quindi si può affermare che seguono una distribuzione normale. CLASSE FREQUENZA Fig Distribuzione delle variazioni settimanali di base-fr 96

101 Infine si sono analizzati i valori assunti dal brent. Anche in questo caso non si inserisce la tabella dei valori, come per il base-fr per le stesse ragioni prima descritte. Si vanno invece a valutare i risultati dell analisi statistica riportati in Fig E anche in questo caso si osserva come le variazioni si distribuiscano secondo una normale, come nei due casi precedenti. CLASSE FREQUENZA \ Fig Distribuzione delle variazioni settimanali di prezzo del brent 97

102 5.3 ANALISI RAPPORTI BASE-FR / BASE-IT E BRENT / BASE-IT A 7 GIORNI Partendo dalle analisi effettuate e riportate nel paragrafo precedente ( 5.2 ) sui 3 parametri fondamentali, si sono cercate delle relazioni certe tra di loro, usando i rapporti, ossia si è deciso di tenere come riferimento uno dei parametri ( base-it ) e di prendere in esame i rapporti con gli altri due in modo da ricavare relazioni certe tra i parametri presi in considerazione: Base-fr / base-it; Brent / base-it. Si verificano i risultati dei due rapporti considerati singolarmente. Partendo dal rapporto base-fr / base-it si è costruita una tabella storicizzata del biennio dove si è inserita la data e i valori dei due indici, il rapporto tra loro, la variazione settimanale come si era fatto per i due indici nel paragrafo precedente, la variazione settimanale percentuale e, in ultima colonna, il valore arrotondato della variazione settimanale percentuale in modo da inserirlo in modo distinto in una determinata classe. 98

103 Di seguito si riporta una parte della tabella ( Fig ) a titolo chiarificativo. La tabella intera la si trova in appendice al capitolo. DATA BASE IT BASE FR RAPPORTO FR/IT VARIAZIONE VARIAZIONE % CLASSE 07/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ Fig Andamento e variazioni settimanali del rapporto base-fr / base-it ( solo le prime 2 mensilità del 2009 per semplificare ) 99

104 Anche per questi rapporti, come per gli indici puri analizzati nel paragrafo 5.2, si sono suddivise in classi le variazioni settimanali e si è attribuita una data variazione alla sua classe di appartenenza. Si è poi fatto il conteggio e visto come si distribuiscono le variazioni tra le varie classi individuate. Nuovamente come per i prezzi puri anche questa distribuzione segue una campana, e ancora si può affermare che la distribuzione delle variazioni del rapporto segue una distribuzione normale. I risultati dell analisi statistica sono riportati in Fig CLASSE FREQUENZA Fig Distribuzione delle variazioni settimanali del rapporto base-fr / base-it 100

105 Si è passati ad osservare l altro rapporto, ovvero brent / base-it, secondo la medesima modalità di analisi. La tabella delle variazioni non si inserisce perché strutturalmente è identica alla tabella precedente. Viene comunque presentata in appendice al capitolo. Si presentano invece i risultati dell analisi statistica in Fig Ancora una volta si associa la distribuzione delle variazioni settimanali del rapporto brent / base-it ad una distribuzione normale, con tutte le caratteristiche già enunciate. CLASSE FREQUENZA Fig Distribuzione delle variazioni settimanali del rapporto brent / base-it Valutate le distribuzioni la prossima analisi che si è deciso di affrontare è la determinazione della correlazione tra base-fr e base-it, e tra brent e base-it. 101

106 5.4 ANALISI DELLA CORRELAZIONE TRA BASE-IT E BASE-FR, E TRA BASE-IT E BRENT Una volta analizzati sia i 3 indici di riferimento singolarmente, sia i rapporti di relazione su base del valore base-it, si è passati a valutare gli andamenti degli indici a confronto e la correlazione di base-fr e brent nei confronti con l indice di riferimento base-it; appunto per trovare quale indice di correlazione esiste tra base-fr e base-it, e tra brent e base-it. Si parte dall analisi della relazione tra base-fr e base-it, andando per prima cosa a valutare gli andamenti dei due valori nel biennio La Fig riporta il confronto dei due andamenti ANDAMENTO BASE IT E FR CON LINEE DI TENDENZA BASE-IT BASE-FR Lineare (BASE-IT) Lineare (BASE-FR) /01/ /02/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/ /01/ /02/ /03/ /04/ /05/ /06/ /07/ /08/ /09/ /10/ /11/ /12/2010 Fig Andamenti di base-it e base-fr a confronto 102

107 Da una prima analisi visiva del grafico sembra che i due indici siano sostanzialmente correlati, in quanto i due andamenti sono visibilmente omogenei, ovvero non hanno andamenti di crescita o decrescita, ma oscillano attorno ad un valore, che seppur differente tra i due, rimane pressoché costante nel tempo. Una particolarità che differenzia i due è che il base-fr ha oscillazioni sensibilmente maggiori rispetto al base-it, sia in fase di crescita che in fase di calo. In altre parole i due si muovono nelle stesse direzioni, ma il base-fr fa movimenti più ampi rispetto al baseit. Fase successiva dell analisi è stata la valutazione della correlazione tra i due indici. Si sono quindi inseriti i due andamenti, sempre con i soliti dati biennali, in un unico grafico e si è tracciata la linea di tendenza andando successivamente a valutare l indice di correlazione. Il risultato di tale valutazione è riportato in Fig Dai risultati dall analisi di correlazione effettuata, risulta un indice di correlazione pari al 0, Questo comporta l esistenza di una buona e relativamente solida correlazione tra i due indici, il che li rende adatti allo scopo delle nostre analisi di scenari. Fig Linea di tendenza dei due indici messi assieme su scala comune 103

108 Conclusasi l analisi tra base-it e base-fr si è passati alla valutazione della correlazione tra il valore del brent e quello del base-it, che è l altro rapporto tra indici su cui si baserà l analisi con il software. La modalità di analisi rimane la medesima, ovvero una volta ottenuti i dati, sempre su orizzonte biennale , si valutano dapprima gli andamenti singolarmente e poi si aggregano i dati di entrambi e si va a valutare la correlazione, ovvero se c è e con che indice di bontà è valutata. L andamento dei due indici a confronto viene presentato in Fig La cosa che risulta subito interessante è che i due andamenti dal punto di vista grafico sembrano essere completamente non correlati, dato che l andamento del base-it è, come visto anche prima, abbastanza costante e tende ad una certa regolarità nei valori, mentre l andamento del brent risulta in continua crescita. Tutto questo in prima analisi. Ma se si presta attenzione ai movimenti dei due andamenti si noterà che al crescere puntuale di uno corrisponde una crescita nel medesimo punto anche dell altro, e ovviamente viceversa, il che può portare a pensare che una certa correlazione esista nonostante la divergenza di direzione ANDAMENTO BRENT E BASE IT CON LINEE DI TENDENZA brent (euro) base IT Lineare (brent (euro)) Lineare (base IT) Fig Andamento di brent e base-it a confronto 104

109 Per andare a verificare se effettivamente esiste una correlazione, si è operato come nel caso precedente, ossia inserendo in un unico grafico con scala comune i dati, si traccia la linea di tendenza e si valuta quindi se c è e che valore ha la correlazione tra i due indici. I risultati di tale analisi sono riportati nella Fig Osservando i risultati si nota che i dati sono pressoché distribuiti omogeneamente. Passando alla cosa di maggior interesse, ovvero alla valutazione dell indice di correlazione, per vedere se c è relazione tra i due indici, e se quindi possano essere usati per le analisi degli scenari, si nota che si ha un indice pari a 0,62078, il che significa una relazione meno forte rispetto al caso di base-it e base-fr, ma comunque valida e sufficientemente significativa da poter permettere l uso di tali indici e il loro rapporto nell analisi di sensitività CORRELAZIONE BASE-IT / BRENT Fig Linea di tendenza dei due indici messi assieme su scala comune 105

110 5.5 ANALISI DEI VOLUMI NEL BIENNIO In aggiunta alle analisi sopra descritte per trovare indici utili e significativi da far variare per le simulazioni, si è resa necessaria anche un analisi sui volumi scambiati nel medesimo biennio di studio ( ). Questo per due motivi sostanziali: Come già sufficientemente descritto nel paragrafo 2.1 uno dei rischi principali del mercato energetico, e quindi soggetto a copertura, è quello di volume. Si rende per questo motivo necessario conoscere quelle che sono le variazioni in termini di volume; Un secondo motivo importante per il quale si necessita una valutazione dei volumi scambiati è il fatto che degli indici di prezzo come brent, base-fr e baseit, non avrebbero senso se non accompagni dai volumi scambiati. Per meglio dire una variazione di tali prezzi è quasi sempre causata da una variazione nei volumi scambiati, ovviamente a meno di per esempio grandi crisi economiche mondiali. L analisi è stata strutturata in questo modo: Si è per prima cosa preso i report che vengono fatti mensilmente in azienda, i quali riportano i volumi a consuntivo scambiati nei mesi precedenti a quello in analisi e una previsione sui volumi scambiati nei mesi successivi ( mese per mese ) Una volta ottenute tali informazioni si è calcolata la somma dei mesi a consuntivo, questo lo si fa mese per mese; Successivamente si è proceduto facendo la somma, sempre mese per mese, dei volumi scambiati nei mesi a consuntivo del report precedente; Si è calcolato poi un indice di bontà dei report previsionali andando a dividere le due somme per ogni mesi, messe in percentuale; Si è calcolato infine minimo e massimo, media e percentile e così si ha la bontà dei valori; Con questi valori poi si è proceduto ad un analisi dei volumi scambiati. 106

111 Si riportano di seguito due tabelle contenenti i dati appena descritti, una per il 2009 ed una per il (I valori sono stati normalizzati secondo un valore di riferimento, in quanto per motivi di riservatezza aziendale si è preferito nascondere i volumi di vendita annuali ). Si parte dall analisi del 2009 ( Fig ). Fig Analisi volumi scambiati mensilmente nel

112 Si passa poi all analisi del 2010 ( Fig ). Fig Analisi volumi scambiati mensilmente nel

113 La prima cosa che si può notare è la bontà dei valori, ovvero nel 2010 si hanno dei valori molto più stabili e veritieri sulle previsioni, mentre nel 2009 questa bontà è stata compromessa ma è comunque sufficiente per assicurare dei valori consoni per le analisi. Se si vuole provare a trovare una causa a questo si può tranquillamente supporre che la previsione per il 2009 è stata fortemente compromessa dalla crisi economica mondiale del 2008 che ha causato incertezza e forte aumento dei rischi sul mercato. Volendo fare un analisi sui dati raccolti la prima cosa che risulta evidente è il fatto che i consumi dal 2009 al 2010 sono notevolmente aumentati in ogni mese, questo può portare a pensare ad una ripresa dell economia ed a quindi un sempre maggiore incremento dei volumi scambiati sui mercati, caratteristica questa di cui bisogna assolutamente tener conto in fase di simulazione della marginalità aziendale, in quanto questa è chiaramente influenzata in modo preponderante dai volumi di consumo dei cliente, e quindi dai volumi scambiati sui mercati. La trattazione sui volumi scambiati nei mercati, discussa fino a qui in questo paragrafo, porta quindi a dire che anche il volume, come i tre indici valutati nei paragrafi precedenti ( paragrafi 5.2, 5.3 ) può essere usato come parametro da far variare in fase di simulazione dei scenari di marginalità aziendale. 109

114 5.6 MODALITA DI ANALISI USATA PER LA CREAZIONE DEGLI SCENARI Fino adesso ci si è concentrati sugli indici da usare per l analisi. Ora si rende necessario descrivere come si agirà, ovvero come si procederà con l analisi. Come visto nei paragrafi precedenti si è deciso di usare come dati di analisi non due indici puri come base-it e base-fr ma bensì un indice puro ( base-it ) e un rapporto tra i due ( base-fr / base-it ), in modo d avere una correlazione tra i due. Oltre ai valori dei base si è preso in considerazione anche il valore del brent con il rapporto brent / base-it. Una volta che si ha la completezza dei dati analizzati su base storica si è passati all osservazione di come tali dati si distribuiscono, vale a dire se, quanto e come variano nell orizzonte temporale considerato. Si è andati ad osservare in quale intervallo stanno i dati, una volta fatto ciò si è ridotto a 7 i possibili step di variazione ( secondo una distribuzione normale, quindi un osservazione centrale e tre per ciascun lato ), in modo tale da poter effettuare 7 valutazioni di scenario per ogni parametro o combinazione di tali. Si è diviso in 7 dato che si è voluto andare a valutare dai 5 agli 11 scenari per parametro ( anche se la valutazione di 11 scenari è altamente improbabile che si faccia dato l elevato numero di scenari che si creerebbe, portando quindi ad una stima non più adeguata ). Un numero di scenari pari a 7 è un numero medio tra i due estremi, ed inoltre, da prove fatte risulta essere il numero di scenari ( assieme a 5 ), più idoneo per avere una visione completa e chiara di ogni scenario, e del panorama generale. Si è andati quindi ad attribuire ad ognuno di questi step una probabilità di accadimento, ovviamente su base storica. Si hanno quindi già 7 scenari ( con le loro probabilità ) per ogni parametro in modo da avere tutti i dati necessari per un analisi di sensitività completa, chiara ed esaustiva. Valutandone una per volta si sono analizzati i dati dei due rapporti: Base-fr / base-it Brent / base-it 110

115 e si è trovata la distribuzione normale in modo tale da avere i sette scenari decisi per l analisi. Partendo dal primo, base-fr / base-it si ha: INTERVALLO CONTEGGIO PROBABILITA CALCOLATA PROBABILITA APPROSSIMATA < / / / / / > TOTALE 100 Fig Distribuzione dei valori del rapporto base-fr / base-it Si è inserita un esplicazione grafica ( Fig ) per meglio rendere l idea. Si è notato subito come la probabilità approssimata sia coerente con quella calcolata. 60 DISTRIBUZIONE calcolata approssimata stimata Fig Grafico della distribuzione per i valori del rapporto base-fr / base-it 111

116 Si presenta ora invece l altro rapporto, ovvero brent / base-it, in Fig. 5.25, andando come prima a calcolare la probabilità e poi a stimarne un valore intero per meglio procedere con l analisi degli scenari nel simulatore. INTERVALLO CONTEGGIO PROBABILITA' CALCOLATA PROBABILITA' APPROSSIMATA < / / / / / > TOTALE 100 Fig Distribuzione dei valori del rapporto brent / base-it 112

117 Anche in questo caso si presenta un grafico ( Fig ), per meglio rendere l idea. DISTRIBUZIONE calcolata approssimata stimata Fig Grafico della distribuzione per i valori del rapporto brent / base-it Una volta valutate tali percentuali si sono combinate semplicemente con una moltiplicazione e si è valutata le probabilità di accadimento di ogni singola combinazione dei due parametri. Effettuata tale stima si è cercato di andare a valutare quali parametri siano più probabili e quali invece altamente improbabili. Questo per evitare di mettere la stessa enfasi su tutte le combinazioni. Non ha senso perdere tempo per valutare una combinazione dei parametri che non si è mai verificata nella storia, anche perche una valutazione complessiva di tale combinazione prevede un intera simulazione, cosi facendo si evita spreco di tempo e un overload di dati da caricare e storicizzare. Con una simulazione di tali ipotesi appena affrontate si è osservata una netta distinzione tra: combinazioni di parametri altamente probabili; combinazioni probabili; combinazioni improbabili o altamente improbabili. L ultima tipologia di combinazioni sopra elencate, sono da evitare per quanto detto precedentemente. 113

118 APPENDICE In tale appendice si inseriscono due tabelle: la prima usata nel paragrafo 5.2 riassume i valori del base-it, con la variazione settimanale, la variazione settimanale percentuale, e la classe; la seconda usata nel paragrafo 5.3 riassume i valori di base-it e base-fr, il loro rapporto, la variazione settimanale, la variazione settimanale percentuale, e la classe. DATA BASE IT VARIAZIONI VARIAZIONI % classe 07/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/

119 10/02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /04/ /04/

120 03/04/ #N/D ####### 06/04/ #N/D ####### 07/04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ #N/D ####### 24/04/ #N/D ####### 27/04/ #N/D ####### 28/04/ /04/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ #N/D ####### 26/05/ #N/D ####### 27/05/ /05/ /05/ /06/ /06/

121 05/06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/

122 29/07/ /07/ /07/ #N/D ####### 03/08/ #N/D ####### 04/08/ #N/D ####### 05/08/ #N/D ####### 06/08/ #N/D ####### 25/08/ /08/ /08/ /08/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/

123 08/10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ #N/D ####### 119

124 01/12/ #N/D ####### 02/12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ #N/D ####### 18/12/ #N/D ####### 21/12/ #N/D ####### 22/12/ /12/ /12/ /12/ #N/D ####### 04/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /02/ /02/

125 03/02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ #N/D ####### 121

126 29/03/ #N/D ####### 30/03/ /03/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ #N/D ####### 27/04/ /04/ /04/ /04/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ #N/D ####### 18/05/ /05/ /05/ /05/ /05/

127 26/05/ #N/D ####### 27/05/ /05/ /05/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/

128 20/07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ #N/D ####### 02/08/ #N/D ####### 03/08/ #N/D ####### 04/08/ #N/D ####### 05/08/ #N/D ####### 24/08/ /08/ /08/ /08/ /08/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/

129 29/09/ /09/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ #N/D ####### 26/10/ /10/ /10/ /10/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/

130 23/11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /12/ #N/D ####### 02/12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ #N/D ####### 20/12/ #N/D ####### 21/12/ #N/D ####### 22/12/ /12/ /12/ #N/D ####### 30/12/ #N/D ####### 31/12/ #N/D ####### 126

131 Di seguito si riporta la seconda tabella. BASE BASE RAPPORTO DATA VARIAZIONE VARIAZIONE % classe IT FR FR/IT 7/1/ /1/ /1/ /1/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/

132 20/02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /4/ /4/ /4/ #N/D ###### 6/4/ #N/D ###### 7/4/ /4/ /4/

133 14/04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ #N/D ###### 24/04/ #N/D ###### 27/04/ #N/D ###### 28/04/ /04/ /5/ /5/ /5/ /5/ /5/ /5/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ #N/D ###### 26/05/ #N/D ###### 27/05/ /05/ /05/ /6/ /6/ /6/ /6/

134 9/6/ /6/ /6/ /6/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/

135 28/07/ /07/ /07/ /07/ #N/D ###### 3/8/ #N/D ###### 4/8/ #N/D ###### 5/8/ #N/D ###### 6/8/ #N/D ###### 25/08/ /08/ /08/ /08/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /10/

136 2/10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/

137 20/11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ #N/D ###### 1/12/ #N/D ###### 2/12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ #N/D ###### 18/12/ #N/D ###### 21/12/ #N/D ###### 22/12/ /12/ /12/ /12/ #N/D ###### 4/1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /1/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/

138 20/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /2/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /02/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/ /3/

139 10/3/ /3/ /3/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ /03/ #N/D ###### 29/03/ #N/D ###### 30/03/ /03/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /4/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ /04/ #N/D ###### 27/04/ /04/ /04/

140 30/04/ /5/ /5/ /5/ /5/ /5/ /5/ /5/ /05/ /05/ /05/ #N/D ###### 18/05/ /05/ /05/ /05/ /05/ /05/ #N/D ###### 27/05/ /05/ /05/ /6/ /6/ /6/ /6/ /6/ /6/ /6/ /6/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/

141 23/06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /06/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /7/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ /07/ #N/D ###### 2/8/ #N/D ###### 3/8/ #N/D ###### 4/8/ #N/D ###### 5/8/ #N/D ###### 24/08/ /08/ /08/

142 27/08/ /08/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /9/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /09/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/

143 18/10/ /10/ /10/ /10/ /10/ /10/ #N/D ###### 26/10/ /10/ /10/ /10/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /11/ /12/ #N/D ###### 2/12/ /12/ /12/

144 7/12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ /12/ #N/D ###### 20/12/ #N/D ###### 21/12/ #N/D ###### 22/12/ /12/ /12/ #N/D ###### 30/12/ #N/D ###### 31/12/ #N/D ###### 140

145 CAPITOLO 6 CASO MULTIUTILITY SPA: SIMULATORE 2011 Nelle pagine che seguono viene descritto come è stato strutturato il software applicativo sviluppato ( simulatore 2011 ) sottolineando le difficoltà riscontrate e le modalità di risoluzione adottate. Innanzitutto va ricordato che in azienda esisteva già un simulatore di marginalità. Si è deciso di non cercare di migliorare l esistente, ma tenendolo come riferimento si è andati a migliorarlo ed implementarlo considerando molti più fattori che vanno ad agire sulla marginalità aziendale. Il lavoro è iniziato con un analisi preliminare di cosa il software dovrà analizzare, ossia: Prezzi; Redditività; Transazioni; Rischi; Posizioni fisiche; Archiviazione; Fatture; Profili dei clienti; Fideiussioni. Per quel che riguarda i prezzi si considera la curva oraria dei prezzi forward, con una media sui vari periodi ( tenuto conto anche quello corrente di analisi ). Il tutto sulla base dei dati storici dell anno precedente traslati per tener conto delle domeniche e delle festività. 141

146 Passando ai rischi si considerano tre fasi: (1) Analisi di sensitività, come visto ampiamente nel capitolo 4; (2) Analisi sul portafoglio trading, si prendono gli acquisti dei clienti e li si incrociano con gli acquisti reali, sulle differenze si è esposti alle variazioni di mercato; (3) Analisi sulle variazioni dei prezzi di mercato in un dato intervallo temporale. Per, invece, le posizioni fisiche si valutano i reali volumi fisici di energia scambiati. Da specificare che per le fatture si rende necessario, per una maggiore accuratezza nell analisi complessiva della marginalità, considerare sia le fatture a preventivo che quelle a consuntivo. Anche per i profili di acquisto, sempre per maggior accuratezza di analisi, occorre analizzare sia i profili standard, ovvero profili con quantità costanti in predeterminati periodi temporali ( i soliti base, peak, off peak ), sia i profili non standard, ossia quindi profili che non prevedono quantità costanti nei soliti periodi temporali. Un discorso più approfondito meritano le fideiussioni. Innanzitutto si deve specificare che vengono fatte con GME e con le controparti. Per la seconda tipologia, ovvero quelle legate alle controparti, sono le maggiori generatrici di rischio in quanto portano alla necessaria copertura da due tipi di rischio: Settlement risk ( paragrafo 3.1 ), che dipende dal ciclo dei pagamenti e se ne tiene conto in tale modo ( 5.1 ) Replacement risk ( paragrafo 3.1 ), la fideiussione ovviamente deve coprire per tutta la durata della transazione, quindi per valutare l esposizione a tale rischio si deve andate a considerare il totale della formula ( 5.2 ) lungo tutto la durata della fideiussione. ( 5.2 ) 142

147 Dove: q = quantità, ovvero le quantità di energia per la quale è stata fatta la fideiussione; pr = prezzo dell energia concordato dalle parti; pr mk = prezzo dell energia sul mercato. Una prima questione affrontata è stata la consegna del prodotto al cliente, ovvero la delivery del prodotto, per due ragioni fondamentali: (1) il prodotto va spezzato nei vari prodotti acquistati dal cliente, vale a dire in mesi e/o quarter. Il problema nasce quando il prezzo al cliente è indicizzato ( si muove al muoversi di un indice, es. ITEC ). Soluzione adottata: si usa il prezzo di acquisto in ipotesi di copertura perfetta del cliente; se la copertura non è perfetta si procede con un bilancio dei prodotti quotati in acquisto e in vendita. (2) Altro problema è il calcolo del VAR, quindi si è deciso di valutarlo con modelli probabilistici ( ovvero curve di prezzo con le relative probabilità ). Si prende quindi un parametro base e una serie di correlazioni, procedendo quindi con un analisi storica. Come precedentemente detto in azienda era già presente un simulatore. Rispetto a quello si sono decise alcune modifiche essenziali, in particolare: In azienda esiste un gestore di database chiamato datamax. Si rende necessario slegarsi dalla configurazione di tale e basarsi su un database interno ( chiamato dbco ); Approfondire e migliorare la gestione dei rinnovi, ovvero nel vecchio se non esiste la proposta di rinnovo questi vengono simulati a prezzo PUN più un adeguamento in euro, con il nuovo invece si vuole simulare il rinnovo mantenendo però l offerta attuale; 143

148 Si rende necessario un cambio drastico del motore di calcolo, in quanto come è ora ha 7 parametri da combinare, di ognuno di questi vengono valutati 5 scenari. Tenuto conto che per ogni scenario il motore di calcolo impiega 1 minuto, si hanno in totale ( ) minuti vale a dire minuti, ovvero circa 54 giorni, tempo chiaramente eccessivo. Questione di fondamentale importanza per comprendere la struttura del software di gestione, simulatore 2011, è che in azienda si ha un portafoglio acquisti, rappresentativo delle transazioni effettuate con i fornitori di energia, e un portafoglio vendite. Quindi il software sarà suddiviso in due aree: Area acquisti; Area vendite. Le due aree verranno dettagliatamente descritte nel prosieguo della trattazione. Una prima soluzione adottata in entrambe le parti del simulatore per l ottimizzazione del motore di calcolo, e per questo motivo inserita in questo contesto, è la suddivisione delle voci, sia in acquisto che in vendita, in parte fissa e parte variabile. Questa suddivisione è stata fatta per ottimizzare e quindi velocizzare il motore di calcolo, ossia per evitare di andare a considerare voci superflue per il calcolo di un parametro. Per meglio capire questo concetto basti pensare alla voce quantità, la quale non ha alcun significato nel calcolo per esempio dei corrispettivi fissi. Le Fig. 5.1 e Fig. 5.2 che seguono rappresentano la struttura del vecchio simulatore, e la seconda la struttura del nuovo software. 144

149 Fig. 5.1 Struttura del simulatore presente in azienda 145

150 Fig. 5.2 Struttura del nuovo software simulatore

151 Prima di entrare nello specifico del lavoro di studio ed implementazione delle due aree fondamentali, si rende necessario specificare l output che si vuole ottenere: Il margine aziendale atteso; Le fatture attese; L esposizione al rischio; Lo scheduling. Ovviamente gli output di maggior interesse sono il margine aziendale e l esposizione al rischio, parametri che poi saranno usati per le analisi atte a prendere decisioni strategiche in azienda. Si passa ora quindi a descrivere il software e le sue due aree fondamentali. 6.1 STRUTTURA DEL SIMULATORE Come detto la prima cosa da valutare è la struttura del simulatore ( Fig. 5.2 ), che rappresenta la modalità di formazione del margina aziendale. Come si evince dallo schema il margine è ottenuto dalle vendite e dalla parte di trading dell azienda. Per quel che riguarda la parte di trading essa si forma dal bilancio fisico, ovvero dal bilancio in termini reali tra energia in entrata ed energia in uscita. Oltre a questo si considera la capacità in import ed in export, vale a dire la capacità che l azienda riesce a conquistare all asta che si svolge per permettere alle aziende di prendere il diritto ad una certa quantità di capacità su una determinata frontiera. Ultimo fattore da considerare per la determinazione della parte di trading sono le transazioni di trading, ossia gli scambi che si effettuano in ambito trading. 147

152 Per quanto riguarda invece la parte di vendita la situazione diventa più complessa ed articolata, essendo composta dal margine lordo, ottenuto semplicemente dalla differenza tra vendita ed acquisto, e dallo sbilanciamento. Lo sbilanciamento è un fattore cruciale per un azienda che lavora nel mercato energetico che di per se è un concetto molto ampio e complesso con diverse sfaccettature. In questa sede verrà data solamente un idea generale. Ogni azienda operante come grossista nel mercato energetico deve presentare giornalmente i programmi di immissione nel sistema di energia, suddivisi nelle 5 zone italiane. Successivamente Terna fa un bilancio di come è stato il movimento di ogni zona e: Se l azienda è stata concorde alla zona ( movimenti dei programmi uguali ) e le altre aziende sono state discordi, riceve un premio; se l azienda è stata discorde alla zona e tutte le altre concordi, riceve una sanzione. Terna provvede a tenere un Conto di Sbilanciamento Effettivo di ogni punto di prelievo. Premi e sanzioni sono differenti per ogni punto di prelievo, per ogni zona e per ogni azienda a seconda di diversi parametri. Per le decisioni riguardanti il software si è deciso di dare una priorità al valore di sbilanciamento da tener conto, ovvero: (1) sbilanciamento Consuntivo, si ha già il valore da Terna; (2) sbilanciamento Preventivo, si fanno delle previsioni interne su quello che potrebbe essere il valore dello sbilanciamento; (3) sbilanciamento ottenuto da dati storici. Se il periodo di analisi è ancora molto distante e non si ha un previsionale del valore dello sbilanciamento, si va a vedere lo stesso periodo dell anno precedente e lo si rapporta ai volumi di vendita odierni, ottenendo una stima del valore di sbilanciamento. Passando ora al margine lordo, questo è dato della differenza tra vendita e acquisto. Le due voci sono il fulcro dell azienda, quindi si è vero che basta fare semplicemente la differenza tra le due, ma la parte difficoltosa (ma soprattutto di nostro grande interesse) è la formazione delle due. 148

153 Di seguito vengono presentate le due parti sopradescritte. Nel prosieguo del capitolo verranno analizzate nei minimi particolari, dato che si tratta di elementi fondanti dell intero software. Dall analisi effettuata sulla parte delle vendite si riscontra che è necessario tener conto: Degli oneri di dispacciamento che l azienda si vede costretta a pagare, ma che rigira in ugual misura al cliente ( tale pratica è stata assunta come politica di mercato usata da tutti i competitors ). Tali oneri, in base al tipo di cliente, possono essere proporzionali o fissi; Degli altri oneri, oltre a quelli di dispacciamento che il cliente è costretto a pagare per l erogazione del servizio. Anche questi proporzionali o fissi; Degli sconti che il cliente percepisce; Del corrispettivo di generazione che si fa pagare al cliente. Esso si forma da prezzo dell energia generata per il volume di vendita a ciascun cliente di tale energia. Per la parte di acquisto invece si deve tener conto: Del conguaglio che si riceve da Terna, sia esso positivo o negativo, che si forma tenendo conto dell energia acquistata ( legata ai volumi di vendita ovviamente ), contabilizzata al prezzo PUN; Dell energia acquistata sull IPEX ( borsa energetica ), che si determina dall energia acquistata in borsa, del prezzo del PUN e dal profilo del cliente; Dagli acquisti bilaterali, ottenuti dalle transazioni con una controparte in acquisto. 149

154 6.2 SIMULATORE 2011, PARTE VENDITE Quando si considerata la parte delle vendite il primo valore che si è andati ad osservare è stato ovviamente, trattandosi di un simulatore della marginalità, la marginalità aziendale fino al mese in esame, e si è potuto constatare che questa si divide in una parte consolidata che non può variare, e una parte variabile soggetta ai rischi descritti nei paragrafi precedenti. Da un analisi preliminare si è notato che la parte variabile della marginalità aziendale è soggetta a oscillazioni di alcuni fattori come: Prezzo dei combustibili; Cambio euro dollaro; Prezzo dell energia in Italia; Prezzo dell energia estero; Volumi di consumo dei clienti; Sbilanciamento Con un analisi più approfondita invece si è giunti alle conclusioni ampiamente descritte nel capitolo 4. Ora vedremo le semplificazioni adottate e le assunzioni fatte per facilitare l implementazione del software e per dare delle caratteristiche guida all implementazione. Detto ciò le linee guida adottate sono: Se si è al terzo mese ( marzo ), i due precedenti ( gennaio e febbraio ) sono già consolidati, e quindi hanno 0 gradi di libertà; Se si stanno valutando clienti con offerte a prezzo fisso, l unico parametro che varia è il volume di consumo dei clienti; Tenuto conto che il valore finale in uscita dalla parte vendite è dato dalla formula 6.1 sottostante ( 6.1 ) 150

155 Dove: Pr = prezzo dell energia; Vol = volume di vendita ad un cliente; Perdite = trattasi delle perdite di energia lungo la filiera; Vol tot = volume totale dei clienti; Oneri prop = oneri proporzionali al volume dei clienti; Oneri fissi = quota fissa degli oneri. si nota che gli oneri fissi non hanno gradi di libertà, e che gli oneri proporzionali dipendono solo dal volume; Se un cliente ha un offerta indicizzata, il prezzo varia con l indice e quindi ci si rifà all indice stesso e alla sua variazione. E quindi inutile rifare i calcoli n volte dato che il prezzo è legato alla variazione dell indice. Una volta fissate le prime linee guida del software si è passati ad esaminare un altra questione chiave, ovvero la provenienza dei dati, o per meglio dire il linguaggio e le modalità di archiviazione dei dati aziendali. In azienda si hanno 2 database di archiviazione con 2 linguaggi differenti: Datamax, trattasi di un database fornito da azienda esterna da cui si ottengono i volumi, i punti di prelievo ( PDP ), i tipi di prodotti che un cliente ha e gli sconti che esso percepisce. Nota negativa è il linguaggio che usa tale Datamax, non consono e/o non conosciuto a tutti i settori dell azienda; DBCO, che invece è un database interno con linguaggio comune all intera azienda da cui si estraggono le condizioni economiche, ovvero i prezzi per fascia, le tipologie di offerte fatte ai vari clienti, gli eventuali indici di riferimento ( con valore e tipo di indice ), gli oneri Terna e dei clienti ( sia fissi che proporzionali ). Dalle analisi effettuate e dalle prove eseguite in azienda, relazionandosi anche con gli altri reparti aziendali, si è deciso di usare il database interno come riferimento, in quanto di uso. 151

156 Una volta risolta la questione del database di riferimento è stato indispensabile affrontare la questione dei rinnovi già citata nell introduzione del capitolo. Si sono quindi decise tre modalità di gestione: Si gestisce ogni rinnovo a marginalità costante, vale a dire che il rinnovo non va ad intaccare la marginalità né in positivo né in negativo; Si imposta un margine fisso per ogni cliente; Si esegue l update dell offerta con l offerta considerata standard in quel momento. Sono tre alternative differenti. Dai casi osservati però si è notato come la prima alternativa semplifichi i lavori e non intacchi il risultato finale delle simulazioni. Un altra questione su cui ci si è dovuti soffermare è la modalità di trattamento del valore del consumo. Questo perché il valore è preso da una tabella nel database interno dove per ogni tipologia di fornitura ( che ricordiamo essere monoraria, per 3 fasce orarie, peak oppure off peak ) vengono forniti i valori nelle tre fasce e l eventuale valore in F4, vale a dire monorario. Si sono sviluppate due modalità per la gestione di tale situazione: O li si tratta semplicemente con la divisione nelle tre fasce più la F4 per la monoraria, esattamente come sono i dati nel database, ed in aggiunta esattamente come vengono usati in fatturazione; Oppure si tengono le 4 fasce e si aggiungono due colonne ( una per la peak e una per la off peak ). Se si volesse sviluppare la seconda soluzione si deve prestare attenzione alla creazione delle due colonne, in quanto i consumi di peak e off peak devono essere ricavati dai consumi nelle 3 fasce, ovviamente si tralascia la F4 trattandosi appunto di monoraria quindi non divisibile. Per ricavare il consumo in peak si usa la formula 6.2: ( 6.2 ) 152

157 Dove: F 1K = consumo in F1; h peak = ore di peak; h F1 = ore di F1. Per ricavare invece il consumo di off peak si procede con la formula 6.3: ( 6.3 ) Data la complessità di calcolo e la facilità di errore ma soprattutto per rispettare quanto detto prima in merito del database, si è deciso di optare per la prima delle due modalità OFFERTE VECCHIE La trattazione delle offerte vecchie merita una descrizione a sé non perché sia un argomento più complesso degli altri ma perché nello studio e nell implementazione del software sono state riscontrate diverse difficoltà. La prima cosa che si è reso necessario fare è stata archiviare queste, in quanto non erano state inserite nel database comune ma erano archiviate nelle cartelle dei specifici clienti di riferimento. Si è quindi resa necessaria una ricerca di queste ed una standardizzazione alle linee comuni all azienda; da qui l assoluta importanza del database e del conseguente linguaggio comune a tutta l azienda. Una volta trovate tutte si sono inserite nel database comune. A questo punto è stato possibile associale al cliente di competenza e quindi trattarle comunemente alle altre offerte dell azienda e degli altri clienti, in modo che al calcolo finale delle varie simulazioni che si desidereranno fare sulla marginalità siano tutte trattabili in ugual modo. 153

158 Per completezza oltre alla mappatura ed archiviazione comune queste sono state poi associate al prodotto di competenza, in modo tale da avere una corretta e congrua corrispondenza tra prodotti e offerte dell azienda ONERI La prima distinzione che si rende necessaria quando si trattano gli oneri, è tra oneri proporzionali, ovvero relativi all energia consumata, e oneri fissi. In una azienda grossista di energia come Multiutility si rende necessaria una seconda distinzione degli oneri, ossia oneri relativi a Terna e altri oneri. In aggiunta gli oneri relativi a Terna vengono suddivisi tra oneri in acconto e oneri a conguaglio. Nel trattare gli oneri in generale si è reso necessario usare delle accortezze per evitare di fare allocazioni sbagliate che sarebbero poi ricadute sul risultato delle simulazioni. Tale accortezze si possono così riassumere: Caso delle offerte con PD: sono offerte particolari dove nel prezzo sono già affogati gli oneri di Terna. Inizialmente gli oneri di Terna inerenti a tali offerte venivano inseriti negli oneri di Terna, ma così facendo si andavano a conteggiare due volte creando quindi un disallineamento con i risultati. Per questo motivo si è deciso di inserirli negli altri oneri, in modo tale da conteggiarli solo un volta in Terna; Oneri proporzionali: operativamente per il calcolo di questi oneri è necessario andare a prendere dal database il tipo di energia ( definito dal codice codtensione ) e il valore corrispondente di energia in base quindi al tipo di energia consumata. Per tale motivo è indispensabile inserire un flag nel motore di ricerca dati chiamato isterna che va ad agire sulla tabella chiamata CO_OfferteOneri, che può assumere tre valori: 154

159 0 se non è relativo a Terna; 1 se è relativo a Terna; 2 se viene invece calcolato sull energia consumata dai clienti. S è fatta poi un ultima distinzione, ossia tra oneri attivi e oneri passivi per l azienda. Gli oneri attivi vengono trattati nel seguente modo: In base al prodotto del cliente che si sta trattando si considera la relativa offerta e gli oneri necessari; In base al flag isterna si osserva che se è pari a 0, tale voce va negli altri oneri, se invece è un valore diverso da 0, va in oneri di Terna; Il valore numerico dell onere dipende poi dalla voce binario, ossia se tale voce è pari a 0 il valore viene preso dalla tabella nel database chiamata oneriassoc ovvero oneri specifici associati ad una determinata offerta ed ad un determinato cliente, se invece tale voce è a 1 il valore si prende dalla tabelle comune chiamata OneriValori. Per quel che riguarda invece gli oneri passivi in base al mese in esame si va sulla tabella del database chiamata Oneri Valori sulle voci con flag isterna pari a

160 6.2.3 IMPLEMENTAZIONE LAVORO VENDITE In questo paragrafo verrà data un idea del lavoro operativo svolto per implementare gli studi e le analisi effettuate, già presentate nei capitolo e nei paragrafi precedenti, al fine di creare la struttura prima e poi il software. Per implementare la parte delle vendite si sono create le 3 tabelle, presentate in Tab NUMERO TABELLA DESCRIZIONE CODICE TABELLA 1 report Da l identificativo del TD_Report report 2 input della Permette l inserimento TD_VenditaInput vendita dei dati di input 3 output della vendita In base ai dati di input mostra i valori delle analisi quindi i dati in output TD_VenditaOutput Tab. 6.1 Descrizione delle 3 tabelle necessarie per la parte vendita Per quel che riguarda la tabella 1, essa si rende necessaria per poter eseguire più report in una certa data, operazione altrimenti impossibile senza cambiare data di simulazione. La struttura della tabella 1 è riportata in Tab DATO DESCRIZIONE CODICE Report Identificativo del report IDReport data Memoria della data data Tab. 6.2 Struttura e descrizione della tabelle numero 1 156

161 La tabella 2 invece tratta i dati di input ( Tab. 6.3 ): DATO DESCRIZIONE/FORMULA CODICE Sede identificativo della sede IDSede Mese di fornitura Mensilità di interesse MeseFornitura Codice tensione identifica se di Codensione media(mt)/bassa(bt)/alta(at) tensione Trattamento specifica se mono oraria o TrattamentoFatturazione fatturazione multi oraria Trattamento curve specifica se mono oraria, multi TrattamentoCurve oraria o IP Id prodotto Identificativo del prodotto IDProdotto prodotto Descrizione del podotto Prodotto Tipologia offerta descrizione del tipo di offerta TipoOfferta (peak, fasce o altre) Tipo di fornitura descrizione della tipologia di TipoFornitura fornitura Valore verde fisso descritto in /mese ValoreVerde_Fisso Valore verde in relazione ai KWh ValoreVerde_Variabile variabile PF0 Prezzo F0 non in fasce PF0 PF1 Prezzo in fascia F1 PF1 PF2 Prezzo in fascia F2 PF2 PF3 Prezzo in fascia F3 PF3 PIP Prezzo dell offerta IP PIP Tipo di indice identifica il tipo di indice TipoIDX Riferimento indice Δindice = KWh tot ( IDX mese RifIndice IDX rif ) ( 1- sconto ) ( 1+ perdite ) Sconto percentuale valore percentuale degli sconti ScontoPerc Sconto valore valore in dello sconto ScontoValore effettivo 157

162 Oneri attivi di terna KWh tot oneri TernaAttivi_Proporzionali proporzionali oneri attivi di terna oneri TernaAttivi_Fissi fissi oneri di altri KWh tot oneri OneriAttivi_Proporzionali proporzionali oneri di altri fissi oneri OneriAttivi_fissi oneri di terna passivi Oneri inerenti a terna passivi TernaPassivi_Proporzionali proporzionali proporzionali Oneri di terna Oneri inerenti a terna passivi TernaPassivi_Fissi passivi fissi fissi Ene F0 energia F0 non in fasce EneF0 Ene F1 energia in fascia F1 EneF1 Ene F2 energia in fascia F2 EneF2 Ene F3 energia in fascia F3 EneF3 Energia anno energia dell anno EnergiaAnno ID riga contratto identificativo della riga del contratto IDRigaContratto Tab. 6.3 Struttura e descrizione della tabella numero 2 della parte vendite Da notare come la tabella 2 è necessariamente collegata alla tabella

163 Nella tabella 3 invece ( Tab. 6.4 ) riportata di seguito si trova un riepilogo dei dati di input più significativi, seguiti dai dati di output della parte vendita. NOME OUTPUT DESCRIZIONE FORMULA Generazione costo della generazione i ( EF i PF i ) Perdite fisso costo delle perdite generazione * (coef perdite) Perdite variabile costo delle perdite % di variazione Delta indice fisso Costo della variazione Parametro di riferimento dell indice Delta indice variabile Costo della variazione % di variazione dell indice Sconto valore valore dello sconto ( -EneF0 * Sconto Valore ) Sconto percentuale valore della percentuale ( -ScontoPerc*generazione ) / 100 di sconto Oneri attivi fissi Oneri attivi fissi OneriAttivi_fissi Oneri attivi proporzionali Oneri attivi proporzionali (EneF0 * coef perdite * OneriAttivi_Proporzionali unitari ) Oneri terna attivi proporzionali Oneri inerenti a terna attivi proporzionali ( EneF0 * coef perdite * TernaAttivi_Proporzionali unitari ) Oneri terna attivi fissi Oneri inerenti a terna TernaAttivi_Fissi attivi fissi Valore verde variabile Valore del verde variabile (EneF0 * ValoreVerde_Variabile unitario ) Valore verde fisso Valore del verde fisso ValoreVerde_Fisso Tab. 6.4 Struttura e descrizione della tabella numero 3 della parte vendita 159

164 I dati per le voci di input e di output vengono raccolti dalle voci BIT. Con BIT si intende una transcodifica per la verifica del simulato contro il fatturato effettivo. In particolare: MLINTCAR, MLCP, MLGRTN, MLMSD, MLCSS, MLMPE, MLSALV, AGGR_MIS necessari per il calcolo degli oneri di terna attivi PD, PCV, UC1, PPE, GENQTAEE per il calcolo degli oneri attivi di altri RECSV per il verde variabile 5220 per il verde fisso PERDITE per le perdite ENERGIA, PE per la generazione Per quanto riguarda invece la storicizzazione, ovvero il tener traccia dei report passati utile alla ricerca ed al confronto in un futuro, si visualizza: ID_Report, contenente la data del report per permettere come detto di fare più report in una tale data; Tutti i campi di input; Tutti i campi di output. 160

165 A questo punto dell implementazione, ormai finita, si è proceduto con un check sulla parte vendita, andando a calcolare, grazie alle tabelle ed al motore di calcolo sviluppati, la generazione e le perdite in euro, procedendo nel seguente modo: Calcolo dell energia ( Tab. 6.5 ), essenzialmente il prezzo che si applica al cliente per energia consumata, ottenendo gli euro di vendita. TRATTAMENTO FATTURAIONE MULTI TRATTAMENTO CURVE MULTI FORMULA MULTI IP MULTI MONO MONO MULTI Impossibile MONO IP PIP x EF0 MONO MONO PF0 x EF0 Tab. 6.5 Modalità di calcolo dell energia in euro tenuti conto i trattamenti applicati al Dove: cliente MULTI, trattamento multi orario ( diverso in base alla fascia F1, F2, F3 ); MONO, monoraria solo su F0; IP, solo illuminazione pubblica. Calcolo delle perdite, è sufficiente moltiplicare l energia calcolata precedentemente per il coefficiente di perdita valutato in: 1,108 per la bassa tensione; per la media tensione; 1,029 per l alta tensione. 161

166 Da ultimo si è costruita la maschera di input descritta in Fig Fig. 6.3 Maschera di input dei dati CONCLUSIONE Dopo il check effettuato su generazione e perdite si estende il controllo a tutte le voci relative al alla parte vendite, vale a dire: Generazione Perdite Oneri Dispacciamento Sconto Valore del verde 162