Mercati energetici e metodi quantitativi: un ponte tra Università e Aziende

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1 Mercati energetici e metodi quantitativi: un ponte tra Università e Aziende Dipartimento di Scienze Statistiche, Università di Padova Dipartimento di Matematica, Università di Padova PROGRAMMA Orario Speaker Titolo Registrazione Welcome Lorenzo Lerra Gas Plus Il mondo energy: alcune sfide Matteo Tesser Metodi Least Square Monte Carlo e Mercati Fairmat Energetici Matteo Pelagatti Previsione della domanda residua di energia Università Milano-Bicocca nelle aste elettriche e strategie ottime di offerta Michele Stefano Altieri La matematica in azienda: un approccio opensource all energy risk management GALA Stefano Merchiori I modelli statistico-matematici per i mercati IT Project Consueling dell energia: dal mondo accademico all'industria Pausa caffè Enzo Fanone Modellizzazione e valutazione del rischio di Energetic Source controparte nelle società energetiche Strumenti di previsione della domanda e dei Daniele Corona prezzi power in un contesto di mercato in Enel continua evoluzione Stefano Fiorenzani Modellazione e gestione di contratti gas di tipo ALEPH full/residual supply nei mercati continentali Eugen Psaier Nuove sfide nel dispacciamento in immissione Energy.dis da fonti non programmabili Pausa pranzo Alberto Lombardi Mercati dell energia e alte professionalità: le IFS Italia sfide di un fornitore di soluzioni informatiche Domenico Floro Un'applicazione di modelli per serie storiche ERG all'analisi del Marco Bernardi Metodi quantitativi e apertura mentale: come si DSE generano idee per il trading Pausa caffè Paolo Foschi Previsione di curve forward nei mercati elettrici: Università di Bologna un modello fattoriale Marco Montenegro Vega Aspetti pratici dell'implementazione di un Sorgenia modello di curva forward Gaspare Campo Mercato del Gas Naturale: previsioni di prezzo e Stefania Barbieri di volume Hera Trading Chiusura lavori

2 Michele Stefano Altieri, GALA S.p.A. La matematica in azienda: un approccio open-source all energy risk management Breve descrizione della nostra storia, posizionamento sul mercato e rappresentazione della realtà aziendale. Le nostre attività, settori di interesse, attività in corso e obiettivi di sviluppo. Le sfide del settore energetico: analisi dei prezzi, valutazione dei contratti e previsione di scenari in un contesto in continua evoluzione. Un focus sull applicativo: sistema open-source per il monitoraggio continuo delle posizioni, il risk management e le analisi di mercato. L approccio quantitativo come chiave di successo per lo sviluppo aziendale. Gaspare Campo, Stefania Barbieri, HERA Trading Mercato del Gas Naturale: Previsioni di prezzo e di volume 1. Importanza della previsione nelle attività di Hera Trading. 2. Il mercato del gas naturale e i modelli previsivi di breve: a. Analisi preliminari sull andamento delle serie storiche, b. Identificazione del modello, c. Stima dei parametri e controllo diagnostico. 3. Forecast volumi gas (domanda\consumi): a. differenze tra short term e long term b. clusterizzazione delle previsioni c. modelli utilizzati 4. Idee su modelli da sviluppare in futuro in Hera Trading Marco Bernardi, DSE Metodi quantitativi e apertura mentale: come si generano idee per il trading Nel talk verrà evidenziato come operare in un'unità di trading non richieda esclusivamente una particolare competenza tecnica (certamente necessaria), ma sinteticamente la capacità di fare dei nessi e produrre idee. Daniele Corona, Enel Strumenti di previsione della domanda e dei prezzi power in un contesto di mercato in continua evoluzione L'instabile contesto macroeconomico, unitamente a dinamiche specifiche del settore elettrico, ha generato un assetto di mercato in continua evoluzione ed una conseguente discontinuità nello storico delle principali variabili power. Si è pertanto reso necessario definire ed implementare strumenti quantitativi di analisi e di previsione al fine di integrare e, talvolta, sostituire modelli di previsione standard. Si presenteranno alcune soluzioni operative utilizzate per la gestione delle principali variabili quantitative mettendo in evidenza gli elementi maggiormente critici da un punto di vista analitico. Enzo Fanone, Energetic Source Modellazione dei contratti di stoccaggio nel mercato italiano Le ultime innovazioni regolatorie, EMIR, IFRS13, Dood-Frank, Mifid II, hanno ed avranno impatti anche sul mercato energetico. Questo significa che la gestione del rischio di credito e di controparte deve essere considerato, insieme al rischio di mercato, un elemento molto importante nello svolgimento dell attività di risk management all interno delle utilities. La presentazione si focalizzerà sulla gestione del rischio di controparte (PFE, CVA, FVA) mediante l utilizzo di un modello interno.

3 Stefano Fiorenzani, ALEPH Modellazione e gestione di contratti gas ti tipo full/residual supply nei mercati continentali L'intervento si focalizza sui problemi di pricing ed hedging legati ai contratti di fornitura gas industriali (full e residual supply) tipicamente presenti in tutti i mercati Europei. Il problema della non perfetta replicabilità e copertura è l'elemento cruciale che impedisce di fatto l'utilizzo tout-court delle tecniche di pricing e hedging tradizionali. Metodologie alternative sono presentate e sottoposte a backtest evidenziando l importanza delle assunzioni di dipendenza stocastica che intercorrono tra prezzi di mercato e volumi di ritiro contrattuali. Domenico Francesco Floro, ERG Un'applicazione di modelli di serie storiche all'analisi del Un affidabile indicatore del Profit at Risk gioca un ruolo di vitale importanza nell energy risk management. ERG ha sviluppato il proprio indicatore di PAR usando un approccio basato sull analisi di serie storiche affiancate a simulazioni Monte Carlo. Il prezzo di ciascuna commodity che impatta sul profitto di ERG è modellato come un puro moto browniano o un moto browniano con mean reversion. La calibrazione dei processi si basa su metodologie di stima dei momenti attraverso l uso di samples lunghi 5 anni. Una volta che i parametri sono stati stimati, le correlazioni tra i vari prodotti sono modellate tramite l uso della decomposizione di Cholesky della matrice di covarianza. Infine, simulazioni Monte Carlo vengono usate per generare 1000 possibili traiettorie di prezzo sulle quali calcolare la CDF del profitto di ERG e il conseguiente PaR. Paolo Foschi, Univ. Bologna Previsione di curve forward nei mercati elettrici: un modello fattoriale Si presenta un modello dinamico sviluppato per la previsione ed il filtraggio della curva di prezzi forward sul mercato elettrico italiano. Questo mercato è caratterizzato da un basso numero di quotazioni per ogni contratto e spesso da intervalli bid-ask molto ampi. Inoltre, come si mostrerà con dati Bloomberg, non è raro osservare inconsistenze nelle cross-section delle quotazioni forward. Lo scopo del modello presentato è duplice. Per prima cosa il modello permette di filtrare il rumore o di identificare quotazioni che potrebbero essere anomale. Il secondo utilizzo del modello presentato sta nel permettere di interpolare o estrapolare le curve forward permettendo di imputare dati di prezzi mancanti o di spacchettare forwards con lunghi periodi di consegna in forward più piccoli (es. spacchettare forward annuali in trimestrali o mensili oppure trimestrali in mensili). A questo scopo tutti i contratti sono stati modellati come combinazioni di forward mensili, la cui dinamica è stata modellata come segue. Ogni cross section è stata decomposta in due fattori: il primo legato al tempo mancante alla consegna ed il secondo all'effettiva consegna. In questo modo la curva forward è stata decomposta in una componente stagionale ed una componente stazionaria. I parametri di queste due curve sono stati modellati come processi stocastici in modo da permettere sia flessibilità che buone capacità previsive. Alberto Lombardi, IFS Italia Mercato Energia e alte professionalità: le sfide di un fornitore di soluzioni informatiche Nel corso dell'intervento verranno descritte le linee di business più promettenti nell'ambito dell'energy Management dal punto di vista di una società di consulenza ed informatica che lavora sull'intera filiera dell'energia - Trasporto, Generazione, Distribuzione, Vendita, Trading, portando esempi concreti di progetti cliente. Verrà evidenziato come gran parte dei due filoni di sviluppo necessitino un solido background di tipo sia informatico che funzionale, in particolare nell'ambito

4 della modellistica e simulazione, il tutto accompagnato dalla conoscenza di dettaglio della modalità di funzionamento dei mercati energetici, Italiani ma sempre più anche internazionali. Lorenzo Lerra, Gas Plus Il mondo energy: alcune sfide Durante il talk presenteremo tre esempi di situazioni caratteristiche dell'attività giornaliera di Gas Plus che richiedono un approccio quantitativo. Per l area Approvvigionamenti, saper analizzare quantitativamente l'impatto dell'indisponibilità, totale o parziale, di una infrastruttura di trasporto sul prezzo di mercato del gas permette di poter scontare correttamente, in fase di pricing e di valutazione degli approvvigionamenti, il rischio relativo correlato. Nell area Logistica è di strategica importanza l'adozione di modelli di previsione che forniscano al gestore della rete dettagliati programmi giornalieri dei prelievi per ciascun punto di riconsegna, evitando di incorrere in gravosi costi di sbilanciamento. L area Sales, a seguito dell introduzione di un prezzo di riferimento del gas TTF per il mercato domestico e dell eccezionale liquidità che negli ultimi anni ha caratterizzato i principali hub, ha visto aumentare sempre più la domanda di prodotti indicizzati, anche complessi. Per poter offrire simili prodotti si sono resi necessarie nuove analisi di rischio, volte a quantificare il potenziale disallineamento tra i prezzi dei vari hub e i differenti timing connessi all'approvvigionamento e alla vendita. Stefano Merchiori, IT projects consueling I modelli statistico-matematici per i mercati dell energia: dal mondo accademico all'industria Analisi delle problematiche di inserimento di soluzioni accademiche in contesti e utilizzi industriali in ambito software. Gestione e focalizzazione del processo che porta da una soluzione prototipale, o da un modello, a un progetto industriale, attraverso la realizzazione di prodotti software, per gli operatori dei mercati energetici. Illustrazione del ruolo cardine degli esperti di processo, degli analisti e modellisti "puri" e della nuova figura di analista di transizione" capace di coniugare, indirizzare e illustrare le esigenze dei modelli sviluppati verso gli aspetti tipicamente informatici di integrazione dati, robustezza e semplicità di utilizzo, collaborando, interloquendo con figure informatiche fino a trovare soluzioni efficaci agli aspetti tecnici. Matteo Pelagatti, Università di Milano - Bicocca Prevedere la domanda residua di energia nelle aste elettriche e strategie ottime di offerta. Un produttore di energia elettrica, per formulare le proprie offerte nelle aste elettriche in maniera ottimale, avrebbe bisogno di conoscere la curva di domanda residua. Questa, infatti, indica quanta domanda di energia rimane insoddisfatta rispetto all'offerta dei propri concorrenti in funzione del possibile prezzo dell'elettricità. Conoscendo questa curva, il produttore può offrire la combinazione di prezzo e quantità che massimizza i propri profitti. Ovviamente, tale curva non è nota in anticipo, ma con questo intervento mostriamo come prevederla in maniera ragionevolmente precisa. Dato che che l'incertezza (misurabile) che contraddistingue una previsione cambia i termini del problema di offerta nelle aste, mostriamo anche come il comportamento ottimo del produttore deve modificarsi per ottenere profitti attesi massimi.

5 Eugen Psaier, Energy.dis Nuove sfide nel dispacciamento in immissione da fonti non programmabili Con la delibera 281 emanata il 5 luglio 2012 dall Autorità per l Energia Elettrica e il Gas viene ridefinita l'applicazione dei corrispettivi di sbilanciamento per le fonti rinnovabili non programmabili. La maggiore responsabilizzazione richiesta ai produttori, in relazione all efficiente previsione dell'energia elettrica immessa in rete, ha conseguentemente aperto le porte alla necessità di ottenere delle buone previsioni. Dopo una breve introduzione al nuovo cambiamento normativo e al meccanismo di sbilanciamento, ci si focalizzerà sulla necessità di strumenti di analisi e previsione (non solo della produzione) necessari ad un azienda che opera prevalentemente con fonti rinnovabili al fine di minimizzare il rischio di sbilanciamento. Matteo Tesser, Fairmat Metodi Least Square Monte Carlo nei mercati energetici In questo intervento descriveremo brevemente le peculiarità dei mercati dell energia e quali sono le principali classi di modelli stocastici che possono essere usati come drivers per la valutazione di contratti legati ai mercati energetici. In questo contesto mostreremo come il paradigma della programmazione dinamica può essere usato in unione con simulazioni Monte Carlo originando l'algoritmo Least Square Monte Carlo. Questo algoritmo sarà confrontato con altri approcci, come la programmazione stocastica. Infine, si mostrerà come all interno dello stesso framework di lavoro, possano essere valutate differenti tipologie di problemi, legate a differenti orizzonti temporali: dal lungo periodo (ad esempio l investimento in un un nuovo impianto) al medio periodo (hedging con contratti legati all'energia), o valutazioni di contratti Virtual Power Plant. Marco Montenegro Vega, Sorgenia Aspetti pratici dell'implementazione di un modello di curva forward L'intervento focalizzerà la propria attenzione sugli aspetti implementativi di un modello per curve forward. In particolare si analizzerà come, nella pratica, di fondamentale importanza sia non solo la "bontà" e lo studio quantitativo del modello, ma la capacità del modellista di gestire correttamente e in maniera efficace tutto il processo di sviluppo, dalla stesura dell'algoritmo alla gestione efficiente dell'input/output.

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