Prof. Massimo Gastaldi Department of Industrial and Information Engineering and Economics University of L Aquila, Italy

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1 Prof. Massimo Gastaldi Department of Industrial and Information Engineering and Economics University of L Aquila, Italy Research interests: Green Supply Chain Management, Economic Regulation, Finance Editor in Chief of the International Journal of Management and Networks Economics 1

2 Cleaner Energy Production and Sustainable Investments: A Portfolio Analysis of the Italian Electricity Market F. Cucchiella, I D Adamo, M. Gastaldi Prof. Massimo Gastaldi University of L Aquila, L Aquila, Italy Department of Industrial and Information Engineering and Economics

3 Aims of the paper Evaluate the sustainability of investments in the Renewable Energy Sources (RES) for the production of electricity in Italy Define and analyze optimal portfolios starting from the cost scenarios effectively observed in the market Evaluate the sensibility of national green policies such as incentives on the composition, return and risk of the portfolios

4 The Italian Electrical Production System Total production of electrical energy in Italy from 2000 to 2013 Growth of electrical energy production from renewable sources from 2000 to 2013

5 The Model Portfolio Theory (Markowitz) Each financial activity is characterized by : Investors do not necessarily aim to maximize return but take into account the risk associated with investments The measure that links the return of a portfolio p with its risk is THE SHARPE INDEX RETURN E(r) RISK σ CORRELATION ρ The realization of portfolios of most activity lower the risk maintaining the value of return

6 Once estimated returns, risks and correlations associated with the individual financial activities, we can: Individuate all possible portfolios (Opportunity Set) changing the weights of the activities Evaluate the Efficient Frontier The Model Select the Optimal Portafolio THE OPTIMAL PORTFOLIO MAXIMIZE THE SHARPE INDEX

7 Renewable Technologies Plants powered by renewable energy sources are classified in: Technologies Biomass Hydro Photovoltaic Wind Cost Scenario Low Medium High Power Class Biomass Hydro Photovoltaic Wind Small 100 kw 100 kw 10 kw 10 kw Average 1 MW 1 MW 100 kw 100 kw Big 10 MW 10 MW 1 MW 10 MW Power Class (range 10 kw-10 MW) Small Average Big

8 Cost Base Scenarios Three Optimal Portfolios, one for each Cost Scenario (High, Medium and Low) Income: Government Incentives and revenue of energy sale Outcome: Capital and Operating Costs The formation of each portfolio includes: The selection of 4 activities, one for each technology among the available power classes The evaluation of the percentage (weight) of the single technology The calculation of the return, risk and Sharpe Index

9 Standard Portfolios High Cost Porftolio Medium Cost Portfolio Low Cost Portfolio Plants Capacity High Medium Low BIO 1 MW; PHOTO 100 kw; WIND 100 kw; HYDRO absent BIO 1 MW; PHOTO 100 kw; WIND 100 kw; HYDRO 1 MW BIO 1 MW; PHOTO absent; WIND 100 kw; HYDRO 100 kw 2,5221 2,6358 3,2552 0,5031 0,2805 0,1317 Sharpe Index 5,008 9,289 24,576

10 Standard Portfolios: the Efficient Frontiers

11 Extended Model: Investment Opportunities There is no certainty that all technologies assuming the same levels of cost It is necessary to identify a wider spectrum of solutions 9 4 = 6561 TECHNOLOGY COMBINATIONS Each combination contains four activities, each belonging to one of the technologies Each technology varies between 3 power classes and between the 3 levels of possible cost. For each combination it is selected the optimal portfolio and the associated Sharpe Index

12 The actual Italian Renewable Market Within the set of all possible optimal portfolios we can identify the Italian renewable mix Biomass Hydro Photovoltaic Wind 14,41% 48,33% 21,77% 15,48% Power and Cost Scenario Biomass Hydro Photovoltaic Wind 1MW-Low 100kW-Med 100kW-Low 10kW-Low E(r) [ /W] 4,19 0,78 3,5 2,23 σ [ /W] 1,01 0,19 0,61 0,62 Italian Portfolio 2,0698 0,2615 S 7,915

13 Optimal Portfolios In the set of all possible portfolios only 12 do not guarantee positive returns 68% 11%

14 The 10 dominant portafolios (max Sharpe Index) % 20% 40% 60% 80% 100% Biomass 4,98% 4,98% 4,25% 4,25% 4,78% 4,70% 4,13% 4,14% 2,61% 2,61% Hydro 84,54% 84,54% 85,30% 85,30% 91,90% 92,14% 95,87% 95,69% 87,08% 87,07% Photovoltaic 0% 0% 0% 0% 0% 0,004% 0% 0% 0% 0% Hydro (100 kw) with low cost level assumes a share > 84% Photovoltaic technology is absent in all dominant portfolios Medium Low capacity of the biomass and wind plants (< 1 MW) Cost levels tend to be lower Wind 10,48% 10,48% 10,45% 10,45% 3,32% 3,15% 0% 0,17% 10,31% 10,33% Portfolios Sharpe Index 24, , , , , , , , , ,6461

15 Photovoltaic: relevance of the Incentive System 2 Simulations N.1 - Total absence of the incentive fee N.2 - Incentive fee reduction Simulations Sharpe Index (Average) Base Simulation 8,836 Simulation 1 6,992 Simulation 2 8,830

16 Simulations results Base Simulation Biomass Hydro Photovoltaic Wind High Medium Low Weights 1,06% 0% 8,79% 90,15% Power 10 MW / 100 kw 100 kw Weights 7% 39,41% 3,22% 50,37% Power 1 MW 1 MW 100 kw 100 kw Weights 4,98% 84,54% 0,000% 10,48% Power 1 MW 100 kw / 100 kw Simulation 1 Biomass Hydro Photovoltaic Wind High Medium Low Weights 2,45% 0% 0% 97,55% Power 10 MW / / 100 kw Weights 9,10% 86,29% 0% 4,61% Power 1 MW 1 MW / 100 kw Weights 4,04% 95,96% 0% 0% Power 1 MW 100 kw / / Simulation 2 Biomass Hydro Photovoltaic Wind High Medium Low Weights 1,05% 0% 0,73% 98,22% Power 10 MW / 100 kw 100 kw Weights 6,79% 38,01% 7,50% 47,70% Power 1 MW 1 MW 100 kw 100 kw Weights 5,06% 83,02% 0,70% 11,22% Power 1 MW 100 kw 10 kw 100 kw Sharpe Index 5,01 9,29 24,58 Sharpe Index 2,47 6,51 24,12 Sharpe Index 4,92 9,28 24,89 Photovoltaic is absent in simulation 1 Reduced Sharpe Index for Medium High Cost Levels in simulation 1 Low variations of the Sharpe Index in simulation 2

17 Conclusions The results of the analysis of the standard portfolios (3 Cost Scenarios) have identified three optimal portfolios. This analysis highlights two key factors: The composition of the optimal portfolio varies significantly depending on the assumed level of cost. The risk of the investment is double respect to the level of cost. The results of the extended analysis shows that: Portfolios with the high level of performance are consisted of more than 80% from hydroelectric plants of 100 kw Low risk associated with small plants.

18 Conclusions The obtained results show the relevance of incentive scheme in the profitability and sustainability of the photovoltaic technology altering the performance of the portfolios that contain such technology. To obtained results useful to plan environmental policies it is necessary to accurately define for each technology cost levels offered by the market in order take advantage of a stable and adequate incentive system. Thank you for the attention

19 Sistema elettrico italiano: Produzione Produzione totale di energia elettrica in Italia dall anno 2000 al 2012 Evoluzione della produzione di energia elettrica da fonti rinnovabili dall anno 2000 al 2012

20 Tecnologie Rinnovabili Eolica Un impianto eolico (o parco eolico) è un insieme di più aerogeneratori che trasformano l energia cinetica del vento in energia elettrica Biomasse Le centrali termoelettriche alimentate da biomasse effettuano la conversione dell energia termica, contenuta nella biomassa, in energia meccanica e successivamente in energia elettrica Fotovoltaica Trasforma l'energia solare in energia elettrica, sfruttando l effetto fotovoltaico: la proprietà di alcuni materiali semiconduttori, opportunamente trattati, di generare elettricità se colpiti da radiazione luminosa Idroelettrica Trasforma l energia potenziale dell acqua in energia meccanica di rotazione della turbina, convertita direttamente in energia elettrica tramite il generatore

21 Modello di Studio Teoria del Portafoglio di Markowitz Ogni attività finanziaria è caratterizzata da 2 parametri: Gli investitori non puntano necessariamente a massimizzare il profitto ma tengono conto del Rischio associato all investimento La variabile che lega il Rendimento di un portafoglio al Rischio associato è L INDICE DI SHARPE RENDIMENTO E(r) Indice di profittabilità RISCHIO Variabilità del rendimento alle fluttuazioni del mercato La realizzazione di portafogli di più attività riducono il Rischio specifico mantenendo inalterati i valori di Rendimento

22 Dati Rendimento e Rischio associati alle singole attività finanziarie: Formazione dei portafogli possibili Individuazione della Frontiera Efficiente Sequenza Logico-Operativa Determinazione del Portafoglio Ottimo Rischioso IL PORTAFOGLIO OTTIMO RISCHIOSO MASSIMIZZA L INDICE DI SHARPE

23 Formule Rendimento del portafoglio ( ) = ( ) Valore atteso del rendimento ( ) = Rendimento dell attività = [ ] = à = Probabilità di accadimento = = Rischio del portafoglio = + Rischio dell attività (Varianza) = ( ) Covarianza attività = { [ ( )][ ( )] } Correlazione attività = ; 1 1

24 I 10 portafogli ottimi con Indice di Sharpe Minimo Impianti da Biomasse da 100 kw con livelli di costo medi Impianti Idroelettrici da 10 MW con livelli di costo alti Impianti Fotovoltaici da 1 MW con livelli di costo alto Impianti Eolici da 10 MW con livelli di costo medi Infruttuosità dei portafogli mono-attività Portafogli Indice di Sharpe 0,0745 0, ,1027 0,1243 0,1359 0,3 0, ,3004 0,3011 0,344

25 10 Portafogli prossimi allo scenario Italiano Portafogli Indice di Sharpe Biomasse Idrico Fotovoltaico Eolico Portafogli Indice di Sharpe Biomasse Idrico Fotovoltaico Eolico 14,24% 47,73% 19,90% 18,13% 8,02% 52,04% 24,34% 15,61% 1st 7,915 1MW- 100kW- Medio 100kW- 10kW- 6th 2, kW-Alto 100kW- Medio 10MW- 10MW- 11,02% 47,02% 23,20% 18,76% 16,27% 51,22% 24,17% 8,33% 2nd 7, kW- 100kW- 100kW- 10kW- 7th 2, kW-Alto 10MW- 10MW- 10kW- Alto 12,66% 52,98% 18,62% 15,74% 10,38% 54,36% 17,91% 17,35% 3rd 8, kW- 1MW- Medio 100kW- 10kW- 8th 2, kW-Alto 10MW- Medio 10MW- 10MW- 16,12% 52,53% 15,84% 15,52% 14,89% 53,06% 14,54% 17,51% 4th 8,733 1MW- 1MW- 100kW- 10kW- 9th 7,545 1MW- 1MW- 100kW- Medio 10kW- 11,69% 53,10% 17,32% 17,89% 17,68% 54,66% 20,09% 7,57% 5th 7,068 Medio 1MW- 100kW- 100kW- 10kW- 10th 2, kW-Alto 10MW- 10MW- 10MW- Medio

26 Frontiere Efficienti Per ciascun portafoglio ottimo vengono valutati gli scarti quadratici tra i pesi di ogni singola tecnologia e le quote sopra riportate e quindi calcolato il valore di Deviazione Standard associato al portafoglio; tra di essi si seleziona il portafoglio con il valore dell indice di dispersione più vicino allo zero

27 Sim.N2 La Legge di Stabilità 2014 garantisce una detrazione del 50% per le ristrutturazioni edilizie e una del 65% per il risparmio energetico sull imposta sul reddito Hp.1 Nessun tetto massimo di spesa annua; Hp.2 Nessun limite kwp per gli impianti fotovoltaici; Hp.3 Imposta Ires in grado di coprire qualunque detrazione calcolata Costo medio di su kw installato (escluse spese di manutenzione e allaccio); Sconto quantità del 10% per fattore 10 di potenza e del 19% per fattore 100; ore di utilizzazione annue produzione totale annua (p.t.a.) di , e kwh/y rispettivamente per impianti da 10, 100 e 1000 kw l investimento iniziale per le 3 tipologie di impianto ammonta in ordine di potenza crescente a , e detrazione annua ottenibile (d.a.) pari rispettivamente a 2.250, , /y Impianti 10 kw 100 kw 1000 kw Tariffa Base (..... ) 0,1406 /kwh 0,1266 /kwh 0,1139 /kwh

28 Conclusioni Gli scenari di costo influenzano drasticamente la realizzazione dei portafogli ottimi; è necessario valutare accuratamente i livelli di costo riscontrabili sul mercato reale per ogni singola tecnologia Lo spettro di soluzioni offerto all investitore è molto ampio e la quasi totalità dei portafogli garantisce un minimo margine di profitto I portafogli più performanti sono composti per più dell 80% da impianti Idroelettrici di bassa potenza, ciò mette in evidenza: l importanza del livello di sviluppo raggiunto dalle tecnologie rinnovabili la bassa volatilità associata ad impianti di piccola taglia

29 Conclusioni La quota di ricavi derivane dagli incentivi è molto consistente e incide in maniera non trascurabile sui rendimenti dei portafogli; allo stato attuale di sviluppo, è fondamentale garantire un adeguato sistema di incentivazione per permettere una rapida diffusione delle tecnologie rinnovabili

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