Mercato Gas e copertura del rischio climatico - Milano 18/05/2017 - Enel Global ...
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Mercato Gas e copertura del
rischio climatico
Milano - 18/05/2017
Mercato Gas e copertura del
rischio climatico
Milano - 18/05/2017
Clima Globale ed Italiano Scenari passati e prospettive future Marco Formenton Middle Office and Risk Management Italy
Sommario
Clima ed effetto serra: come funziona & Global Warming
Caso Italia: trend negli ultimi 50 anni
Uno sguardo al futuro: Scenari globali IPCC
Cosa potrà succedere in Italia
Conclusioni
4
Clima ed effetto serra
Principi
La CO2 nell’atmosfera lascia entrare
la luce ma non lascia uscire
VETRO DELLA MACCHINA = ANIDRIDE CARBONICA (CO2) l’infrarosso
Se non esistesse l’effetto serra la temperatura media del pianeta sarebbe di circa –20 °C invece di 17 °C
Global Warming Analisi dell’Intergovernative Panel of Climate Change (IPCC) TEMPERATURE IN CRESCITA ED EMISSIONI DI CO2 AI MASSIMI DA ALMENO 800.000 ANNI! Fonte: IPCC, Climate Change 2014:Synthesis Report.
Le temperature in Italia
Andamento delle anomalie termiche annuali
Temperature in salita, ma con
ELEVATA VOLATILITA’ ANNUALE
Fonte: ISPRA: Gli Indicatori climatici in Italia, anno XI, 2016.
Elaborazione: ISPRA. Variazioni rispetto alla media 1960-1990:
…non ci sono più le stagioni di una volta…
Andamento delle anomalie termiche stagionali
8
AUMENTO GENERALIZZATO DELLE ANOMALIE POSITIVE IN ESTATE E PRIMAVERA. ELEVATA VOLATILITA’ IN INVERNO E AUTUNNO
Fonte: ISPRA: Gli Indicatori climatici in Italia, anno XI, 2016.
Eventi di grande caldo
Onde di calore e notti tropicali
Onda di calore: Numero di giorni nell’anno in cui la temperatura Notte tropicale: Numero di giorni nell’anno con temperatura minima
massima è superiore al 90o percentile della corrispettiva > 20°C
distribuzione climatologica normale per almeno 6 giorni
consecutivi.
9
Fonte: ISPRA: Gli Indicatori climatici in Italia, anno XI, 2016.
Scenari futuri IPCC
Ipotesi di emissioni di CO2 nel XXI secolo (RCPX.Y)
• RCP2.6 è il più ottimista con forti azioni
politiche di riduzione delle emissioni.
• RCP4.5 ipotizza una mitigazione legata allo
sviluppo tecnologico con moderate iniziative
politiche.
• RCP6.0 e RCP8.5 ipotizzano nessuna azione
10
aggiuntiva per la riduzione di emissioni.
Fonte: IPCC, Climate Change 2014:Synthesis Report.Caso Italia: temperature medie
Temperature massime Temperature medie Temperature minime
6
6
6
4
4
4 (°C)
(°C)
(°C)
2
2 2
2011-2040 2021-2050 2031-2060 2041-2070 2051-2080 2061-2090 2071-2100 2011-2040 2021-2050 2031-2060 2041-2070 2051-2080 2061-2090 2071-2100 2011-2040 2021-2050 2031-2060 2041-2070 2051-2080 2061-2090 2071-2100
Variazioni delle temperature previste dai quattro modelli (media su periodi di 30 anni) nei due scenari
RCP4.5 e RCP8.5 L’area colorata rappresenta lo spread delle previsioni dei modelli.
Fonte: ISPRA: Il clima futuro in Italia, analisi delle proiezioni dei modelli regionali 2015.
11
Variazioni rispetto alla media 1971-2000Caso Italia: Stagioni
Andamento delle anomalie stagionali di temperatura rispetto alle medie 1971-2000
INVERNO PRIMAVERA ESTATE AUTUNNO
8.0 8.0 8,0 8.0
6.0 6.0 6,0 6.0
(°c)
(°c)
(°c)
(°c)
4.0 4.0 4,0 4.0
2.0 2.0 2,0 2.0
0.0 0.0 0,0 0.0
2021-2050 2041-2070 2061-2090 2021-2050 2041-2070 2061-2090 2021-2050 2041-2070 2061-2090 2021-2050 2041-2070 2061-2090
L’aumento sarà relativamente La stagione in cui si prevede La stagione in cui si prevede
contenuto in inverno. Questo l’aumento meno marcato è l’aumento più marcato della
potrebbe implicare che si la primavera, con variazioni temperatura media è l’estate,
avranno inverni miti in media ma in un secolo comprese tra con variazioni in un secolo
con episodi di freddo molto 1.3 e 2.7°C nello scenario comprese tra 2.5 e 3.6°C
intensi ma brevi. RCP4.5 e tra 2.8 e 4.8°C nello scenario RCP4.5 e tra
nello scenario RCP8.5. 4.2 e 7.0°C nello scenario
RCP8.5.
Fonte: ISPRA: Il clima futuro in Italia, analisi delle proiezioni dei modelli regionali 2015.
12Eventi di grande caldo: prospettive
Onde di calore e notti tropicali
GIORNI DI CALORE NOTTI TROPICALI
200 100
80
150
60
100
40
50 20
0 0
2021-2050 2041-2070 2061-2090 2021-2050 2041-2070 2061-2090
Aumento del numero medio annuale di giornate di calore Aumento del numero medio annuale di notti tropicali in
in base ai due scenari IPCC selezionati rispetto alla base ai due scenari IPCC scelti.
media calcolata tra il 1971 e il 2000.
13
Fonte: ISPRA: Il clima futuro in Italia, analisi delle proiezioni dei modelli regionali 2015.Conclusioni
Vi sono evidenze largamente condivise di Riscaldamento Globale in atto.
Tale riscaldamento è quasi certamente dovuto all’aumento dei gas serra.
Anche per l’Italia si è registrato un aumento delle temperature negli ultimi 60 anni, ma vi è una grande
volatilità annuale nelle temperature misurate. Elevata variabilità climatica.
Le proiezioni future mostrano un aumento generalizzato delle temperature che dipende dall’andamento
delle emissioni serra.
In generale il riscaldamento globale aumenterà la probabilità di eventi estremi: ad esempio si avranno
inverni miti ma con brevi eventi spot di freddo molto intenso.
14References
IPCC, 2014: Climate Change 2014: Synthesis Report. Contribution of Working Groups I, II and III to the Fifth Assessment Report of
the Intergovernmental Panel on Climate Change [Core Writing Team, R.K. Pachauri and L.A. Meyer (eds.)]. IPCC, Geneva,
Switzerland, 151 pp. (https://www.ipcc.ch/pdf/assessment-report/ar5/syr/SYR_AR5_FINAL_full_wcover.pdf)
Franco Desiato, Guido Fioravanti, Piero Fraschetti, Walter Perconti, Emanuela Piervitali (ISPRA). Il clima futuro in Italia: analisi delle
proiezioni dei modelli regionali. ISPRA, Stato dell’Ambiente 58/2015, 73 pp.
(http://www.isprambiente.gov.it/files/pubblicazioni/statoambiente/SA_58_15.pdf).
Franco Desiato, Guido Fioravanti, Piero Fraschetti, Walter Perconti, Emanuela Piervitali (ISPRA); Valentina Pavan (ARPA Emilia-
Romagna). Gli indicatori del Clima in Italia nel 2015. ISPRA, Stato dell’Ambiente 65/2016, 61 pp.
(http://www.scia.isprambiente.it/Documentazione/RAPPORTOCLIMA2015.pdf).
15Consumi VS Temperature Workshop ‘’Mercato Gas e copertura del rischio climatico’’ Milano - 18/05/2017
Overview Consumi Gas Italia
Relazione tra temperatura e consumi gas
Consumi Gas 2012-2016 Focus Termoelettrico
Bcm
Bcm °C
80 3 40
60
40 2
20
20
1
0
2012 2013 2014 2015 2016 0 0
Residenziale e Servizi Termoelettrico Industriale gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic
2012 2013 2014 2015 2016 2017 Temperature
Focus Residenziale
Bcm °C
8
e Servizi 40
Ripresa dei consumi dal 2015 principalmente legata al
6 termoelettrico
4 20 Consumi termoelettrici correlate all’andamento delle
temperature attraverso la domanda power
2
Consumi Residenziali fortemente correlati a curva
0 0
gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic
temperature
2012 2013 2014 2015 2016 2017 Temperature 17Variabilità temperature
Temperature Medie e Gradi Giorno
Stazione Milano Winter Milano Media 10Y
STAZIONI CLIMATICHE RILEVATE
Sono state considerate le rilevazione di Temperature medie (°C)
BZ
temperature orarie dal 1 Gennaio 1980 al 31
Marzo 2017 della stazione di Milano.
MI TS
VE
L’analisi è stata condotta su aggregazioni 7,6
TO
GE
BO giornaliere. Come temperatura giornaliera è stato
considerata la media tra le 24 rilevazioni orarie
AN
FI 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
PG
PE Gradi Giorno = ∑ nel periodo delle sole
differenze positive giornaliere
RM
Temperature medie mensili (°C) tra temperatura convenzionalmente
CB
30 Gradi Giorno (°C) definita e temperatura media esterna
BA
NA 25
PZ
20
15
10 1900
5
RC 0
gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic
CT
Max 10Y Min 10Y Media
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016Correlazione tra consumi e temperature
Analisi dati storici
Correlazione consumi residenziali - temperatura Correlazione mensile 2015-17
50% 50%
0%
0%
-50%
-50%
-100%
feb-12 ago-12 feb-13 ago-13 feb-14 ago-14 feb-15 ago-15 feb-16 ago-16 feb-17 -100%
gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic
Milano Roma Media pesata 2015 2016 2017
Relazione Consumi-Temperatura
Gennaio
[Mcm]
Febbraio Sono stati considerati i dati giornalieri dal 1 Gennaio 2012 al
Marzo
31 Marzo 2017 (solo feriali)
Modello Comportamento fortemente stagionale
Relazione quasi sempre lineare tra consumi e temperature
nel periodo invernale
[°C]
19Recap
FORTE Le proiezioni future mostrano un aumento generalizzato delle temperature che dipende
VARIABILITA’ dall’andamento delle emissioni serra.
DELLA
TEMPERATURA In generale il riscaldamento globale aumenterà la probabilità di eventi estremi: ad
esempio si avranno inverni miti ma con brevi eventi spot di freddo molto intenso.
STAGIONALITA’ Correlazione molto alta tra consumi domestici e temperatura
DEI CONSUMI Margini portafoglio gas fortemente legati a effetti climatici
STRUMENTI DI RIDUZIONE DEL RISCHIO TEMPERATURA: I WEATHER DERIVATIVES
20Weather Derivatives Workshop ‘’Mercato Gas e copertura del rischio climatico’’ Milano - 18/05/2017
Weather Derivatives
Cosa sono
I weather derivatives (WD) sono strumenti finanziari che possono essere utilizzati al fine di ridurre i rischi
COSA SONO
associati a condizioni meteorologiche avverse o inaspettate.
Nascono alla fine degli anni ‘90 come possibilità di hedging per gli swing di consumi energetici derivanti dalle
SVILUPPO temperature. Nel 1999 vengono quotati i primi prodotti sul CME e viene fondata la WRMA (Weather Risk
Management Association), associazione che raccoglie tutti i principali operatori del settore.
temperatura
quantità di neve
INDICI piovosità
SOTTOSTANTI
velocità del vento
“riverflow”
irraggiamentoWeather Derivatives
Weather Derivatives vs Assicurazioni
I WD permettono di coprire anche bassi livelli di rischio e quindi eventi con maggiore probabilità di avveramento, a differenza delle assicurazioni che si
focalizzano su eventi estremi;
Attraverso i WD è possibile disegnare un payout che sia perfettamente proporzionale alla magnitudine del rischio derivante dagli eventi atmosferici
I WD si basano su “indici” forniti da istituzioni governative/super partes e garantiscono piena trasparenza
A differenza delle polizze assicurative, i WD non necessitano di processi di loss demonstration e loss adjustment
Weather Derivatives Veloce
Oggettivo
Valutazione indice Payoff Custom
EVENTO
Assicurazione Lento
Discrezionale
Loss Demonstration Loss adjustment StandardWeather Derivatives
Strumento finanziario
Prodotti Standard Contratto finanziario: ISDA Elementi del contratto
SWAP Transaction Type: Weather Index Swap
Opzioni WEATHER INDEX UNIT:
Notional Amount : EUR per Weather Index Unit
HDD Reference Level 18°C
SWAP Volumetrico
Trade Date: XXXXXX 2017 STRIKE (HDD):
Valore di riferimento dell’indice
Termination Date: XXXXXX 2017
Indici temperatura TICKSIZE (€/HDD):
Heating Degree Day (HDD) Weather Index Buyer: Party X Sensibilità all’indice (€ per ogni index unit)
Weather Index Seller: Party Y
= max(18 − , 0) SETTLEMENT (€):
Weather Index Strike XXXX HDD (HDD Consuntivo - Strike)* Ticksize
• Se > 0 l’Acquirente PAGA
Cooling Degree Day (CDD) Weather Index Unit: HDD (as defined in the Weather Index • Se > 0 l’Acquirente RICEVE
Appendix of the 2005 ISDA®
= max( − 18,0) Commodity Definitions).
LIMITI (€):
Settlement Level: The cumulative number of Weather Si definisce contrattualmente limite
Cumulative Average Temperature (CAT) Index Units for each day during the superiore e inferiore (in €) di quanto si
Calculation Period. può pagare o ricevere.
= Payment Date: 15° M+1
Prodotto finanziario caratterizzato da una elevata numerosità di prodotti tailor-madeWeather Derivatives
Elementi del Wether Derivatives
Indice: Indice climatico verso il quale verrà effettuato il settlement: HDD, CDD,
Precipitazioni,.. €
Strike: Valore dell’indice oltre il quale il prodotto inizierà a pagare/ricevere. Può
essere fissato sia vicino alla temperatura «normale» (media) o ad un punto più Limite Ticksize
estremo a seconda delle esigenze del cliente e del livello di rischio che vorrebbe Superiore
coprire.
Strike
“Ticksize” o Nozionale: Aumento/diminuzione del flusso di cassa per ogni unità
dell’indice che supera lo strike. E’ un valore che può variare sensibilmente in quanto Limite
è legato principalmente all’esposizione climatica che deve essere coperta. Inferiore Indice
Rappresenta la “sensibilità” dei margini o dei consumi al movimento di un’unità
dell’indice ed equivale al coefficiente angolare della retta del P&L.
Limiti (Massimo e Minimo): Rappresentano l’ammontare massimo che si può
pagare o ricevere. I limiti sono solitamente impostati su dei livelli che permettono di
coprire il 68% dei casi in cui la temperature media del periodo considerato si
discosta dalla media (deviazione standard)
Localizzazione: Stazione climatica di riferimento alla quale verrà indicizzata la temperatura. Gestito da info provider (Es: Speedwell, GME).
ALTRI Periodo: Periodo di calcolo dell'indice. La maggior parte dei WD sono mensili o stagionali, ma possono essere facilmente ridisegnati per
ELEMENTI essere più lunghi (Es. Winter + Aprile).
Premio (eventuale): pagamento upfront del prodotto. Si calcola principalmente tendendo conto del livello dello strike
Tipologia di prodotto: Swap, put, call o combinazione di prodottiBusiness case
SWAP
Esposizione iniziale
Analisi P&L [mln €]
A seguito di analisi condotte sul portafoglio Wholesale Gas per una
Società di vendita con portafoglio clienti da 100 Mmc e alfa pari a 78%,
è stata evidenziata nel periodo Winter un’esposizione lunga HDD con 5,5 STRIKE 1870 2,0
sensibilità di 2.300 [€/HDD]. 1,5
5,0
1,0
4,5 0,5
Prodotto Hedging
0,0
Per la gestione è proposto l’utilizzo di un HDD SWAP con Cap-Floor.
4,0 -0,5
La stazione di riferimento utilizzata è Milano Linate*. Di seguito
vengono riportati i dettagli -1,0
3,5
Strike [HDD] 1870 -1,5
Ticksize [k€/HDD] 2,3 3,0 -2,0
1500
1530
1560
1590
1620
1650
1680
1710
1740
1770
1800
1830
1860
1890
1920
1950
1980
2010
2040
2070
2100
2130
2160
2190
2220
2250
Premio 100 [k€]
Limite inferiore -0,5 [mln €] HDD cumulati
Limite superiore +0,5 [mln €] Esposizione Gas [sx] Complessivo [sx] SWAP [dx]
*Stazione certificata dalla World Meteorological Organization (WMO) numero 16080.
Obiettivo SWAP: stabilizzazione del margine e riduzione esposizione climatica
N.B.: I valori riportati nell’esempio non rappresentano quotazioni reali ma sono stati utilizzati a solo titolo esemplificativo.Business case
SWAP: Dettagli
Scegliere lo strike.. P&L del portafoglio
Winter (Media HDD)
Portafoglio Gas [sx] Totale [sx] SWAP [dx]
mln € 5,0 0,6
4,8 0,4
Strike 4,6 0,2
1870 4,4 0,0
4,2 -0,2
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 4,0 -0,4
3,8 -0,6
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Mmc Mln €
+10 +0,5
8,8 0,44
Marginalità
46000 Smc /HDD 2,3k €/HDD
0,05 €/Mmc
1678 1870 HDD 1678 1870 HDD
-10 -0,5
Da Mmc.. …a €
N.B.: I valori riportati nell’esempio non rappresentano quotazioni reali ma sono stati utilizzati a solo titolo esemplificativo.Business case
Opzione Put
Esposizione iniziale
Analisi P&L [mln €]
A seguito di analisi condotte sul portafoglio Wholesale Gas per una
Società di vendita con portafoglio clienti da 100 Mmc e alfa pari a 78%,
è stata evidenziata nel periodo Winter un’esposizione lunga HDD con STRIKE 1810
6,0
sensibilità di 2.300 [€/HDD]. 1,6
5,0
0,6
Prodotto Hedging
Per la gestione è stato valuta adeguato l’utilizzo di una Put con Cap. La 4,0
-0,4
stazione di riferimento utilizzata è Milano Linate*. Di seguito vengono
riportati i dattagli
3,0 -1,4
1500
1530
1560
1590
1620
1650
1680
1710
1740
1770
1800
1830
1860
1890
1920
1950
1980
2010
2040
2070
2100
2130
2160
2190
2220
2250
Strike [HDD] 1810
Ticksize [k€/HDD] 2,3 HDD cumulati
Premio 150 [k€]
Esposizione Gas [sx] Complessivo [sx] Opzione Put [dx]
Limite superiore +0,5 [mln €]
*Stazione certificata dalla World Meteorological Organization (WMO) numero 16080.
Obiettivo Opzione: riduzione esposizione inverni miti
N.B.: I valori riportati nell’esempio non rappresentano quotazioni reali ma sono stati utilizzati a solo titolo esemplificativo.Business case
Opzione: Dettagli
Scegliere lo strike.. P&L del portafoglio
5,0 0,4
Winter (Media HDD) Limite minimo del
0,3
4,8 P&L totale
0,3
4,6
0,2
4,4
0,2
Strike 4,2
0,1
1810 4,0 0,1
3,8 0,0
2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016
Portafoglio Gas [sx] Totale [sx] Opzione [dx]
Mmc Mln €
+10
+0,5
8,8 0,4
Marginalità
0,05 €/Mmc
46000 Smc /HDD
2,3 k€/HDD
1678 1870 HDD 1678 1870 HDD
Da Mmc.. …a €
N.B.: I valori riportati nell’esempio non rappresentano quotazioni reali ma sono stati utilizzati a solo titolo esemplificativo.Business case
SWAP Volumetrico (Double-Up Swap)
Esposizione iniziale
Analisi P&L [mln €]
A seguito di analisi condotte sul portafoglio Wholesale Gas per una
Società di vendita con portafoglio clienti da 100 Mmc e alfa pari a 78%,
è stata evidenziata nel periodo Winter un’esposizione con sensibilità di
46.000 [Smc/HDD]. STRIKE 1870
Mcm 15
10
Prodotto Hedging 5
Per la gestione è stato valuta adeguato l’utilizzo di uno SWAP 0
Volumetrico. La stazione di riferimento utilizzata è Milano Linate*. Di
-5
seguito vengono riportati i dattagli
-10
Strike [HDD] 1870
Ticksize [k€/HDD] 46.000 Smc/HDD -15
HDD Cumulati
Premio 300 k€
SWAP Volumetrico Esposizione gas Complessivo
Limite 10 Mmc
Prezzo 18,60 €/MWht
*Stazione certificata dalla World Meteorological Organization (WMO) numero 16080.
N.B.: I valori riportati nell’esempio non rappresentano quotazioni reali ma sono stati utilizzati a solo titolo esemplificativo.Puoi anche leggere
