Riesgo Financiero en Mercados Energéticos

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Riesgo Financiero en Mercados Energéticos

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Análisis del Riesgo Financiero en Mercados Energéticos

Los productos básicos energéticos están constantemente en el centro de los intereses financieros y geopolíticos mundiales. El efecto multiplicador de los productos básicos energéticos en la producción eléctrica, agrícola e industrial hace que sea necesario protegerse de los riesgos asociados a los precios de la energía. Esto se aplica no solo a los productores y usuarios de energía, sino también a las instituciones financieras y a un amplio espectro de actores de diferentes industrias. Desde la perspectiva de la modelización financiera es difícil tratar los productos básicos energéticos como una única clase de activos, ya que sus especificidades y sus respectivos mercados difieren considerablemente. Las principales diferencias se refieren a la influencia de la geopolítica (más detalles sobre relaciones internacionales y las tensiones geopolíticas en nuestra plataforma), las cuestiones ecológicas, los costos (o costes, como se emplea mayoritariamente en España) de almacenamiento, las cuestiones de seguridad, la distancia espacial entre los lugares de producción y consumo y la dispersión geográfica. Por estas razones, los productos básicos energéticos suelen presentar una mayor volatilidad, colas más gruesas y una mayor asimetría en comparación con los activos financieros clásicos. La cobertura contra las variaciones de los precios de la energía es igualmente importante para los compradores y los vendedores/productores de energía, que protegen sus empresas contra el aumento y/o la disminución de los precios de la energía, como lo es para el sector financiero, en el que los productos básicos sirven como un vehículo de inversión alternativo. A fin de proteger el negocio de la empresa contra los riesgos de los productos básicos, el primer paso sería evaluar correctamente el riesgo de mercado de los productos básicos energéticos. Para esta tarea es esencial contar con un modelo fiable de previsión del riesgo energético.

El valor en riesgo (VaR) y la pérdida de cola esperada (ETL) se han establecido como una herramienta esencial de gestión de riesgos en la industria financiera. Al igual que con otras clases de activos, el VaR/ETL puede utilizarse para cuantificar el riesgo de mercado de los productos básicos energéticos asociado (véase qué es, su concepto jurídico; y también su definición como «associate» en derecho anglo-sajón, en inglés) con el nivel de probabilidad específico.

Detalles

Las empresas mineras y energéticas realizan coberturas naturales, pero por lo general no son suficientes y se requiere un enfoque proactivo de la cobertura y la gestión de riesgos… Véase también:

Con el uso del VaR y/o el ETL es posible diferenciar entre los riesgos que son insignificantes y los que requieren cobertura. A la luz de la dramática y prolongada caída de los precios de los combustibles fósiles, nos centraremos en los riesgos a los que se enfrentan los productores de energía, es decir, los riesgos derivados de mantener una posición larga en la energía.

El tema de la cobertura energética ha sido bien estudiado en la literatura de economía energética. Entre otros, Agnolucci (2009) estudió la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) del mercado del WTI y encontró que los modelos asimétricos de GARCH superan a los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) implícita en términos de exactitud de predicción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Cheong (2009) investigó el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) fuera de muestra de cuatro modelos GARCH bajo tres funciones de pérdida, encontrando que el modelo GARCH más simple y parsimonioso proporciona un ajuste superior a los datos del petróleo Brent.

Otros Elementos

Por otro lado, un complejo FIAPARCH fuera de muestra de los pronósticos de petróleo WTI proporcionó un rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) superior. Wei y otros (2010) afirman que ningún modelo puede superar a todos los demás modelos para los mercados Brent y WTI a través de diferentes funciones de pérdida. Encuentran que los modelos no lineales de GARCH, que son capaces de capturar la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de la memoria larga y asimétrica, exhiben una sólida precisión de previsión, especialmente en periodos de tiempo más largos. Mohammadi y Su (2010) consideraron los precios del petróleo al contado en once mercados y compararon la precisión de las previsiones de cuatro modelos de clase GARCH en dos funciones de pérdidas.

A fin de proteger el negocio de la empresa contra los riesgos de los productos básicos, el primer paso sería evaluar correctamente el riesgo de mercado de los productos básicos energéticos. Para esta tarea es esencial contar con un modelo fiable de previsión del riesgo energético.
El valor en riesgo (VaR) y la pérdida de cola esperada (ETL) se han establecido como una herramienta esencial de gestión de riesgos en la industria financiera. Al igual que con otras clases de activos, el VaR/ETL puede utilizarse para cuantificar el riesgo de mercado de los productos básicos energéticos asociado (véase qué es, su concepto jurídico; y también su definición como «associate» en derecho anglo-sajón, en inglés) con el nivel de probabilidad específico.

Detalles

Las empresas mineras y energéticas realizan coberturas naturales, pero por lo general no son suficientes y se requiere un enfoque proactivo de la cobertura y la gestión de riesgos… Véase también:

Con el uso del VaR y/o el ETL es posible diferenciar entre los riesgos que son insignificantes y los que requieren cobertura. A la luz de la dramática y prolongada caída de los precios de los combustibles fósiles, nos centraremos en los riesgos a los que se enfrentan los productores de energía, es decir, los riesgos derivados de mantener una posición larga en la energía.

El tema de la cobertura energética ha sido bien estudiado en la literatura de economía energética. Entre otros, se estudió la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) del mercado del WTI y encontró que los modelos asimétricos de GARCH superan a los modelos de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) implícita en términos de exactitud de predicción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Cheong (2009) investigó el rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) fuera de muestra de cuatro modelos GARCH bajo tres funciones de pérdida, encontrando que el modelo GARCH más simple y parsimonioso proporciona un ajuste superior a los datos del petróleo Brent.

Otros Elementos

Por otro lado, un complejo FIAPARCH fuera de muestra de los pronósticos de petróleo WTI proporcionó un rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) superior. Wei y otros (2010) afirman que ningún modelo puede superar a todos los demás modelos para los mercados Brent y WTI a través de diferentes funciones de pérdida. Encuentran que los modelos no lineales de GARCH, que son capaces de capturar la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de la memoria larga y asimétrica, exhiben una sólida precisión de previsión, especialmente en periodos de tiempo más largos. Mohammadi y Su (2010) consideraron los precios del petróleo al contado en once mercados y compararon la precisión de las previsiones de cuatro modelos de clase GARCH en dos funciones de pérdidas.

A diferencia de la volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de los productos básicos energéticos que se ha estudiado ampliamente, solo hay un número limitado de documentos que tratan de la gestión del riesgo de los precios de la energía. Hung y otros (2008) destacan la importancia de seleccionar la distribución apropiada en un contexto de volatilidad (véase su definición en el diccionario y más detalles, en esta plataforma, sobre este término) de GARCH. Encontraron que el VAR del petróleo crudo y los productos petrolíferos se capta adecuadamente mediante distribuciones de cola gorda. Marimoutou y otros (2009) observaron que los modelos basados en valores extremos funcionan bien en los mercados petroleros y que ofrecen una importante mejora con respecto a los métodos tradicionales (no paramétricos y paramétricos). Bunn y otros (2013) demostraron que un modelo de regresión de cuantiles lineales estructurales supera a los modelos sesgados t GARCH y CAViaR en lo que respecta a la precisión de los pronósticos fuera de la muestra. Varios autores encontraron memoria de largo alcance en los retornos de energía e informan como sus modelos de mayor rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de VaR basados en esta característica.Entre las Líneas En estudios recientes, se analizaron la importancia estadística de las diferencias de rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) de una amplia gama de modelos de VAR empleando una metodología basada en la simulación. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). El rendimiento (véase una definición en el diccionario y más detalles, en la plataforma general, sobre rendimientos) del modelo VaR/ETL se probó en contratos de gas natural, Brent, WTI, carbón, torta amarilla de uranio y aceite de calefacción. (Tal vez sea de interés más investigación sobre el concepto). Encontraron que para un gran número de diferentes modelos VaR no hay diferencia estadística en el rendimiento.Entre las Líneas En general, los hallazgos reportados en la literatura de VaR y ETL sobre el tema de los productos energéticos no son concluyentes. Una situación y conclusiones similares también se pueden encontrar en la literatura de previsión del precio de la electricidad.

Datos verificados por: LI

Recursos

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Véase También

Medida de riesgo coherente
Medida de riesgo dinámico
Contabilidad del riesgo de gestión
Gestión de riesgos
Métrica de riesgo – el concepto abstracto de que una medida de riesgo cuantifica
RiskMetrics – un modelo de gestión de riesgos
Medida del riesgo espectral
Medida del riesgo de distorsión
Valor en riesgo
Valor en riesgo condicional
Valor Entropico en riesgo
Tasa de retorno del riesgo
Medida de riesgo
Medida de riesgo coherente
Medida del riesgo de desviación
Medida del riesgo espectral
Medida del riesgo de distorsión
Modelado financiero
Ecuación de Black-Scholes
Procesamiento de señales financieras
Analista financiero
Análisis técnico
Economía financiera
Ciencia actuarial, Modelación de riesgos financieros, Análisis de riesgo, Riesgos financieros, Medición de Riesgos
Finanzas cuantitativas aplicadas, Economía Financiera, Matemáticas Financieras

2 comentarios en «Riesgo Financiero en Mercados Energéticos»

  1. El estudio de simulación muestra que para un gran número de diferentes modelos VaR no hay diferencia estadística medida por la función de pérdida ajustada por tamaño de López. En general, los mejores resultados estadísticamente significativos son el modelo FHS, la simulación BRW semiparamétrica, el EVT GARCH condicional y el modelo MHS no paramétrico. Los modelos paramétricos más simples, como el VCV, Hull-White y RiskMetrics fueron los que peores resultados obtuvieron en nuestra comparación. También es interesante observar que, aunque los modelos históricos basados en la simulación son claramente inferiores en teoría al EVT en la estimación del riesgo, su historial empírico es impresionante. Este hallazgo puede sugerir que durante el período analizado hubo un gran número de eventos extremos que permitieron a los modelos no paramétricos más simples evaluar correctamente el verdadero nivel de riesgo. Después de realizar nuestra prueba basada en la simulación concluimos que hay suficientes pruebas estadísticamente significativas de que los modelos como el FHS, BRW, EVT-GARCH y MHS tienen un rendimiento superior al de otros modelos. Los modelos VaR avanzados basados en la simulación condicional del EVT, FHS y BRW, así como los modelos muy simples y no paramétricos como el MHS, producen resultados muy robustos y consistentes. Los modelos que no entran en estos grupos han mostrado un pobre desempeño en los mercados de energía.

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  2. Los resultados de la comparación del modelo ETL son similares a los resultados del backtesting del VaR. De acuerdo con las estadísticas de RMSE y Blanco-Ihle, los modelos FHS y MHS proporcionaron un ajuste cercano al valor esperado de las pérdidas extremas. Los peores resultados bajo ambas estadísticas fueron el modelo VCV y Frchet EVT-GARCH. Tanto los resultados del VCV como los del ETL muestran que se requieren modelos semiparamétricos avanzados, con volatilidad condicional y colas extremas, para captar el verdadero nivel de riesgo de los productos energéticos. Existe una superposición significativa en el rendimiento de los modelos probados bajo ambas medidas de riesgo. Los modelos más consistentes de mayor rendimiento bajo ambas medidas de riesgo, los modelos FHS y MHS, no asumen a priori la distribución paramétrica de los rendimientos sino que utilizan en su lugar los rendimientos empíricos. En ambos casos el factor común es el uso de la distribución empírica sin la parametrización a priori de la distribución de retornos.

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