Lavorare nell’ambito del Risk Management (nello specifico sul VaR - Value at Risk) per una società energetica che si occupa sia di produzione che di vendita è una sfida complessa. A differenza del settore finanziario puro, qui bisogna gestire la volatilità delle commodity fisiche, i vincoli tecnici degli impianti e le oscillazioni dei consumi dei clienti finali.
Chi si occupa del VaR in questo contesto ha bisogno di quattro pilastri fondamentali: Dati, Modelli, Tecnologia e Governance.
Ecco una panoramica di ciò che serve e, a seguire, le domande per approfondire.
Di cosa ha bisogno un analista VaR nel settore Energy?
1. Dati di Mercato (Market Data)
- Forward Curves: Prezzi futuri di Energia Elettrica, Gas, CO2 (EUA), ed eventualmente Oil (Brent/Gasolio) per le indicizzazioni.
- Volatilità e Correlazioni: Matrici di volatilità storica o implicita e le correlazioni tra le diverse commodity (es. quanto il prezzo del gas influenza l’energia elettrica - “Spark Spread”).
- Dati Storici: Almeno 2-5 anni di serie storiche per il calcolo del VaR Storico o per calibrare le simulazioni Monte Carlo.
2. Dati di Portafoglio (Position Data)
- Esposizione Fisica: Volumi di produzione attesa (dagli impianti) e volumi di vendita previsti (portafoglio clienti retail/industrial).
- Esposizione Finanziaria: Contratti derivati in essere (Swap, Futures, Opzioni) usati per il hedging.
- Profilo di Prezzo: Dettaglio delle formule di indicizzazione dei contratti (prezzi fissi vs prezzi variabili).
3. Modelli e Metodologia
- Scelta del Modello: VaR Parametrico, Storico o Monte Carlo (quest’ultimo è il più usato nell’energy per gestire la non-linearità delle opzioni e la stagionalità).
- Parametri di Confidenza: Definizione del livello di confidenza (es. 95% o 99%) e dell’orizzonte temporale (holding period, es. 1 giorno o 10 giorni).
- Backtesting e Stress Testing: Strumenti per verificare se il modello “ha indovinato” in passato e cosa succederebbe in scenari estremi (es. crisi geopolitiche o blackout).
4. Strumenti Tecnologici (IT Stack)
- ETRM (Energy Trading and Risk Management): Software come Endur (Openlink), Allegro o soluzioni custom per centralizzare posizioni e prezzi.
- Linguaggi di programmazione: Python, R o SQL per l’analisi dei dati e l’automazione.
- PowerBI/Tableau: Per la reportistica verso il CFO e il Board.
Le mie domande per te
Per poterti dare una risposta più mirata e capire esattamente come strutturare la funzione VaR nel tuo caso specifico, avrei bisogno di approfondire questi punti:
- Composizione del Portafoglio: La società è più bilanciata sulla produzione (es. centrali a gas, rinnovabili) o sulla vendita (clienti finali)? Gestite anche stoccaggi di gas o capacità di trasporto?
- Asset vs Trading: Il VaR serve principalmente per monitorare il rischio delle attività industriali (hedging di portafoglio) o esiste un desk di Proprietary Trading che opera speculativamente sui mercati?
- Orizzonte Temporale: Qual è l’orizzonte temporale di riferimento per il calcolo del VaR? (Daily VaR per il trading, o un VaR mensile/annuale per il budget finance?)
- Sistemi Informativi: Attualmente i dati sono frammentati su molti fogli Excel o disponete già di un sistema ETRM strutturato che aggrega le posizioni?
- Integrazione con il Business: Il calcolo del VaR deve essere integrato con il calcolo del Gross Margin (es. Profit at Risk) o deve limitarsi a una misura di rischio di mercato pura?
- Cultura del Rischio: Esiste già un “Risk Mandate” definito con dei limiti di VaR che, se superati, impongono la chiusura delle posizioni, o il VaR è usato solo come indicatore informativo?
Se mi fornisci queste informazioni, posso aiutarti a disegnare un flusso di lavoro preciso o a identificare i colli di bottiglia tipici di questa funzione.