Mercato Gas e copertura del rischio climatico Milano 18052017 · la primavera, con variazioni in un...

Mercato Gas e copertura del rischio climatico

Milano - 18/05/2017

Clima Globale ed ItalianoScenari passati e prospettive future

Marco FormentonMiddle Office and Risk Management Italy

Sommario

4

� 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

Clima ed effetto serraPrincipi

Se non esistesse l’effetto serra la temperatura media del pianeta sarebbe di circa –20 °C invece di 17 °C

VETRO DELLA MACCHINA = ANIDRIDE CARBONICA (CO2)

La CO2 nell’atmosfera lascia entrare la luce ma non lascia uscire

l’infrarosso

Global WarmingAnalisi 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 ItaliaAndamento delle anomalie termiche annuali

Elaborazione: ISPRA. Variazioni rispetto alla media 1960-1990:

Temperature in salita, ma con ELEVATA VOLATILITA’ ANNUALE

Fonte: ISPRA: Gli Indicatori climatici in Italia, anno XI, 2016.

…non ci sono più le stagioni di una volta…

8

Andamento delle anomalie termiche stagionali

AUMENTO GENERALIZZATO DELLE ANOMALIE POSITIVE IN ESTATE E PRIMAVERA. ELEVATA VOLATILITA’ IN INVERNO E AUTUNNO


Eventi di grande caldo

9

Onde di calore e notti tropicali

Onda di calore: Numero di giorni nell’anno in cui la temperaturamassima è superiore al 90o percentile della corrispettiva

distribuzione climatologica normale per almeno 6 giorniconsecutivi.

Notte tropicale: Numero di giorni nell’anno con temperatura minima > 20°C


Scenari futuri IPCC

10

Ipotesi di emissioni di CO2 nel XXI secolo (RCPX.Y)

• RCP2.6 è il più ottimista con forti azionipolitiche di riduzione delle emissioni.

• RCP4.5 ipotizza una mitigazione legata allosviluppo tecnologico con moderate iniziative

politiche.• RCP6.0 e RCP8.5 ipotizzano nessuna azione

aggiuntiva per la riduzione di emissioni.Fonte: IPCC, Climate Change 2014:Synthesis Report.

Caso Italia: temperature medie

11

Temperature massime

2011-2040 2021-2050 2031-2060 2041-2070 2051-2080 2061-2090 2071-2100

6

4

2

(°C)

2011-2040 2021-2050 2031-2060 2041-2070 2051-2080 2061-2090 2071-2100

Temperature minime

Variazioni delle temperature previste dai quattro modelli (media su periodi di 30 anni) nei due scenariRCP4.5 e RCP8.5 L’area colorata rappresenta lo spread delle previsioni dei modelli.

6

4

2

(°C)

2011-2040 2021-2050 2031-2060 2041-2070 2051-2080 2061-2090 2071-2100

Temperature medie

6

4

2

(°C)

Variazioni rispetto alla media 1971-2000

Fonte: ISPRA: Il clima futuro in Italia, analisi delle proiezioni dei modelli regionali 2015.

Caso Italia: Stagioni

12

Andamento delle anomalie stagionali di temperatura rispetto alle medie 1971-2000

La stagione in cui si prevede

l’aumento più marcato della

temperatura media è l’estate,

con variazioni in un secolocomprese tra 2.5 e 3.6°C

nello scenario RCP4.5 e tra

4.2 e 7.0°C nello scenario

RCP8.5.

La stagione in cui si prevede

l’aumento meno marcato è

la primavera, con variazioni

in un secolo comprese tra1.3 e 2.7°C nello scenario

RCP4.5 e tra 2.8 e 4.8°C

nello scenario RCP8.5.

L’aumento sarà relativamente

contenuto in inverno. Questo

potrebbe implicare che si

avranno inverni miti in media macon episodi di freddo moltointensi ma brevi.

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

2021-2050 2041-2070 2061-2090

(°c)

INVERNO

0,0

2,0

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6,0

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2021-2050 2041-2070 2061-2090

(°c)

ESTATE

0.0

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6.0

8.0

2021-2050 2041-2070 2061-2090

(°c)

PRIMAVERA

0.0

2.0

4.0

6.0

8.0

2021-2050 2041-2070 2061-2090

(°c)

AUTUNNO


Eventi di grande caldo: prospettive

13

Onde di calore e notti tropicali

Aumento del numero medio annuale di giornate di calore

in base ai due scenari IPCC selezionati rispetto alla

media calcolata tra il 1971 e il 2000.

Aumento del numero medio annuale di notti tropicali in

base ai due scenari IPCC scelti.

0

50

100

150

200

2021-2050 2041-2070 2061-2090

GIORNI DI CALORE

0

20

40

60

80

100

2021-2050 2041-2070 2061-2090

NOTTI TROPICALI


Conclusioni

14

� 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.

References

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).

15

Consumi VS Temperature

Milano - 18/05/2017

Workshop ‘’Mercato Gas e copertura del rischio climatico’’

Overview Consumi Gas Italia

17

Relazione tra temperatura e consumi gas

0

20

40

60

80

2012 2013 2014 2015 2016

Residenziale e Servizi Termoelettrico Industriale

Bcm

0

20

40

0

2

4

6

8

gen feb mar apr mag giu lug ago set ott nov dic

2012 2013 2014 2015 2016 2017 Temperature

0

20

40

0

1

2

3


2012 2013 2014 2015 2016 2017 Temperature

Bcm °C

Consumi Gas 2012-2016

Focus Residenziale e Servizi

Focus Termoelettrico

� Ripresa dei consumi dal 2015 principalmente legata al termoelettrico

� Consumi termoelettrici correlate all’andamento delletemperature attraverso la domanda power

� Consumi Residenziali fortemente correlati a curva

temperature

Bcm °C

Variabilità temperatureTemperature Medie e Gradi Giorno

NABA

CT

MI

BO

RM

TS

ANFI

BZ

CB

GE

PE

PG

PZ

RC

VE

Winter Milano

7,6

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Temperature medie (°C)

Media 10Y

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Gradi Giorno (°C)

� Sono state considerate le rilevazione di temperature orarie dal 1 Gennaio 1980 al 31 Marzo 2017 della stazione di Milano.

� L’analisi è stata condotta su aggregazioni giornaliere. Come temperatura giornaliera è stato considerata la media tra le 24 rilevazioni orarie

0

5

10

15

20

25

30


Temperature medie mensili (°C)

Max 10Y Min 10Y Media

Stazione Milano

Gradi Giorno = ∑ nel periodo delle sole

differenze positive giornaliere

tra temperatura convenzionalmente

definita e temperatura media esterna

TO

STAZIONI CLIMATICHE RILEVATE

1900

[Mcm]

[°C]

Gennaio

Febbraio

Marzo

Modello

Correlazione tra consumi e temperature

19

Analisi dati storici

-100%

-50%

0%

50%


2015 2016 2017

-100%

-50%

0%

50%

feb-12 ago-12 feb-13 ago-13 feb-14 ago-14 feb-15 ago-15 feb-16 ago-16 feb-17

Milano Roma Media pesata

Correlazione consumi residenziali - temperatura Correlazione mensile 2015-17

Relazione Consumi-Temperatura

� Sono stati considerati i dati giornalieri dal 1 Gennaio 2012 al 31 Marzo 2017 (solo feriali)

� Comportamento fortemente stagionale

� Relazione quasi sempre lineare tra consumi e temperature nel periodo invernale

� 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: adesempio si avranno inverni miti ma con brevi eventi spot di freddo molto intenso.

� Correlazione molto alta tra consumi domestici e temperatura

� Margini portafoglio gas fortemente legati a effetti climatici

Recap

20

FORTE VARIABILITA’

DELLA TEMPERATURA

STAGIONALITA’ DEI CONSUMI

STRUMENTI DI RIDUZIONE DEL RISCHIO TEMPERATURA: I WEATHER DERIVATIVES

Weather Derivatives

Milano - 18/05/2017

Workshop ‘’Mercato Gas e copertura del rischio climatico’’

I weather derivatives (WD) sono strumenti finanziari che possono essere utilizzati al fine di ridurre i rischiassociati a condizioni meteorologiche avverse o inaspettate.

Weather Derivatives

COSA SONO

Nascono alla fine degli anni ‘90 come possibilità di hedging per gli swing di consumi energetici derivanti dalle

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.

SVILUPPO

� temperatura

� quantità di neve

� piovosità

� velocità del vento

� “riverflow”

� irraggiamento

INDICI SOTTOSTANTI

Cosa sono

Weather Derivatives

Valutazione indice

Loss Demonstration Loss adjustment

Payoff

� Lento� Discrezionale� Standard

� Veloce� Oggettivo� Custom

Assicurazione

Weather 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 sifocalizzano 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

EVENTO

� Heating Degree Day (HDD)

�� = max(18 − �, 0)

� Cooling Degree Day (CDD)

�� = max(� − 18,0)

� Cumulative Average Temperature (CAT)

�� =��

��

� SWAP

� Opzioni

� SWAP Volumetrico

Prodotto finanziario caratterizzato da una elevata numerosità di prodotti tailor-made

Contratto finanziario: ISDAProdotti Standard

Indici temperatura

Weather DerivativesStrumento finanziario

Transaction Type:

Notional Amount :

Weather Index Swap

EUR per Weather Index Unit

Trade Date: XXXXXX 2017

Termination Date: XXXXXX 2017

Weather Index Buyer: Party X

Weather Index Seller: Party Y

Weather Index Strike XXXX HDD

Weather Index Unit: HDD (as defined in the Weather Index

Appendix of the 2005 ISDA®Commodity Definitions).

Settlement Level: The cumulative number of Weather

Index Units for each day during theCalculation Period.

Payment Date: 15° M+1

Elementi del contratto

LIMITI (€): Si definisce contrattualmente limite superiore e inferiore (in €) di quanto si può pagare o ricevere.

SETTLEMENT (€):(HDD Consuntivo - Strike)* Ticksize

• Se > 0 l’Acquirente PAGA• Se > 0 l’Acquirente RICEVE

STRIKE (HDD): Valore di riferimento dell’indice

TICKSIZE (€/HDD): Sensibilità all’indice (€ per ogni index unit)

WEATHER INDEX UNIT: HDD Reference Level 18°C

Weather DerivativesElementi del Wether Derivatives

Indice

€

Limite Superiore

Limite Inferiore

Ticksize

Strike

� 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 piùestremo a seconda delle esigenze del cliente e del livello di rischio che vorrebbecoprire.

� “Ticksize” o Nozionale: Aumento/diminuzione del flusso di cassa per ogni unitàdell’indice che supera lo strike. E’ un valore che può variare sensibilmente in quantoè legato principalmente all’esposizione climatica che deve essere coperta.

Rappresenta la “sensibilità” dei margini o dei consumi al movimento di un’unitàdell’indice ed equivale al coefficiente angolare della retta del P&L.

� Limiti (Massimo e Minimo): Rappresentano l’ammontare massimo che si puòpagare o ricevere. I limiti sono solitamente impostati su dei livelli che permettono dicoprire 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).

� Periodo: Periodo di calcolo dell'indice. La maggior parte dei WD sono mensili o stagionali, ma possono essere facilmente ridisegnati peressere 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 prodotti

ALTRI ELEMENTI

-2,0

-1,5

-1,0

-0,5

0,0

0,5

1,0

1,5

2,0

3,0

3,5

4,0

4,5

5,0

5,5

150

01

53

01

56

01

59

01

62

01

65

01

68

01

71

01

74

01

77

01

80

01

83

01

86

01

89

01

92

01

95

01

98

02

01

02

04

02

07

02

10

02

13

02

16

02

19

02

22

02

25

0

HDD cumulati

Esposizione Gas [sx] Complessivo [sx] SWAP [dx]

Strike [HDD] 1870

Ticksize [k€/HDD] 2,3

Premio 100 [k€]

Limite inferiore -0,5 [mln €]

Limite superiore +0,5 [mln €]

Business caseSWAP

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

sensibilità di 2.300 [€/HDD].

Prodotto Hedging

Per la gestione è proposto l’utilizzo di un HDD SWAP con Cap-Floor.

La stazione di riferimento utilizzata è Milano Linate*. Di seguito

vengono riportati i dettagli

Esposizione inizialeAnalisi P&L [mln €]

*Stazione certificata dalla World Meteorological Organization (WMO) numero 16080.

STRIKE 1870

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 caseSWAP: Dettagli

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Winter (Media HDD)

-0,6

-0,4

-0,2

0,0

0,2

0,4

0,6

3,8

4,0

4,2

4,4

4,6

4,8

5,0

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

mln €Portafoglio Gas [sx] Totale [sx] SWAP [dx]

HDD

Mln €

18701678

0,44

2,3k €/HDD

+0,5

-0,5

HDD

Mmc

18701678

8,8

46000 Smc /HDD

+10

-10

Marginalità0,05 €/Mmc

Strike

1870

P&L del portafoglioScegliere lo strike..

…a €Da Mmc..


Strike [HDD] 1810

Ticksize [k€/HDD] 2,3

Premio 150 [k€]

Limite superiore +0,5 [mln €]

Business caseOpzione Put



è stata evidenziata nel periodo Winter un’esposizione lunga HDD con

sensibilità di 2.300 [€/HDD].

Prodotto Hedging

Per la gestione è stato valuta adeguato l’utilizzo di una Put con Cap. La

stazione di riferimento utilizzata è Milano Linate*. Di seguito vengono

riportati i dattagli



-1,4

-0,4

0,6

1,6

3,0

4,0

5,0

6,0

150

01

53

01

56

01

59

01

62

01

65

01

68

01

71

01

74

01

77

01

80

01

83

01

86

01

89

01

92

01

95

01

98

02

01

02

04

02

07

02

10

02

13

02

16

02

19

02

22

02

25

0

HDD cumulati

Esposizione Gas [sx] Complessivo [sx] Opzione Put [dx]

Obiettivo Opzione: riduzione esposizione inverni miti

STRIKE 1810


P&L del portafoglioScegliere lo strike..

HDD

Mln €

18701678

0,4

2,3 k€/HDD

Business caseOpzione: Dettagli

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Winter (Media HDD)

HDD

Mmc

18701678

8,8

46000 Smc /HDD

+10+0,5

0,0

0,1

0,1

0,2

0,2

0,3

0,3

0,4

3,8

4,0

4,2

4,4

4,6

4,8

5,0

2007 2008 2009 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016

Portafoglio Gas [sx] Totale [sx] Opzione [dx]

Strike

1810

Marginalità0,05 €/Mmc

…a €Da Mmc..

Limite minimo del

P&L totale


Strike [HDD] 1870

Ticksize [k€/HDD] 46.000 Smc/HDD

Premio 300 k€

Limite 10 Mmc

Prezzo 18,60 €/MWht

Business caseSWAP Volumetrico (Double-Up Swap)



è stata evidenziata nel periodo Winter un’esposizione con sensibilità di

46.000 [Smc/HDD].

Prodotto Hedging

Per la gestione è stato valuta adeguato l’utilizzo di uno SWAP

Volumetrico. La stazione di riferimento utilizzata è Milano Linate*. Di

seguito vengono riportati i dattagli



-15

-10

-5

0

5

10

15Mcm

HDD Cumulati

SWAP Volumetrico Esposizione gas Complessivo

STRIKE 1870


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