UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS PROYECTO FIN DE CARRERA VALORACIÓN Y MEDICIÓN DEL RIEGO DE PRECIO DE COMMODITIES EN CONTRATOS A MUY LARGO PLAZO

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1 UNIVERSIDAD PONTIFICIA COMILLAS ESCUELA TÉCNICA SUPERIOR DE INGENIERÍA (ICAI) INGENIERÍA EN ORGANIZACIÓN INDUSTRIAL PROYECTO FIN DE CARRERA VALORACIÓN Y MEDICIÓN DEL RIEGO DE PRECIO DE COMMODITIES EN CONTRATOS A MUY LARGO PLAZO JESSICA MARTÍN-PALOMINO LÓPEZ MADRID, junio de 2007

2 Autorizada la entrega del proyecto al alumno: Jessica Martín-Palomino López EL DIRECTOR DEL PROYECTO Javier Álvarez García Fdo: Fecha: de Junio 2007 Vº Bº del Coordinador de Proyectos Claudia Meseguer Velasco Fdo: Fecha: de Junio 2007

3 Resumen - Summary iii Resumen El éxito en el mundo empresarial actual, independientemente del sector al que se haga referencia, está fuertemente condicionado por la capacidad de las empresas para generar valor para sus accionistas. La generación de este valor, expresado bien en forma de resultados positivos o como unas perspectivas favorables en el largo plazo, está expuesta a múltiples riesgos. Las entidades consideran la identificación, medición y gestión de estos riesgos como un aspecto estratégico fundamental, un pilar básico en la correcta toma de decisiones y un instrumento decisivo para la minimización de los impactos negativos que pueda suponer la materialización de dichos riesgos. Se pueden encontrar multiplicidad de tipologías de riesgos. Existe el riesgo de crédito (debido a las probabilidades de que las contrapartidas con las que las empresas tienen establecidas operaciones no puedan hacer frente a sus compromisos de pago), el riesgo operacional (en el que debido a distintos eventos, como fraudes, fallos en los sistemas o desastres naturales, las corporaciones, especialmente las industriales, pueden verse muy afectadas), el riesgo reputacional, el legal, etc. De entre todas estas tipologías el riesgo de mercado es especialmente relevante. Se puede definir como las posibles pérdidas a las que se encuentra expuesta una entidad como consecuencia de movimientos adversos en los precios de las variables del mercado. Incluye una triple categoría, (al hacer referencia no sólo a las pérdidas latentes, sino también a las ganancias potenciales): riesgo de tipo de cambio (consistente en que el valor de una inversión pueda fluctuar como consecuencia de variaciones en las cotizaciones de las divisas), riesgo de valor o fair value de tipo de interés (cuando el valor de una inversión, resultante de descontar al momento presente todos los flujos de caja futuros con la curva de tipo de interés correspondiente, pueda fluctuar como consecuencia de cambios en dichos tipos de interés) y riesgo de precio (cuando el valor de una inversión puede fluctuar por cambios en los precios de mercado, causados por factores específicos, o por factores inherentes al mercado). En las entidades financieras estos factores de riesgo constituyen el núcleo de su actividad de negocio. Las corporaciones industriales están igualmente expuestas a ellos, puesto que se tienen idénticas necesidades de financiación y de captación de recursos para soportar las actividades actuales y para acometer nuevas inversiones

4 Resumen - Summary iv (por tanto exposición a fluctuación de tipo de cambio y tipos de interés). Igualmente, en el sector industrial y energético se poseen carteras de acciones y de productos financieros, y por tanto la variación de sus precios afecta al resultado de las compañías. Pero adicionalmente, y debido a las actividades que realizan (sector oil&gas, sector eléctrico, construcción, ), las corporaciones industriales están expuestas a otro tipo de factores de riesgo que, en su gran mayoría, las entidades financieras no contemplan (aunque podrían hacerlo en un futuro): la variación del precio de commodities como el precio de las materias primas (petróleo, gas, carbón, acero, ), sus productos derivados (gasolinas, gasóleos, fuelóleos, productos plásticos, ), el precio de la electricidad, etc. Las compañías industriales necesitan por tanto desarrollar metodologías de cuantificación del riesgo de mercado para contar con capacidad de gestión y poder minimizar los efectos de variaciones negativas de los precios que condicionan sus resultados, así como poder aprovechar las oportunidades que puedan surgir en los distintos mercados en los que se negocian los productos con los que se trabaja. La metodología paramétrica se apoya en la estimación de volatilidades y correlaciones de un gran conjunto de activos financieros, y asumiendo normalidad en la tasa de variación de los precios, se estiman las pérdidas máximas que se pueden sufrir como consecuencia de la incertidumbre de mercado. Estas pérdidas máximas estimadas son las que se conocen como valor en riesgo (Value at Risk o VaR). El mayor inconveniente de esta metodología es no admitir la presencia de comportamientos no lineales, hecho que se da con bastante frecuencia. Una primera alternativa para salvar este escollo es recurrir a la simulación histórica. Tomando como referencia la posición actual que se tiene en los distintos activos, se evalúa el comportamiento que tendría la cartera si los factores de riesgo siguieran en el futuro la misma pauta que siguieron en el pasado. Este método cuenta con la ventaja no sólo de permitir evaluar el comportamiento de variables no lineales, sino también de no necesitar realizar supuestos sobre las distribuciones que siguen los distintos factores de riesgo. Sin embargo, también existen inconvenientes que no se pueden obviar: requiere disponer de una amplia base de datos para conseguir altos niveles de confianza, y los resultados son muy sensibles al periodo histórico tomado. Otra alternativa por la que se puede optar para el cálculo del VaR es la simulación de Montecarlo. Este método es parecido al de simulación histórica, con la

5 Resumen - Summary v diferencia de que, en lugar de utilizar series históricas, el comportamiento de los factores de riesgo se deduce a partir de un modelo estocástico predefinido. A pesar de ser muy flexible, computacionalmente es muy intensivo en cálculo. Las compañías que operan en los sectores energéticos (compañías de oil&gas y electricidad fundamentalmente) cuentan con contratos de aprovisionamiento de materias primas a muy largo plazo, entre 25 y 30 años, con una gran casuística, desde formulación compleja en sus clausulados a fórmulas de preciación con tramos, caps y floors, precios finales basados en precios de mercado en el plazo de entrega (o combinaciones como por ejemplo medias de los mismos), o la no exposición a un único factor de riesgo. Estas características especiales suponen grandes retos en el desarrollo de metodologías de estimación de la evolución de los precios, cuantificación de los riesgos y gestión de los mismos. A través de cuatro contratos ejemplo con características diversas y un grado de complejidad creciente se observará cómo una correcta definición de los contratos, y la inclusión de determinadas cláusulas de volumen y opcionalidad reducen significativamente el riesgo en su precio final, algo fundamental cuando se puede llegar a hablar de variaciones de precio de hasta un 250% en apenas 6 años. Pero una vez medido el riesgo, surge la necesidad de contar con las herramientas precisas para su gestión. Así, aparecen los mercados secundarios de instrumentos derivados donde se han introducido, por ejemplo, el intercambio de futuros, opciones y swaps. Dicha gestión, si bien conlleva gastos recurrentes por las primas pagadas en la contratación de estos productos, permite la adaptación de la situación real del negocio a los límites predefinidos por la Alta Dirección. En ningún caso el objetivo de conocer el riego en una compañía será el incurrir en riesgo cero, puesto que si no hay riesgo no hay rentabilidad, sino asegurar que los riesgos en los que se está incurriendo son conocidos por la dirección de la entidad y se encuentran dentro de los límites decididos de acuerdo a su política de riesgos.

6 Resumen - Summary vi Summary Achieving success in the current business environment, regardless of the industry under consideration, is strongly conditioned by companies ability to generate shareholder value. In the value generation process, whether this value is expressed as positive results or as favorable long-term prospects, companies become exposed to multiple risks. Enterprises view the identification, calculation and management of risk as a fundamental strategic area of business, a basic pillar for decision-making and a decisive instrument for minimizing any negative impact arising from the materialization of risk. Among the many different types of risk are credit risk (arising from the probability that counterparties with whom companies enter into transactions are not able to meet their payment obligations), operational risk (arising from various events such as fraud, system failure or natural disasters, which may have a significant impact on corporations, particularly those operating in the industrial sector), reputational risk, legal risk, etc. Of all risk types, market risk is particularly relevant. It can be defined as the potential loss to which an entity is exposed as a result of adverse price movements in market variables. It includes three categories, (since it refers to potential gains as well as to possible losses): exchange rate risk (the risk that the value of an investment may fluctuate as a result of variations in currency prices), fair value interest rate risk (risk arising from the possibility that the value of an investment, measured as the present value of all future cash flows using the appropriate discount rate, may fluctuate due to interest rate changes), and price risk (risk that the value of an investment may fluctuate due to market price changes, caused by specific or market-related factors). For financial institutions, these risk factors are at the core of their business activity. Industrial corporations are equally exposed to these risks, since they have similar financing and resource needs to support current business and to undertake new investment (hence their exposure to exchange rate and interest rate changes). Further, the share portfolios and financial products held by companies in the industrial sector are also subject to price variations affecting company results.

7 Resumen - Summary vii In addition, and as a result of their activities, companies operating in industries such as oil&gas, electricity supply and construction are exposed to other types of risk generally not faced by the financial industry (although this situation could change in the future). These specific risks include variations in the price of commodities such as raw materials (crude oil, gas, coal, steel, etc.), and petroleum products (gasoline, gas oils, fuel oils, plastic products, etc.), changes in the price of electricity, etc. Industrial corporations therefore need to develop methodologies to quantify market risk so as to be able to manage this type of risk and mitigate the effect of adverse price changes on their results, and to take advantage of any opportunities that may arise within the markets in which the products dealt with are traded. Parametric risk measurement is based on the calculation of volatilities and correlations for a large number of financial assets and, assuming normality in the price variation rate, it can be used to estimate maximum loss exposure as a result of market uncertainty. This estimated maximum loss amount is what is known as Value at Risk or VaR. The main weakness of this methodology is that it does not account for non-linear behavior, which is a rather frequent occurrence. Historic simulation can be used as an alternative approach to measuring risk. Taking the current asset position as reference point, portfolio behavior is assessed under the assumption that all risk factors will behave in the future as they did in the past. The advantage of this method is not only that it accounts for the behavior of nonlinear variables, but also that it does not require making assumptions on the distribution of the various risk factors. However, this method has other drawbacks: a large historical database is needed in order to obtain high confidence levels, and results are very sensitive to the historical sample period chosen. A further alternative approach to VaR calculation is the Montecarlo simulation technique. This method is similar to historic simulation, but risk factor behavior is deduced from a predefined stochastic model rather than from historical series. In spite of its high flexibility, it requires performing extensive computational calculations. Companies in the energy sector (mostly oil&gas and electricity) operate on very long-term raw material supply contracts, with terms from 25 to 30 years, dealing with multiple issues, from very complex clause drafting to pricing formulas involving tranches, caps and floors, final prices based on market prices, delivery times (or

8 Resumen - Summary viii combinations such as averages of these variables), or non-exposure to a single risk factor. These special characteristics pose a significant challenge in terms of developing methods to estimate price evolution and to quantify and manage risk. Four sample contracts with diverse characteristics and an increasing degree of complexity illustrate how defining contracts correctly and including volume and optionality clauses significantly reduces risk with respect to the final price, which is essential given that prices can fluctuate by as much as 250% in just six years. But once risk is measured, tools are required to manage it. Thus, derivative markets have appeared where futures, options and swaps are traded among other derivative instruments. Although such management carries recurring expenses arising from the premiums paid to purchase these products, it allows for adaptation of the actual business situation to the limits predefined by senior management. The purpose of assessing the company s exposure to risk is not to incur zero risk, since if there is no risk there is no gain, but to ensure that the risk incurred is known by management and that risk levels are kept within the limits prescribed by the entity s risk policy.

9 Índice ix Índice RESUMEN...III SUMMARY...VI ÍNDICE...IX ÍNDICE DE FIGURAS...XIII 1 ENFOQUE GLOBAL DEL PROYECTO Exposición al riesgo en grandes corporaciones Valoración y medición del riesgo en contratos de commodities a muy largo plazo SECTOR OIL&GAS Petróleo Origen e historia El producto: descripción y características técnicas La importancia del petróleo Las reservas del petróleo La producción de petróleo El consumo de petróleo La cadena del petróleo Upstream Midstream Downstream Gas Natural Origen e historia El producto: descripción y características técnicas Ventajas del Gas Natural Las reservas de Gas Natural La producción de Gas Natural El consumo de Gas Natural El comercio internacional Rasgos generales del mercado europeo La liberalización del mercado del Gas Natural La cadena del Gas Natural Extracción y tratamiento Transporte por gasoducto 44

10 Índice x Transporte por cadena de GNL Almacenamiento subterráneo del Gas Natural Redes de distribución Estaciones de mezclado Central de reparto 49 3 RIESGOS Introducción Concepción económica del riesgo Tipologías de riesgos financieros Riesgo Operacional Riesgo Legal Riesgo de Crédito Riesgo Reputacional Riesgo de Mercado 62 4 RIESGO DE MERCADO Riesgo de mercado Riesgo de tipo de cambio Riesgo de tipo de interés Riesgo de commodities Riesgo de acciones Riesgo de mercado en una entidad a. Identificación de riesgos 72 b. Medición de riesgos 72 c. Establecimiento de políticas y límites 73 d. Control y reporting 74 e. Toma de decisiones Medidas de riesgo aplicables Enfoque de margen Medidas de riesgo del margen Enfoque de valor Medidas de riesgo del valor Uso de los distintos enfoques VaR Metodologías de estimación del riesgo Paramétrica Simulación Histórica 97

11 Índice xi Simulación de Montecarlo Stress Testing Backtesting Límites CONTRATOS DE COMPRA-VENTA DE COMMODITIES A LARGO PLAZO Introducción Tipología de contratos o acuerdos comerciales de commodities Contratos físicos Contratos financieros Retos en los contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Datos generales de los contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Datos propios de la formulación del precio Datos propios de volúmenes Clausulado Riesgo de mercado asociado a los contratos de commodities a largo plazo Factores de riesgo Riesgo de comportamiento de los subyacentes energéticos EJECUCIÓN DEL CASO PRÁCTICO Introducción Definición de los contratos Consideraciones relevantes Contrato Base número Contrato Base número Contrato Base número Contrato Base número Análisis de los datos de mercado Recopilación de los datos de mercado Horizonte temporal Homogeneidad de los datos de mercado Limpieza de los datos de mercado Análisis de los datos de mercado Preciación de los contratos a una fecha dada Contrato Base número Contrato Base número 2 190

12 xii Contrato Base número Contrato Base número Valoración y riesgo de los contratos Contrato Base número Contrato Base número Contrato Base número Contrato Base número CONCLUSIONES Oportunidades de gestión del riesgo ANEXOS Riesgo de liquidez Ejemplo asociado a riesgo de liquidez Relación entre el nivel de confianza y distribuciones estadísticas Ejemplos de cálculo del riesgo de mercado con metodología paramétrica Ejemplo Ejemplo Ejemplo Generación de números aleatorios Algoritmo de L Ecuyer Algoritmo de Knuth Conversión de aleatorios uniformes a aleatorios normales Generación de aleatorios correlacionados: matriz de transformación Cálculo de percentiles de una muestra discreta The Ties between Natural Gas and Oil Prices BIBLIOGRAFÍA

13 Índice xiii Índice de Figuras Figura 1: Países del mundo Figura 2: Reservas y consumo mundial Figura 3: Producción de petróleo Figura 4: Evolución de la duración de reservas de petróleo Figura 5: Producción y consumo mundial Figura 6: Aprovisionamiento total en energía primaria según tipo de carburante (Fuente:World Energy Outlook 2000, International Energy Agency) Figura 7: Distribución de las reservas de gas natural en el 2000 (Fuente: BP Amoco, Statistical Review of World Energy 2001) Figura 8: Producción de gas natural en miles de millones de metros cúbicos período (Fuente: BP Amoco, Statistical Review of World Energy 2000) Figura 9: Consumo de Gas Natural en miles de millones de metros cúbicos (Fuente: BP Amoco, Statistical Review of World Energy 2000) Figura 10: Mercado del gas (Fuente: Energy Information Administration) Figura 11: Sistema de transporte del gas (Fuente Eurogas) Figura 12: Áreas y funciones Figura 13: Etapas de la función de riesgos Figura 14: Implantación del sistema de medición de riesgos Figura 15: Cash flows asociados a la curva forward Figura 16: Valor Actual Neto de los flujos de caja Figura 17: Valor Actual Neto de los flujos de caja asociados a la curva forward Figura 18: Concepto de Conditional Value at Risk Figura 19: VaR Figura 20: Correlaciones positivas Figura 21: Correlaciones negativas Figura 22: Correlaciones de riesgos Figura 23: Percentil 5% Figura 24: Simulación lognormal Figura 25: Simulación lognormal con reversión a la media Figura 26: Escenarios generados y distribución de probabilidad Figura 27: Backtesting Figura 28: Flujo indexado al Brent Figura 29: Intercambio de flujos Figura 30: Efectividad de las coberturas de opcionalidad Figura 31: Distribución normal y probabilidades

14 Índice de Figuras xiv Figura 32: Paso de distrubución uniforme a normal Figura 33: Cálculo de percentiles

15 1 Enfoque global del proyecto

16 Enfoque global del proyecto 2 1 Enfoque global del proyecto 1.1 Exposición al riesgo en grandes corporaciones En la actualidad, la actividad empresarial en general, y las empresas industriales y energéticas en particular, están sometidas de una forma cada vez más visible a la creciente complejidad y globalización de la economía y de los mercados, a su alta volatilidad y a la evolución que experimentan los productos (tanto financieros como energéticos). Por otro lado, la mayor vigilancia por parte de los mercados de capitales del cumplimiento de los planes y objetivos de negocio de las compañías, de sus ratios financieros, niveles de endeudamiento y sus rating o niveles crediticios (imprescindibles para el acceso a los recursos económicos necesarios para proseguir las actividades del negocio), obliga a las distintas compañías a desarrollar mecanismos y modelos para la identificación, medición, gestión y control de riesgos. Las empresas están y estarán siempre expuestas al riesgo, y es por ello por lo que no pueden eludir la repercusión directa y significativa que los riesgos y sus efectos tienen en sus propios resultados. El objetivo de tales empresas será por tanto una completa identificación de los riesgos incurridos y su cuantificación a través de medidas claras y fácilmente interpretables, de manera que permitan a la alta dirección de estas compañías la correcta y ágil toma de decisiones de cobertura para la gestión y control de su exposición al riesgo. 1.2 Valoración y medición del riesgo en contratos de commodities a muy largo plazo Hasta hace pocos años los precios del crudo los marcaban las condiciones del mercado mundial de crudo y a su vez los precios del gas se ajustaban a éstos. Sin embargo, en los últimos cinco años el mercado del gas parecía que en cierta medida se movía independientemente del crudo. Pero si se estudia detenidamente la dependencia estacional y el gas almacenado se descubre que los precios del gas y del petróleo están

17 Enfoque global del proyecto 3 relacionados de una manera estable pero compleja (Para más detalle consultar Anexo 8.6 The Ties between Natural Gas and Oil Prices). Una manera muy común de estudiar el mercado del gas natural es a través de información estacional, asumiendo la premisa de que cada mercado tiene unas fuerzas propias que actúan todos los años. Se entiende la estacionalidad como la tendencia del mercado a reaccionar ante determinadas fuerzas y repetir movimientos de precios cada año pudiéndose éstos cuantificar. De los estudios de los últimos cuatro años se deduce que los factores estacionales afectan significativamente el precio del gas en el Henry Hub (mercado de referencia del gas), si bien la previsión del precio del barril de crudo no tiene componente estacional, y su previsión se torna más complicada cuanto más lejano es el horizonte temporal debido a la gran cantidad de factores que intervienen. Pero aunque parezca que el estudio estacional pudiera llegar a proporcionar información fundamental, estos patrones no son infalibles. Y es que el estudio de la estacionalidad no deja de ser un mero análisis estadístico y por tanto confirma el pasado a posteriori, pero no puede predecir el futuro. Cada nueva temporada trae cambios en el tiempo y nuevos acontecimientos que afectan a la demanda y por tanto modifican los valores esperados de acuerdo con el patrón. Las diferencias entre la demanda real y la esperada pueden tener un impacto profundo en los patrones estacionales de precios. Así, la volatilidad del precio del gas y el petróleo en todos los puntos de preciación, desde la boca del pozo al consumidor final, genera un riesgo significativo tanto en el comprador como en el vendedor. La transformación del mercado desde la casi total regulación al actual mercado libre y altamente competitivo ha hecho que se desarrolle un potente mercado de contratos financieros de gas natural y petróleo, que tiene como principal propósito permitir la gestión del riesgo de precio más que entregar o recibir estas materias en un sentido físico. Dicha variedad de contratos también son utilizados con fines especulativos o de trading para obtener beneficio ante subidas y bajadas en su precio. Hay beneficios obvios en la gestión del riesgo en un mercado con un precio tan volátil como el gas o petróleo. Una gestión efectiva del riesgo reduce la exposición a movimientos hacia precios adversos, reduciendo así la variabilidad de los beneficios y

18 Enfoque global del proyecto 4 facilitando la planificación y presupuestación. También puede aumentar la confianza de crédito y garantizar la viabilidad de las decisiones de inversión. De esta manera, los contratos físicos (de gas fundamentalmente) han estado muy influenciados por el desarrollo de los contratos financieros, especialmente en lo referente al precio y plazos. Por ejemplo los plazos se han acortado significativamente y los precios de los contratos suelen estar indexados a un precio público o futuro con posibles ajustes debidos a localización, necesidades fijas y otros factores. El precio final del contrato suele basarse en estos precios de mercado en el plazo de entrega a no ser que se haya fijado un precio para la duración del contrato por acuerdos de cobertura financiera. Sin embargo aquellos contratos con el precio indexado sí se pueden ver afectados por la volatilidad del mercado. La creciente importancia del gas natural para su consumo final y para la generación eléctrica, ha hecho que muchas empresas tengan como uno de sus objetivos prioritarios la sistematización de estos contratos. Esta sistematización, que parte de una necesidad de gestión del riesgo de mercado, presenta indudables beneficios para otras muchas áreas usuarias de información de estos importantes compromisos comerciales.

19 2 Sector Oil&Gas

20 Sector Oil&Gas 6 2 Sector Oil&Gas El capítulo que comienza a continuación trata fundamentalmente de las dos materias primas que en la actualidad tienen más importancia para el mundo en general y para las corporaciones energéticas e industriales en particular: el petróleo y el gas. El petróleo es indiscutiblemente la materia prima por excelencia y nadie duda de su importancia como fuente de energía primaria. Por otro lado, el gas es el combustible que más evolución ha experimentado en los últimos tiempos tanto desde el punto de vista técnico (mejora en las tecnologías de extracción, nuevas instalaciones de transporte, distribución y almacenamiento, uso en las centrales generadoras de energía eléctrica, calefacción, etc.) como económico (aceleración de sus transacciones en los mercados internacionales, liberalización del sector, etc.). Este capítulo contiene una descripción de ambas materias primas: el producto, sus características fundamentales, su historia y evolución, las distintas formas de extracción y producción, etc. Asimismo se incluye tanto para el petróleo como para el gas un epígrafes referente a la cadena que sigue desde su extracción hasta su llegada a los usuarios finales.

21 Sector Oil&Gas Petróleo Origen e historia El petróleo, considerado como la materia prima fundamental en la historia reciente, se originó aproximadamente hace unos 150 millones de años. Aunque no se sabe con exactitud el proceso de conversión de la materia orgánica en petróleo, una de las hipótesis afirma que su origen está asociado al desarrollo de rocas sedimentarias, depositadas en ambientes marinos o próximos al mar, siendo el resultado de procesos de descomposición anaerobia de organismos de naturaleza vegetal y animal que quedaron cubiertos por arcilla y tierra y fueron sometidos a grandes presiones y altas temperaturas. La palabra petróleo viene del latín petraoleus, aceite de las rocas. Desde la antigüedad el petróleo aparecía de forma natural en ciertas regiones terrestres como son los países de Oriente Medio. Hace años los asirios y babilonios lo usaban como cemento para unir ladrillos; los egipcios para engrasar pieles y en la preparación de las momias; los árabes y los hebreos con fines medicinales; los chinos y los romanos para alumbrar. Pero aún cuando el petróleo era utilizado de muy diversas formas, fue en el siglo XIX cuando se conoció su verdadera importancia y sus múltiples usos. En 1859 Edwin Drake perforó el primer pozo de petróleo en Pensilvania, quedándose ésta como la fecha del "descubrimiento" del petróleo El producto: descripción y características técnicas El petróleo es un compuesto químico complejo no homogéneo en el que coexisten partes sólidas, líquidas y gaseosas. Lo forman, por una parte, hidrocarburos parafínicos (hidrocarburos saturados homólogos del metano, de fórmula general C n + 2 n+ 2 H ), naftenos (hidrocarburos cíclicos saturados, de fórmula general C 2, muchos n H n contienen grupos metilo en contacto con cadenas parafínicas ramificadas), aromáticos (hidrocarburos cíclicos insaturados constituidos por el benceno y homólogos de fórmula general C H n n ), olefinas (hidrocarburos con un enlace doble de carbono de

22 Sector Oil&Gas 8 fórmula general C H n 2 n ), dienos (hidrocarburos con dos enlaces dobles de carbono de fórmula general C H n 2n 2 ), cantidades variables de sulfuros orgánicos, compuestos de nitrógeno y de oxígeno, cantidades variables de gas disuelto, trazas de compuestos metálicos, tales como sodio, hierro, níquel, vanadio o plomo, agua en suspensión o en emulsión y sales. Sus componentes útiles, productos derivados del petróleo se obtienen mediante procesos de destilación en las refinerías. Los componentes no deseados (azufre, oxígeno, nitrógeno, metales, agua, sales ) se eliminan mediante otros procesos físico-químicos. El olor es aromático pero si contiene sulfuro de hidrogeno, los vapores son irritantes, tóxicos y hasta mortíferos. Los petróleos se pueden clasificar en función de su densidad (que varía entre 0.75 y 1.1), distinguiendo entre ligeros, medios y pesados. Dado que la densidad está en relación directa con la composición, se puede afirmar que en los ligeros dominan las parafinas mientras que, cuanto más pesado son, mayor proporción de componentes naftenos tienen, con una presencia importante de átomos de oxígeno y azufre. Por tanto se pueden encontrar petróleos muy diferentes unos de otros, desde amarillentos y líquidos a negros y viscosos. Es un recurso natural no renovable, y actualmente, la principal fuente de energía en los países desarrollados La importancia del petróleo Todo el mundo necesita el petróleo de una forma u otra. Proporciona fuerza, calor y luz; lubrica la maquinaria y produce alquitrán para asfaltar las carreteras; y de él se obtienen una gran variedad de productos químicos. El petróleo es la fuente de energía más importante de la sociedad actual. Pensar en qué pasaría si se acabara repentinamente, hace llegar a la conclusión de que se trataría de una verdadera catástrofe: aviones, automóviles y autobuses, gran parte de los ferrocarriles, barcos, centrales térmicas dejarían de funcionar. Se dejaría de generar un altísimo porcentaje de la energía eléctrica, y con ello, se colapsarían todos los servicios dependientes de dicha fuente. Además, los países dependientes del petróleo para sus economías entrarían en bancarrota.

23 Sector Oil&Gas 9 El petróleo aporta el mayor porcentaje del total de la energía que se consume en el mundo. La importancia del petróleo no ha dejado de crecer desde sus primeras aplicaciones industriales a mediados del siglo XIX, y ha sido el responsable de conflictos bélicos en algunas partes del mundo. La alta dependencia que el mundo tiene del petróleo, la inestabilidad que caracteriza al mercado internacional en el que se negocia y las fluctuaciones de los precios de este producto, han llevado a que se investiguen energías alternativas, renovables, no contaminantes y más baratas como la energía solar, eólica o hidroeléctrica, aunque hasta ahora no se ha logrado una opción que realmente lo sustituya. El agotamiento de las reservas de petróleo constituye un grave problema. Aún así, a medio plazo, la situación (siendo grave) no parece tan alarmante, pues hay que tener en cuenta que los pozos no descubiertos son sustancialmente más numerosos que los conocidos, aunque no sea ésta una opinión unánime. En zonas no exploradas como el mar de China, Arafura, Mar de Béring, o la plataforma continental Argentina podrían encontrarse grandes reservas Las reservas del petróleo A finales de 2003, las reservas mundiales probadas de petróleo ascendían a millones de toneladas, equivalentes a 1,15 billones de barriles Distribución de las reservas por países El 77% de esas reservas se encuentran en los 11 países pertenecientes a la Organización de Países Productores de Petróleo (OPEP) Arabia Saudí, Argelia, Emiratos Árabes Unidos, Indonesia, Irak, Irán, Kuwait, Libia, Nigeria, Qatar y Venezuela. El 7,5% del total mundial se encuentra en países pertenecientes a la OCDE (Organización para la Cooperación y el Desarrollo Económico), formada por 30 países entre los que se encuentran los económicamente más potentes del mundo. El resto, un

24 Sector Oil&Gas 10 15,6%, está repartido en los demás países del mundo (entre éstos destacan, por sus reservas, Rusia y China). A continuación se muestran los países del mundo con más petróleo en su respectivo subsuelo: Figura 1: Países del mundo Distribución de las reservas por zonas En el siguiente gráfico se pueden observar las reservas mundiales de crudo por zonas geográficas: Es decir, dos tercios de las reservas mundiales de petróleo se encuentran en Oriente Medio1. Sin embargo, (aunque estos datos también se incluirán en el apartado sobre el consumo de petróleo), el porcentaje que consume cada zona no tiene nada que ver con sus reservas: 1 La concentración del petróleo en determinadas zonas hace que no sólo existan tensiones políticas y económicas sino que dichas zonas cuenten con un poder de influencia en sus precios, mediante mecanismos como la gestión de la oferta de estos productos en el mercado mundial.

25 Sector Oil&Gas 11 Figura 2: Reservas y consumo mundial La producción de petróleo En 2003 se produjeron millones de toneladas de petróleo, prácticamente la misma cantidad que en 2002 (3.561 toneladas). A continuación se muestran los datos de producción entre 1997 y 2001: Figura 3: Producción de petróleo El dato sobre la producción de barriles de petróleo es de gran importancia en tanto en cuanto permite averiguar la duración de las reservas mundiales si no se efectuasen nuevos descubrimientos.

26 Sector Oil&Gas 12 De esta forma, si la producción de petróleo siguiera en el futuro al mismo ritmo que en 2003, las reservas mundiales salvo que se encontrasen nuevos yacimientos durarían 41 años. En los últimos 30 años, la capacidad máxima de reservas de petróleo se alcanzó en 1989, cuando se estimó que éstas durarían 44 años más. Los dos siguientes cuadros muestran la evolución de la duración de las reservas mundiales de petróleo en el mundo en el período (cuadro de la izquierda) y la duración estimada de las reservas por zonas en el año 2003 (cuadro de la derecha). En 2003 descendió ligeramente la producción global de petróleo con el consiguiente aumento de la capacidad de reservas mundiales. En la última década el ratio reservas / producción de petróleo se mantuvo en términos estables, aunque con un ligero descenso. Figura 4: Evolución de la duración de reservas de petróleo El consumo de petróleo Aunque con algunas excepciones de importancia (Estados Unidos, Canadá...) los principales mercados de consumo del mundo se sitúan en zonas geográficas alejadas de los más importantes centros de reservas y producción de petróleo. Europa occidental importa el 97% de sus necesidades, principalmente de África y de Oriente Medio. Japón tiene que importar el 100% del crudo que consume. La distribución de la producción de crudo y de su consumo por áreas geográficas, es la siguiente:

27 Sector Oil&Gas 13 Figura 5: Producción y consumo mundial

28 Sector Oil&Gas La cadena del petróleo Una vez expuesto lo anterior a continuación se introduce la cadena que el petróleo sigue desde su descubrimiento hasta su plena integración (en sus distintas formas) en la actividad industrial. La clasificación de esta cadena de valor en distintas etapas (upstream, midstream y downstream) se corresponde con la separación de actividades de la gran mayoría de empresas petroleras del mundo, ayudando por tanto a una mejor compresión del negocio que las mismas llevan a cabo Upstream Esta parte del negocio, referente a las primeras etapas del negocio petrolero, es extremadamente intensiva en recursos económicos al ser necesaria la financiación de estudios previos para identificar el lugar exacto de los yacimientos, tecnología y maquinaria muy costosa, contratación de equipos de profesionales altamente especializados y obtención de las licencias necesarias por parte de los países en los que se encuentre el crudo. Todo lo anterior está adicionalmente expuesto al riesgo del fracaso del proyecto si no se encuentra finalmente petróleo2. Las inversiones en esta parte de la cadena suponen más del 60% del total de inversiones en la industria petrolera, por lo que es frecuente la asociación de compañías petrolíferas para compartir los elevados costes y riesgos. Dentro de esta etapa del negocio, se pueden encontrar las siguientes fases: exploración, desarrollo y producción. 2 La rápida evolución de la tecnología y los grandes avances realizados en los últimos tiempos ayudan a minimizar este riesgo.

29 Sector Oil&Gas Exploración Para descubrir los lugares donde existen yacimientos de petróleo no existe un método científico exacto, sino que es preciso realizar multitud de tareas previas de estudio del terreno. Los métodos empleados, dependiendo del tipo de terreno, serán geológicos (permiten obtener un conocimiento superficial del área recogiendo muestras de terreno, inspeccionando con rayos X, etc.) o geofísicos (estudia las características del subsuelo sin tener en cuenta las de la superficie, en los casos en los que presentan estructuras distintas, mediante métodos sísmicos, gravimétricos y magnetométricos, entre otros). Pero, con todo, la presencia de petróleo no está demostrada hasta que no se procede a la perforación de un pozo exploratorio, y aún así, sólo en uno de cada diez de estos pozos se llega a descubrir petróleo y sólo dos de cada cien dan resultados que permiten su explotación de forma rentable. Es por ello que las empresas de este sector tienen que contar con el capital y/o recursos económicos no sólo para acometer estas inversiones sino para soportar las pérdidas que puede ocasionar un teórico fracaso sin poner en peligro la continuidad del negocio Desarrollo Esta etapa se puede prolongar de 4 a 8 años. En ella se desarrollan todas las instalaciones de superficie (compresores, separadores de gas/crudo/agua, tanques de almacenamiento), accesos, carreteras e instalaciones de transporte y los pozos productores y de servicio, imprescindibles para iniciar la siguiente fase con suficientes garantías de éxito técnico Producción o extracción Para la extracción efectiva del crudo se usa el llamado método de rotación, en el que un sistema de tubos acoplados unos a continuación de otros, e impulsados por un

30 Sector Oil&Gas 16 motor, van girando y perforando hacia abajo, en busca del crudo en los lugares determinados por los resultados de los estudios previos. Para evitar que las paredes del pozo se derrumben durante la perforación y, al mismo tiempo, la estructura de los estratos del subsuelo permanezca inalterada, según se va perforando, se va recubriendo el pozo con unas paredes o camisas de acero de un grosor de entre 6 y 12 milímetros. Los cálculos realizados históricamente permiten afirmar que habitualmente una bolsa de petróleo sólo suele ser aprovechada entre un 25% y un 50% de su capacidad total. El petróleo suele estar acompañado en las bolsas por gas, y por la profundidad a la que se hallan están sometidos a altas presiones. Al llegar la broca de perforación, la rotura de la roca impermeable provoca que la presión baje, por lo que, por un lado, el gas deja de estar disuelto y se expande y el petróleo deja de tener el obstáculo de la roca impermeable y suele ser empujado por el agua salada que impregna la roca porosa por debajo de la bolsa de petróleo. Estas dos circunstancias hacen que el petróleo suba a la superficie. Sin embargo, llega un momento en que la presión interna de la bolsa disminuye hasta un punto en que el petróleo deja de ascender solo, y por otro lado, el gas, cada vez menor, deja de presionar sobre el crudo, por lo que hay que forzarlo mediante bombas para que suba. Este bombeo se realiza hasta el momento en que el coste del sistema de extracción es mayor que la rentabilidad que se obtiene del petróleo, por lo que el pozo es abandonado Midstream La línea de negocio de Midstream comprende las actividades de transporte y distribución, almacenamiento, logística y trading de toda clase de hidrocarburos y productos químicos.

31 Sector Oil&Gas Transporte y distribución Normalmente, los pozos petrolíferos se encuentran en zonas muy alejadas de los lugares de consumo, por lo que el transporte del crudo se convierte en un aspecto fundamental de la industria petrolera, que también exige una gran inversión. Al principio de la industria petrolífera, el petróleo generalmente se transformaba cerca del lugar de producción. A medida que la demanda fue en aumento, se consideró más conveniente transportar el crudo a los centros de transformación situados en los países consumidores. Aunque todos los medios de transporte son buenos para conducir este producto (el mar, la carretera, el ferrocarril o la tubería), el petróleo crudo utiliza sobre todo dos medios de transporte masivo: los oleoductos de caudal continuo y los petroleros de gran capacidad. Los otros medios de transporte (barcos de cabotaje y camiones cisterna, entre otros) se utilizan como vehículos de distribución de productos terminados derivados del petróleo. En los oleoductos, el petróleo circula por el interior de la conducción gracias al impulso que proporcionan las estaciones de bombeo, cuyo número y potencia están en función del volumen a transportar, de la viscosidad del producto, del diámetro de la tubería, de la resistencia mecánica y de los obstáculos geográficos a sortear. El crudo parte de depósitos de almacenamiento, donde por medio de una red de canalizaciones y un sistema de válvulas regulado a distancia se pone en marcha el flujo del producto. Los petroleros son los mayores navíos de transporte que existen hoy en día en el mundo. Son inmensos depósitos flotantes que pueden llegar a medir 350 metros de largo y alcanzar las toneladas de peso muerto. Actualmente se transportan por mar más de mil millones de toneladas de crudo al año en todo el mundo, siendo el petrolero el medio más económico. Su principal característica es la división de su espacio interior en cisternas individuales, lo que permite separar los diferentes tipos de petróleo o sus productos derivados. En la actualidad no hay en el comercio internacional mercancía individual cuyo transporte supere en volumen o valor al del petróleo.

32 Sector Oil&Gas Almacenamiento Para evitar cortes o problemas en el proceso de suministro de petróleo y con el fin de asegurar un abastecimiento abundante y regular de las industrias y de los consumidores, son necesarias grandes instalaciones de almacenamiento o depósito, bien sea en los terminales, en los puertos o en las mismas refinerías. El almacenamiento debe quedar asegurado en cada etapa del camino recorrido por el petróleo, desde el pozo de extracción hasta el usuario final, por lo que encontramos diversos tipos de almacenamiento. Almacenamiento del crudo: los centros de transformación no se abastecen directamente a partir del yacimiento de petróleo, dado que en entre uno y otro punto suele producirse un transporte intermedio por buque cisterna o por oleoducto. Por ello, el crudo se almacena tanto en el punto de embarque como en el del desembarque. Almacenamiento en centros de transformación (refinerías): las refinerías disponen de numerosos depósitos al comienzo y al final de cada unidad de proceso para absorber las paradas de mantenimiento y los tratamientos sucesivos de materias primas diferentes, y para disponer de una reserva de trabajo con el fin de hacer frente a los pedidos y cargamentos de materia prima que les llegan. Almacenamiento de distribución: solamente una pequeña parte de los consumidores puede ser abastecida directamente, es decir por un medio de transporte que una de forma directa al usuario con la refinería. Por este motivo, es más eficaz y económico construir un depósito-pulmón cerca de los grandes centros de consumo (ciudades, polígonos industriales, etc.). Desde estos depósitos, salen camiones de distribución que llevan el producto al consumidor final. Almacenamiento de reserva: tras la crisis de 1973 (segunda guerra árabe-israelí) que provocó el racionamiento de la gasolina en algunos países de Europa Occidental, un gran número de estos países aprobaron normas legales para regular la existencia de reservas estratégicas de petróleo. De esta forma, las compañías petroleras están obligadas a poseer en todo momento una cantidad de producto que garantice el consumo del mercado interno durante un tiempo mínimo determinado, que suele superar los 90 días.

33 Sector Oil&Gas Logística Esta etapa se puede fraccionar en dos tramos en función del origen y destino de los productos: Logística básica: comprende el transporte de productos petrolíferos con origen en la planta de refino, puerto u otra instalación de almacenamiento, y destino las instalaciones de almacenamiento donde se deposita el producto hasta su retirada para la distribución capilar. Logística capilar: comprende el transporte de productos petrolíferos que tienen como origen la instalación de almacenamiento y como destino la estación de servicio de manera mayoritaria, o el consumidor final. En el momento en el que un cliente realiza un pedido a un operador, se desencadena el proceso de logística capilar, actividad que generalmente está liberalizada Trading La actividad de trading se puede definir como las compras y ventas de commodities (crudo, derivados del petróleo, gas y electricidad) con el fin de beneficiarse de movimientos de mercado en los productos que se negocian (generalmente en el mercado internacional). No obstante en compañías de oil&gas se acuña el término trading cuando, dándose las mismas características mencionadas anteriormente, el fin último es abastecer las unidades de producción propias o bien dar salida a los excedentes 3. 3 En las compañías del sector oil&gas también se contempla el concepto clásico de trading arriba descrito. Suele constituir una línea de negocio adicional y complementar al resto de actividades (upstream, midstream y downstream). Cobra especial relevancia cuando los responsables de esta área también tienen dentro de sus funciones las de contratar los productos financieros de cobertura de riesgos.

34 Sector Oil&Gas Downstream La etapa de Downstream comprende las actividades de transformación (refino) y comercialización Refino El petróleo, tal como se extrae del yacimiento, no tiene aplicación práctica alguna. Por ello, se hace necesario separarlo en diferentes fracciones que sí son de utilidad. Este proceso se realiza en las refinerías. La industria del refino tiene como finalidad obtener del petróleo la mayor cantidad posible de productos de calidad bien determinada, que van desde los gases ligeros, como el propano y el butano, hasta las fracciones más pesadas, fuelóleo y asfaltos, pasando por otros productos intermedios como las gasolinas, el gasoil y los aceites lubricantes. Los procesos de refino dentro de una refinería se pueden clasificar, por orden de realización y de forma general, en destilación, conversión y tratamiento. Destilación La destilación es la operación fundamental para el refino del petróleo. Su objetivo es conseguir, mediante calor, separar los diversos componentes del crudo. El petróleo pasa primero por un calentador que alcanza una temperatura de 370ºC y posteriormente es introducido en una torre, donde comienza a circular y a evaporarse. Los hidrocarburos con menor masa molecular son los que se vaporizan a temperaturas más bajas y a medida que aumenta la temperatura se van evaporando las moléculas más grandes. Las fracciones más ligeras del crudo, como son los gases y la nafta, ascienden hasta la parte superior de la torre. A medida que se desciende, se encuentran los productos más pesados: el queroseno, gasoil ligero, gasoil pesado. En último lugar, se encuentra el residuo de fuelóleo atmosférico.

35 Sector Oil&Gas 21 La destilación es un proceso continuo. Esta operación, no obstante, sólo suministra productos en bruto que deberán ser mejorados para su comercialización, dado que los procesos de destilación no generan productos en la cantidad ni calidad demandadas por el mercado. Conversión Para hacer más rentable el proceso de refino y adecuar la producción a la demanda, es necesario transformar los productos, utilizando técnicas de conversión. Los principales procedimientos de conversión son el cracking y el reformado. Los procedimientos de cracking o craqueo consisten en un ruptura molecular y se pueden realizar, en general, con dos técnicas: el craqueo térmico, que rompe las moléculas mediante calor, o el craqueo catalítico, que realiza la misma operación mediante un catalizador 4. Las técnicas de conversión también se pueden aplicar a componentes más ligeros. Este es el caso del reformado. Gracias a este proceso, la nafta puede convertirse, en presencia de platino (que actúa como catalizador), en componentes de alta calidad para las gasolinas. Tratamiento En general, los productos obtenidos en los procesos anteriores no se pueden considerar productos finales. Antes de su comercialización deben ser sometidos a diferentes tratamientos para eliminar o transformar los compuestos no deseados que llevan consigo. Estos compuestos son, principalmente, derivados del azufre. Con este último proceso, las refinerías obtienen productos que cumplen con las normas y especificaciones del mercado. La fabricación de estos productos ha dado origen a una gigantesca industria petroquímica que produce alcoholes, detergentes, caucho sintético, glicerina, fertilizantes, azufre, disolventes, materias primas para 4 Sustancia que causa cambios químicos sin que ella misma sufra modificaciones en el proceso.

36 Sector Oil&Gas 22 fabricar medicinas, nailon, plásticos, pinturas, poliésteres, aditivos y complementos alimenticios, explosivos, tintes y materiales aislantes, así como otros componentes para la producción de abonos Comercialización Las actividades del negocio de Comercialización son la distribución de productos petrolíferos, la explotación de estaciones de servicio y demás unidades de suministro y la explotación de negocios denominados non-oil. Comercialización de productos petrolíferos Comprende la adquisición, almacenaje, transporte y distribución, venta, suministro y comercialización al por mayor y al por menor de productos petrolíferos. La demanda de los productos de refino se muestra en cierta medida elástica en el corto plazo por lo que los precios de los productos petrolíferos no sólo determinan el nivel de beneficios de la industria sino que juegan un importante rol en la activación del consumo, positiva o negativamente en función de que los precios estén bajos o altos. Explotación de las estaciones de servicio Se realiza mediante contratos de abanderamiento con un tercero o mediante marketing propio. Existen dos tipos de gestores de estaciones de servicio: los comisionistas (95% del total aproximadamente) que venden el producto por cuenta de la comercializadora, obtienen una comisión por litro vendido y disponen del producto en consigna y los revendedores (5% aprox.) que adquieren la propiedad del producto en el punto de venta y asumen las variaciones en los precios.

37 Sector Oil&Gas 23 Explotación del negocio non-oil Consiste en la adquisición y explotación directa/indirecta de tiendas, bares, restaurantes, talleres, túneles de lavado, garajes, etc. La necesidad de recuperar las importantes inversiones realizadas en las estaciones de servicio se trata de compensar con la creación de productos non oil como restaurantes, apoyo a la automoción (lavados, servicios mecánicos, reparación, etc.) o tiendas que se caracterizan por tener un margen superior al que obtienen los distribuidores naturales de los mismos y vienen a compensar la bajada de márgenes del combustible por la fuerte competencia entre comercializadoras. Actúan también como atracción de clientes al mercado de estaciones de servicio y para contrarrestar la competencia de las grandes superficies que distribuyen carburantes.

38 Sector Oil&Gas Gas Natural Origen e historia El descubrimiento del gas natural data de la antigüedad en el Medio Oriente. Hace miles de años, se pudo comprobar que existían fugas de gas natural que prendían fuego cuando se encendían, dando lugar a las llamadas "fuentes ardientes". En Persia, Grecia o la India, se levantaron templos para prácticas religiosas alrededor de estas "llamas eternas". Sin embargo, estas civilizaciones no reconocieron el valor de su descubrimiento. Fue en China, alrededor del año 900 a.c., donde se comprendió la importancia de este producto. Los chinos perforaron el primer pozo de gas natural que se conoce en el año 211 a.c. En Europa no se conoció el gas natural hasta que fue descubierto en Gran Bretaña en 1659, aunque no se empezó a comercializar hasta En 1821, los habitantes de Fredonia (Estados Unidos) observaron burbujas de gas que remontaban hasta la superficie en un arroyo. William Hart, considerado como el "padre del gas natural", excavó el primer pozo norteamericano de gas natural. Durante el siglo XIX el gas natural fue casi exclusivamente utilizado como fuente de luz. Su consumo permaneció muy localizado por la falta de infraestructuras de transporte que dificultaban el traslado de grandes cantidades de gas natural a grandes distancias. En 1890, se produjo un importante cambio con la invención de las juntas a prueba de fugas en los gasoductos. No obstante, las técnicas existentes no permitieron transportar el gas natural a más de 160 kilómetros de distancia por lo que el producto se quemaba o se dejaba en el mismo lugar. El transporte del gas natural a grandes distancias se generalizó en el siglo XX, durante los años veinte, gracias a las mejoras tecnológicas aportadas a los gasoductos. Después de la segunda guerra mundial, el uso del gas natural creció rápidamente como consecuencia del desarrollo de las redes de gasoductos y de los sistemas de almacenamiento.

39 Sector Oil&Gas 25 En los primeros tiempos de la exploración del petróleo, el gas natural era frecuentemente considerado como un subproducto sin interés que impedía el trabajo de los obreros, forzados a parar de trabajar para dejar escapar el gas natural descubierto en el momento de la perforación. Hoy en día, en particular a partir de las crisis petroleras de los años 70, el gas natural se ha convertido en una importante fuente de energía en el mundo. Durante muchos años, la industria del gas natural estuvo fuertemente regulada debido a que era considerada como un monopolio de Estado. En el transcurso de los últimos 30 años, se ha producido un movimiento hacia una mayor liberalización de los mercados del gas natural y una fuerte desregulación de los precios de este producto. Esta tendencia ha tenido como consecuencia la apertura del mercado a una mayor competencia y la aparición de una industria de gas natural mucho más dinámica e innovadora. Además, gracias a numerosos avances tecnológicos se ha facilitado el descubrimiento, la extracción y el transporte de gas natural hasta los consumidores. Estas innovaciones han permitido también mejorar las aplicaciones existentes así como crear otras nuevas. En la actualidad, el gas natural es cada vez más utilizado para la producción de electricidad El producto: descripción y características técnicas Los componentes mayoritarios del gas natural son los hidrocarburos parafínicos inferiores, principalmente metano ( CH 4, como mínimo 90%) y, en cantidades menores y decrecientes, etano ( C H ), propano ( C H ), butano ( C H ), etc.; también suele contener otros gases, a veces en proporciones importantes, como nitrógeno, anhídrido carbónico, dióxido de carbono, sulfuro de hidrógeno, helio o argón, además de vapor de agua y a veces mercurio. La composición del gas natural nunca es constante, varía según el tipo de yacimiento de donde se esté extrayendo. Se suele agrupar en tres grandes grupos

40 Sector Oil&Gas 26 dependiendo de su composición, los cuales definen tres tipos diferentes de yacimientos: Gas seco: está constituido en su mayor parte por metano, con cierto porcentaje de propano y butano y ausencia de hidrocarburos superiores que podrían condensar después de la extracción. Gas húmedo: aparecen hidrocarburos que en condiciones atmosféricas son líquidos, tales como pentano, hexano y heptano. Gas asociado: se encuentra en presencia de petróleo bruto, ocupando la parte superior del yacimiento y estando disuelto también en el petróleo, del que se desprende al reducirse la presión. Presenta hidrocarburos superiores al hexano. Es generalmente admitido que el carbono y el hidrógeno contenidos en el gas natural provienen de restos de plantas y de animales que se juntaron en el fondo de los lagos y de los océanos durante millones de años. Después de haber sido cubierto por grandes capas de otros sedimentos, el material orgánico se transformó en petróleo bruto y en gas natural bajo el efecto de la presión ejercida por las capas de sedimentos y el calor emitido por el núcleo terrestre. Tras ser expulsados de los esquistos arcillosos marinos en los que se habían depositado y debido a la menor densidad del petróleo y el gas con respecto al agua, se produjo la subida de ambos a través de las rocas sedimentarias porosas, llenando sus poros. El gas natural está presente por todo el mundo, ya sea en los depósitos situados en las profundidades de la superficie terrestre, o en los océanos. Las napas de gas pueden formarse encima de los depósitos de petróleo bruto, o estar atrapadas en el seno de las rocas porosas. El gas natural en estado puro es incoloro, inodoro, insípido, sin forma particular, no corrosivo, no tóxico y más ligero que el aire (densidad de 0.60 frente al 1.00 del aire), por lo que tiene tendencia a elevarse y puede, consecuentemente, desaparecer fácilmente del sitio donde se encuentra por cualquier grieta. Por razones de seguridad, se le añade mercaptan, un agente químico que le da un olor característico a huevo podrido por su contenido en azufre, con el propósito de detectar una posible fuga.

41 Sector Oil&Gas 27 A presión atmosférica normal, si el gas natural se enfría a una temperatura de 161 ºC aproximadamente, se condensa bajo la forma de un líquido llamado gas natural licuado (GNL). Un volumen de este líquido ocupa casi 600 veces menos espacio que el gas natural y es dos veces menos pesado que el agua (45% aproximadamente). Por lo que el gas natural se licua para facilitar su transporte y almacenaje. Ni el GNL ni su vapor pueden explotar al aire libre. El valor del gas natural es determinado por su potencial energético, es decir, por la cantidad de energía producida en la combustión de un volumen. Se suele medir en Unidades Térmicas Británicas (Btu), que representan la cantidad de energía que se requiere para elevar a un grado Fahrenheit la temperatura de una libra de agua a condiciones atmosféricas normales. El potencial de energía del gas natural es variable y depende de su composición: cuanto mayor sea la cantidad de gases no combustibles que contenga, menor será su valor energético. Además, cuanto mayor sea la masa volumétrica de los diferentes gases combustibles mayor será la cantidad de átomos de carbono y, por tanto, mayor será su valor en energético Ventajas del Gas Natural El gas natural es la fuente de energía fósil que ha conocido el mayor avance desde los años 70 y representa actualmente la quinta parte del consumo energético mundial. Es considerado como el combustible de este siglo, como lo fue el petróleo durante el siglo pasado y el carbón hace dos siglos. Las características que lo hacen tan especial son: Seguridad Gracias a sus ventajas económicas y ecológicas, el gas natural resulta cada día más atractivo para muchos países. El gas natural no es ni corrosivo ni tóxico, su temperatura de combustión es elevada y posee un estrecho intervalo de inflamabilidad,

42 Sector Oil&Gas 28 lo que hace de este combustible fósil una de las fuentes de energía más seguras del momento. En la actualidad es la segunda fuente de energía de mayor utilización después del petróleo. Según el EIA, departamento norteamericano de la energía, la participación del gas natural en la producción energética mundial era del 23% en 1999 y las perspectivas de desarrollo de la demanda son excelentes. El gas natural es igualmente una fuente de energía muy segura tanto en lo que concierne su transporte y su almacenamiento como su utilización. Figura 6: Aprovisionamiento total en energía primaria según tipo de carburante (Fuente:World Energy Outlook 2000, International Energy Agency) Eficacia El gas natural presenta una ventaja competitiva frente las otras fuentes de energía pues, solamente alrededor del 10% del gas natural producido se pierde antes de llegar al consumidor final. Además los avances tecnológicos mejoran constantemente la eficacia de las técnicas de extracción, de transporte y de almacenamiento así como el rendimiento energético de los equipos que funcionan con gas natural.

43 Sector Oil&Gas 29 No contaminante El gas natural es considerado como uno de los combustibles fósiles más limpios y respetuosos con el medio ambiente. Bajo su forma comercializada, casi no contiene azufre y su ventaja en materia ambiental en comparación con el carbón o con el petróleo reside en el hecho de que las emisiones de dióxido de azufre son ínfimas y que los niveles de óxido de nitrógeno y de dióxido de carbono son menores (según Eurogas las emisiones de CO 2 son entre 40-50% menores que las del carbón y entre 25-30% menores que las del petróleo). Una mayor utilización de esta fuente de energía permitiría particularmente limitar los impactos negativos sobre el medio ambiente tales como: la lluvia ácida, la deterioración de la capa de ozono o los gases con efecto de invernadero. Garantía de continuidad Aunque las reservas de gas natural sean limitadas y que se trate de una energía no renovable, las reservas explotables son numerosas en el mundo entero y aumentan al mismo tiempo que se descubren nuevas técnicas de exploración y de extracción, permitiendo una perforación más amplia y profunda. El nivel de las inversiones dedicadas a la industria del gas natural prueba la importancia creciente de este producto. Este sector muestra un dinamismo importante desde principios de este nuevo milenio. Una demanda y un nivel de precios en aumento condujeron a emprender nuevos proyectos de expansión y de exploración. Fue así como se desarrollaron y se planificaron proyectos de construcción de nuevos gasoductos a través del mundo. Además, los gobiernos incluyen progresivamente al gas natural en el orden del día de su política energética, principalmente a través del seguimiento de políticas de liberalización del mercado (en particular después de las crisis petroleras de los años 70). Cada vez más, los usuarios finales muestran una preferencia por el gas natural por su limpieza, su seguridad, su fiabilidad y su interés económico. El gas natural se puede utilizar para la calefacción, la refrigeración y otras aplicaciones de tipo industrial. Al

44 Sector Oil&Gas 30 mismo tiempo, tiende a convertirse en el combustible preferido para la producción de electricidad Las reservas de Gas Natural Las reservas de gas natural, aunque limitadas, son muy importantes, ampliamente distribuidas por el mundo y las estimaciones de su dimensión continúan progresando a medida que las nuevas técnicas de explotación, de exploración y de extracción son descubiertas. Las reservas probadas son aquellas que podrían ser producidas con la tecnología actual. En el transcurso de los últimos veinte años, las reservas mundiales de gas natural se han multiplicado por dos alcanzando en el 2000, los 150,19 trillones de metros cúbicos. Pero se estima que una cantidad significativa de gas natural queda aún por descubrir. Las mayores reservas se encuentran en la antigua Unión soviética, con el 38% del total mundial. Junto con Oriente Medio, que representa el 35%, suponen aproximadamente las tres cuartas partes de las reservas mundiales de gas natural. Figura 7: Distribución de las reservas de gas natural en el 2000 (Fuente: BP Amoco, Statistical Review of World Energy 2001)

45 Sector Oil&Gas 31 El ratio mundial de reservas de gas natural respecto a la producción a niveles actuales está entre 60 y 70 años. Esto representa el tiempo que las reservas existentes durarían si se mantuvieran los actuales niveles de producción La producción de Gas Natural Figura 8: Producción de gas natural en miles de millones de metros cúbicos período (Fuente: BP Amoco, Statistical Review of World Energy 2000) En el año 2000 los principales países productores eran Estados Unidos y la Federación de Rusia con, respectivamente, el 22,9 % y el 22,5 % de la producción mundial. Junto con Canadá, Reino Unido, Argelia, Indonesia, Irán, los Países Bajos, Noruega y Uzbekistán (los 10 países con mayores niveles de producción) representaban el 86% de la producción total de gas natural. En el 2000 la producción mundial total alcanzó los 2422,3 miles de millones de metros cúbicos, lo que representa un crecimiento del 4,3% con respecto al año anterior. Este crecimiento es sensiblemente superior al crecimiento medio anual durante el período , en el que la producción aumentó en todas las regiones, salvo en la antigua Unión Soviética, y donde el crecimiento más rápido se registró en el Medio Oriente y en África.

46 Sector Oil&Gas 32 En respuesta a las previsiones de crecimiento de la demanda y como consecuencia de la planificación de proyectos de exploración y de expansión se espera un crecimiento de la producción mundial de gas natural El consumo de Gas Natural El gas natural representa casi la cuarta parte del consumo energético mundial. Como lo muestra claramente el gráfico siguiente, este consumo ha aumentado fuertemente en el transcurso de los últimos 30 años. Figura 9: Consumo de Gas Natural en miles de millones de metros cúbicos (Fuente: BP Amoco, Statistical Review of World Energy 2000) Los principales países consumidores de gas natural en el 2000 fueron Estados Unidos, con 27,2% del consumo total y la Federación de Rusia, con el 15,7%. Entre América del Norte y la antigua Unión Soviética el consumo totalizó el 55% del gas producido. Europa consumió el 19,1% de la producción total. Solamente estas tres zonas consumieron las tres cuartas partes de la producción mundial. En el 2000 el crecimiento del consumo alcanzó el 4,8%, siendo el crecimiento mayor en África (12,8%) y en Asia (7,8%). Ese mismo año el consumo mundial total fue de 2404,6 miles de millones de metros cúbicos.

47 Sector Oil&Gas 33 Las principales agencias energéticas mundiales predicen un fuerte aumento de la demanda mundial para los próximos veinte años, crecimiento que debería producirse principalmente en el seno de los países en desarrollo El comercio internacional Según Cedigaz, solamente el 26,3% de la producción comercializada fue objeto de intercambios internacionales. El comercio por buques de GNL (gas natural licuado) representó el 21% del comercio internacional de gas. El bajo porcentaje de intercambios internacionales se debe principalmente a los altos costes de transporte. Transportar gas natural es complejo y requiere inversiones altas, pues la mayoría de las reservas están lejos de los centros de consumo. Igualmente, la construcción y la gestión de los gasoductos crean problemas legales y logísticos. En el 2000 los principales países exportadores por gasoducto fueron la Federación de Rusia, Canadá, Noruega, los Países Bajos, Argelia y el Reino Unido. La primera zona de importación por gasoducto, independientemente de los Estados Unidos que absorbió todas las exportaciones canadienses, fue Europa. La mayor parte del comercio internacional de GNL fue realizado por las regiones Asia-Pacífico, siendo los principales países exportadores Indonesia, Malasia y Australia y siendo Japón el principal país importador. Argelia y Qatar son igualmente importantes exportadores de GNL. La infraestructura mundial del GNL es, según el "World LNG Source Book 2001 (Gas Technology Institute)", la siguiente: Doce países tienen equipos para licuar el gas: Abou Dhabi, Argelia, Australia, Brunei, Indonesia, Libia, Malasia, Nigeria, Omán, Qatar, Trinidad y Tobago y los Estados Unidos. Treinta y ocho terminales de recepción funcionan en 10 países entre los cuales 23 en Japón, 3 en España, 3 en los Estados Unidos, 2 en Corea, 2 en Francia y 1 en Bélgica, Grecia e Italia, en la provincia china de Taiwán, en China y en Turquía.

48 Sector Oil&Gas Mercados regionales Como consecuencia del porcentaje reducido de gas natural intercambiado en relación con el gas producido, no existe un verdadero mercado global, sino más bien mercados regionales, que poseen diferentes niveles de organización, de madurez y de estructuras del mercado. Los principales mercados son América del Norte, Europa Occidental y la antigua Unión soviética. Otros mercados regionales, como el latinoamericano y el de los países de la región Asia-Pacífico, adquieren cada vez más importancia. La demanda proveniente de África, del Sudeste Asiático y de China es satisfecha, en su mayor parte, por fuentes internas o regionales. El Medio Oriente es sobre todo una región productora América del Norte El mercado de gas natural en América del Norte está muy integrado y es muy maduro. Es casi autosuficiente. El proceso de liberalización del mercado comenzó en los años 70, en Canadá y en Los Estados Unidos, siendo estos los países en los que el mercado está más abierto a la competencia. Los Estados Unidos son el primer productor y consumidor de gas natural. Según el estudio del USEA (United States Energy Association) "Hacia una estrategia nacional de la energía", la cantidad de consumidores que utilizan el gas natural en los Estados Unidos ha aumentado desde hace algunos años hasta alcanzar alrededor de 175 millones en el El gas natural se produce a partir de pozos, es despachado por 125 compañías de explotación de gasoductos, vía una red subterránea de 1,3 millones de millas, a más de compañías distribuidoras de gas que proveen a los clientes en más de 50 Estados. La casi totalidad del gas consumido en los Estados Unidos es producido en América del Norte. Existen grandes depósitos en prácticamente la mitad de los 50 Estados, pero 4 de ellos (Texas, Luisiana, Nuevo México y Oklahoma) poseen más de la mitad de las reservas del país. El gráfico que sigue representa un esquema del funcionamiento del mercado de gas natural en los Estados Unidos en 1998:

49 Sector Oil&Gas 35 Figura 10: Mercado del gas (Fuente: Energy Information Administration) Europa Occidental En Europa Occidental las reservas de gas natural son limitadas. Representan sólo el 5% de los recursos globales. Actualmente, el mercado europeo está marcado por cambios estructurales importantes que son el resultado del proceso de liberalización. Los principales países productores son los Países Bajos, Noruega y el Reino Unido. La industria del gas en Europa consiste principalmente en actividades situadas al final de la cadena de la producción tales como el transporte o la distribución. Más del 30% del consumo de gas es satisfecho a través de gasoductos, por importaciones provenientes de la antigua Unión soviética y de Argelia, y por GNL proveniente de África del Norte. En el futuro se espera un incremento de la dependencia hacia las importaciones, aunque se considera que la oferta está situada a una distancia geográficamente razonable.

50 Sector Oil&Gas 36 La estructura de la oferta de gas natural y del sistema de transporte en Europa es presentada en el gráfico siguiente: Figura 11: Sistema de transporte del gas (Fuente Eurogas) Antigua Unión Soviética La antigua Unión Soviética posee la mayor parte de las reservas mundiales probadas de gas natural. La Federación de Rusia es el segundo país productor y el primer exportador. El gas natural es el combustible preponderante en Rusia, donde representa casi la mitad del consumo interior. La totalidad del gas que no es consumido domésticamente es exportado. Antes de la disolución de la Unión Soviética, la mayor parte de este gas era exportado hacia Europa del Este. Desde entonces, Rusia continúa aprovisionando a la CEI y Europa del Este aunque ha diversificado geográficamente sus exportaciones, pues más del 62% del volumen es exportado hacia zonas no tradicionales. Además de Rusia, Turkmenistán es el único exportador

51 Sector Oil&Gas 37 significativo. La industria rusa de gas es un monopolio dominado por la sociedad Gazprom, que controla más del 95% de la producción Rasgos generales del mercado europeo Europa presenta una elevada dependencia del suministro de gas. La UE importa el 45% del gas que consume, fundamentalmente de Rusia, Argelia y Noruega. La previsión indica que este porcentaje sería de un 50% en el año 2005 y de un 57% en El desarrollo del GNL puede disminuir ligeramente esta presión en los suministros, ahora que el crecimiento de la demanda está siendo cada vez más fuerte. El mercado Europeo de gas puede dividirse en Norte y Sur. En la región Norte se está operando un cambio fundamental basado en el giro del Reino Unido de exportador neto a importador. En este balance regional el gas de Noruega es una pieza fundamental. Las empresas protagonistas en esta región son Statoil, BP (British Petroleum) y BG (British Gas), la primera proveedora y las dos últimas fundamentalmente consumidoras. Otras empresas que pueden tener un papel relevante son Ruhrgas, Distrigaz y GdF (Gaz de France) La liberalización del mercado del Gas Natural Durante las últimas dos décadas los mercados de gas natural se han caracterizado por la liberalización, tanto en países desarrollados como en países en desarrollo. Este proceso se denomina a menudo desregulación, aunque esto no signifique una ausencia de reglas en el mercado. Tradicionalmente, los gobiernos han considerado al sector de la energía como un sector estratégico y demasiado importante como para dejarlo en manos de las fuerzas del mercado. El mercado del gas natural era considerado como un monopolio natural y generalmente las empresas de Estado controlaban esta industria. Como consecuencia

52 Sector Oil&Gas 38 de las crisis energéticas de los años setenta, el sector pasó por reformas estructurales que tenían como objetivo la apertura del mercado a la competencia para reducir los costos y mejorar los rendimientos económicos y la eficiencia. Estas políticas de liberalización se desarrollan de diferentes formas y a distintas velocidades según los países. Pueden incluir la privatización, la introducción de competencia basada en el acceso de terceras partes a la infraestructura de oferta de gas, el desmantelamiento del monopolio de Estado o reformas legislativas. El objetivo es la reducción de la intervención directa de los gobiernos sobre los mercados y el suministro de gas natural a bajos precios, transparentes y competitivos. El proceso de liberalización empezó, hace algunos años en países como Estados Unidos, Canadá, el Reino Unido o Australia. Este movimiento hacia la liberalización del mercado se está produciendo todavía en la Unión Europea y en otros países. En Estados Unidos la industria del gas natural pasó por una fase de profunda mutación con el establecimiento del "Natural Gas Policy Act" en Se pasó de un mercado casi totalmente regulado a un mercado liberalizado. Fue también de gran importancia en este proceso la Orden 636 de 1992 de la "Federal Energy Regulatory Commission", donde se exigía que los empresas de gasoductos separasen sus servicios de transporte, de venta y de almacenamiento. Las empresas que explotan los gasoductos se vieron obligadas a reducir su campo de actividad, pasando de ser vendedoras a transportadoras de gas. Además los productores, las filiales de empresas de gasoductos y los vendedores tuvieron la posibilidad de jugar un papel en materia de suministro de gas natural a los usuarios. En la Unión Europea, los gobiernos están revisando el marco jurídico que se le debe dar al gas natural. En el contexto de la Directiva del Gas Natural 98/30 relativa a la apertura de mercados, han sido establecidas reglas comunes para la transmisión, la distribución, el suministro y el almacenamiento del gas natural. En el transcurso de la siguiente década, la industria debería progresivamente abrirse a la competencia y alcanzar en el 2008 al menos el 33% del consumo total de gas.

53 Sector Oil&Gas 39 La primera etapa debía aplicarse el 10 de agosto 2000, implicando la apertura de al menos 20% del mercado a la competencia. Los niveles de liberalización en Europa difieren de un país al otro. Por ejemplo, el Reino Unido es el país con mayor grado de liberalización y Francia con el menor.

54 Sector Oil&Gas La cadena del Gas Natural Se entiende por cadena del gas natural el conjunto de estadios por los que pasa dicho hidrocarburo desde que se encuentra en el yacimiento (ya sea en estado libre o asociado al petróleo crudo), hasta que llega al distribuidor o al consumidor final. Dependiendo de cómo se realice el transporte del gas natural, en estado gaseoso o licuado, la cadena del gas natural estará constituida por diferentes eslabones, como se puede observar en la siguiente figura: Extracción y tratamiento Una vez extraído el gas natural del yacimiento, debe ser transportado hasta la planta de tratamiento. El gas natural seco permite su canalización por medio de los gasoductos convencionales desde el yacimiento hasta la planta de tratamiento sin que se obstruya el mismo, lo cual facilita la separación espacial de ambos procesos. En el caso de los yacimientos de gas natural húmedo o asociado existen dos alternativas: Instalar la planta de tratamiento cerca del pozo de extracción (cuando el contenido en hidrocarburos en estado líquido del gas natural no es muy elevado), de forma que en el interior del gasoducto de transporte coexistan líquido y vapor, lo cual exige periódicas limpiezas del gasoducto de unión entre el pozo de extracción y la planta de tratamiento. Enviar el gas natural extraído a una presión (y temperatura) superior a la crítica a través de un gasoducto de mayor espesor (y por ello, más costoso) de forma tal que se evite la acumulación de líquidos a lo largo del gasoducto. Esta fase de tratamiento es necesaria debido principalmente a que: El gas natural comercial debe cumplir una serie de especificaciones con el fin de poder ser transportado sin problemas en las redes gasistas, y desde el punto de vista del consumidor final la combustión ha de ser completa y estable, para lo que se requiere que se mantengan dos propiedades, el poder calorífico superior (PCS) y el

55 Sector Oil&Gas 41 índice de Wobbe (ratio entre el PCS y la raíz cuadrada de la densidad relativa del gas frente al aire). En la cadena del GNL el proceso de licuefacción implica trabajar a temperaturas en el entorno de 160 ºC, por lo que es necesario eliminar cualquier componente susceptible de congelarse produciendo la obstrucción del circuito de gas natural. El propósito de la planta de tratamiento es reducir el contenido de agua, gases ácidos, mercurio, los hidrocarburos superiores al metano y el nitrógeno antes de ser transportado por gasoducto o licuado. Los efectos de estos compuestos son los siguientes: H 2 O : su congelación y su condensación tiene como consecuencia el taponamiento de los circuitos de licuefacción y la corrosión de gasoductos respectivamente. Además forma hidratos sólidos con los alcanos a bajas temperaturas y altas presiones que pueden llegar a producir atascos en las conducciones. H 2 S : produce corrosión en los gasoductos en presencia de agua y contaminación en su combustión. CO 2 : su congelación tiene como consecuencia el taponamiento de los circuitos de licuefacción. Igualmente puede producir corrosión de los gasoductos en presencia de agua. Hg: produce la rápida y severa corrosión de los equipos de aluminio habitualmente empleados en sistemas criogénicos. N 2 : gas inerte sin ningún valor comercial en el gas; su presencia tiene como consecuencia un descenso en la temperatura de almacenamiento del GNL, lo que implica un incremento en el consumo de energía en las unidades de licuefacción. Hidrocarburos superiores al metano: producen el ensuciamiento del gasoducto si estos se transportan en estado líquido, pudiendo llegar a obstruirlo, y el taponamiento de los intercambiadores de calor criogénicos o en las válvulas de expansión debido a su congelación, durante el proceso de enfriamiento de la licuefacción.

56 Sector Oil&Gas 42 A continuación se mencionan los diferentes procesos existentes en la actualidad para la reducción de estos compuestos en el GN Eliminación de gases ácidos: desulfuración y descarbonatación La desulfuración del gas debe llevarse a cabo en primer lugar, pues así se evita o disminuye el riesgo de corrosiones en los equipos e instalaciones posteriores de tratamiento. Existen tres tipos de procesos principales: la absorción química, la absorción física y la adsorción. La elección de cada sistema depende del contenido de gases ácidos ( CO 2, H 2 S ) en el gas natural a tratar. En el caso de altos contenidos pueden ser necesarios dos tratamientos sucesivos, siendo el primero el que elimina la mayor parte de los gases ácidos con un bajo consumo energético y el segundo un tratamiento final. Los procesos de absorción son los más usados para la eliminación del sulfuro de hidrogeno y del dióxido de carbono cuando la presencia de éste no es excesiva. Cuando la concentración de tales contaminantes es suficientemente baja puede usarse la adsorción de forma ventajosa Deshidratación A la vista de lo restrictivo de las especificaciones requeridas para el agua (80 mg/m3(n)), tan solo es posible mediante adsorción empleando desecadores sólidos. Existen dos tipos de desecadores sólidos para este propósito: la alúmina activada y los filtros moleculares (tamices moleculares) que tienen un mayor ratio de adsorción que la alúmina, por lo que la cantidad de material desecante y el tamaño de los equipos son menores. Consecuentemente, todas las plantas de tratamiento modernas usan filtros moleculares.

57 Sector Oil&Gas Descarbonatación por destilación criogénica La eliminación del agua evita la corrosividad del anhídrido carbónico, pero sin embargo puede ser necesaria la separación de éste por encontrarse en una concentración excesiva, aún después del tratamiento realizado anteriormente. Debe de tenerse en cuenta que el gas procedente de pozos de petróleo presurizados con CO 2 puede contener más del 70% de anhídrido carbónico. En tal caso, la separación del CO 2 debe hacerse por otros métodos distintos de la absorción (que resultaría muy costosa), pudiéndose emplear distintos tipos de destilación a baja temperatura y a presión para evitar la formación de nieve carbónica. El CO 2 puede separarse en fase líquida lo que resulta muy ventajoso para su reinyección en los pozos Separación del nitrógeno y helio y eliminación del mercurio La separación del nitrógeno es de especial importancia debido a la creciente aplicación del mismo para presurizar los pozos de petróleo, en lugar de anhídrido carbónico; así son cada día más frecuentes las unidades de destilación criogénica que proporcionan un nitrógeno líquido que se reinyecta en el pozo. Por otra parte casi todos los pozos de petróleo secos contienen más del 10%v de nitrógeno, con concentraciones entre el 0,005%v y el 0,5%v de helio, que es recuperado también mediante destilación criogénica. Este gas noble tiene una demanda creciente y su separación puede ser rentable en muchas ocasiones. El mercurio es eliminado haciendo circular el gas natural a través de una base de adsorbente sólido (compuestos de azufre depositados en alúmina o carbón activado), el cual fija el mercurio Eliminación de hidrocarburos superiores al metano Se debe proceder al enfriamiento del gas para la condensación de todos los hidrocarburos excepto el metano. A continuación se fracciona este condensado para obtener así las diferentes fracciones que lo forman.

58 Sector Oil&Gas 44 Tras todos estos tratamientos, el gas natural presenta ya las condiciones necesarias para poder ser transportado en forma gaseosa por gasoducto o por cadena de GNL Transporte por gasoducto Gasoducto es el término que se reserva para designar los conductos por los que se transporta gas a presión superior a 16 bar. La capacidad de transporte de un gasoducto viene determinada por la presión entre sus extremos y por su diámetro. A medida que aumenta el diámetro, la capacidad de transporte aumenta. En general, los diámetros de los gasoductos de transporte tienen entre 0,6 y 1,4 metros y las presiones máximas van de 40 a 80 bares. A medida que aumenta la longitud del gasoducto se va reduciendo la presión de envío, por lo que es necesario aumentar la presión del gas a intervalos regulares mediante estaciones de regulación, que son instalaciones formadas por uno o varios compresores Transporte por cadena de GNL Planta de licuefacción Una vez que el gas natural ha sido tratado se procede a su licuefacción para poder ser transportado por vía marítima. El proceso de licuefacción consiste inicialmente en presurizar el gas natural para a continuación someterle a una serie de enfriamientos a esta presión, hasta alcanzar una temperatura aproximada de -150 ºC. Una vez ya en estado líquido se procede a su expansión mediante un sistema de válvulas, consiguiendo de esta forma una presión ligeramente superior a la atmosférica y una temperatura de unos 160 ºC. La principal razón de trabajar a la mayor presión posible es que la temperatura de licuefacción es mayor, a la vez que la entalpía de licuefacción es menor (se requiere menor energía para licuar el gas natural).

59 Sector Oil&Gas 45 Las principales ventajas de obtener el GNL a presión ligeramente superior a la atmosférica son: Menor coste de fabricación en tanques de almacenamiento y barcos metaneros. Menor peso debido al menor grueso de las planchas metálicas en los tanques de almacenamiento. Transporte más barato. Mayor cantidad de energía por unidad de volumen Almacenamiento de GNL El almacenamiento de GNL se realiza tanto después del proceso de licuefacción como antes de su regasificación. Los tanques de almacenamiento de GNL confieren a la cadena la adaptación del funcionamiento continuo de la planta de licuación, con el transporte de GNL por barco, que es discontinuo, y el terminal de regasificación que a su vez, suele operar en continuo. Además de esto este tipo de instalación tiene las siguientes funciones: Retener el GNL: debe presentar una estructura y materiales adecuados para soportar la carga hidrostática del líquido y sus bajas temperaturas. Estanqueidad de los gases: no debe salir el GN que se vaporice, ni entrar el aire del exterior o agua de lluvia. Esto se consigue mediante depósitos metálicos, pared externa de hormigón y aislamiento térmico. Conferir seguridad a las instalaciones circundantes: se fija un límite de evaporación y se constituye una barrera secundaria en caso de fuga en la pared primaria. Para poder mantener el gas en el depósito en estado líquido y a baja temperatura, los depósitos se componen de tres elementos principales: el recipiente interno, el aislante y el recipiente externo. El recipiente interno está destinado a contener el gas licuado a temperatura criogénica, totalmente aislado al estar rodeado por el aislante que evita el aporte de

60 Sector Oil&Gas 46 calorías del exterior al GNL, disminuyendo por tanto la evaporación. Los materiales aislantes más utilizados son la perlita, la lana de fibra de vidrio, el polietileno y el poliuretano. El recipiente externo es cilíndrico, de base plana y techo en forma de domo, estanco a los vapores de GNL. Dependiendo del tipo de materiales utilizados se tienen tanques de almacenamiento de simple contención o de doble contención. Los de simple contención son de acero al carbono y no pueden retener una posible fuga del tanque interior, para lo que se crea un cubeto con capacidad para todo el tanque. En los de doble contención, este recipiente incorpora funciones de contenedor secundario en caso de rotura del tanque interior, pudiendo retener el gas tanto en fase líquida como en vapor. Además dispone de tuberías, controles de nivel, bombas criogénicas y comprobadores de densidad y temperatura. 0,4 m 0,5 m Muro Hormigón Recubrimiento Exterior Aislamiento Perlita Bloque Soporte Calefacción de Fondo 1 m Tanque Interior 9% Ni Rigidizador Manta de Aislamiento Techo de Hormigón Armado Recubrimiento (acero al carbono) Aislamiento Cubierta Suspendida Fondo Interior 9% Ni Capa entre Fondos Fondo Secundario 9% Ni Aislamiento de Fondo Capa entre Fondos Fondo Exterior Base de Hormigón Relleno de Grava 45 m 72 m Tanque de doble contención completa

61 Sector Oil&Gas Transporte marítimo mediante buques metaneros El transporte de GNL por barco se realiza a -160 ºC y a una presión algo superior a la atmosférica. Se trata de un transporte altamente criogénico y sumamente especializado, tanto en su diseño como en los materiales que intervienen en el proceso constructivo. En este tipo de barcos el boil-off, producido por la evaporación del GNL en los tanques, se utiliza como combustible de las turbinas. La capacidad total de los tanques de un buque para el transporte de GNL varía entre y m3 según las distancias, cantidades a transportar y el tamaño de los muelles de carga y descarga Planta de regasificación Tras el atraque del buque metanero, se procede a la descarga del GNL por medio de unos brazos conectados a los tanques criogénicos. Éstos se utilizan tanto para la carga como para la descarga del GNL en la planta de licuefacción y de regasificación respectivamente, haciendo de unión física entre estas plantas y el barco atracado en el muelle. Gracias a su diseño compensan el oleaje y el movimiento debido a mareas. Todo el gas que se vaporiza en este proceso tanto en la descarga del barco como en el propio tanque de almacenamiento pasa al sistema de recuperación de vapores (boil off), retornando parte al barco para compensar el volumen desplazado en la descarga del metanero y el resto a un relicuador. El GNL pasa finalmente a los vaporizadores, donde se le hace circular en contracorriente con agua de mar, produciéndose su vaporización y calentamiento a una temperatura superior a 0ºC Almacenamiento subterráneo del Gas Natural La demanda del gas natural depende en gran medida de las temperaturas ambientales, con lo cual la red de transporte debe ser capaz de hacer frente tanto a

62 Sector Oil&Gas 48 posibles demandas puntas diarias producidas por inesperadas caídas de las temperaturas como a una demanda de mayor carácter estacional (generalmente, máxima en invierno y mínima en verano, aunque esto va evolucionando). Esta situación hace necesario que a lo largo de la red de gasoductos se construyan almacenamientos de gas. Los principales sistemas de almacenamiento subterráneo de gas natural en estado gaseoso son acuíferos, yacimientos de gas natural o petróleo agotados, cavernas de sal. Otras posibilidades son el sobredimensionamiento de las redes de conducción de gas natural, o los depósitos de gas de las antiguas fábricas de gas manufacturado Redes de distribución Tras el transporte del gas natural a alta presión se llega a las redes de distribución, constituidas por unas conducciones principales de reparto, numerosos ramales de canalización del gas que parten de las anteriores y numerosas estaciones de regulación de presión. Estas redes generalmente constituyen el último eslabón de la cadena del gas natural al poner en comunicación la red de transporte de gas natural a alta presión con el consumidor final Estaciones de mezclado Son unas instalaciones que mezclan adecuadamente los gases naturales de distintos orígenes, composiciones y poderes caloríficos, para que el gas natural resultante tenga un determinado poder calorífico adecuado para ser utilizado por los aparatos de gas de los consumidores finales.

63 Sector Oil&Gas Central de reparto Es el centro de coordinación de toda la cadena terrestre. Desde esta central se realiza el seguimiento de las presiones, temperaturas, caudales y poderes caloríficos del gas natural a lo largo de la cadena, la evolución del consumo, decidiendo en función de dicha información los volúmenes de gas a solicitar a los proveedores, a extraer de los almacenes subterráneos, etc.

64 Riesgos 50 3 Riesgos

65 Riesgos 51 3 Riesgos 3.1 Introducción A lo largo de este capítulo, se profundizará en la idea de riesgo, desde una perspectiva financiera, para, pasando por las tipologías de riesgo más importantes, llegar finalmente al concepto de riesgo de mercado. De la misma manera, se procederá a analizar la importancia y utilidad que tiene, hoy en día, la gestión y control de este tipo de riesgo para las grandes corporaciones, y en particular para las empresas industriales y energéticas. 3.2 Concepción económica del riesgo El futuro es algo que siempre ha preocupado a los seres humanos, el hecho de ser una eterna incógnita inquieta a la vez que interesa y atrae. Lo único que ha podido conseguir el hombre en su intento de controlarlo ha sido planificarlo o predecirlo, no asegurarlo. Si, desde el presente, se prevé obtener un resultado determinado, en el futuro puede ocurrir que, o bien sea alcanzado conforme a lo previsto, incluso sobrepasado, o que, por el contrario, nunca se llegue a lograr. La existencia de tales desviaciones respecto a lo inicialmente diseñado, o dicho de otro modo, la incertidumbre asociada a los resultados esperados respecto de las acciones emprendidas es lo que tradicionalmente se ha venido a denotar por riesgo. En la disciplina económica, la idea de riesgo aparece siempre asociada a la posibilidad de desviación en la obtención de un rendimiento u objetivo previamente establecido, es decir, supone una variación o divergencia entre un valor estimado a priori y el realmente alcanzado. Dicha variabilidad puede materializarse bien en pérdidas, en el caso de que la situación resultante esté por debajo del objetivo marcado o, por el contrario, en forma de beneficios inesperados cuando concurran condiciones más favorables que las estimadas en un principio.

66 Riesgos 52 Por tanto, es necesario diferenciar entre riesgo puro, donde sólo existe la posibilidad de pérdidas (sirva de ejemplo el caso de un incendio) y riesgo especulativo, donde además cabe la posibilidad de obtener ganancias (por ejemplo, la compra de acciones en bolsa). Lógicamente, es la probabilidad de incurrir en pérdidas lo que preocupa a cualquier gestor de una empresa. Parece ser que las primeras reflexiones sobre la idea de riesgo se remontan a la Antigua Roma, donde se pueden encontrar testimonios de las primeras operaciones de cobertura en transacciones mercantiles. Desde entonces, y hasta el día de hoy, se han sucedido numerosos e importantes cambios en el contexto económico mundial. Los mercados han evolucionado de manera imparable hacia una dimensión global, internacional y de libre competencia, al tiempo que han incorporado las innovaciones tecnológicas propias de este siglo. En este entorno cambiante y turbulento, el resultado de cualquier actividad económica se encuentra expuesto a diversos factores de riesgo. Los próximos epígrafes estarán dedicados a un breve análisis de las tipologías de riesgo más importantes, dejando de lado el riesgo de mercado, al que se le dedicará un capítulo completo al tratarse del tema central del presente proyecto. Los riesgos analizados han sido: Riesgo operacional. Riesgo legal. Riesgo reputacional. Riesgo de crédito.

67 Riesgos Tipologías de riesgos financieros Riesgo Operacional Es bien conocido que las instituciones financieras siempre han ido un paso por delante del resto de entidades en lo que a gestión de riesgos se refiere (y por tanto en las metodologías de medición asociadas). En el sector financiero, el Acuerdo de Basilea constituyó un punto de inflexión al tratar de organizar y sistematizar el tratamiento de los riesgos. Además, tuvo un carácter regulador, por lo que las entidades financieras se vieron obligadas a seguir las líneas marcadas por este Acuerdo. En lo que a riesgo operacional se refiere, tras la percepción por parte de los órganos reguladores de su importancia, en enero del 2001 el Comité de Basilea publicó un documento de consulta sobre el Nuevo Acuerdo de Capital en el que por primera vez se hace referencia a este tipo de riesgo. En junio de 2004 se publicó la versión definitiva del Acuerdo donde se reconoce la necesidad de calcular requerimientos de capital por riesgo operacional, es decir, a la hora de definir los recursos que una entidad debe tener es necesario medir el riesgo operacional para que dichos recursos sean capaces de absorber las posibles pérdidas que se ocasionen por la materialización de este tipo de riesgos. Existen varias definiciones de riesgo operacional aceptadas por el mercado. Por lo general el riesgo operacional se considera aquel riesgo que no es riesgo de mercado o riesgo de crédito. El Comité de Basilea, en el documento anteriormente mencionado define el riesgo operacional como el riesgo de pérdidas, directas o indirectas, que deriva de la existencia de anomalías en la infraestructura tecnológica -riesgo tecnológico-, fallos de procesamiento cometidos por errores humanos riesgo de ejecución- o de la utilización de un modelo inadecuado riesgo de modelo-. En definitiva, el riesgo operacional aparece como consecuencia de inadecuados o

68 Riesgos 54 ineficientes procesos internos, tanto de personal como de sistemas, o bien fallos de los mismos, o como resultado de factores externos 5. El riesgo operacional permanece como uno de los riesgos más difusos, aunque no por eso el menos relevante. Puede llegar a acarrear pérdidas económicas considerables e importantes. El caso Barings 6 en 1995, el de los Bancos Japoneses 7 en el mismo año o el caso de Morgan Grenfell Asset Management 8 dan fe de ello, además de indicar que la falta de su medición y control puede resultar en la quiebra absoluta de una institución, independientemente de su tamaño o reputación. El riesgo operacional es inherente a la mayoría de las actividades de cualquier empresa y puede consistir en un gran número de incidentes distintos entre sí. Mientras que otros tipos de riesgo, como lo pueden ser el de mercado o el de crédito, son discrecionales y la empresa puede elegir libremente asumirlos para intentar incurrir en beneficios, el operacional es generalmente aceptado como la consecuencia necesaria de llevar a cabo negocios. Por otro lado, aunque las entidades financieras están expuestas a este riesgo, en las corporaciones energéticas e industriales la gravedad se incrementa, puesto que las actividades de negocio de estas últimas conllevan de forma inherente un mayor número de factores de riesgo operacional (i.e. los posibles riesgos medioambientales, incluidos normalmente como una subcategoría de riesgo operacional, sí están 5 Esta definición incluye riesgo legal, pero excluye los riesgos estratégicos y reputacional. 6 Caso en el que se combinan el riesgo operacional y de mercado con tremendas consecuencias. Durante 11 años Nick Leeson, considerado como un joven trader estrella de la oficina de Singapur, ocultó pérdidas en contratos de futuro en el mercado japonés. La falta de distintos niveles para la autorización de operaciones así como la ineficaz supervisión interna llevaron a la desaparición del banco con el consecuente desempleo y pérdida en el valor de las acciones, originando afectación patrimonial a miles de accionistas. Se calcula el desastre en unos 1.4 billones de dólares. 7 Caso de los Bancos Japoneses en Crisis Financiera. Los principales bancos japoneses informaron de una cantidad importante de créditos que se mostraban en dificultad de pagos debido a una falta de seguimiento de los riesgos de crédito y la insuficiencia de controles en los procesos de otorgamiento de dichos créditos. Pérdidas de 400 millones de dólares, depreciación del yen y desaparición de varios bancos hicieron que a raíz de esta catástrofe se intensificaran las revisiones de bancos extranjeros en Estados Unidos. 8 Un gestor de fondos invirtió en acciones no listadas altamente especulativas contraviniendo la política del fondo, y resultando en masivas indemnizaciones a clientes por parte de Deutsche Bank.

69 Riesgos 55 presentes en actividades industriales y no (o en mucha menor medida) en las corporaciones financieras). En comparación con los riesgos de mercado y crédito, las fuentes de riesgo operacional no son fáciles de identificar y, más importante debido a su gravedad, el tamaño de su riesgo es difícil de medir. Es por tanto que su gestión debe ser distinta a la de otro tipo de riesgos. Existen tres métodos básicos para calcular los requerimientos de capital por riesgo operacional. Ordenados de forma creciente en cuanto a sofisticación y sensibilidad al riesgo, son: el método del indicador básico, el método estándar y los métodos de medición avanzada (AMA). En ellos se deberá estimar de forma razonable las pérdidas inesperadas, combinando datos relevantes de pérdidas tanto internos (sufridos por la compañía que realiza el análisis) como externos (mediante el acceso a los datos de eventos de pérdidas en otras compañías), el análisis de escenarios así como el entorno de negocio y los factores de control interno que son específicos a cada empresa. Basilea II no especifica las distribuciones de probabilidad que se deben utilizar para estimar el riesgo operacional. Sin embargo, cada empresa deberá demostrar que su método identifica eventos situados en las colas de la distribución de probabilidad, es decir, eventos generadores de pérdidas graves pero con muy escasa probabilidad de ocurrencia, exigiendo medidas de riesgo con un horizonte temporal de un año y un intervalo de confianza que llega a ser del 99,9%. El objetivo principal de la empresa en su administración deberá ser identificar, registrar, dar seguimiento, prevenir y mitigar de manera efectiva los riesgos operacionales, así como tomar responsabilidad de los propios riesgos operativos dentro de cada área de negocio individual y cada nivel de dirección, proporcionar recursos adecuados e implementar procedimientos para su administración, medición y manejo. Para ello la entidad deberá contar con un proceso de medición transparente, bien documentado y comprobable que permita determinar los elementos fundamentales dentro de su sistema general de medición del riesgo operacional.

70 Riesgos Riesgo Legal Este riesgo aparece cuando una modificación legal afecta, de manera significativa, a los términos establecidos inicialmente en un contrato firmado o cuando una de las partes comprometidas en algún acuerdo no goza de la autoridad legal necesaria para llevar a cabo una determinada transacción económica. Igualmente puede derivar de la existencia de alguna laguna legal, de una falta de jurisprudencia al respecto, de una incorrecta documentación o del incumplimiento del propio contrato. El riesgo legal incluye, además, disputas sobre los términos y condiciones de los contratos y posibles multas y sanciones impuestas por las autoridades regulatorias. Actualmente, se opera bajo un marco regulatorio altamente estricto y el escrutinio de reguladores, inversionistas y clientes es constante. Las autoridades tienen el poder de suspender o revocar las licencias, restringir actividades de negocio, imponer órdenes, multas o sanciones administrativas, o bien alguna otra acción disciplinaria que puede dañar los resultados de operaciones y las condiciones financieras de las entidades. Es por ello, que éstas buscan minimizar el riesgo legal entrenando y capacitando a los directivos y empleados, aumentando el número de controles y su exigencia sobre las prácticas de negocios y el comportamiento de quien los va a llevar a cabo, estudiando la documentación legal requerida, además de involucrando al Departamento Legal y adoptando las políticas, procedimientos y medidas para su cumplimiento. Los últimos años de cambios incesantes legislativos, regulatorios y normativos impactan directamente en las operaciones de la empresa, pudiendo llegar a constituir pérdidas económicas de grave consideración. Adicionalmente, la actividad internacional que cada vez abordan más empresas es también un foco del que puede surgir este riesgo legal, debido a la dificultad de combinar la legislación vigente en diversos países. El desafío que supone la aparición de nuevos instrumentos financieros (asociados tanto a la actividad financiera de la empresa como a la contratación de productos asociados a commodities) junto con la ausencia en un primer momento de leyes que los

71 Riesgos 57 regulen presentan problemas tanto para los que se sirven de ellos como para los legisladores del mercado, que deben enfrentarse a que estos novedosos productos no encajan de forma idónea en las categorías contables o fiscales existentes. El caso de Hammersmith & Fulham asesores, en 1991, es un claro ejemplo de ello. El tesorero de este compañía construyó una posición especulativa en swaps que llegó a acumular una pérdida de millones de libras británicas, llevando a la Cámara de los Lores a declarar nulos los contratos, con las consiguientes pérdidas para las contrapartidas, por entender que la autoridad local no tenía capacidad jurídica para contratar dichas transacciones Riesgo de Crédito El riesgo de crédito, junto al riesgo de mercado, constituye la tipología de riesgos más importantes y que mayor nivel de complejidad y sofisticación poseen. Es por ello que su análisis podría ser objeto de un proyecto entero. En este apartado se realizará una breve introducción a los conceptos más importantes asociados al riesgo de crédito y a la metodología propia de su medición. El riesgo de crédito puede definirse como el riesgo asociado a los posibles incumplimientos de los compromisos de clientes o terceros con los que se opere. Es decir, es la posibilidad de que un cliente no haga frente a sus compromisos. En el ámbito financiero un claro ejemplo son las hipotecas, como producto fuente de riesgo de crédito. Las entidades financieras al conceder una hipoteca se expone a que el cliente al que se le ha concedido no pueda hacer frente al pago de las mensualidades. En el ámbito energético un ejemplo similar sería el hecho de que los clientes no fueran capaces de abonar las facturas de consumo de electricidad o gas. Durante los últimos años, se ha producido un incremento importante en el número de entidades que están llevando a cabo el desarrollo de sus propios modelos internos de medición y gestión del riesgo de crédito.

72 Riesgos 58 En muchos casos en las entidades financieras esto se debe a requerimientos regulatorios, y en el resto de entidades o corporaciones se debe al interés por los beneficios que una buena gestión de estos riesgos se producen. Uno de los principales resultados del uso de estos modelos es la obtención de la distribución de probabilidad de las pérdidas potenciales asociadas al riesgo crediticio de cada entidad. Dado su contenido informativo, la distribución de pérdidas puede ser utilizada para determinar, entre otras medidas, una estructura de capital adecuada, de forma que cada entidad pueda estar protegida frente a la insolvencia creada por las pérdidas procedentes de los riesgos de crédito generados. Es decir, las empresas están interesadas en crear modelos que a priori sean capaces de predecir el comportamiento de la cartera de clientes. Con ellos, las empresas serían capaces de denegar operaciones a aquellos clientes que puedan ser morosos potenciales, optimizando la calidad de dicha cartera de clientes. Para la modelización de las pérdidas derivadas del riesgo de crédito se necesitan tres componentes básicos: Probabilidad de incumplimiento, Probability of Default o PD : probabilidad de que una contraparte pueda no hacer frente a sus obligaciones en un determinado plazo temporal. Exposición en incumplimiento, Exposure At Default o EAD : volumen de riesgo expuesto en el momento de incumplimiento (por ejemplo, la totalidad de la factura del gas o el importe de la hipoteca). La exposición representa la cantidad máxima que la entidad podría perder en una operación, en caso de incumplimiento de la contraparte y asumiendo que la recuperación de las posibles garantías afectas a la misma fuese nula. Las características singulares de los diferentes tipos de operaciones que componen la cartera de cliente de una determinada empresas condicionan la exposición (posibles pérdidas) de ésta ante un posible incumplimiento por parte de la contraparte. Por tanto, cada producto supondrá para la entidad una exposición por riesgo de crédito diferente, en función de sus características.

73 Riesgos 59 Severidad, Pérdida en caso de incumplimiento, Loss Given Default o LGD : porcentaje final que se pierde en caso de incumplimiento, es decir, el porcentaje no recuperado. Equivale a la unidad menos la tasa de recuperación o recovery rate, que refleja el porcentaje que representa el importe recuperado sobre la EAD. Por ejemplo, si como condición para la concesión de una hipoteca se ha puesto un aval o una garantía que supone el 25% del importe total, el porcentaje final que la entidad perdería no sería el 100%, sino el 75%, resultado de que la entidad financiera ha ejercido su garantía o su aval. La severidad o Loss Given Default (LGD), permite calcular la verdadera capacidad de recuperación de una entidad en aquellos casos en los que se hayan producido situaciones de incumplimiento. Por lo tanto, la LGD funciona como ponderador del valor de la exposición crediticia en caso de incumplimiento o pérdida potencial. Es decir, la LGD va a definir la parte de la exposición en el momento del incumplimiento que finalmente no va a ser recuperada por la entidad. Las garantías, tanto reales como personales, constituyen el principal mitigador de la severidad dado que constituyen la principal fuente de recobros una vez que una operación ha entrado en default. Por lo tanto, la metodología de cálculo de la pérdida esperada derivada del riesgo de crédito sería la siguiente: Pérdida Esperada = Probabilidad de Incumplimiento (PD) x Exposición (EAD) x Tasa de recuperación (LGD) Para la correcta comprensión de la fórmula expuesta al comienzo de esta sección se va a introducir un ejemplo. Una empresa de reciente creación desea que un banco le conceda un crédito de para ejecutar su plan de negocio. En este caso imaginamos que el banco le exige un aval de

74 Riesgos 60 En este caso se observa que la exposición (EAD), lo que pone en juego el banco con esta empresa son Al ser una empresa de reciente creación, no tiene una madurez suficiente en su negocio, por lo que tiene un riesgo de impago más alto que otra empresa con una estabilidad mayor en su sector, por lo que su probabilidad de incumplimiento (PD) será más alta (suponemos por ejemplo una PD=15%). Pero también se debe tener en cuenta el aval que le ha exigido el banco a esta persona, ya que este no sería el riesgo real que tiene el banco con esta persona, debido a que si llegado el caso ejecuta el aval habría una recuperación de lo que habría arriesgado. Por lo tanto, aplicando la fórmula, el riesgo a contabilizar que adquiriría la entidad con esta persona sería: Riesgo o pérdida esperada = x 0.15 x 0.5 = Riesgo Reputacional Las categorías de riesgo anteriores son las definidas explícitamente por el Comité de Basilea en el proyecto de su nuevo Acuerdo de Capitales, pero resulta extraño que no se incluya la exigencia de medir y cubrir el riesgo reputacional en las instituciones financieras y resto de las empresas. Además de excluirlo de las definiciones de los riesgos sobre cuya exposición se deben formar reservas patrimoniales para cubrir pérdidas no esperadas, el Comité excluye este riesgo de la definición de riesgo operacional. Pero por la relevancia que adquiere y por ser el principal activo de cualquier empresa su reputación, y no sus carteras de crédito ni sus portafolios de inversión o sus activos fijos, surge la necesidad de añadirlo al estudio de la gestión del riesgo. El riesgo reputacional se podría definir como el riesgo de que alguna acción de la empresa o sus empleados cree una percepción negativa en el mercado. Para muchos analistas, el mayor riesgo al que están expuestas las instituciones financieras es el reputacional. Tómese el ejemplo de una entidad bancaria. Su sistema

75 Riesgos 61 financiero se apoya en la premisa de que será capaz de devolver los recursos que captó de sus depositantes en efectivo, pero de los cuales en estado líquido, sólo dispone de una pequeña proporción. El depositante o ahorrista supuso y consideró en su día que, dada la credibilidad del banco, éste no tendría dificultades en cobrar las deudas de sus clientes prestatarios, para que con esos recursos le pudiera a su vez devolver los suyos. Como es fácil de deducir, esta secuencia de acontecimientos (captar depósitos otorgar créditos recuperar créditos - devolver depósitos) puede romperse si la institución financiera no presenta una sólida y consistente reputación. Ante la inexistencia de confianza en la reputación de las instituciones, éstas no podrían perdurar en el tiempo. Por tanto, un riesgo reputacional bajo garantiza a los clientes la devolución de sus depósitos. En el entorno industrial o energético la reputación corporativa es igualmente importante. Cualquier evento que contradiga la imagen que una empresa transmite a los distintos grupos con los que tiene relación puede ocasionar pérdidas que no tienen por qué estar directamente relacionadas con sus actividades de negocio. Es por ello, y contradiciendo la frase de que lo que no se puede medir no existe..., que todas las instituciones comienzan poco a poco a situar el riesgo reputacional en sus mapas de riesgo. Para intentar cuantificarlo existen varios enfoques. Quizá los métodos más populares para su medición sean los basados en índices multifactoriales que incluyen la calidad de administración de las entidades, el talento de sus recursos humanos, vocación por la innovación, compromiso social y ecoambientalidad, nombres de accionistas, transacciones vinculadas, negocios asociados del grupo y calidad de información pública, entre otros. Es esta calidad de la información pública lo que más preocupa a Basilea en lo que al riesgo reputacional se refiere. Sus estrategas tratan de suplir la ausencia de este riesgo en sus documentos a través de muy fuertes exigencias en la cuestión de la transparencia y disciplina de mercado. Y transparencia no quiere decir otra cosa que una apertura profunda de información de las entidades hacia el mercado. Estas exigencias pretenden remediar la imposibilidad de solicitar a las entidades la medición cualitativa y cuantitativa de su riesgo reputacional.

76 Riesgos 62 Pese a su importancia, no todas las empresas son capaces ni necesitan tenerlo en cuenta. En los mercados centroamericanos apenas se acaba de comenzar con la gestión del riesgo de mercado, y el próximo desafío de cuantificación es el propio al riesgo operacional. Tener esperanzas de una medición de riesgo reputacional en el corto plazo sería exigirles demasiado. El riesgo reputacional de naciones como Argentina, Rusia y Ecuador (países que han entrado en quiebra o han tenido serios problemas durante la última década) se ha convertido en una incertidumbre que impacta muy fuertemente en el ánimo y la percepción global de riesgo de inversores y prestamistas internacionales, con pocos ánimos de invertir en ellas. De hecho, el riesgo reputacional percibido sobre tales países es mayor que el riesgo económico derivado de sus actuales y favorables proyecciones económicas Riesgo de Mercado Por ser éste el riesgo en el que se fundamenta el presente proyecto, a su tratamiento se le dedicará el próximo capítulo de forma íntegra.

77 4 Riesgo de Mercado

78 Riesgo de Mercado 64 4 Riesgo de Mercado En este capítulo se describe todo lo referente a riesgo de mercado, su tipología, sus medidas asociadas y las metodologías más comúnmente utilizadas para su cálculo. En general estas metodologías (que componen el estado del arte en lo referente al ámbito de la gestión de riesgos) han sido primeramente desarrolladas en los entornos financieros, puesto que de la precisión con la que se valoren sus operaciones, y la exactitud con la que estas entidades distribuyan sus riesgos, depende fundamentalmente el resultado de sus negocios. Las corporaciones industriales han aprovechado este conocimiento y lo han adaptado a sus casuísticas particulares. De hecho, en las corporaciones industriales los factores de riesgo de mercado incluyen y sobrepasan a los factores de riesgo de las entidades financieras. Debido a las necesidades de captación de recursos económicos y a las actividades internacionales, los tipos de interés y los tipos de cambio forman parte del conjunto de factores de riesgo a los que se encuentra expuesta una empresa del sector energético o industrial. Adicionalmente, debido a la naturaleza de sus actividades, se incluyen otros factores de riesgo como el precio de los commodities (i.e. precios del crudo, precios del carbón, precio de la electricidad, precios del gas, etc.).

79 Riesgo de Mercado Riesgo de mercado El riesgo de mercado se define como el riesgo de posibles pérdidas al que se haya expuesta una entidad como consecuencia de movimientos adversos en las variables de mercado. Se puede hablar de distintos tipos de riesgo de mercado: 1. Riesgo de precio: el principal riesgo de mercado es la variación de los precios de los subyacentes (factores de riesgo) a los que una entidad está expuesta. 2. Riesgo de volatilidad: definido como la exposición de los resultados a cambios adversos en la volatilidad de los factores de riesgo. Incide casi exclusivamente en el valor de las opciones Riesgo de correlación: surge como resultado de las relaciones lineales existentes entre distintos factores de riesgo. Si bien se puede considerar el riesgo de correlación como un riesgo en sí mismo, su medición normalmente se realiza de forma implícita al medir el riesgo de precio o volatilidad de los distintos factores de mercado involucrados. 4. Riesgo de liquidez de mercado: aunque una empresa sea capaz de medir el riesgo de mercado y detectar un serio peligro de obtener un resultado negativo como consecuencia de la variación del precio (o de la volatilidad, o del precio de algún factor de riesgo con el que se guarde una alta correlación), debe ser capaz de gestionarlo. Una de las posibles soluciones es deshacer las posiciones que se tienen tomadas en el activo que genera riesgo. Ahora bien, el mercado no siempre ofrece esta opción, y precisamente es este el concepto de riesgo de liquidez. 9 Instrumentos utilizados para la gestión de riesgos, que para la formación de su precio incluyen como variable la volatilidad de determinados índices o subyacentes.

80 Riesgo de Mercado 66 Por lo tanto, el riesgo de liquidez de mercado es el riesgo que existe al no ser capaz una empresa de deshacer una posición en un horizonte temporal deseado sin sufrir distorsiones en el precio de mercado. Un mayor nivel de detalle que incluye un ejemplo de un caso real donde aplica el riesgo de liquidez puede encontrarse en el Anexo I: Riesgo de Liquidez. Atendiendo a la naturaleza de las variables del mercado, se pueden distinguir riesgo de mercado en tipo de cambio, tipo de interés, acciones y commodities (como se ha comentado en la introducción a este capítulo). A continuación se describirán con más detalle estos cuatro tipos de riesgo de mercado, en función de la naturaleza, en los que sólo se analizará como componente del riesgo el factor precio Riesgo de tipo de cambio El riesgo de tipo de cambio se debe a variaciones en los flujos de caja o en el valor de las operaciones como consecuencia del movimiento de los tipos de cambio por la conversión de dichos flujos desde la moneda en la que están definidos a la moneda en la que opera habitualmente la empresa. Si se supone una empresa que tenga como divisa base de presentación de sus cuentas al euro, aunque a efectos de gestión pueda llegar a considerar muchas de sus actividades como dolarizadas, el origen del riesgo de tipo de cambio se debe fundamentalmente a: La cotización mayoritaria de los subyacentes energéticos en dólares. Por tanto, operaciones que se paguen en euros pero estén indexadas a productos que coticen en dólares, estarán expuestas a riesgo de tipo de cambio. Importaciones de crudo y productos de refino indexados al dólar frente a ventas a las comercializadoras en euros o monedas locales.

81 Riesgo de Mercado 67 La inversión y operación en el extranjero (costes de la actividad) suelen estar denominados en dólares o en monedas locales. Dada la naturaleza del negocio de oil & gas, existen activos ubicados en países cuya divisa contable es moneda local, a diferencia que la matriz, que si está situada en Europa tendrá como divisa base el euro. La denominación de contratos financieros y comerciales en divisa distinta al euro (generalmente dólar). La utilización de divisa dólar como variable de formación de precio de contratos, fundamentalmente de gas natural o crudo a largo plazo. Compras y ventas denominadas en dólares o indexadas al dólar. Adicionalmente hay que tener en cuenta la posible compensación de este riesgo debido a la existencia de operaciones con sentido contrario. Si tanto las compras como las ventas (o las posiciones deudoras y las posiciones inversoras) están afectadas por el mismo riesgo, pueden compensarse. La inclusión en la medición del riesgo del signo de las operaciones y su medición conjunta permitiría capturar efectos de compensación desde el punto de vista económico y desde el punto de vista contable Riesgo de tipo de interés El riesgo de tipo de interés se debe a variaciones de los flujos de caja o del valor de las operaciones como consecuencia de movimientos en los tipos de interés. Las dos exposiciones principales son: Resultado financiero por los intereses que se pagan debidos a las deudas contraídas a tipo variable. Valor de las inversiones de la entidad, resultado de descontar flujos de caja futuros (valor neto presente) con las curvas de tipo de interés que corresponda.

82 Riesgo de Mercado 68 Dentro de este tipo de riesgo se puede distinguir: a. Movimientos paralelos: sensibilidad de los resultados ante movimientos paralelos en la curva de tipos (iguales para todos los plazos). b. Cambio en la pendiente: definido como la sensibilidad de los resultados ante cambios en la pendiente o en la forma de la curva (distintos en cada plazo) Riesgo de commodities El riesgo de commodities es el riesgo derivado de la variación en el tiempo de los precios de las materias primas, indexadas a precios del NYMEX, ICE o al precio del pool español, por ejemplo. Este riesgo es el inherente de los compromisos comerciales, porque estos compromisos (compras o ventas de materias primas o productos ya tratados) forman su precio en base a las cotizaciones de mercado de commodities. Por tanto, variaciones al alza de los precios de mercado de las commodities que afecten a un contrato de compra supondrán un incremento de las cantidades que la empresa compradora tenga que pagar. Este riesgo de mercado, debido a la variación del precio de las commodities, es en el que se va a centrar el ejemplo que se presentará en este proyecto, puesto que el valor de los contratos depende casi exclusivamente de las cotizaciones de mercado de determinados subyacentes (i.e. cotizaciones del Brent para el crudo, del Henry Hub para gas, etc.) Riesgo de acciones El riesgo de variación del precio de acciones se debe a movimientos adversos de dichos precios de mercado de las equities. Este riesgo afecta mayoritariamente a empresas que realicen inversiones comprando acciones de estas empresas. En las corporaciones industriales las carteras de inversión

83 Riesgo de Mercado 69 en acciones suelen ser muy pequeñas, por lo que no representan un porcentaje importante del origen de riesgo de mercado. Dentro de este riesgo se podría distinguir entre riesgo genérico (movimientos adversos del índice de referencia) y específico (movimientos específicos del precio del subyacente).

84 Riesgo de Mercado Riesgo de mercado en una entidad Se podría definir la gestión de riesgos como el conjunto de políticas y procedimientos implementados por las organizaciones para gestionar, vigilar y controlar su exposición al riesgo. La gestión de riesgos es una de las funciones principales de las entidades, en torno a la cual se pueden estructurar el resto de funciones. Ello implica que todas las áreas deben estar involucradas directa o indirectamente en la función de la gestión de riesgos, definiéndose la estructura organizativa en sintonía con esta filosofía. Figura 12: Áreas y funciones El proceso parte de la Alta Dirección, que aprueba el marco de actuación de riesgos definiendo los tipos de riesgos que desea, los mecanismos de control y el modelo de evaluación de las diferentes actividades. Asimismo, se debe interrelacionar este control de riesgos con el desarrollo del negocio, mediante la identificación de nuevas oportunidades y la optimización del perfil de rentabilidad ajustada al riesgo. Esta actividad se lleva a cabo con los

85 Riesgo de Mercado 71 tomadores de riesgo, realizando un análisis y gestión de la cartera, de forma que permita adecuar el desarrollo del negocio al perfil de riesgo deseado. Finalmente, se produce el proceso de la función de riesgos, que consiste en la medición diaria de los riesgos incurridos por las unidades tomadoras, el control de los niveles de riesgo y la evaluación del desempeño de cada una de ellas. De acuerdo con las líneas establecidas anteriormente, la entidad deberá identificar y medir los riesgos derivados de potenciales cambios de las variables de mercado, así como controlar y establecer límites sobre esas medidas, en función del apetito de riesgo deseado. Por último, se deben tomar decisiones en función de los análisis realizados. Si se han superado los límites definidos por la Alta Dirección será necesario realizar actuaciones que devuelvan el riesgo de la entidad a los límites previamente definidos. Esta tarea puede realizarse liquidando las posiciones generadoras del riesgo (si la actividad del negocio así lo permite) o cubriendo estas posiciones con otras de sentido contrario (uso de productos derivados para la gestión de los riesgos). El objetivo de la función de riesgos de una empresa no debe ser evitar que no se tome ningún riesgo, puesto que si no hay riesgo no hay rentabilidad, sino asegurar que los riesgos en que se está incurriendo son conocidos por parte de la Alta Dirección y se encuentran dentro de los límites impuestos y decididos por ellos. Las fases y objetivos fundamentales de la función de riesgos quedan definidos en la siguiente gráfica:

86 Riesgo de Mercado 72 Figura 13: Etapas de la función de riesgos a. Identificación de riesgos La identificación de las variables que generan riesgos es el paso clave y primordial de toda empresa. Saber a qué riesgos se está expuesto es el primer paso para poder asignarles límite y solución, y buscar beneficios de algo, que a primera impresión, no los tiene. También se deberá determinar el nivel de exposición a dichas variables. Para ello se procede al siguiente paso. b. Medición de riesgos Tras haber determinado los riesgos a los que se está expuesto, se debe poder cuantificar tal riesgo. Para ello es necesario revisar las fuentes de precios de las que se dispone (puesto que estos precios son un elemento imprescindible en cualquier metodología de

87 Riesgo de Mercado 73 medición de riesgos), se elige el tipo de medida que se va a realizar y se define la metodología y los modelos más adecuados para su cálculo. De esta manera se puede obtener la pérdida potencial a la que se está expuesto. Más adelante en este mismo capítulo se comentan las tres principales metodologías de medición de los riesgos que son práctica habitual en el mercado: Medición paramétrica, medición por simulación histórica y medición por simulaciones de Montecarlo. c. Establecimiento de políticas y límites La empresa, como se ha comentado anteriormente, debe definir su apetito de riesgo, es decir, si va a seguir una política agresiva o más bien conservadora en cuanto a la gestión de los riesgos. Este apetito de riesgo debe estar acorde a los recursos económicos con los que cuenta la entidad. Es decir, la entidad debe ser capaz de absorber las pérdidas que se pudieran ocasionar en el caso en el que todos los riesgos que tiene la entidad se materialicen de forma efectiva. Además, para cumplir este objetivo, la empresa deberá establecer límites sobre las distintas medidas de riesgo calculadas y de acuerdo a distintos niveles de agregación (por factor de riesgo, por unidad de negocio, por área geográfica, etc.). Lógicamente también es posible establecer límites a priori sobre las posiciones que generan riesgo, independientemente del riesgo que generen. Por ejemplo, una compañía petrolera puede definir un límite acerca de la cantidad de barriles de crudo que considera oportuno tener almacenados, independientemente del riesgo que la variación del precio del crudo pueda producir. También es importante saber que sólo deben establecerse límites donde existe una responsabilidad claramente definida.

88 Riesgo de Mercado 74 d. Control y reporting Las medidas de riesgo que se calculan se deben controlar diariamente (o según la frecuencia de cálculo), y analizar dichas medidas tomando como referencia los límites establecidos. En el caso de existir excesos se debe informar de los mismos. Por otro lado, una buena política en gestión de riesgos incluirá las explicaciones de las discrepancias entre los resultados obtenidos de forma real y las previsiones de riesgo que se habían realizado anteriormente, mediante técnicas como el Backtesting (que se explicarán con mayor nivel de detalle más adelante). e. Toma de decisiones Una vez realizadas las fases anteriores se propondrán acciones que sirvan para mitigar o reducir los niveles de riesgo a los que la empresa se encuentra expuesta. En la actualidad las empresas de todos los sectores se encuentran realizando un importante esfuerzo para conseguir aplicar de forma óptima el anterior esquema expuesto. Para ello se abordan proyectos de implantación de sistemas especialistas de medición de riesgo que, junto con el conocimiento de los expertos de negocio, faciliten la toma de decisiones. En el siguiente esquema se puede ver la implantación de un sistema de medición de riesgo, que partiendo de determinada información de entrada y aplicando una determinada metodología de cálculo, proporcionará unos resultados (en forma de medidas de riesgo).

89 Riesgo de Mercado 75 Figura 14: Implantación del sistema de medición de riesgos Estas mismas fases son las que se seguirán en la ejecución del ejemplo práctico en este proyecto: En este caso los inputs serán los contratos de compra o de venta de commodities a largo plazo y los datos de mercado que forman parte de dichos acuerdos. La metodología elegida para la medición del riesgo y el cálculo de sus medidas asociadas es la de simulación histórica, que se expondrá más adelante. Los parámetros a definir serán: o La ventana temporal de la serie histórica de datos de mercado: prácticamente todas las metodologías de medición de riesgos de mercado emplean datos históricos. El resultado final dependerá en gran medida del tamaño elegido para la ventana temporal, pues periodos más largos de observación implican en general mayor precisión (y mayor requerimiento de sistemas), pero el empleo de datos históricos muy alejados en el

90 Riesgo de Mercado 76 tiempo puede no reflejar la realidad del mercado en las condiciones actuales. o El horizonte temporal de medición del riesgo: es el periodo desde el momento actual hacia el futuro sobre el que se estima la pérdida máxima probable. Por ejemplo, si se define un horizonte temporal de un año se estará estudiando la posible pérdida que se puede dar dentro de un año como consecuencia de las variaciones de los precios de mercado de las variables a las que se esté expuesto. El horizonte temporal está relacionado con la liquidez de la posición y el periodo en el cual es previsible y posible deshacer la posición o contratar una cobertura, si no es posible cerrar la cartera. Por lo tanto el horizonte temporal no deberá ser único (ya que las distintas decisiones de cobertura o gestión del riesgo tampoco lo serán), ni cabrá un plazo estándar, sino que serán las circunstancias de cada contrato las que definan el horizonte óptimo. Así, se podría hablar, por ejemplo, de la existencia de riesgo 1 día, riesgo 10 días, riesgo 1mes, riesgo 3 meses, riesgo 1 año y riesgo a vencimiento. o Nivel de confianza aplicado: Representa el porcentaje de casos en los que las posibles pérdidas ocasionadas por la materialización de los riesgos son inferiores a la medida de riesgo obtenida. Es decir, un nivel de confianza del 99% representa que sólo con un 1% de probabilidad las pérdidas obtenidas serán superiores a la medida de riesgo calculada. El uso de un nivel de confianza excesivo (muy cercano al 100%) puede ser en muchos casos perjudicial y restar capacidad a la medida del riesgo, convirtiéndose más en una prueba de estrés que en una medida de evolución normal de los precios.

91 Riesgo de Mercado Medidas de riesgo aplicables A continuación, y de forma previa al análisis de las medidas de riesgo aplicables a riesgo de mercado se va a realizar una reflexión acerca de dos conceptos distintos: valor y margen. El riesgo de los contratos a largo plazo permite ser afrontado desde el enfoque de riesgo de margen y desde el enfoque de riesgo de valor. Ambos conceptos en realidad dan dos visiones acerca de lo satisfactorio que un contrato puede resultar para la empresa que lo ha realizado. Sin embargo, las dos visiones son distintas, puesto que una de ellas, la del margen, es estática, mientras que la otra, la visión de su valor, es dinámica Enfoque de margen Cuando se habla del margen de un contrato se pretende calcular el resultado positivo o negativo que se va a obtener por dicho contrato. Para ello, se realiza el sumatorio de los flujos de caja especificados en el acuerdo. Por ejemplo, si se tuviera un contrato con pagos mensuales con una duración de un año y esos pagos fueran fijos de 100 dólares al mes, su resultado sería de 1200 dólares. Para este cálculo del resultado o del margen de este contrato no ha sido necesario considerar el momento del tiempo en el que se producen los flujos de caja, y es por ello que la visión del margen es una visión estática. Si los flujos de caja en lugar de ser fijos hubieran sido variables, indexados a una fórmula de preciación similar a la de los contratos ejemplo que se ilustrarán, el cálculo de su margen sería distinto. Para cada uno de los flujos de caja se tendrían que estimar los valores de los factores a los que se encuentra indexado el contrato. En el caso de los commodities, para una fecha futura dada, la mejor estimación de su precio, por definición, es el punto de la curva forward para dicho plazo. Por tanto, suponiendo que el contrato fuera de un año con flujos trimestrales indexados al Brent Dated, sería necesario situarse en el momento presente y observar la curva forward. El precio del Brent para el primer flujo sería el punto de la curva forward con vencimiento

92 Riesgo de Mercado 78 3 meses, el segundo el punto de la curva forward con vencimiento 6 meses, y así sucesivamente. Valor Brent $/bbl Vencimiento Brent=54$ Brent=55$ Brent=56$ Brent=57$ X Momento actual 3 meses 6 meses 9 meses 12 meses Figura 15: Cash flows asociados a la curva forward Una vez calculados los precios del Brent en cada vencimiento se realizaría la agregación. Tal y como se ilustra en la figura, el resultado del contrato sería de 222 dólares. Aunque en este caso ha sido necesaria la estimación de los importes de cada flujo de caja, la visión del resultado o del margen sigue siendo estática puesto que no se ha tenido en cuenta que el valor de dichos flujos de caja disminuye cuanto más alejados se encuentran los flujos del momento presente Medidas de riesgo del margen En el caso del riesgo del margen la medida aplicables es el denominado como Cash Flow en riesgo (CFaR), que permite medir las posibles variaciones de cash flow que se

93 Riesgo de Mercado 79 tendría en caso de que el escenario de precios de los meses bajo estudio sea distinto al esperado. Las proyecciones de cash flow y las medidas de cash flow en riesgo para un determinado horizonte temporal permiten estimar los cash flows de un periodo y el riesgo asociado a tales estimaciones. El riesgo del margen, al tener incluidas las proyecciones de flujos de caja, como se acaba de comentar, requiere la inclusión de los contratos en firme de compra venta pero adicionalmente, y para una adecuada interpretación del nivel de margen, requerirían la estimación de flujos de caja que no correspondan a contratos en firme sino a estimaciones de renovación o firma de nuevos contratos. La medida de CFaR puede requerir una adaptación para la conversión del flujo de caja en resultado contable, de tal forma que la medida de riesgo pudiera serlo no sólo del flujo de caja como concepto económico sino también como medida de incertidumbre del resultado contable, con la consiguiente utilidad en el proceso de presupuestación y de previsión de resultados. Para ello es necesario introducir los criterios contables esenciales que traducen el flujo de caja en resultado contable. De esta forma los conceptos de cash flow estimado y cash flow en riesgo deben ser corregidos para convertirse en margen o margen en riesgo en su acepción contable, Earnings-at-Risk (EaR). Las correcciones a contemplar en el CFaR para la obtención del EaR son fundamentalmente la corrección por el devengo de los flujos de caja y la corrección por la valoración contable de los contratos en la medida en que pueden existir impactos en el resultado contable asociado con una valoración de un contrato a cierre de un periodo pero no ligadas a un flujo de caja. En este caso los criterios de corrección deben coincidir con los criterios contables de valoración y reflejo en resultados de tal valoración de los contratos.

94 Riesgo de Mercado Enfoque de valor Es sobradamente conocido que el valor del dinero varía en el tiempo. Este es el motivo por el cual existe la inflación, se remuneran los depósitos bancarios o se pide el pago de intereses cuando se solicita una deuda. Para calcular el valor neto presente (net present value NPV) o valor actual neto (VAN) es necesario descontar el importe de los flujos de caja hasta el momento presente con objeto de conocer su verdadero valor. Para ello se utiliza la siguiente fórmula: VAN 1 n = t j j=1 (1 + i j ) CF j Siendo CF el importe de los flujos de caja, i el tipo de interés y t el momento en que se produce cada flujo de caja. El factor 1 t j j (1 + i ) se denomina factor de descuento y siempre está comprendido entre cero y la unidad. Como se puede observar el valor de los flujos de caja es cada vez menor cuanto más alejados se encuentran dichos flujos del origen, puesto que i siempre es un valor positivo, y por tanto a mayor horizonte temporal más próximo a cero se vuelve el factor de descuento. En el ejemplo utilizado anteriormente con un contrato anual con pagos fijos de 100 dólares mensuales, su valor se calculará descontando dichos flujos de caja al momento inicial y sumándolos. Si se supone que los factores de descuento utilizados son los que muestra la figura 2 (con tipo de interés anual fijo al 4%), el valor del contrato resultará 12 1 ser de 100 = 1174, 85 dólares. j j= 1 12 (1 + 0,04)

95 Riesgo de Mercado 81 VAN=1174,85 Flujos mensuales = Figura 16: Valor Actual Neto de los flujos de caja En este caso la visión es dinámica al considerar la variación del valor del dinero en el tiempo. Lógicamente este valor es menor que el resultado obtenido con la visión de margen, que como ya se ha comentado resulta ser una visión más estanca. El mismo cálculo se podría aplicar al segundo ejemplo que se ilustró anteriormente con los cuatro flujos de caja trimestrales indexados al valor del precio del Brent. La metodología para el cálculo del valor del contrato no es distinta. Tras calcular los importes de los flujos de caja, en lugar de sumarlos directamente, se ponderan por sus respectivos factores de descuento para finalmente agregarlos.

96 Riesgo de Mercado 82 Valor Brent $/bbl Vencimiento VAN=216,59$ Brent=54$ Brent=55$ Brent=56$ Brent=57$ X Momento actual 3 meses 6 meses 9 meses 12 meses Figura 17: Valor Actual Neto de los flujos de caja asociados a la curva forward En este caso, el valor del contrato sería (suponiendo el mismo tipo anual del 4%) 54 (1 + 0,04) 55 + (1 + 0,04) 56 + (1 + 0,04) 57 + (1 + 0,04) = ,59dólares. Una vez más se comprueba cómo el resultado es distinto al enfoque de margen utilizado con anterioridad Medidas de riesgo del valor En el caso del enfoque de valor las medidas de Valor en Riesgo (VaR) y el Net Present Value at Risk (NPVaR) presentan distintas posibilidades para el control y la gestión del riesgo, aunque en ocasiones la capacidad real de actuar sobre ellas está limitada por la falta de liquidez de los contratos.

97 Riesgo de Mercado 83 Se define el NPVaR como la máxima perdida de valor posible con un determinado nivel de confianza debido al efecto del movimiento del conjunto de variables que afectan a un contrato. El NPVaR constituye un caso específico del VaR 10 cuando el horizonte temporal contemplado equivale al vencimiento de cada uno de los flujos del contrato. A estas medidas podría ser añadido el Conditional Value at Risk (CVaR) que ofrecería información sobre la pérdida esperada y el riesgo una vez superado el nivel de confianza de la medición de VaR o NPVaR. Esta medida complementa las anteriores en acontecimientos extremos tales como crisis energéticas puntuales o devaluaciones severas de divisas que pudieran generar retornos extremos en las series, y cobra especial importancia en distribuciones con colas muy pesadas. Nivel de confianza Pérdida esperada una vez superado el nivel de confianza Cola de la distribución Figura 18: Concepto de Conditional Value at Risk La utilización de estas medidas permite evaluar una dimensión más de la información antes de la toma de una decisión, y ayudan a determinar la idoneidad del precio de un contrato de cara a poder influir en la definición o negociación de éste. 10 Por ser la medida en la que se va a basar el caso práctico de este proyecto, se reserva su definición para el apartado 4.4 VaR.

98 Riesgo de Mercado 84 El cálculo de la dispersión posible de tal valor ayuda a entender el riesgo del contrato y por lo tanto permitir influir igualmente en la formulación o el precio. Igualmente la existencia de una medida de valor en riesgo permite anticipar el efecto que tal contrato tendrá en el total de la cartera. Para realizar una correcta evaluación del riesgo es indispensable la atención al valor en riesgo ya que la posible atención única al riesgo del margen podría estar ocultando una protección a corto plazo Uso de los distintos enfoques La visión del margen se utiliza fundamentalmente cuando lo que se quiere ver es el resultado a corto plazo de un contrato. Es decir, cuando se quieren conocer los importes de los cobros o pagos que se van a obtener por un contrato. Esta visión es útil a efectos de contabilidad, de presupuestación y de gestión de la liquidez, puesto que es imprescindible conocer qué fondos es necesario tener a futuro para hacer frente a los pagos o de qué capital se va a disponer para poder afrontar nuevas inversiones o realizar remuneraciones a los accionistas, por ejemplo, en forma de dividendos. La visión del valor es útil para comparar inversiones. Aunque se comparen dos inversiones completamente distintas (por ejemplo, una con flujos mensuales fijos y otra con flujos anuales variables) al comparar los VAN de ambas inversiones se elegirá aquella que proporcione un valor mayor. Siendo cierto lo anterior, el VAN no es la única forma de realizar comparación de inversiones teniendo en cuenta la variación del valor del dinero en tiempo. Existen otras formas de comparación de inversiones, como: El TIR: tasa interna de rentabilidad o recuperación. Es la tasa de descuento (tipo de interés) que hay que aplicar para obtener un VAN igual a cero. 0 1 CF + TIR j n = t j=1 (1 ) j

99 Riesgo de Mercado 85 Una vez calculado el TIR de dos inversiones, será mejor aquella que tenga un TIR más elevado. Payback o periodo de recuperación. Es el plazo o periodo durante el cual se acumulan flujos de caja cobrados hasta igualar los pagos realizados al comienzo de una determinada inversión o proyecto en el que existe un desembolso inicial (por ejemplo, la compra y montaje de aerogeneradores en la construcción de un parque eólico). Este indicador da una idea del tiempo que transcurre hasta que los resultados de una inversión empiezan a generar beneficios. No hay que olvidar que siempre que se habla de tipos de interés o tasas de descuento se están utilizando valores libres de riesgo. No es lo mismo realizar inversiones en un país que en otro, o en un sector que en otro. Incluso no es lo mismo utilizar tipos de interés asociados a una divisa que a otra. Por tanto, para realizar valoraciones perfectas habría que utilizar tasas de descuento corregidas por estas consideraciones: VAN n = j=1 (1 + i j + k + k2 + k ) t j CF j Con k 1 corrección por riesgo sector. k 2 corrección por riesgo país. k 3 corrección por riesgo crediticio. Todo lo anterior sería materia suficiente para abordar otros proyectos completos. En el presente proyecto se va a realizar, por un lado, el cálculo del precio de los contratos a una fecha dada, y por otro lado, el valor más probable de cada contrato junto con el riesgo asociado.

100 Riesgo de Mercado 86 Se va a utilizar para realizar estas mediciones el enfoque de margen. Es decir, siempre se van a considerar importes nominales, sin tener en cuenta su posible variación en el tiempo, debido al efecto de los tipos de interés.

101 Riesgo de Mercado VaR Para obtener una estimación económica de las posibles pérdidas que podrían derivarse como consecuencia de las variaciones del mercado existen numerosas medidas (y metodologías para calcularlas) que ofrecen información sobre el riesgo que se está asumiendo en un negocio. De entre ellas, sin duda alguna las más relevante es el Valor en Riesgo o VaR (Value at Risk). El VaR es el estándar utilizado por el mercado para medir, mediante la utilización de técnicas estadísticas, la máxima pérdida económica que se puede generar, en condiciones normales, en un determinado horizonte temporal (plazo) y con un determinado nivel de confianza (probabilidad usada a la hora de efectuar el cálculo) al dejar evolucionar los factores de riesgo a los que está expuesta la posición, suponiendo que ésta se mantiene constante durante ese plazo 11. Figura 19: VaR El VaR puede calcularse, pues, para diferentes horizontes temporales y con diferentes niveles de confianza. 11 En caso de que se quiera dejar evolucionar durante el periodo de estudio también las posiciones, se estaría entrando en otro ámbito de estudio: el ALM (asset-liability management, o gestión de activos y pasivos).

102 Riesgo de Mercado 88 Esta técnica permite ver que cuanto más variable o volátil es el comportamiento de los factores de mercado, mayores son las posibilidades de obtención de un resultado mayor o menor. La medida de VaR permite obtener la máxima pérdida de valor en el corto plazo, mientras que las medidas de NPVaR y CFaR representan una medición del riesgo en el largo plazo, al contemplar las posibles variaciones en los factores de precio hasta un horizonte temporal mayor, incluso aquel en el que se extinguen los contratos (como en el caso del NPVar). No debe extrañar que algunas de las pérdidas que se generen realmente en la empresa a posteriori, sean mayores a la cifra obtenida del VaR. De hecho, estadísticamente esto debe ocurrir en un número determinado de ocasiones, y es un número que está íntimamente relacionado con el nivel de confianza elegido. Si se está calculando el VaR con un intervalo de confianza del 95% significa que en el 95% de las ocasiones las pérdidas que se produzcan a futuro serán menores que el VaR calculado para ese periodo, pero, en el 5% de ocasiones restantes, estas pérdidas reales serán mayores que las previstas. Un mayor nivel de detalle acerca de este concepto podrá encontrarse en apartados posteriores en los que se hable de Backtesting. El VaR tiene la ventaja de medir el riesgo considerando la variabilidad de los factores de mercado y los posibles efectos de correlación entre los factores de riesgo. Sirve de base para el establecimiento de los límites de riesgo de mercado que la empresa quiera asumir. Al mismo tiempo se podría calcular el VaE, que es la máxima ganancia potencial que, en condiciones normales de los mercados, puede generar una determinada posición para un determinado grado de certeza estadística (nivel de confianza) y un horizonte temporal definido. Esta media facilita comparar las posibilidades de pérdidas (VaR) frente a las de ganancias (VaE).

103 Riesgo de Mercado 89 Debe quedar claro que el VaR es un concepto, no un sistema de cálculo. Existen numerosas y diversas metodologías para su cálculo, como se verá a continuación.

104 Riesgo de Mercado Metodologías de estimación del riesgo Desde el comienzo del interés empresarial por la medición del riesgo se han realizado avances significativos en el tratamiento de los principales riesgos de mercado. En este sentido ha acometido iniciativas para identificar, medir y posibilitar la gestión de los riesgos de tipo de cambio, de tipo de interés y de precio de distintos commodities, tales como crudos, productos refinados, gas natural y gas natural licuado o GNL, y productos refinados. Las metodologías de estimación de riesgos requieren de la simulación de posibles estados de la economía (tipos de interés, tipos de cambio, acciones e índices bursátiles, precios de commodities, etc.) para un conjunto de fechas futuras. La finalidad es la generación de múltiples escenarios para todos los factores de riesgo en distintos momentos del tiempo. Sobre estos escenarios se realizarán los cálculos que darán lugar a las mediciones de riesgo. Un escenario es un cambio simulado (pero plausible) del conjunto de factores de riesgo en un momento del tiempo. Dicho escenario se define mediante un valor, que aplicado de manera multiplicativa o aditiva a un escenario base resulta en los posibles movimientos que pueden sufrir las variables que rigen los movimientos en el mercado.

105 Riesgo de Mercado Paramétrica Las metodologías parámetricas constituyen una primera aproximación razonable en términos de resultados-coste si bien de forma general el uso de simulación histórica y/o simulación de Montecarlo genera medidas más robustas. Esta metodología, en términos generales, se basa en aplicar a la posición asociada a cada factor de riesgo implicado (divisas, precios, índices, etc.) su posible variabilidad, representada por la volatilidad, para un nivel de confianza determinado y asumiendo una determinada distribución de los mismos (la relación entre el nivel de confianza y la distribución normal de las variaciones de los precios puede verse en el Anexo 2). De esta manera, se calculan una matriz de varianzas-covarianzas para tener en cuenta las volatilidades y correlaciones que existen entre los diferentes factores de riesgo. Esta matriz se multiplica por las posiciones distribuidas sobre los factores de riesgo. Las principales convenciones que se asumen en este tipo de metodología son las siguientes: Se supone que las diferencias entre el logaritmo del precio de un factor de riesgo y el del logaritmo del precio de dicho factor del día siguiente se pueden representar mediante una distribución normal. Por lo tanto supone una dinámica aleatoria conjunta de los precios de distintos commodities y plazos, que queda resumida en unos pocos parámetros: volatilidades (desviaciones típicas) y correlaciones. Posiciones de riesgo lineales. Bajo estos supuestos, el cálculo del VaR puede resumirse mediante la siguiente expresión: VaR = zα Desviación típica del valor futuro de las posiciones de riesgo Es decir: VaR α ( t0, T0, ) = z α X ' t Ω 0 t X 0 t0

106 Riesgo de Mercado 92 donde: t 0 : fecha del análisis, hasta la cual se cuenta con datos históricos T 0 : período de tiempo en el que se estima la pérdida potencial de valor en la cartera de posiciones (1 día, 1 mes, etc.) Será la unidad de referencia para el cálculo de volatilidades, correlaciones y demás. α : grado o nivel de confianza. Para un nivel de confianza o probabilidad α del 95%, la distribución normal toma un valor de z 95% = 1,64 y de z 99% del 99%. =2 33 para una α X t 0 : vector de posiciones de riesgo para cada factor de riesgo, con información a t 0. t 0. Ω t 0 : matriz de varianzas y covarianzas de los factores de riesgo, con información a A su vez, Ω t = ρ 0 t0, xy σ σ x y donde: ρ t 0,xy : correlación entre los factores de riesgo x e y, obtenida con datos históricos hasta t 0. σ x : volatilidad del factor de riesgo x en porcentaje, obtenida con datos históricos hasta t 0. σ y : volatilidad del factor de riesgo y en porcentaje, obtenida con datos históricos hasta t 0. El cálculo del VaR parte del conocimiento de los vectores de posiciones de riesgo para cada factor de riesgo X t 0, y del factor α. Estos dos elementos son conocidos antes de iniciar el cálculo, por lo que lo único que se necesitará computar será la matriz de varianzas y covarianzas.

107 Riesgo de Mercado 93 Cuando se desea ajustar la distribución que mejor refleja el comportamiento simultáneo de dos o más series, aparece el parámetro de la correlación en juego. Este parámetro mide (de manera estadística) el grado de dependencia (lineal) entre dos series analizadas. Se calcula como: ρ xy = n i= 1 n i= 1 ( x x) i ( x x) ( y i 2 n i i= 1 y) ( y y) i 2 donde ρ xy es el coeficiente de correlación lineal entre las series x e y x i son los datos correspondientes a la serie x x n es la media de la serie x es el número de datos de la serie El valor de ρ xy está comprendido entre -1 y 1. Una correlación 1 implica que existe una dependencia lineal entre las dos series analizadas. Una correlación -1 indica también una dependencia lineal, pero con de manera inversa. Una correlación 0 indica que no existe (o que no se puede hallar) ninguna dependencia lineal entre ambas series, diciéndose en este caso que las dos series son independientes. Cuanto más alto es el valor absoluto de la correlación, más estrechamente ligadas están (desde un punto de vista estadístico) las dos series. En los siguientes gráficos se muestran el comportamiento conjunto de dos series para distintos niveles de correlación.

108 Riesgo de Mercado 94 Figura 20: Correlaciones positivas Figura 21: Correlaciones negativas La correlación es una "estandarización" de la covarianza. Esta se define mediante: Cov( x, y) = n i= 1 ( x i x) ( y n 1 j y) Puede verse que: ρ xy cov( x, y) = σ σ x y Es decir, la correlación no es más que la covarianza de las series estandarizadas. Por tanto, si se conocen las desviaciones y las correlaciones se conocen también las covarianzas, y viceversa, si se conocen las covarianzas se pueden determinar las correlaciones.

109 Riesgo de Mercado 95 En el caso de la varianza, la correlación entre una calidad y ella misma, es lógicamente 1. La varianza representa la media aritmética de las desviaciones de la media elevadas al cuadrado, como se puede apreciar en la siguiente fórmula: Varianza = n i= 1 ( x i x) n 1 2 Como puede deducirse, la volatilidad (desviación típica) será por tanto la raíz cuadrada de la varianza: Volatilidad = n i= 1 ( x i x) n 1 2 La volatilidad es la desviación estándar en el valor de un elemento a lo largo de un horizonte temporal específico. Es decir, una medida cuadrática de lo que se apartan los datos de su media, y por tanto se mide en las mismas unidades que la variable. La matriz de varianzas-covarianzas, quedaría de la forma: var1 cov 21 Ω =... cov m1 cov var cov cov = ρ... varm ρ1 12 m σ 2 1 σ σ 1... σ σ 1 2 m ρ σ σ 12 σ ρ σ σ ρ σ σ σ m Es, por tanto, una matriz simétrica. En el Anexo 3: Ejemplos de cálculo del riesgo de mercado con metodología paramétrica, pueden verse tres ejemplos con cálculos realizados con esta metodología. En dicho Anexo, además se puede apreciar numéricamente un aspecto muy importante: el VaR no es aditivo. Es decir, que el riesgo asociado a una cartera de factores de riesgo no es la suma lineal de los riesgos individuales asociados a cada uno de los factores de riesgo, puesto que entre ellos existe una determinado correlación.

110 Riesgo de Mercado 96 Figura 22: Correlaciones de riesgos Ventajas e inconvenientes Es, quizá, el método de cálculo de riesgo más sencillo e intuitivo, al ser fácil de comprender, y uno de los más adecuados para las posiciones lineales. Es por esto por lo que su principal problema es que no considera adecuadamente los efectos no-lineales de riesgo (como operaciones con derivados, que no son lineales), así como los eventos extremos o fat tails. Otro inconveniente es que la distribución que se asuma para los factores de riesgo puede no ser la óptima.

111 Riesgo de Mercado Simulación Histórica Una de las técnicas más estandarizadas de obtención de posibles estados futuros de la economía es la Simulación Histórica. Esta técnica se usa también para el cálculo de medidas de riesgo. Parte del supuesto de que la distribución que mejor ajusta el comportamiento aleatorio de los factores de riesgo es, justamente, la obtenida de las frecuencias históricas de los movimientos de los mismos. Es decir, esta técnica de medición se basa en replicar en el momento actual muchos momentos anteriores asumiendo que cualquier comportamiento presenta ya ha sucedido en el pasado. Puesto que los escenarios son generados a partir de las series de datos históricos de los precios se deberán disponer de dichas series. Cuantas más observaciones se tengan en la serie histórica, más escenarios podrán ser simulados. La limitación en la longitud de las series de datos históricos disponibles hace que sólo se contemple este modelo para la generación de escenarios para un corto horizonte temporal, por lo general un día. Para poder simular escenarios a horizontes más lejanos se requerirían series de tiempo mucho más extensas que las existentes en la propia historia pasada (por ejemplo, si se necesitaran series históricas con datos de hace 25 años, para muchos productos obtenidos del proceso del refino del crudo (plásticos, querosenos, etc.) no existirían). Al no hacer ninguna hipótesis sobre la evolución de los factores de precio, la simulación histórica es capaz de reflejar el fenómeno de las fat tails que se manifiestan en las series de rendimientos. Esto es que los movimientos extremos (grandes alzas o bajadas) son más frecuentes en la realidad (historia) que en los modelos habituales de evolución de los factores de precio. Por contra, puede resultar en datos "contaminantes" dado que ciertos movimientos considerados pueden resultar más de situaciones anómalas en el mercado que la medida del VaR no debería reflejar.

112 Riesgo de Mercado Datos necesarios Para una ejecución completa de un proceso de simulación histórica se requiere: Determinación del horizonte temporal para el que se quieren simular posibles escenarios. Por ejemplo, se quieren simular posibles estados de la economía a 1 día, 1 semana, 1 mes, 3 meses, 6 meses o 1 año. En general, el horizonte temporal estándar será 1 día. Determinación del conjunto de factores de riesgo (precios) que se desea simular. Asignación del modelo de rendimiento a cada factor de precio. En función de un estudio o por costumbre de mercado, se indicará a cada factor de precio el tipo de variación (aditivo o multiplicativo) que se generará mediante simulación histórica. Determinación de los periodos históricos de referencia o ventana temporal. Se debe seleccionar el rango de fechas que se usarán como referencia para la generación de escenarios. Para estos rangos se deberán tener las series históricas de precios Proceso de la Simulación Histórica En el proceso completo de la simulación histórica podemos distinguir dos subprocesos: Análisis de las series de rendimientos. Generación de los escenarios según cambio aditivo o multiplicativo El resultado final es una "matriz" de datos Esc(f,1,k) que representan al escenario k- ésimo del factor f para el horizonte temporal.

113 Riesgo de Mercado Series históricas El manejo de las series históricas es fundamental para la simulación de posibles escenarios futuros. La simulación histórica se basa íntegramente en dichas series. La diferencia con respecto a otras metodologías que utilizan también series históricas, como la simulación de Montecarlo, es que esta última las usa, fundamentalmente, y como veremos más adelante, para el ajuste de los parámetros que son necesarios para su funcionamiento. Se denomina serie histórica al conjunto de datos que representan el valor de una o varias variables en un conjunto de fechas pasadas. En el entorno de este proyecto, de manera prácticamente exclusiva, harán referencia a series de precios con frecuencia diaria. Para evitar posibles errores en los cálculos que se realizan sobre las series de datos históricos, es preciso asegurar que no falte ninguno de ellos. Por este motivo se realiza un proceso previo de revisión de las series, rellenando los posibles datos inexistentes (missings). Existen distintas maneras de completar datos en series históricas. Estas pueden ser más complejas cuando los datos inexistentes representan un largo periodo dentro de la serie. En el caso habitual, son datos puntuales que se "pierden" por problemas operativos (por ejemplo, errores en sistemas de información, festivos locales en los mercados en los que cotizan dichas variables, etc.). Las dos alternativas más sencillas y habituales son: Interpolación lineal del dato con sus dos adyacentes. Repetición del dato anterior. En los principales métodos de modelización financiera, todos los cálculos no se realizan directamente sobre las series de precios (o series originales de los datos históricos), sino que se realizan sobre las series de rendimientos (variaciones). Estas son series obtenidas a partir de las anteriores pero que reflejan la variación (absoluta o relativa) que ha experimentado cada variable en una fecha con respecto a la anterior.

114 Riesgo de Mercado 100 Se distinguen, de manera general, dos tipos de rendimientos: 1. Rendimientos absolutos o aditivos Miden la variación absoluta experimentada por una cierta variable entre dos fechas históricas. Se calculan: r i = Pi Pi 1 donde r i es el rendimiento absoluto generado para la fecha i-ésima de la serie histórica de precios. P i es el valor i-ésimo de la serie de precios histórica. Se observa que se necesitan dos precios para obtener un rendimiento. Por este motivo, si se dispone de una serie de M precios históricos se va a obtener una serie de M-1 rendimientos históricos. 2. Rendimientos relativos o multiplicativos Miden la variación relativa experimentada por una cierta variable entre dos fechas. Existen dos formas de calcular este rendimiento. La primera corresponde a un modelo discreto de cálculo de rendimientos, mientras que la segunda es su equivalente en expresión continua. r i = P P i P i i 1 r i Pi = ln Pi 1 donde r i es el rendimiento relativo generado para la fecha i-ésima de la serie histórica de precios. P i es el valor i-ésimo de la serie de precios histórica.

115 Riesgo de Mercado Los escenarios históricos Los escenarios obtenidos serán posibles cambios de, en el caso de este proyecto, los precios para el horizonte temporal determinado. Para la generación de n escenarios históricos que apliquen a un salto de tiempo de longitud l días, se requieren las series históricas, con (n+1)*l fechas ordenadas, de los precios. Así, para cada par de fechas "consecutivas" se definirá un escenario para cada factor de precio: Escenarios multiplicativos Escenarios aditivos Esc( f, l, k) P k l = Esc ( f, l, k) = P k l P( k 1) l P( k 1) l donde Esc(f,l,k) salto de f representa el escenario k-ésimo para el factor f que aplica a un tiempo l es el indicador o clave del factor de riesgo correspondiente k archivo es el contador o indicador del número de escenario dentro del de escenarios P j es el precio del factor f en la fecha j de la serie histórica Ordenando de menor a mayor los escenarios simulados obtenidos, se identifican los percentiles al nivel de confianza establecido para el cálculo del VaR. Por ejemplo, para un nivel de confianza del 95%, se tomaría el percentil 5%.

116 Riesgo de Mercado 102 Figura 23: Percentil 5% Ventajas e inconvenientes Es un método muy sencillo y de muy fácil comprensión, y al contrario que la metodología de varianzas-covarianzas, el método de VaR mediante Simulación Histórica tiene en cuenta implícitamente las correlaciones y las distribuciones de los diferentes factores de riesgo, por lo que no depende de una hipótesis de normalidad de las variaciones de los factores de riesgo al no asumir explícitamente ninguna distribución de probabilidad. Además, puede incorporar el fenómeno de las fat tails, asimetrías y correlaciones dinámicas. Sin embargo, la simulación histórica es muy sensible y dependiente de la profundidad de los datos históricos utilizados. Pruebas estadísticas de convergencia han mostrado que el VaR empieza a converger con más de datos históricos, lo que puede ser un verdadero problema en determinados países con escasez y falta de calidad de los datos históricos. Para simular, por ejemplo, estos escenarios para una variación de un día en los precios serían necesarios unos 4 años de información (250 días por año aproximadamente). Para obtener simulaciones para variaciones en N días, harían falta series de x N días. Si N fuese 5 harían falta unos 20 años. Esto podría ser imposible en algunos casos, y en otros, de existir información, estaría desvirtuada por naturales cambios estructurales que han podido producirse en los mercados.

117 Riesgo de Mercado Simulación de Montecarlo La técnica más general de obtención de posibles estados futuros de la economía es la Simulación de Montecarlo. Esta metodología de cálculo de las medidas de riesgo está basada en la generación de números aleatorios y su tratamiento para que representen posibles valores de los factores de riesgo en el futuro. Para obtener medidas estadísticas razonables, este procedimiento de simulación se debe realizar numerosas veces. La simulación de Montecarlo es el más flexible de los métodos de generación de escenarios y también el más complicado técnicamente. El objetivo es obtener un conjunto de posibles estados de los factores de riesgo en distintos nodos de tiempo futuros. Para ello es necesario definir el comportamiento de los factores de riesgo mediante modelos de evolución definidos por una distribución de probabilidades. Los escenarios Montecarlo son una muestra generada de manera (pseudo)aleatoria bajo dicha distribución. En general la distribución vendrá definida por un conjunto de parámetros (matriz de varianzas-covarianzas, medias, desviación típica, velocidades y tasa de reversión a la media,...). La flexibilidad de la simulación Montecarlo permite la generación de escenarios para un amplio conjunto de puntos en el tiempo Datos necesarios Para una ejecución completa de un proceso de simulación de Montecarlo se requiere: Determinación de los nodos de tiempo para los cuales se quieren simular posibles escenarios. Por ejemplo, se quieren simular posibles estados de la economía a 1 día, 1 semana, 1 mes, 3 meses, 6 meses y 1 año. Estos nodos establecerán los tiempos de parada en el proceso de simulación.

118 Riesgo de Mercado 104 Determinación del conjunto de factores de precio que se desea simular. Asignación del modelo de evolución a cada factor de precio. En función de un estudio o por costumbre de mercado, se asignará a cada factor de precio el modelo mediante el cual se quiere simular su evolución en el tiempo. Determinación de los parámetros de los modelos para cada factor de precio. Para su estimación se requieren las series históricas de precios de los factores de precio. Fijar el número de simulaciones a realizar. Contar con un algoritmo de generación de números aleatorios Proceso de la Simulación de Montecarlo En el proceso global de generación de los escenarios mediante simulación de Montecarlo se puede escribir como: Cálculo de las series de rendimientos de los factores de riesgo a simular. Ajuste de los parámetros de las distribuciones. Cálculo de la matriz de correlaciones. Obtención de la matriz de transformación. Para cada escenario en el archivo de escenarios o Para cada tiempo en el conjunto de tiempos de parada Paso 1. Generación de números aleatorios. Paso 2. Transformación de estos números a aleatorios bajo las distribuciones definidas por los parámetros y los tiempos de parada. Paso 3. Generación de los escenarios a partir de los aleatorios.

119 Riesgo de Mercado 105 Como se observa es un proceso de iteración múltiple. Cada uno de estos pasos está documentado en los apartados siguientes. El resultado final es un "cubo" de datos Esc(f,j,k) que representan al escenario k-ésimo del factor f para tiempo j Modelos de evolución La simulación de escenarios con el método de Montecarlo requiere establecer hipótesis sobre el modelo de evolución de los factores a simular. Todas las variables que intervienen en un sistema de medición de riesgos tienen una componente aleatoria. Esta afirmación, aparentemente obvia, complica en gran medida el análisis y estudio formal de los modelos que pueden replicar estos comportamientos aleatorios. De manera general, los modelos para simular la evolución de un factor van a venir representados por una ecuación diferencial estocástica. Dada la dificultad técnica de los conceptos y procesos matemáticos para su derivación, los detalles de la obtención de estas expresiones sobrepasa el objetivo de este proyecto, pero existe numerosa bibliografía al respecto. En este apartado se presentan cuatro de los modelos más estándar usados en la simulación de posibles evoluciones de los factores de precio. Además se define cómo ajustar los parámetros de estos modelos y se dan indicaciones sobre la elección del modelo que mejor ajusta a cada factor de precio Modelo lognormal Es el más estándar para representar el comportamiento de variables financieras, especialmente de renta variable. Sus hipótesis fundamentales son: El precio simulado no puede ser nunca negativo. El precio simulado viene representado por un número real (sin limitación de decimales).

120 Riesgo de Mercado 106 El precio simulado puede cambiar en cualquier momento del tiempo. El precio simulado es continuo en el tiempo. Los precios simulados en el tiempo no deben permitir oportunidades de arbitraje. Si se añaden conceptos de autosimilitud se propone el modelo del movimiento browniano geométrico. ds S = µ dt + σdw donde S ds es el precio simulado. es la diferencial del precio. Intuitivamente, es el incremento del precio simulado. µ es un término de deriva que rige un crecimiento de fondo. dt simula. σ dw diferencial del tiempo. Intuitivamente es el salto de tiempo al que se es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad. es un browniano. Es el factor que da el comportamiento aleatorio a la evolución del precio simulado. En la parte izquierda de la igualdad se tiene, aproximadamente, el cambio relativo del valor del precio simulado. Por este motivo se dice que es un modelo multiplicativo. En la parte derecha de la igualdad se tiene una variable aleatoria con distribución normal.

121 Riesgo de Mercado 107 Después de un cierto trabajo matemático se tiene que la evolución del precio viene dada por: S T = S 0 e 1 2 µ σ T + σ Tε 2 donde S T es el precio simulado S 0 es el precio inicial µ es un término de deriva que rige un crecimiento de fondo (y que podrá ser eliminado, como se verá más adelante). T σ es la longitud del salto de tiempo al que se quiere simular el precio, es decir, es el horizonte temporal. es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde con la volatilidad del factor de riesgo objeto de estudio. ε es una muestra aleatoria con una distribución normal estándar. Aquí se ve la naturaleza multiplicativa del modelo, ya que el precio final es el inicial multiplicado por un factor aleatorio. Como la dependencia al precio inicial es siempre igual, lo único que se debe simular es el "cambio relativo" del precio: e 1 2 µ σ T + σ Tε 2 Estos son los valores de los escenarios que se van a guardar. Los parámetros se ajustan en función de la serie histórica como se vera más adelante.

122 Riesgo de Mercado 108 Un ejemplo de evolución de un precio bajo un modelo lognormal se muestra en la siguiente figura: Figura 24: Simulación lognormal Modelo normal Este modelo es más simple que el anterior, pero menos habitual en la modelización de comportamientos financieros. La ecuación diferencial que rige el modelo es: ds = µ dt + σdw donde ds es la diferencial del precio. Intuitivamente, es el incremento del precio simulado µ es un término de deriva que rige un crecimiento de fondo dt diferencial del tiempo. Intuitivamente es el salto de tiempo al que se simula σ dw es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad. es un browniano. Es el factor que da el comportamiento aleatorio a la evolución del precio simulado.

123 Riesgo de Mercado 109 La única diferencia está en la parte izquierda de la ecuación, donde ahora aparece el incremento absoluto del precio a simular. Este es un modelo aditivo y la evolución del precio queda representada por: S T = S 0 + µ T + σ Tε donde S T es el precio simulado S 0 es el precio inicial µ es un término de deriva que rige un crecimiento de fondo T es la longitud del salto de tiempo al que se quiere simular el precio σ es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad. ε es una muestra aleatoria con una distribución normal estándar. Aquí se ve la naturaleza aditiva del modelo, ya que el precio final es el inicial sumado a un factor aleatorio. Como la dependencia al precio inicial es siempre igual, lo único que se debe simular es el "cambio absoluto" del precio: µ T + σ Tε Estos son los valores de los escenarios que se van a guardar. Los parámetros se ajustan en función de la serie histórica como se verá más adelante Modelo normal con reversión a la media En ciertas variables económicas y financieras se observa un cierto comportamiento "cíclico" alrededor de un valor medio.

124 Riesgo de Mercado 110 Es decir, cuando el precio se aleja por encima de este precio, parece que exista una tendencia que lo hace retornar a valores próximos al valor medio. Y si el precio cae por debajo, esta tendencia cambia de signo y lo vuelve a subir. En cambio, este comportamiento sí que se puede asumir como habitual en los precios de las commodities. Como se ha comentado en el apartado anterior que trataba de enfoque y medidas de margen y de valor, para las cotizaciones de commodities existen las llamadas curvas forward. Estas curvas proporcionan, para un determinado día, el precio que cada commodity tendrá a futuro en un determinado plazo. Lógicamente esa estimación es válida sólo para ese día, puesto que al día siguiente las cotizaciones cambiarán fruto del mercado libre (ley oferta-demanda), y consecuentemente cambiarán las curvas forward, eliminándose así cualquier posibilidad de arbitraje. Por tanto, las curvas forward representan, para una fecha dada la mejor estimación que en esa fecha se puede hacer en relación al precio futuro de un determinado subyacente. Una vez asumido esto, es natural pensar que cualquier simulación que quiera realizarse podría tomar como referencia esta curva forward, y hacer oscilar (en función de la variable aleatoria que se genere) los precios (del factor de riesgo asociado a dicha curva forward) alrededor de esta curva. Este tipo de comportamientos se puede replicar incorporando una dependencia en el propio precio en el término de deriva (definido en este caso por los puntos de la curva forward) de la ecuación estocástica del proceso aleatorio: ds = α ( β S) dt + γdw donde ds es la diferencial del precio. Intuitivamente, es el incremento del precio simulado.

125 Riesgo de Mercado 111 β es la tasa de reversión a la media o valor medio alrededor del cual evoluciona el precio. α es la velocidad de reversión a la media que magnifica o reduce la tendencia a recuperar el nivel medio. dt diferencial del tiempo. Intuitivamente es el salto de tiempo al que se simula. γ es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad del factor de riesgo objeto de estudio. dw es un browniano. Es el factor que da el comportamiento aleatorio a la evolución del precio simulado. Este se conoce como proceso de Orstein-Uhlenbeck. En este caso se trata del proceso aditivo o normal. La ecuación que permite simular el precio en el tiempo es: S T = S 0 + ( β S 0 )(1 e α T ) + γ 2 1 e 2α α T ε donde S T es el precio simulado S 0 es el precio inicial µ es un término de deriva que rige un crecimiento de fondo T es la longitud del salto de tiempo al que se quiere simular el precio σ es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad. ε es una muestra aleatoria con una distribución normal estándar.

126 Riesgo de Mercado 112 Es destacable que el incremento absoluto depende directamente del precio inicial o anterior en tiempo del proceso de simulación. Por el mismo motivo que en los modelos sin reversión, sólo se simulará la componente aleatoria del rendimiento absoluto o aditivo: ( β S 0 )(1 e α T ) + γ 2 1 e 2α α T ε Modelo lognormal con reversión a la media Cuando el comportamiento de reversión a la media se detecta, no en el precio, sino en sus rendimientos relativos (es decir, en sus variaciones), la ecuación que modeliza la evolución del precio es: d(log( S)) = α (log( β) log( S)) dt + γdw donde dlog(s) es la diferencial del logaritmo del precio. Intuitivamente, es el incremento del rendimiento relativo del precio simulado. β es la tasa de reversión a la media o valor medio alrededor del cual evoluciona el rendimiento relativo del precio. α es la velocidad de reversión a la media que magnifica o reduce la tendencia a recuperar el nivel medio. dt diferencial del tiempo. Intuitivamente es el salto de tiempo al que se simula. γ es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad del factor de riesgo objeto de estudio.

127 Riesgo de Mercado 113 dw es un browniano. Es el factor que da el comportamiento aleatorio a la evolución del rendimiento relativo del precio simulado. Es el mismo proceso de Orstein-Uhlenbeck pero para el logaritmo neperiano del precio. En este caso se trata del proceso multiplicativo o lognormal. La ecuación que permite simular el precio en el tiempo es: S T 2α T α T 1 e (log( β ) log( S0 ))(1 e ) + γ 2α = S 0 e ε donde S T es el precio simulado S 0 es el precio inicial µ es un término de deriva que rige un crecimiento de fondo T es la longitud del salto de tiempo al que se quiere simular el precio, es decir, es el horizonte temporal. σ es un coeficiente de ponderación de la componente aleatoria. Financieramente se corresponde a la volatilidad del factor de riesgo objeto de estudio. ε es una muestra aleatoria con una distribución normal estándar. Es destacable que el incremento relativo depende directamente del precio inicial o anterior en tiempo del proceso de simulación. Por el mismo motivo que en los modelos sin reversión, sólo se simulará la componente aleatoria del rendimiento relativo o multiplicativo: e (log( β ) log( S 0 ))(1 e α T ) + γ 1 e 2α T 2α ε

128 Riesgo de Mercado 114 En la siguiente gráfica se muestra un conjunto de posibles evoluciones de un precio con este modelo de evolución: Figura 25: Simulación lognormal con reversión a la media Ajuste de los parámetros Los modelos anteriormente descritos dependen, cada uno de ellos, de un conjunto de parámetros. Para realizar una simulación de la posible evolución de un conjunto de factores de precio, es preciso conocer, para cada uno de estos factores de precio, cuales son los parámetros con los que se desea realizar la simulación. Estos parámetros pueden ser externos, calculados o estimados, o bien se pueden ajustar a una serie de datos históricos. El proceso de ajuste requiere pues, el análisis de series históricas de los factores a simular. Los parámetros no serán otra cosa que medidas estadísticas estándar sobre estas series Modelo normal Sobre la serie de retornos absolutos se ajustan los parámetros: µ es la media de la serie de retornos absolutos.

129 Riesgo de Mercado 115 σ es la desviación estándar de la serie de retornos absolutos Modelo lognormal Sobre la serie de retornos relativos logarítmicos de precios se ajustan los siguientes parámetros: µ es la media de la serie de retornos relativos. σ es la desviación estándar de la serie de retornos relativos Modelo normal con reversión a la media Sobre la serie de retornos absolutos (variaciones de precio calculadas de forma absoluta) y la serie auxiliar de precios retrasados en el tiempo se tienen los siguientes parámetros: α es la velocidad de reversión a la media (MRS). β es la tasa de reversión a la media (MRR). γ es la volatilidad con reversión a la media (MRV) Modelo lognormal con reversión a la media En este caso, y al tratarse de un modelo lognormal, sobre la serie de retornos relativos logarítmicos y la serie auxiliar de precios retrasados en el tiempo se pueden obtener los siguientes parámetros: α es la velocidad de reversión a la media (MRS). β es la tasa de reversión a la media (MRR). γ es la volatilidad con reversión a la media (MRV).

130 Riesgo de Mercado Cambio de la media Para evitar ciertos efectos de las tendencias en las series históricas que pueden resultar "contaminantes" a efectos de medición del riesgo, es práctica habitual eliminar el efecto de las derivas en los modelos normal y lognormal sin reversión a la media. Así pues, a pesar de los cálculos realizados y medidas estadísticas obtenidas de la serie histórica, se impone que el coeficiente µ de las ecuaciones de evolución sea exactamente Elección del modelo Es evidente que en el momento de realizar la simulación para un conjunto de factores de precio, cada uno de ellos va a evolucionar con sólo uno de los modelos disponibles. Es parte clave del proceso la elección de qué modelo es el más adecuado para cada uno de ellos. De manera general se puede asociar un modelo a cada factor de precio en función de la naturaleza del mismo. Los precios de las acciones, índices de renta variable, tipos de cambio entre divisas y volatilidades responden bien a lognormales, mientras que los tipos de interés y las cotizaciones de commodities (como ya ha comentado) lo hacen frente a lognormales con reversión a la media. Esta elección, evidentemente no es imperativa, aunque sí muy habitual en el sector. Otra alternativa es realizar un proceso de estimación de errores en la serie histórica contra los modelos y parámetros estimados como se ha descrito y determinar el modelo asociado a cada factor de precio de manera que sea el de mínimo error acumulado a lo largo de la serie histórica. Este proceso puede comportar algún inconveniente puesto que depende fuertemente de la serie particular sobre la que se realizan los cálculos y puede dar resultados contrarios al sentido común financiero.

131 Riesgo de Mercado 117 Por ejemplo, puede darse el caso de que el modelo que mejor ajusta una serie diaria de precios de una acción de renta variable sea el normal. El problema está en que si se desea una evolución a largo plazo, el modelo normal puede resultar en precios de acciones negativos, cosa que contradice el sentido común. El ejercicio de elección por minimización de errores puede realizarse más como prueba para revisar la bondad del modelo escogido pero se entiende que no debe ser un criterio universal de elección Generación de aleatorios Para la generación de escenarios por el método de Montecarlo es preciso generar números aleatorios bajo una distribución normal correlacionada. Es evidente que no es posible generar números aleatorios con sistemas informáticos que funcionan de manera determinista. Lo más aproximado que se puede hacer es definir algoritmos de obtención de secuencias de números que se comporten de manera (estadísticamente) aleatoria. Existen infinidad de modelos de generación de números aleatorios. Los más habituales son los que generan números entre 0 y 1 bajo una distribución uniforme, es decir, todos los números en dicho intervalo tiene la misma "probabilidad" de ocurrir. En el Anexo 4: Números aleatorios, se presentan dos de estos métodos de generación de aleatorios y dos métodos para transformarlos de manera que sigan una distribución normal uniforme. Más adelante se presentan tres alternativas para la transformación de aleatorios normales independientes a aleatorios normales correlacionados Escenarios por Montecarlo Después de generar los números aleatorios convenientemente correlacionados (como se ilustra en el Anexo 4: Números aleatorios), se deben usar en los modelos para crear los valores de los escenarios simulados por Montecarlo.

132 Riesgo de Mercado 118 Un escenario es un valor ligado a tres componentes: el factor de precio al cual corresponde, el nodo de tiempo al que corresponde y el número de simulación correspondiente. En adelante denotaremos por Esc( f, j, k ) el valor de dicho escenario, donde f es un indicador del factor de precio, j es un indicador del nodo de tiempo y k es el número de la simulación. El proceso de generación sigue un orden concreto. De hecho se generan trayectorias conjuntas a lo largo del tiempo. Por este motivo, el valor de un escenario depende siempre del escenario del mismo factor de precio en el nodo de tiempo anterior. Lo que sí es absolutamente independiente es una simulación (trayectoria conjunta) respecto a otra. En la siguiente tabla se muestra la forma de generar los escenarios a partir de los aleatorios generados y los modelos y parámetros previamente establecidos. donde ( f, j, k ) es la terna que designa (factor, nodo de tiempo, número de simulación)

133 Riesgo de Mercado 119 Esc(f, j, k) es el escenario simulado en la terna ( f, j, k ). Esc(f,0, k)= 0,1 es el escenario base estándar a partir del cual se generan los siguientes. Es 0 si es normal ó 1 si es lognormal. µ f es la media de la distribución ajustada según especificaciones previas correspondiente al factor de riesgo f. σ f es la desviación de la distribución ajustada según especificaciones previas correspondiente al factor de riesgo f. T j es la fracción de año comprendida entre el nodo de tiempo j-1 y el nodo j. ε es el aleatorio normal correlacionado para la terna ( f, j, k ). f, j, k MRR es la tasa media a la que revierte el modelo ajustada según especificaciones previas correspondiente al factor f. MRS es la velocidad de reversión a la media ajustada según especificaciones previas correspondiente al factor de riesgo f. MRV es la volatilidad del modelo de reversión a la media ajustada según especificaciones previas correspondiente al factor de riesgo f. Una vez generados los escenarios, se halla la distribución de probabilidad que surge de éstos.

134 Riesgo de Mercado 120 Figura 26: Escenarios generados y distribución de probabilidad El VaR a un determinado nivel de confianza α % no es más que el percentil (1-α )% de dicha distribución. Un mayor nivel de detalle acerca del cálculo de los percentiles puede encontrarse en el anexo 5: Cálculo de percentiles de una muestra discreta Ventajas e inconvenientes Pese a ser opaco y difícil de explicar el gran número de simulaciones inherentes a la simulación por Montecarlo aumenta la calidad estadística de los cálculos, si bien su implementación es complicada, tanto a nivel de determinación de los parámetros del modelo como del propio proceso de cálculo, y aumenta considerablemente el tiempo de procesamiento, dificultando las valoraciones a tiempo real. Hay un mejor tratamiento y medición de los riesgos no lineales, pero se cae en el error de suponer y prefijar un modelo de evolución de los precios que puede no ser el real ni óptimo. Concretamente en el caso de las commodities, el riesgo de asignar un modelo de evolución de los factores de riesgo que finalmente no refleja la realidad es mayor,

135 Riesgo de Mercado 121 puesto que debido al escenario actual cambiante y volátil es complicado discernir cuál debe ser el modelo más adeucado. Por otro lado, como ocurría en Simulación Histórica, se necesita hacer unas 1000 simulaciones aproximadamente para tener una cifra de VaR significativa, por lo que se necesitan al menos unos 4 años de historia. Por último, computacionalmente la implantación de esta metodología requiere un fuerte soporte Stress Testing Las medidas de riesgo analizadas hasta ahora suponen condiciones "normales" de mercado. Dado que existen situaciones anómalas o crisis no simulables mediante las técnicas paramétrica, de simulación histórica y Montecarlo, es necesario disponer de una herramienta que permita generar escenarios definidos a priori para reflejar situaciones de stress en los mercados. Para ello se definen unos tipos de escenarios estándar y se deja la posibilidad de introducir otros a mano, de manera que se pueda tener una estimación de las posibles pérdidas en situaciones críticas y de riesgo extremo. Existirán un grupo de escenarios de estrés definidos como estándar que deberán analizarse siempre. Estos consisten en "estresar" los factores de riesgo un cierto número de desviaciones estándar. Para ello, a partir de las series históricas se calcularán las desviaciones estándar de los retornos (aditivos o multiplicativos según sea el factor). sigue: Con estos datos ya calculados se pueden generar los escenarios estándar como Esc( i, j, k) = ± C σ para factores de riesgo aditivos i T j

136 Riesgo de Mercado 122 Esc i, j, k) = Exp( ± C σ T ) para factores de riesgo multiplicativos ( i j donde C es una constante que dependerá del escenario. Ejemplos habituales son C=3 y C=6 T j es el tiempo, en fracción de año, entre la fecha de referencia de todos los cálculos y el nodo de tiempo j-ésimo. σ i es la desviación estándar (volatilidad) del factor i-ésimo. k es el contador de simulación que servirá para identificar los distintos escenarios generados, por ejemplo distintos valores de C y distintos signo, mover unos cuantos factores conjuntamente dejando los otros constantes... Estos escenarios estarán permanentemente definidos y sólo deberán modificarse en caso de añadirse nuevos factores de riesgo a los que ya posean. Además existirán otros dos tipos de escenarios, los que se denominarán escenarios históricos, que consistirán en estudiar qué ocurriría si se repitiera una situación igual a alguna crisis de mercado del pasado, y los ad-hoc, puesto que las situaciones de riesgo que más pueden afectar no tienen por qué ser las estándar, y las situaciones históricas pueden no reflejar la actual visión del mercado. Por este motivo es importante completar los escenarios de stress con conjuntos de escenarios plausibles definidos por los propios analistas de riesgos. Por tanto, los objetivos principales de este análisis son: Conocer las pérdidas potenciales en situaciones de crisis de los mercados. Poder anticipar situaciones potencialmente peligrosas. Identificar sucesos que podrían ocasionar pérdidas importantes. Establecer límites en función de estas medidas.

137 Riesgo de Mercado 123 Definir planes de contingencia que permitan reaccionar a tiempo y extraer beneficios de situaciones de crisis. El punto clave de la realización de pruebas de Stress Testing es la definición de escenarios de riesgo coherentes, con lógica económica y que cubran las distintas situaciones de riesgo que no son contempladas por el VaR, de manera que ofrezcan un valor añadido a la gestión del riesgo de mercado. No deben realizarse demasiados escenarios de stress, pues acabarían resultando inservibles, por lo que hay que buscar un número manejable de escenarios con auténtico sentido. Para que sea eficaz deberá instrumentarse por parte de la dirección de riesgos una línea de comunicación y actuación clara, que incluyan el establecimiento y revisión de límites operativos y el proceso de diseño de estrategias de cobertura del riesgo en función de los resultados obtenidos Backtesting No solo es importante poder confeccionar una herramienta de cálculo para obtener las distintas medidas de riesgo, sino que también se ha de ser capaz de conocer la bondad del mismo. Para poder saber cuánto se aleja la metodología de cálculo elegida de la realidad, existen diversas herramientas. Una de ellas es el backtesting que compara las mediciones de riesgo pronosticadas con los resultados reales obtenidos. El VaR determina la máxima pérdida esperada con una determinada probabilidad de cálculo para un horizonte temporal dado, estimando de esta manera cuál será la variación de los precios en dicho plazo. Pero no sólo determina la máxima pérdida posible, también el máximo beneficio esperado. El P&L (Profit & Loss, que se traduce por Pérdidas y Ganancias) para las medidas de Backtesting se calcula de forma retrospectiva, es decir, una vez que ha transcurrido el horizonte temporal y se conocen ya los precios reales. En ese momento se calcula la variación real de los precios, que se aplica a las cantidades en riesgo para determinar el

138 Riesgo de Mercado 124 P&L. Se puede entonces estudiar la bondad de la predicción realizada cuando se calcula el VaR comparándolo con el P&L de Backtesting. Se ha de tener en cuenta que esta metodología es probabilística por lo que el nivel de confianza del VaR da una medida del número de excepciones esperadas dentro de una ventana temporal. Por ejemplo, en un VaR calculado con un nivel de confianza o probabilidad del 95%, habrá un 5% de ocasiones en que las pérdidas serán mayores que las estimadas (o el beneficio mayor). Si se considera un mes normal, con aproximadamente 20 días hábiles, es de esperar que, en promedio, en uno de esos días el resultado real sea peor que el VaR calculado. Por tanto, el P&L, en un 95% de las ocasiones, debería estar dentro de los límites del rango ± VaR y en un 5% podría estar fuera del mismo. -VaR P&L +VaR en un porcentaje de ocasiones = nivel de confianza Se ha de contar, por tanto, cual es el porcentaje de ocasiones en el que el P&L se encuentra fuera del rango de ± VaR y compararlo con el nivel de confianza: Si dicho porcentaje es similar al del nivel de confianza, la metodología es correcta. Si es sensiblemente mayor o menor, habría que efectuar correcciones, pues es indicativo de problemas con el modelo empleado, ya que no tiene que existir sólo un número pequeño de excepciones, sino que, además, hay que evitar que el VaR esté sobreestimado. Esta comparación puede ser representada gráficamente como sigue:

139 Riesgo de Mercado 125 Figura 27: Backtesting En la gráfica se aprecia como la línea continua (estimación del riesgo) está casi siempre por encima de los puntos, que se corresponde con el resultado real que se ha producido de forma efectiva. Es necesario prestar atención a determinados eventos, como los que se ilustran a continuación: En algunas ocasiones, como se puede ver entre los puntos 30 y 60 del eje x, el VaR ha infravalorado el riesgo. Esos puntos (entre los puntos 30 y 60 del eje x) no están distribuidos de forma aleatoria, sino que parece que siguen cierta lógica o cierta tendencia. Se puede decir que estos puntos están autocorrelacionados. Este hecho sí es importante, puesto que de confirmarse (para lo cual se debería realizar un estudio estadístico que queda fuera del alcance del presente proyecto) el modelo utilizado para calcular el riesgo no estaría captando algún componente fundamental del comportamiento de los factores de riesgo. En otros casos, como puntos cercanos al 120 del eje x, se ve como la medida de riesgo está por encima de los resultados efectivamente obtenidos, y por tanto no se puede considerar que exista una excepción.

140 Riesgo de Mercado 126 Sin embargo, la medida de riesgo, aún respetando la misma forma que sigue el P&L, está sobreestimada. Este hecho también es importante, porque si de forma recurrente el modelo implantado sobreestima el riesgo se debería revisar puesto que podría conducir a una asignación poco efectiva de los recursos financieros de la entidad. Todos los modelos deben ser sometidos periódicamente a contraste para evaluar su eficacia predictiva y su corrección. Éstos pueden contener errores debidos a las asunciones que se realizan al adoptar una metodología, o debidos a errores en la consideración de las posiciones o en el uso de factores de riesgo. El backtesting permite una identificación oportuna de estos posibles errores al comparar las pérdidas producidas en el pasado con la predicción hecha por los modelos. De esta manera, su finalidad principal es conocer la calidad y precisión de los sistemas de medición para poder ir depurando su metodología, definiendo los parámetros óptimos para el modelo y la consistencia de los resultados.

141 Riesgo de Mercado Límites A lo largo del presente capítulo se ha comentado en numerosas ocasiones la necesidad de definir límites. El establecimiento de límites de riesgo de mercado se debe concebir como un proceso dinámico que responde al nivel de aceptación de riesgo de la Alta Dirección, con los siguientes objetivos: Limitar de forma eficiente y comprensiva los principales tipos de riesgo de mercado en los que se incurren, siendo consistente con la gestión del negocio y con la estrategia definida. Cuantificar y comunicar a las áreas de negocio los niveles y el perfil de riesgo que la Alta Dirección desea asumir, para evitar que se incurra en niveles o tipos de riesgo no deseados. Las políticas y procedimientos aprobados para el tratamiento del riesgo deberían establecer límites operativos que mantuviesen las exposiciones dentro de niveles consistentes con el perfil de riesgo deseado por cada Corporación. Con el fin de garantizar su eficiencia, los límites operativos se fijarán en términos homogéneos a las medidas de riesgo utilizadas para su seguimiento, si bien también es posible definir límites relativos a las posiciones en lugar de ser establecidos sobre las medidas de riesgo. Los criterios para la fijación y reparto de límites operativos deberían basarse en aspectos tales como: Recursos propios disponibles. Nivel de riesgo que la Corporación desea asumir. Objetivos de negocio y rentabilidad que se desea alcanzar. Evaluación del desempeño pasado. Las políticas de fijación y aprobación de límites sería recomendable que incluyeran procedimientos de actuación en caso de producirse excesos en los límites fijados.

142 Riesgo de Mercado 128 Igualmente, sería aconsejable que la estructura de límites operativos se revisase periódicamente. El primer análisis a realizar es la identificación de los distintos mecanismos de gestión o cobertura del riesgo que pueden ser aplicados y el plazo en el que se podría ejecutar o hacer efectivos. Entre los mecanismos de cobertura o gestión del riesgo podrían citarse desde el rediseño de contratos y de operaciones que podría constituir una cobertura natural hasta la contratación de productos de cobertura específicos: Contratación de productos financieros derivados en mercados organizados (y por lo tanto productos altamente estandarizados y líquidos cuya contratación se puede realizar de forma ágil). Contratación de productos financieros derivados a medida o correspondientes a mercados OTC y cuya contratación, al requerir un diseño específico, pueden requerir un plazo de ejecución mayor. Contratación o redireccionamiento de compras/ventas físicas y cuya disponibilidad dependiera de cantidades y contrapartes y cuya ejecución puede requerir un plazo de tiempo variable y a determinar en cada caso. La renegociación de un contrato (re-opening). La renegociación de contratos de compra / venta a vencimiento. En general es necesario indicar que las posiciones comerciales presentan limitada capacidad de gestión una vez que han sido contratadas. Igualmente es necesario indicar que una política de cobertura constante puede también presentar inconvenientes por el coste de éstas. Por lo tanto, en primer lugar el VaR (o cualquier otra medida de riesgo) de las posiciones contratadas pondrá de manifiesto un riesgo que procede de la existencia de contratos de compra (en general a largo plazo, como se verá en el próximo epígrafe), y contratos de venta (cuyos vencimientos suelen estar incluidos en el corto y medio plazo) considerados de forma individual.

143 Riesgo de Mercado 129 La existencia de plazos heterogéneos entre posiciones cortas y largas (vendidas y compradas) hace incurrir a las empresas en riesgos que pueden llegar a ser significativos al no existir destino para todas las compras de commodities o viceversa (compras que no tienen asignadas operaciones comerciales de compra) haciendo que la medida relativa de riesgo sea aún más importante. Los límites (sobre las propias posiciones como ya se ha comentado o sobre las medidas de riesgo) pueden ayudar en esta tarea, al poderse definir para distintos niveles de agregación: Por operaciones de compra y de venta por separado. Por carteras conjuntas. Por medidas de riesgo de cada cartera por separado. Por medidas de riesgo asociadas a todas las carteras tomadas en conjunto.

144 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo

145 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 5.1 Introducción En el presente capítulo se recogen reflexiones conceptuales sobre el tratamiento del riesgo de mercado en los contratos de compra-venta de commodities a largo plazo. La actividad de las empresas del sector Oil&Gas, energético e industrial, la indiscutible relevancia del petróleo como materia prima para la generación de energía eléctrica así como la creciente importancia del gas natural para su consumo final y como elemento estratégico en la composición del mix de generación, han hecho que las empresas energéticas tengan como uno de sus objetivos prioritarios el tratamiento sistemático del riesgo de mercado asociado a estos contratos. Esta sistematización, si bien parte de una necesidad de gestión del riesgo de mercado, presenta indudables beneficios para otras muchas áreas usuarias de información de estos importantes compromisos comerciales. Las circunstancias particulares que dan lugar a este tipo de contratos hacen que, si bien existen unas condiciones estándar en la definición de estos contratos, éstos presenten una gran casuística en cuanto a la formulación del precio. Igualmente los plazos de los contratos y la falta de liquidez de algunos de los principales instrumentos que afectan a su precio plantean cuestiones complejas. La metodología de tratamiento de la formulación de precios es una de las principales particularidades de estos contratos y uno de los mayores obstáculos en su sistematización.

146 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Tipología de contratos o acuerdos comerciales de commodities Contratos físicos Un contrato físico es un contrato en el que se especifica el plazo, precio y punto de entrega para el suministro de commodities del vendedor al comprador, así como el propio suministro en el futuro. El precio final del contrato suele basarse en el precio de mercado de la materia prima objeto del contrato en el plazo de entrega 12 a no ser que se haya fijado un precio específico fijo para la duración del contrato. Esto puede ocurrir en los casos en los que estos contratos respondan a una estrategia de cobertura financiera. Sin embargo aquellos contratos con el precio indexado a factores variables sí se pueden ver afectados por la volatilidad de los mercados. A continuación se presentan los aspectos básicos de este tipo de contratos, así como los principales riesgos (generalmente de mercado) que conlleva cada una de dichas características fundamentales: Plazo: en función del mismo existirá un riesgo de variaciones de precio. Debido a las fluctuaciones normales de los precios en los mercados internacionales donde se negocian este tipo de materias primas se podrían obtener efectos adversos. Por otro lado, posibles variaciones en la capacidad de suministro (que afectan por tanto a la capacidad de cumplir con la entrega de la cantidad pactada o volúmenes pactados) pueden aumentar la volatilidad de los precios a medida que el plazo de entrega pasa de ser de corto plazo a medio o largo plazo. Compromiso: la exposición al riesgo aumenta con la inclusión de seguros de entrega. Existen tres tipos de contratos fundamentales: swing, baseload y firm contracts. 12 las curvas de precios forward de una materia prima hacen referencia al precio que dicha materia toma para un plazo de entrega determinado.

147 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 133 o Los contratos swing o interruptibles tienen una duración entre un día y un mes, y en ellos ninguna de las partes se compromete ni a adquirir ni a vender la cantidad especificada. Dada su flexibilidad inherente permite a las partes notificar diariamente, o en un intervalo específico de tiempo, y negociar el ajuste de precio y volumen o su interrupción. o Los baseload contracts se parecen a los swing contracts pero ambas partes se comprometen a realizar el mayor esfuerzo posible para comprar o vender el volumen especificado. Además se acuerda no interrumpir el contrato por movimientos del mercado. o Por último en los firm contracts ambas partes sí están obligadas legalmente a comprar o vender la parte especificada. Flexibilidad de volumen: se incurre en un riesgo adicional con el esfuerzo por mantener un suministro adecuado a un comprador que desea la posibilidad de aumentar o reducir su pedido basándose en sus fluctuaciones de necesidades. Formación de precio: la fórmula de preciación del contrato puede venir dada por un precio flotante (variable), basado en el mercado, un precio fijo o una combinación de términos fijos y variables. La flexibilidad de creación de este tipo de fórmulas así como la ausencia de un estándar de mercado es el principal motivo de que no existan metodologías de valoración y medición del riesgo aplicables a todos los tipos de contratos. Es por ello que las empresas que desean sistematizar el tratamiento de estos contratos deben acometer desarrollos propios enfocados a adaptar las metodologías más generales a su casuística particular. Crédito: éste es un riesgo significativo que se puede encontrar al tratar con posibles contrapartes para transacciones de gran tamaño en las que exista la posibilidad de no cumplir con sus compromisos de entrega (de tratarse del vendedor) o pago (en caso de tratarse de la parte compradora). Este riesgo suele verse incrementado cuando las contrapartes con las que se negocia se encuentran en países con situaciones sociopolíticas tensas (como por ejemplo países de Oriente Medio, países africanos o de la zona de

148 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 134 Latinoamérica) que podrían desembocar en la anulación de los compromisos sin recibir contraprestación alguna (riesgo país). Generalmente lo más útil y común es dividir los tipos de contratos en tres categorías según sea su plazo: corto, medio o largo Contratos a corto plazo Hoy en día, el mercado de contratos a corto plazo a precio y volumen fijo es muy activo y cubre necesidades muy importantes: cambios inesperados en la demanda a pesar de la estacionalidad imperante en algunos mercados como el del gas, correcciones de balance de suministro de gas natural o petróleo, deseos de especulación o trading, incumplimiento de los compromisos de entrega debido a factores externos, etc. Aunque el plazo típico considerado como corto plazo suele ser de treinta días, puede variar desde esos treinta días hasta unas pocas horas. El comprador en un contrato a corto plazo sólo necesita petróleo o gas para un requerimiento en particular durante un periodo corto y no quiere asumir el riesgo asociado que conlleva un contrato a largo plazo. Para evitar las ineficiencias de negociar un contrato nuevo cada mes, comprador y vendedor suelen utilizar una formulación estándar que se puede aplicar a cualquier transacción específica de compra o venta a la que podrían llegar en el futuro. Estas transacciones implican llegar a un acuerdo entre las partes en tres apartados: precio, volumen y punto de entrega. Los contratos a corto plazo, también llamados spot, son muy sensibles a los cambios de precio en el mercado. La mayoría de ellos tienen una obligación de suministro por parte del vendedor a un precio fijo. Sin embargo, la brevedad del plazo hace que un nuevo precio tenga que ser negociado cada treinta días si comprador y vendedor se comprometen a continuar más allá de ese periodo.

149 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 135 En otras ocasiones este tipo de compromisos a corto plazo suelen estar indexados a factores variables (como por ejemplo el precio del Brent Dated). En general se suele calcular el precio mediante la media de las cotizaciones que se hayan especificado durante un plazo determinado. Este plazo de preciación toma como referencia alguna fecha relevante del acuerdo, como por ejemplo: La fecha en la que se carga el producto en el medio de transporte. La fecha de recepción de la mercancía en el destino final. Primer o último día del mes natural en el que se produce la entrega del producto. Primer o último día del mes natural en el que se produce la carga del producto. Sobre alguna de estas fechas se define un rango para el que aplicar la media de las cotizaciones (por ejemplo, desde dos días antes de la fecha de entrega hasta dos días después de la misma), obteniéndose finalmente el precio del contrato Contratos a medio plazo Los contratos a medio plazo cubren intervalos que van desde el mes a los veinticuatro meses. Pueden ser para un volumen fijo o variable, y la mayoría tienen cláusulas que permiten que los precios suban o bajen con el mercado, aunque todavía hay contratos a precio fijo. Los contratos a medio plazo sin precio fijo se caracterizan por: Precios variables indexados en el tiempo a precios futuros (como por ejemplo el precio del Brent con entrega en un plazo de un mes), algunos a precios spot publicados (precio del Brent Dated), otros a commodities de combustible alternativo (precios de commodities de naturaleza similar a la de la materia prima que se está negociando, como los fuelóleos en el caso del petróleo) y otros productos o magnitudes

150 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 136 macroeconómicas (como los índices de precios tales como el IPC o IPP, índices de tipos de interés, etc.). Reservas fijas y cuotas de servicio, donde el comprador tiene que pagar una cuota establecida para reservar una cantidad específica y también una cuota por otros servicios. Volúmenes fijos por día o mes con ligeras variaciones Contratos a largo plazo Los contratos de gas a largo plazo, con una duración de más de 24 meses, son mucho más difíciles de categorizar que los de corto y medio plazo, reflejando las necesidades específicas de los productores o consumidores en este tipo de compromisos. Suelen establecerse para una cantidad fija de la materia prima objeto de la negociación, enviada periódicamente (mensualmente es la periodicidad normal). Los precios en este tipo de contratos son mucho más sensibles a las oscilaciones del mercado. Frecuentemente sus fórmulas de precios son referenciadas a: Productos del mercado de futuros. Precios spot de otros productos que compiten con la materia prima que se negocie (gas en el caso de que se esté comprando o vendiendo crudo y viceversa) o precios de un producto que necesite la materia prima en su proceso productivo. Estos contratos pueden o no tener una fuente de procedencia específica y contemplan el envío ya sea a puntos de venta acordados o a la entrada en las instalaciones del usuario. Ya que algunos contratos a largo plazo pueden exceder los 72 meses, normalmente presentan más condiciones especiales o cláusulas que los de medio y corto plazo. Los contratos de largo plazo pueden tener diferentes tipos de cláusulas, como se verá más

151 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 137 adelante, que permiten relajar las condiciones de compra o venta, y que ofrecen posibilidades de gestión del riesgo. Los contratos físicos han estado muy influenciados por el desarrollo de los contratos financieros de commodities, especialmente en lo referente a precio y plazos. Por ejemplo, los plazos se han acortado significativamente, y los precios suelen estar indexados a uno o varios referentes, con posibles ajustes debidos a localización, necesidades fijas del comprador y/o vendedor, y otros factores Contratos financieros La volatilidad de los precios de las commodities crea un riesgo significativo tanto en el comprador como en el vendedor. La transformación del mercado, desde la casi total regulación al actual mercado libre y altamente competitivo, ha hecho que se desarrolle un potente mercado de contratos financieros de commodities. Hay beneficios obvios en la gestión del riesgo en un mercado con precios tan volátiles. Una gestión efectiva del riesgo reduce la exposición a movimientos hacia precios adversos, reduciendo la variabilidad de los beneficios y facilitando la planificación a futuro y la presupuestación. Adicionalmente, los mecanismos de gestión del riesgo que tengan como objetivos prioritarios los anteriormente descritos pueden tener como objetivos secundarios la identificación de posibles oportunidades que permitan actividades especulativas, especialmente para aquellas empresas que dentro de sus líneas de negocio incluyan actividades de trading. En general estos otros objetivos vienen determinados por el perfil de riesgo que tenga la entidad en cuestión. La evolución de los derivados de trading de commodities sigue un desarrollo paralelo al de otros instrumentos similares para un amplio espectro de productos como productos de energía, divisas extranjeras y otros tipos de productos sujetos a variabilidad en el precio. De esta manera, el mercado se adapta a los riesgos financieros por la volatilidad de los precios desarrollando herramientas para su gestión.

152 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 138 La gestión del riesgo en el precio se ha comenzado a extender de forma muy rápida a lo largo de la industria del sector Oil&Gas y energético. Se ha introducido el intercambio de futuros y opciones para reducir costes, estandarizando las transacciones rutinarias, y para conseguir una base para el desarrollo continuado del mercado. En un mercado maduro, como por ejemplo el del gas natural, la continua evolución tanto de los intercambios comerciales como de los financieros (como las operaciones de derivados financieros de cobertura) se refleja en el crecimiento de los volúmenes de gas en el mercado, la introducción de nuevos productos financieros y la penetración de nuevos segmentos de la industria. En resumen, un contrato financiero tiene como propósito principal permitir gestionar el riesgo de precio más que realizar o recibir una entrega en un sentido físico. También se utilizan con fines especulativos o de trading para obtener beneficio de las subidas y bajadas del precio de commodities.

153 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Retos en los contratos de compra-venta de commodities a largo plazo La medición del riesgo y valoración de los contratos de commodities a largo plazo se ha convertido en uno de los retos más importantes de las empresas del sector, como ya se ha comentado anteriormente. Los motivos de esta complejidad asociada al tratamiento de los contratos a largo plazo se exponen a continuación: Para la obtención de los importes de cada flujo de caja (de cobro o pago) los contratos contienen fórmulas de preciación con una casuística muy variada que incluye términos fijos, variables y combinaciones de ambos. No sólo se encuentran contratos con sumas y restas de cotizaciones de subyacentes energéticos, sino que a veces pueden verse formulaciones con cocientes entre este tipo de subyacente, con objeto de tener referenciado el precio a la cotización de una determinada fecha y que se ve incrementada o reducida en función de la evolución de los mercados. Adicionalmente se pueden incluir en las fórmulas otros factores de naturaleza macroeconómica (como índices de precios de consumo o de producción, evolución de la inflación, etc.). Aunque puedan existir o extraerse algunos patrones definidos generalmente no se encuentra homogeneidad en estas formulaciones. La opcionalidad presente en mayor medida en los contratos a largo plazo puede resumirse en tres puntos: o Opcionalidad para el precio total resultante del contrato: condiciones de tipo cap y floor, es decir, precios máximos o mínimos que impiden la obtención de precios excesivamente altos para el comprador o excesivamente bajos para el vendedor si el mercado sufre repentinas subidas o bajadas temporales El objetivo de estos límites es proteger el resultado que obtienen los firmantes del acuerdo. El vendedor tiene como mínimo que cubrir los costes que la obtención del producto le ha supuesto, mientras que el comprador tiene que evitar que los costes del contrato superen los beneficios que se va a obtener por el tratamiento y la venta posterior del producto. Este razonamiento se ve claramente en la compra de

154 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 140 o Formulación por tramos, donde la fórmula de preciación varía según el valor que tome un determinado marcador o subyacente. o Opcionalidad de volumen de acuerdo a diversas modalidades: take-orpay, delivery-or-pay, carry-forward, make-up y otras (véase apartado Clausulado). La no inclusión de estas cláusulas en la valoración de los contratos puede hacer variar sustancialmente el resultado obtenido. Los plazos de los contratos superan los horizontes temporales con liquidez para las distintas commodities, es decir, los contratos presentan plazos de compromiso superiores a los plazos cotizados en los distintos mercados. De esta forma, se requiere la extensión de los horizontes temporales de las curvas forward (necesarias para el cálculo del precio a una fecha dada) más allá de los plazos cotizados (como por ejemplo la extensión de curva Brent a 15 años) o, en ocasiones y para otros subyacentes no cotizados a plazo, la creación de la curva forward (como por ejemplo la creación de la curva forward del precio del pool del mercado eléctrico español). Los distintos subyacentes de los contratos presentan diferentes modelos de evolución a largo plazo. Como se comentó en el tratamiento del riesgo bajo una metodología de simulación de Montecarlo, debe ser objeto de reflexión la asignación de un modelo de evolución a cada factor de riesgo. Mientras que en variables financieras es comúnmente aceptado el modelo lognormal para precios de subyacentes de commodities no existe un acuerdo generalizado (si bien pueden ser aplicables los modelos con reversión a la media, tomando como referencia las curvas forward de cada commodity), por lo que son necesarios estudios de contraste de hipótesis y análisis de adecuación de modelos. crudo para ser refinado y obtener gasolina. En algunas zonas el precio de la gasolina se encuentra regulado y tiene precios máximos por lo que si el precio de la compra del crudo es excesivo la empresa que lo transforme y lo venda en forma de gasolina no podría repercutir los costes al consumidor final.

155 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 141 Los factores de riesgo de los distintos contratos deben mantener una correlación en el muy largo plazo. Los modelos de simulación de Montecarlo necesarios para obtener escenarios a muy largo plazo deben contener algoritmos que posibiliten el mantenimiento de las correlaciones entre factores de riesgo. Este punto es relevante puesto que la mayoría de los modelos consiguen mantener las correlaciones en el corto plazo, pero no en el muy largo plazo. Por último, (pero probablemente es la reflexión más importante desde el punto de vista de negocio), hay que tener en cuenta la diferencia de horizontes temporales entre los contratos de compra y los de venta más habituales en este tipo de actividades. En general los contratos que mayor horizonte temporal presentan son los de aprovisionamiento. En cambio, los contratos de venta que suelen tener empresas con una gran actividad de transformación (como por ejemplo las refinerías), suelen tener unos horizontes temporales que se podrían categorizar como de corto plazo o medio plazo. Esto quiere decir que estas empresas se encuentran con compromisos de pago desde la fecha actual a varios años, mientras que sólo tienen asegurados sus ingresos para 12 o 24 meses. Los motivos de esta diferencia son razonables. Lógicamente los clientes (es decir, las contrapartidas de los contratos de venta) no pueden comprometerse a largo plazo porque no tienen clara la continuidad de su actividad de negocio, o porque están pendientes de cambios en la regulación de sus actividades (como podría ser el caso de generadoras de electricidad que necesitan combustible), o porque serían incapaces de traspasar a sus propios clientes contratos tan largos (como por ejemplo la distribución de productos a las estaciones de servicios, a las comunidades de vecinos con combustibles para la calefacción, etc.). En cambio, los proveedores (principalmente empresas situadas en el tramo de E&P), tienen suficiente capacidad de presión para poder firmar contratos a largo plazo.

156 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 142 Todo lo anterior tiene dos efectos fundamentales: o Riesgo de continuidad de negocio. Si las empresas no son capaces de renovar sus contratos de venta, al tener compromisos de pago ya fijos, podrían incurrir en default. o Oportunidad de gestión de los nuevos precios de los nuevos contratos de venta, para adaptarlos a los contratos de compra, o incluso buscar oportunidades de arbitraje o de obtención de rentabilidades con respecto a la periodos anteriores. Al contar con la experiencia previa de los resultados obtenidos con los contratos de venta ya vencidos, al negociar nuevos contratos se puede intentar llevar a cabo políticas de rentabilidad proactivas.

157 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo En este apartado se analizan los datos imprescindibles de los contratos de commodities a largo plazo, siendo uno de los aspectos más relevantes la gran cantidad de casuística existente en la formulación de precios Datos generales de los contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Caracterización del contrato: Número, denominación o codificación del contrato para la correcta identificación del mismo y evitar duplicidades. Tipo de actividad: suministro de E&P (upstream), compra o aprovisionamiento de crudo de refino (midstream), compra y venta de GNL, etc. Tipo de contrato: si es un contrato de compra o de venta, en mercado spot o mediante contratos a medio y largo plazo. Contraparte: sociedad con la que se contrata la operación (este atributo es muy importante de cara por ejemplo a la medición y posterior gestión del riesgo de crédito). Responsable del contrato, de la firma, imputación y seguimiento ( de cara a la información de gestión interna de la compañía). Fecha de inicio y final del contrato: duración del compromiso entre las partes Datos propios de la formulación del precio Subyacentes: conjunto de referentes a los que está indexado la fórmula de precio. Estos subyacentes constituirán el conjunto de factores de riesgo a los que estará expuesta la compañía debidos a la cartera de contratos en firme con los que cuente.

158 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 144 Tramos de fórmula sobre volumen o precio: número de tramos que comprende la fórmula. La separación por tramos puede venir en función de una cotización determinada (presente en la fórmula o no) o de un volumen alcanzado en un periodo del contrato. Unidades de medida del precio. Factor de conversión: factor que permite la obtención del precio de las unidades físicas deseadas en caso de que la fórmula contemple otras unidades diferentes. Divisa en la que se denomina el precio: la divisa de denominación del contrato y la divisa con la que finalmente se realice el pago pueden no ser la misma. Debido a ello, tanto si esta divisa es distinta de la moneda local del país, como de la usada preferentemente por la empresa, es necesario especificar el tipo de cambio que aplica en la fórmula de preciación. Fórmula de precio mínimo y máximo: floor y cap. Éstos pueden ser tanto un precio fijo como una fórmula de precio indexada a otros subyacentes o afectada incluso por el tipo de cambio. Umbral de actualización de precios (threshold): mínimo porcentaje de variación del precio entre periodos consecutivos requerido para modificar el precio de un contrato. Es decir, siendo los periodos consecutivos A (ya preciado) y B (aún por preciar), se calcula el precio del periodo B según la fórmula de preciación del contrato. Si la variación entre ambos precios es menor a este umbral, el precio del periodo B será el mismo que el del periodo A. Por el contrario si la variación de precios es superior al umbral, el precio del contrato para el periodo B será el calculado según la fórmula de preciación. Base: precio base que es alterado en función de la variación de cotizaciones de los subyacentes sobre sus niveles de referencia.

159 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 145 Término independiente en divisa origen del contrato: constante de la fórmula en cada tramo en las unidades de precio del contrato. Para un contrato en $, por ejemplo $/kwh. Término independiente en divisa: constante de la fórmula en cada tramo en las unidades y moneda específica. Coeficientes: ponderación de cada subyacente en cada uno de los tramos. Impuestos: incremento porcentual del precio asociado a los impuestos de la actividad. Por ejemplo, impuestos debidos a los pagos a realizar en el país de origen de la commodity. Término de transporte: sobreprecio después de impuestos (en las mismas unidades de la fórmula de precios) debido al transporte de la commodity. Mermas: incremento porcentual del precio después de impuestos asociado a la pérdida de la commodity por el propio transporte y almacenamiento. Niveles de referencia absolutos y relativos. Niveles de referencia de cada subyacente sobre cuya variación, en términos relativos o absolutos, se aplica el coeficiente del subyacente sobre la fórmula. Intervalos de aplicabilidad: límites inferior y superior del subyacente o subyacentes que definen segmentos en la fórmula para que sea aplicable dicho tramo. Es decir, para la aplicación de cada segmento de la fórmula de precio es necesario que las cotizaciones de todos los subyacentes que definen la segmentación se encuentren dentro del intervalo correspondiente a cada tramo. Profundidad, decalaje y duración de las medias: A continuación se explican estos tres parámetros, fundamentales a la hora de realizar los cálculos de las medias de los datos de mercado con las que se preciarán los contratos. Profundidad: indica el número de periodos anteriores que hay que tomar para elaborar la media. Por ejemplo, si la profundidad

160 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 146 es de 6 meses, es necesario tomar la media de las observaciones diarias de los seis últimos meses. Decalaje: indica el número de periodos en los que el precio calculado permanece inactivo. Si el decalaje es de 1 mes, el precio calculado hoy entrará en vigor dentro de un mes. Si el decalaje es de 0 periodos, el precio calculado hoy entra en vigor automáticamente. Duración: indica el número de periodos en los que el precio calculado es válido. Si se tiene una duración de un mes, el precio es válido desde que entra en vigor hasta que pasa un mes. Esta notación se traduce finalmente en tres números que representan los tres parámetros. Por ejemplo si un contrato está indexado a Brent 603 significa que interviene en la fórmula de precio a través de la media de los últimos seis meses, que entrará en vigor de forma automática el mes inmediatamente posterior a su formación y que será válido durante el trimestre siguiente. Además será necesario definir el uso o no de periodos naturales para el cálculo de las medias móviles. Por ejemplo, un contrato es firmado en mayo (mes 5) y su media móvil para un determinado subyacente de su fórmula de preciación tiene como profundidad 3 meses. Si se opta por una preciación mediante periodos naturales, la media móvil a calcular para el periodo sería la del primer trimestre (meses 1, 2 y 3). Lo mismo ocurriría si el contrato estuviera firmado en el mes 4 o 6. Si el contrato hubiera pertenecido al mes 7 la media móvil natural correspondiente sería la de los meses 4, 5 y 6. Si el mismo contrato firmado en el mes 5 no optara por el uso de periodos naturales, la media móvil trimestral a aplicar en este caso sería la correspondiente a los meses 2, 3 y 4.

161 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 147 Aplicación del tipo de cambio: Suele ser habitual el pago de contratos en una divisa (por ejemplo ) que contiene dentro de sus fórmulas de preciación subyacentes cotizados en otras divisas (generalmente $). La aplicación del tipo de cambio se puede definir a tres niveles: A nivel total de la fórmula, y por tanto será un tipo de cambio general para todos los subyacentes. A nivel particular para cada término de la fórmula. Tipo de cambio divisa contrato/divisa pago, cuando la divisa en la que está denominado el contrato difiere de aquella con la que finalmente se paga. El tipo de cambio es un factor de riesgo más y tendrá los mismos tres parámetros (profundidad, decalaje y duración) comentados anteriormente Datos propios de volúmenes Volúmenes de subyacente: volúmenes de energía o materia prima (crudo o gas en general) recibidos o suministrados objeto del contrato de acuerdo a un calendario predeterminado. Tipo de calendario: Calendario estándar o periódico: las entregas se realizan de forma periódica, ya sea en base diaria, semanal o mensual, entre otros. Calendario roto o personalizado: será el adecuado cuando se requieran entregas de una manera no periódica debido a las necesidades propias de la gestión de la demanda o bien por estacionalidad. Para realizar las distintas medidas del riesgo, es necesario establecer distintos escenarios, ya sea de suministro o adquisición, en función de la libertad de elección de volumen que permiten los clausulados que se presentan a continuación.

162 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Clausulado Como se ha comentado anteriormente, la existencia de cláusulas de distinta tipología en estos contratos es muy habitual para conseguir aumentar la flexibilidad de los mismos. En general, la inclusión de estas cláusulas depende de la capacidad negociadora que tengan las contrapartidas. El primer artículo sustancial en este tipo de contratos suele ser una cláusula de definiciones en la que se explica el significado de los términos técnicos y otros que puedan aparecer a lo largo del acuerdo. Los términos más usuales que aparecen en la cláusula de definiciones de cualquier contrato sea la que sea su naturaleza son: producto objeto de la transacción. lugar de procedencia. periodo de validez, que incluye el año contractual y el periodo contable en el que deben ser registrados los movimientos. definición de las unidades de medida que se aplican al contrato. costes de servicio. cantidad diaria contratada. volumen contratado. sistema de transporte. precio. posibilidades de interrupción del suministro y contraprestaciones asociadas al mismo. posibles cantidades opcionales contratadas tras la finalización del contrato (extensiones de la validez del mismo). puntos de entrega.

163 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 149 costes asociados al transporte. otros (garantías técnicas y legales, necesidad de avales, límites en la responsabilidad de las partes ante imprevistos, etc.). En los contratos también se especifican aquellas acciones que se han de realizar por el comprador o vendedor antes de que la transacción tenga lugar: construcción de un gasoducto u oleoducto desde el punto de producción hasta un gasoducto u oleoducto de interconexión, obtención de algún tipo de autorización para construcción de instalaciones o transporte, un acuerdo con instalaciones de un tercero o el retraso del suministro hasta que una instalación sea terminada. Las cláusulas de compromiso se utilizan fundamentalmente para gestionar cómo y hasta qué punto el producto del vendedor, incluyendo sus reservas, se comprometen al contrato. Es decir, hasta qué punto el comprador tiene el derecho de reclamar la entrega del producto aún a costa de que el vendedor deba obtener el mismo de otros de sus compromisos o de sus propias reservas. Otras cláusulas importantes relacionadas con este mismo punto serían la reducción de la obligación de compra u otros compromisos si las calidades de la entrega no cumplen con los requisitos técnicos especificados o proceden de una fuente de suministro no incluida entre las acordadas como posibles. Otras cláusulas comprometen al vendedor a instalar equipamiento para el suministro, derechos de paso y proporcionar tests de producción. Los artículos de cantidades contratadas se usan para determinar los suministros mínimo y máximo del contrato. Debido a las fluctuaciones inherentes a la capacidad de los vendedores para producir y suministrar, y la de los compradores para transportar, almacenar y revender, el artículo de cantidad puede ser complejo. Las provisiones de cantidad pueden dividirse en dos: Las primeras requieren que el comprador se lleve una cantidad mínima de producto y el vendedor está obligado a suministrárselo, y también le otorga el derecho (pero no la obligación) de disponer de una cantidad máxima.

164 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 150 El segundo tipo de provisiones estipula que el vendedor suministre las cantidades disponibles de una fuente en particular. Normalmente la primera cláusula de los artículos de cantidad establecen la cantidad contratada básica que el vendedor suministrará y el comprador adquirirá. Puede fijarse bien en porcentaje de suministro, reservas prorrateadas o volúmenes específicos. Otras cláusulas importantes son: Cláusulas de suministro. Capacidad de suministro del vendedor, determinación de la capacidad de suministro, reducción de cantidades suministradas. Cláusulas Take or Pay (ToP) / Delivery or Pay (DoP). Mediante la cláusula take or pay el comprador se compromete a pagar por un volumen de producto contratado independientemente de que éste sea consumido o no. La contrapartida es la cláusula delivery or pay por la que el vendedor se compromete a entregar el gas contratado o pagar el valor del mismo así como daños y perjuicios por no haber entregado el producto. Estas cláusulas son especialmente relevantes, puesto que podrían motivar que los compradores, no necesitando el producto, se lo llevaran (obligados por el contrato) y se lo vendiera a otro comprador, o incluso a la competencia, para así mantener la relación con el suministrador. En este sentido, en la cada vez más flexible situación del mercado, realizar ventas a un operador de mercado de la competencia se ha convertido en algo bastante común. De hecho, productores pequeños a veces tienen que comprar a grandes productores para satisfacer sus propios requerimientos en contratos a largo plazo. Estas relaciones son un indicativo del importante cambio que se está produciendo en el mercado energético. Los suministros específicos, incluso bajo contratos a largo plazo, cada vez se dedican menos a un comprador en particular, sino que es el mercado que continuamente está recolocando los suministros disponibles en base a las condiciones de oferta y demanda y a la disposición del comprador a pagar.

165 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 151 Cláusula Make-up. Esta cláusula permite recuperar el pago efectuado por el producto no consumido por la cláusula take or pay en un determinado periodo de tiempo. Es decir, si un comprador ha incumplido la cláusula take or pay en un periodo por haber consumido una cantidad menor que la contractualmente establecida, en periodos posteriores en los que consuma una mayor cantidad de gas puede compensar esos déficit de consumo. Cláusula Carry Forward. Mediante la presente cláusula el cliente puede acumular los volúmenes que consuma por encima del take or pay para utilizarlo cuando su demanda sea menor que el ToP y de esta forma no ser penalizado pagando por consumos no realizados. Esta cláusula está íntimamente ligada a la anterior (Make-up) puesto que únicamente se diferencian en el periodo en el que se puede producir la compensación de los volúmenes no consumidos (compensación con volúmenes consumidos por el encima del límite antes del incumplimiento en la Carry Forward y con volúmenes consumidos por encima del límite después del incumplimiento en la cláusula Make-up). Cláusula Take or Release. Se da en los contratos a largo plazo en los que el comprador se compromete a hacer todo esfuerzo posible para adquirir el producto del suministrador, pero este último tiene el derecho a cancelar el contrato o reducir el volumen disponible si el comprador no se lleva la cantidad estipulada. Por último pueden existir otras cláusulas según la naturaleza del servicio, según sea fijo o interrumpible.

166 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo Riesgo de mercado asociado a los contratos de commodities a largo plazo Factores de riesgo Como se ha indicado en apartados anteriores los contratos de commodities a largo plazo, en general, componen su precio en función de distintos factores de riesgo de commodities, de commodities regulados, de factores financieros y de factores macroeconómicos. En cuanto al factor de riesgo de commodities, la gran mayoría de las actividades, tanto de compra como de venta de materias primas, se pueden realizar o bien en un mercado de commodities (como por ejemplo en el del Henry Hub) o bien mediante contratos bilaterales cuyas fórmulas incluyen cotizaciones de commodities. El riesgo de commodity lo introducen los distintos subyacentes energéticos como el Brent, el WTI, el crudo Maya, el precio del gas Henry Hub, los distintos Fuel óleos (FO1% G-L, FO 1% ARA, FO 3,5% G-L, FO 3,5% ARA, FO 1% NWE etc.), los Gasóleos (GO 0,2% G-L y ARA, etc.) y otros subyacentes como el índice McCloskey, API II, Water Borne y otros. En general, estos factores de riesgo se introducen en las fórmulas de preciación como medias de periodos determinados para acompasar la formación del precio al suministro físico (por ejemplo el precio del contrato depende de la cotización media diaria de los últimos tres meses del spot de Brent). Los contratos a largo plazo presentan también riesgo de precio de commodities regulados, es decir, exposición a subyacentes generados por las distintas regulaciones, tales como el Coste de a Materia Prima o CMP aplicable en España para el gas a tarifa regulado, y que se componen a su vez de distintos subyacentes de commodities observables. Estos factores de riesgo sintéticos creados por la regulación presentan algunas consideraciones significativas ya que su formación se realiza de forma puntual coincidiendo con la publicación de las fórmulas o cuando los subyacentes primarios que las componen presentan movimientos por encima de determinados umbrales. En este sentido estas cotizaciones pueden ser relativamente fijas.

167 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 153 De igual forma, y en particular en contratos de venta de materias primas para la generación eléctrica, es común encontrar como subyacente o factor de riesgo el precio de la electricidad en el mercado mayorista. En cuanto al factor financiero las cotizaciones de los subyacentes se expresan generalmente en divisa distinta al euro (en general USD) presentando un riesgo de tipo de cambio frente a la divisa de cotización de la acción de la empresa (euro si es europea). Igualmente el tipo de cambio interviene como factor de riesgo en la formación de precio de las fórmulas. Al igual que en commodities, es normal que los factores de riesgo de tipo de cambio puedan componerse como medias de ciertos periodos. A los anteriores riesgos de mercado es necesario añadir el riesgo a factores macroeconómicos a los que con frecuencia se indexan los precios de los contratos y son tales como índices de precios de consumo o industriales, como se ha comentado ya anteriormente en este apartado Riesgo de comportamiento de los subyacentes energéticos Hasta hace pocos años los precios del crudo y el gas los marcaban las condiciones del mercado mundial de crudo y a su vez los precios del gas se ajustaban a éstos. Sin embargo en los últimos cinco años el mercado del gas parecía que en cierta medida se movía independientemente del crudo. Pero si se estudia detenidamente la dependencia estacional y el gas almacenado se descubre que los precios del gas y del petróleo están relacionados de una manera estable pero compleja. Una manera muy común de estudiar el mercado del gas natural es a través de información estacional, asumiendo la premisa de que cada mercado tiene unas fuerzas propias que actúan todos los años. Se entiende la estacionalidad como la tendencia del mercado a reaccionar a determinadas fuerzas y repetir movimientos de precios cada año pudiéndose cuantificar los mismos. De los estudios de los últimos cuatro años se deduce que los factores estacionales afectan significativamente el precio del gas en el Henry Hub (subyacente de referencia para esta materia prima).

168 Contratos de compra-venta de commodities a largo plazo 154 Pero aunque parezca que el estudio estacional proporciona información fundamental, estos patrones no son infalibles. Y es que el estudio de la estacionalidad no deja de ser un análisis estadístico y por tanto a posteriori confirma el pasado, pero no puede predecir el futuro. Cada nueva temporada trae cambios en el tiempo y nuevos acontecimientos que afectan a la demanda y por tanto modifican los valores esperados de acuerdo con el patrón. Además las diferencias entre la demanda real y la esperada pueden tener un impacto profundo en los patrones estacionales de precios. No obstante mientras que el precio del gas (contratos del Henry Hub) presentan una estacionalidad significativa la previsión del precio del barril no tiene componente estacional y su previsión se torna más complicada cuanto más lejano sea el horizonte temporal debido a la gran cantidad de factores que intervienen.

169 6 Ejecución del caso práctico

170 Ejecución del caso práctico Ejecución del caso práctico 6.1 Introducción En este capítulo se pretende mostrar la diversidad y complejidad de los contratos de compra-venta de commodities a largo plazo mediante la ejecución de un caso práctico. En dicho caso práctico se obtendrán tanto valoraciones como medidas de riesgo para cuatro contratos concretos, que se diferenciarán entre si por una formulación, un clausulado y un grado de complejidad crecientes. Tras la definición de los contratos a utilizar en este caso práctico, es imprescindible la recopilación de los datos de mercado necesarios, tanto para el cálculo del valor del contrato en una fecha dada, como para la obtención de sus medidas de riesgo asociadas. Sin embargo, es indispensable un análisis de los datos de mercado. Estos datos de mercado se corresponden con las cotizaciones de los subyacentes energéticos que están incluidos en las fórmulas de preciación de los contratos. Debido a que se utilizarán datos de productos heterogéneos que cotizan en mercados distintos (como por ejemplo el Brent, que cotiza en mercados europeos, y el Henry Hub, que cotiza en mercados americanos) pueden existir casos en los que para una determinada fecha exista cotización para un subyacente en concreto y para otro no. Adicionalmente, las fuentes origen de estos datos y la fiabilidad de las mismas son distintas, por lo que también es necesario comprobar si existen errores (datos duplicados, datos en blanco, datos no coherentes, etc.) en las extracciones realizadas. Por tanto, la ejecución del caso práctico constará de las siguientes etapas: a. Definición de los contratos. b. Recopilación de los datos de mercado. c. Definición del horizonte temporal. d. Comprobación de la homogeneidad de los datos de mercado.

171 Ejecución del caso práctico 157 e. Limpieza de los datos de mercado. f. Estudio previo de los datos de mercado. g. Preciación de los contratos a una fecha dada. h. Aplicación de la metodología de Simulación Histórica descrita anteriormente a los ejemplos de contratos. i. Obtención de medidas de riesgo y valoraciones.

172 Ejecución del caso práctico Definición de los contratos Consideraciones relevantes Como se ha dicho en la introducción a este capítulo, serán cuatros los ejemplos de contratos que se usarán en la aplicación práctica de la medición del riesgo. Estos cuatro contratos intentarán ser lo más variados posibles, de manera que se cubra con ellos una gran parte de la amplia casuística que existe actualmente en los contratos de compraventa de materias primas. Las empresas gasistas y petroleras por un lado y las empresas eléctricas por otro ven estos contratos como auténticos puntos estratégicos del negocio, capaces de hacerles fuertes dentro de sus respectivos sectores y, por tanto, como posibilidades de hacerles obtener una ventaja y una posición competitiva frente al resto. El hecho de contar con suficiente capacidad negociadora con los proveedores como para poder variar al alza o a la baja un determinado coeficiente del contrato es realmente importante. Si una empresa conociera las fórmulas de preciación de otra compañía competidora contaría con mecanismos de presión con los que influir en las negociaciones con sus suministradores, y además podría gestionar de forma proactiva los precios de venta de sus productos con el objeto de, reduciendo sus precios con respecto a los de las otras compañías, captar cuotas de mercado superiores e intentar desbancar a sus competidores. En la realización de este proyecto se ha tenido acceso a información de contratos de compra (fundamentalmente de aprovisionamiento de gas) y venta (tanto a generadoras como a usuarios finales). Como es lógico esta información es estrictamente confidencial. Por tanto, en la definición de los contratos a utilizar en los ejemplos se ha trabajado con datos ficticios, resultado de aplicar las siguientes medidas: Multiplicar los términos fijos de las fórmulas de preciación por un factor aleatorio.

173 Ejecución del caso práctico 159 Multiplicar los coeficientes variables que ponderan a los subyacentes energéticos por factores aleatorios. Adicionalmente se han utilizado factores aleatorios distintos para cada tipología de subyacente energético. Es decir, se han ponderado de manera distinta los coeficientes aplicados a cada factor de riesgo. Se ha alterado el número de tramos que se utilizan los contratos que cuentan con esta característica, sin especificar si en la realidad se utiliza un número mayor o menor de los mismos. Se han variado los niveles que sirven de condicionante en los contratos por tramos. Los contratos que cuentan con caps o floors (fijos o variables) se han alterado de forma que no sea posible saber qué precios máximos o mínimos son establecidos como aceptables por las partes que negocian los contratos. Por último, si bien el conjunto de subyacente energéticos utilizados sí refleja la realidad de los contratos, en un mismo contrato pueden aparecer bastantes más elementos de los aquí descritos (como se ha comentado más ampliamente en el apartado anterior). La misma confidencialidad rodea a los volúmenes comprometidos en cada uno de los contratos. Es por ello por lo que en los contratos ejemplo siempre se hablará de unidades monetarias (por ejemplo el dólar) por cada unidad energética (KWh). En el caso de que se quisiera obtener la valoración final o la medida en riesgo final para una determinada cantidad, sería necesario multiplicar la valoración o el riesgo unitario calculado por la cantidad nominal comprometida en el contrato. Por otro lado, es necesario hacer notar la influencia de los tipos de cambio en los contratos reales. En general estos contratos suelen formar precios y pagarse de forma efectiva en divisas distintas al euro (dólar fundamentalmente). Incluso puede darse la casuística, bastante frecuente en la realidad, de que dentro de una misma fórmula convivan preciaciones en divisas distintas, por lo que dentro de los cálculos es necesario establecer reglas de conversión a divisas homogéneas.

174 Ejecución del caso práctico 160 La misma problemática surge cuando en un mismo contrato aparecen unidades de medida heterogéneas (por ejemplo, barriles de petróleo equivalentes y KWh). En los ejemplos que se exponen a continuación se han modificado los factores que ponderan las fórmulas para incluir en un único término la conversión tanto a unidades de medida como a divisas homogéneas Contrato Base número Breve descripción Esrte contrato cuenta con una fórmula de tramo único indexada a medias de precios de commodities a lo largo de periodos móviles. Se incluirá en su preciación impuestos, mermas y un incremento debido a transporte, recogidos todos estos términos en la ejecución del ejemplo Fórmula Precio (c$/kwh) = - 0,1+ 0,5* HH ,6* BR Por tanto, el precio de este contrato en c$/kwh estaría formado por un termino fijo negativo de -0 1 c$/kwh, y dos términos variables: el primero referenciado al Henry Hub con media (de acuerdo a la metodología de preciación usando profundidad, decalaje y duración) y coeficiente aplicado a este término variable de 0 5, y el segundo indexado al BR con media , y coeficiente 0, Contrato Base número Breve descripción Su fórmula de preciación cuenta con tres tramos dependientes del valor del Brent Dated, y se encuentra indexada a medias de precios de commodities a lo largo de

175 Ejecución del caso práctico 161 periodos móviles. Concretamente dependerá de los precios del Fuelóleo 1% y Fuelóleo 3,5% (dos calidades de la misma materia prima diferentes entre sí por la cantidad de azufre que contienen) y el Gasóleo. Esta fórmula está basada en el Coste de la Materia Prima de España (precio del gas en España) Fórmula Pr ecio(c$/kwh) = 0,1+ 0,1*GO ,12 + 0,05*GO 0,2 + 0,1*GO ,05* F ,2* F1 + 0,1* F ,2* F ,1* F35 + 0,2* F < BR $/Bbl < BR 35 $/Bbl < BR 25 $/Bbl $/Bbl + $/Bbl Como se puede ver, la opcionalidad en los tramos depende de la media de las cotizaciones del Brent Dated: Si esta media está por debajo de 25 $/bbl, la fórmula a aplicar tendrá un término fijo de 0,1 c$/kwh y tres términos variables: el primero referenciado al Gasóleo con media y coeficiente de 0 1, el segundo indexado al Fuelóleo 1% con media y coeficiente 0,05, y el tercero indexado al Fuelóleo 3,5% con media y coeficiente 0,2. Si está por debajo de 35 $/bbl y por encima de 25 $/bbl, la fórmula a aplicar tendrá un término fijo de -0,12 c$/kwh y tres términos variables: el primero referenciado al Gasóleo con media y coeficiente de 0 05, el segundo indexado al Fuelóleo 1% con media y coeficiente 0,2 y el tercero indexado al Fuelóleo 3,5% con media y coeficiente 0,1. Por último, si está por encima de los 35 $/bbl, la fórmula a aplicar tendrá un término fijo de 0,2 c$/kwh y tres términos variables: el primero referenciado al Gasóleo con media y coeficiente de 0 1, el segundo indexado al Fuelóleo 1% con media y coeficiente 0,1 y el tercero indexado al Fuelóleo 3,5% con media y coeficiente 0,2.

176 Ejecución del caso práctico Contrato Base número Breve descripción Este contrato cuenta con una fórmula de tres tramos indexada a la media mensual del pool español, con unos precios máximo y mínimo (cap y floor) fijos. Este contrato podría estar basado en ventas de materia prima para centrales de generación eléctrica Fórmula Precio P = G + T donde G ( /Mbtu) 1,2255 = 0,8 PMS30 0 0,304 PMS ,34 + 0,6 PMS ceur/kwh < PMS 2 ceur/kwh ,85 ceur/kwh < PMS 2,85 ceur/kwh T ( / Mbtu) = 0, 48 CAP = 2,897 /Mbtu FLOOR = 1,968 /Mbtu La opcionalidad en los tramos depende de la media mensual de las cotizaciones del pool español de la electricidad: Si su valor está por debajo de 2 c /kwh, la fórmula a aplicar tendrá un término fijo de 1,2255 /mbtu Si está por debajo de 2,85 c /kwh y por encima de 2 c /kwh, la fórmula a aplicar tendrá un término fijo de -0,34 /mbtu y un término variable referenciado a la media mensual del pool con coeficiente de 0 8.

177 Ejecución del caso práctico 163 Si está por encima de 2,85 c /kwh, la fórmula a aplicar tendrá un término fijo de -0,6 /mbtu y un término variable referenciado a la media mensual del pool con coeficiente de Para todos los tramos aplicará otro término fijo de 0,48 /mbtu. Por otro lado, si el precio según la fórmula de preciación es superior a 2,897 /mbtu, el precio final del contrato quedará limitado a este cap. De la misma manera, si el precio según la fórmula de preciación es inferior a 1,968 /mbtu, el precio final del contrato quedará limitado a este floor. Como se puede ver, las unidades del precio del pool y las del precio final del contrato son distintas. El factor de conversión entre las dos unidades se encuentra incluido de forma implícita en los coeficientes de cada tramo que acompañan a los términos variables, excepto en el primer tramo, donde directamente el precio es igual a una constante, ya expresado en las unidades adecuadas Contrato Base número Breve descripción Este contrato tiene una fórmula con inercia, o recursividad, indexada a precios spot de commodities, con cap y floor variables. Los commodities de referencia en este caso son el Brent Date y el WTI, precios de referencia de los crudos en distintos mercados: el Brent Dated es el precio de referencia del crudo en Europa, mientras que el WTI es su homólogo en el mercado estadounidense Fórmula Brent PGt ($ / Mbtu) = 10 1 Brent WTI WTI ( t ) 1 ( t 1) 1

178 Ejecución del caso práctico 164 Pr icet ($ / Mbtu) = 0.5* PGt * Pr icet 1( with Pr ice1 = PG1) Brent1 Y CAP = 14 $ / MBtu Brent 1 Brent1 Y FLOOR = 9,3 $ / MBtu Brent 1 Donde Brent 1 representa el precio del Brent en la primera observación disponible y Brent 1 Y representa el primer precio del Brent en el año considerado. Este tipo de fórmulas es el más complejo, pues el precio en cada día será la media del precio del día anterior y una variable denominada PG. Ésta se obtendrá de la siguiente manera: Los precios del Brent Dated y el WTI del día anterior serán divididos por los precios del Brent Dated y el WTI de la primera observación que tengamos en nuestro contrato, respectivamente. Estos valores además serán divididos por un factor 2 cada uno. La suma de los dos términos anteriores será multiplicada por 10, obteniendo así PG para cada día. El precio final del contrato quedará acotado con un límite superior calculado como 14 veces el cociente de la primera cotización del año en curso y la primera cotización disponible en el contrato del Brent, y con un límite inferior calculado como 9,3 veces el cociente de la primera cotización del año en curso y la primera cotización disponible en el contrato del Brent. Una vez definidos los contratos en el siguiente apartado se procederá a realizar un análisis de los datos de mercado utilizados en los contratos definidos anteriormente.

179 Ejecución del caso práctico Análisis de los datos de mercado Recopilación de los datos de mercado A continuación, y en base a los contratos descritos en el apartado anterior, se puede extraer el conjunto global de datos de mercado necesarios. De cada uno de ellos se procede a realizar una breve descripción, con el mercado en el que cotizan y las unidades en las que vienen determinadas dichas cotizaciones, así como sus principales aplicaciones. Los datos de mercado utilizados serán: BR: Brent Dated. Cotiza en el Intercontinental Exchange (ICE), lo que era, hasta no hace mucho, el antiguo IPE (International Petroleum Exchange) de Londres. La unidad monetaria en la que cotiza es $/bbl. La producción de Europa, África y Oriente Medio tiende a venderse al precio que marca el barril de crudo Brent, marcando así un precio recomendado para el 65% de las diferentes variedades de crudo mundial, las cuales lo toman como referente. HH: Henry Hub. Cotiza en el New York Mercantile Exchange (NYMEX). La unidad monetaria en la que cotiza es $/mbtu. Es el precio de referencia para los mercados de gas de Norte América y la mayoría de contratos de gas a nivel mundial. GO: Gasóleo Northwest Europe. Cotiza en el Intercontinental Exchange (ICE). La unidad monetaria en la que cotiza es $/tn. Es el precio de referencia para el gasóleo europeo. FO 1%: Fuelóleo europeo con un contenido en azufre del 1%. Cotiza en el Intercontinental Exchange (ICE). La unidad monetaria en la que cotiza es $/tn. Fuelóleo de referencia para los mercados europeos. FO 3.5%: Fuelóleo europeo con un contenido en azufre del 3 5%. Cotiza en el Intercontinental Exchange (ICE). La unidad monetaria en la que cotiza es $/tn. Otro de los Fuelóleos de referencia para los mercados europeos.

180 Ejecución del caso práctico 166 PMS: media mensual de los precios del pool español. No cotiza en ningún mercado internacional, pues es de aplicación nacional. Su unidad monetaria es c /kwh WTI: West Texas Intermediate. Cotiza en el New York Mercantile Exchange (NYMEX). La unidad monetaria en la que cotiza es $/bbl. Es el crudo de referencia para el mercado estadounidense. Los históricos de los datos que son necesarios para operar con los contratos definidos previamente se pueden obtener de proveedores especializados en datos de mercado, tales como Bloomberg o Reuters. Estos proveedores de datos de mercado son contratados por las empresas para suministrar cotizaciones de forma continua, asumiendo la responsabilidad de que los datos sean ciertos, precisos y actualizados, a cambio de una contraprestación económica. Igualmente ofrecen a sus usuarios distintas funcionalidades para operar con estos datos de mercado. Sin embargo, el manejo de multitud de datos de mercado es en la mayoría de las empresas otro de los problemas a resolver en el problema global del tratamiento del riesgo de mercado asociado a contratos a largo plazo. Un fallo en este tipo de información puede desembocar en la toma errónea de decisiones con posibles efectos negativos para el valor de las compañías. Por otro lado, el tratamiento de estos datos de mercado requiere una capacidad computacional elevada. Por ejemplo, una empresa del sector Oil&Gas que maneje 50 subyacentes como materia prima (lo cual no es nada raro si se tienen en cuenta las distintas calidades de los crudos, del gas natural y de los productos refinados), y que realice inversiones en 10 países tiene que almacenar y realizar cálculos para: Las cotizaciones spot de cada subyacente. Las cotizaciones de cada punto de la curva forward de cada subyacente. Algunas curvas forward pueden llegar a tener hasta 24 puntos (2 años de forma mensual), y, en cualquier caso, para todos los subyacentes es necesario extender las curvas originales hasta el horizonte temporal máximo que tengan sus contratos (lo cual puede llevar a generar curvas con hasta 200 puntos).

181 Ejecución del caso práctico 167 Los tipos de cambio cruzados de las 10 divisas (entre sí) de los países en los que realiza inversiones. Las curvas tipo de interés soberanas (sin riesgo) de los países en los que realiza inversiones, más otras curvas que necesite por tener deudas captadas referenciadas a esos índices. Como se puede apreciar, al final las empresas necesitan manejar miles de datos de forma diaria, almacenar la historia al necesitar realizar medias para preciar los contratos, y realizar previsiones a futuro. En muchos casos se opta porque los sistemas proveedores de información sean los responsables de realizar el tratamiento previo de la información de mercado Horizonte temporal La obtención de los datos necesarios para los ejemplos que se realizan en el presente proyecto tampoco es sencilla. No es fácil encontrar fuentes públicas y gratuitas que proporcionen datos históricos de más de un año de cotizaciones especializadas (como las de las distintas variedades de fuelóleos). Como se dijo anteriormente, para el uso de Simulación Histórica es necesario un gran número de datos. Sin embargo, estos datos deben tener una coherencia, es decir, no se podría usar datos de los años 80 para intentar simular el riesgo a día de hoy. Para que las mediciones estadísticas tengan validez la elección de un horizonte temporal adecuado es clave. Es comúnmente aceptado que para obtener resultados robustos son necesarios al menos tres años como ventana temporal del histórico de datos de mercado. En el presente ejemplo se van a utilizar datos recopilados desde el 2 de enero de 2002 hasta el 5 de abril de 2007.

182 Ejecución del caso práctico Homogeneidad de los datos de mercado Otro punto importante es la homogeneidad de los datos. Por un lado se debe elegir si los datos que se toman van a ser diarios o bien medias mensuales. En el presente caso, los históricos son de datos diarios. Por otro lado es fundamental disponer de una serie de criterios para homogeneizar (Ver Apartado Limpieza de los datos de mercado). Los referentes a los que se indexan las fórmulas de compra-venta suelen cotizar en mercados distintos de países diferentes. Así mientras el Henry Hub cotiza en Nueva Cork en Estados Unidos, el Brent Dated cotiza en Londres en Europa. Es por ello, por lo que habrá días festivos en un país que en otro no lo sean y que, por tanto, no se disponga de cotizaciones para ese día de las commodities en sus mercados. Éste problema, junto con otros, se intentan resolver mediante una limpieza de los datos de mercado Limpieza de los datos de mercado Antes de empezar a trabajar sobre los datos, es necesario dedicar cierto tiempo a observar que éstos requieren una depuración. Los datos que se han obtenido contienen múltiples errores y se debe ser capaz de identificarlos y saber qué hacer con ellos para que tengan validez. Los errores más frecuentes que se pueden presentar son: Outliers: o datos extremos. Ataques terroristas, días tras huracanes o huelgas suelen ser responsables de que los precios se disparen. Es aconsejable eliminar estos datos en aquellos casos en los que no representen nada significantemente importante para los mercados mundiales. Datos negativos o caracteres alfanuméricos: las personas que introducen los datos pueden equivocarse (riesgo operacional) e introducir letras en lugar de números o bien precios negativos, que no tienen ningún sentido. Se recomienda

183 Ejecución del caso práctico 169 eliminar estos datos y sustituirlos por los precios del día anterior, o bien por la media entre los precios del día anterior y el posterior. Blancos (missings): De la misma forma que se puede introducir mal un dato, se puede cometer el error de olvidar introducirlo. Otra razón para encontrar estos blancos en los datos es la falta de cotizaciones en los mercados de un país por festivos u otros motivos. Es aquí donde tiene especial importancia los criterios de homogeneización que ya se mencionaron en el apartado anterior. Se debe fijar un calendario de mercado, es decir, decidir qué días van a tener cotizaciones y cuáles no, puesto que ante blancos se puede actuar de las siguientes maneras: o Eliminación de cotizaciones: si por ejemplo existe un día en el que los mercados que han cotizado arrojan un número menor de datos que el número de datos que faltan de los mercados cerrados ese día, se puede eliminar ese día del calendario de cotizaciones. o Creación de las cotizaciones: cuando lo que falta es una o dos cotizaciones, lo más sencillo es crearlas. Se puede hacer la media aritmética entre los precios del día anterior y el siguiente a la cotización que falta, pero lo más recurrente es mantener el precio del día anterior. En este proyecto se ha optado por realizar las medias de los precios anterior y siguiente, como se muestra en el siguiente ejemplo. A día 29 de mayo de 2006 no se disponía de cotización para el WTI ni para el Henry Hub (ambas commodities son las únicas que cotizan en el NYMEX por lo que muy probablemente este mercado estuviera cerrado ese día o no arrojara cotizaciones):

184 Ejecución del caso práctico 170 Para solucionar este caso se ha aplicado la media entre las cotizaciones anterior y posterior, obteniéndose el siguiente resultado: Análisis de los datos de mercado A continuación se analizan los datos de mercado necesarios tanto para la valoración de los contratos a una fecha dada como para la obtención de las medidas de riesgo asociadas a los mismos. Se han realizado análisis de forma individualizada para cada uno de los factores de riesgo que figuran en los contratos definidos y para distintos horizontes temporales: Un primer análisis para todo el periodo analizado, es decir, entre el 2 de enero de 2002 y el 5 de abril de Un segundo análisis más particular de cada uno de los 6 años que componen el periodo total. En cada uno de los análisis se han calculado: Máximo: valor máximo de las cotizaciones en el periodo estudiado junto a la fecha en la que se da. Mínimo: valor mínimo de las cotizaciones en el periodo estudiado junto a la fecha en la que se da. Rango mín-máx: diferencia entre las medidas del máximo y el mínimo para cada periodo. Rango estándar: porcentaje del cociente del rango mín-máx y la media de cada periodo. Este cálculo dará una idea de la volatilidad de las cotizaciones

185 Ejecución del caso práctico 171 y será más útil que el rango mín-máx para poder realizar comparaciones entre distintas commodities. Coeficiente de variación: porcentaje del cociente de la desviación típica y la media para cada periodo. Es el parámetro fundamental para medir la variabilidad de las cotizaciones, lo que hará referencia a su volatilidad. Variación porcentual: porcentaje del cociente entre la diferencia de los precios final e inicial y el precio inicial en cada periodo Estudio de todo el horizonte temporal Se han obtenido los siguientes resultados, que se resumen en este gráfico: Br FO 1% FO 3.5% HH GO WTI POOL Máximo 78,63 365,00 351,00 19,38 657,50 77,03 10,70 A fecha 07/08/06 09/08/06 14/07/06 25/02/03 07/08/06 14/07/06 11/01/02 Mínimo 17,94 99,00 85,00 1,98 146,50 17,97 0,57 A fecha 17/01/02 11/02/02 02/01/02 29/01/02 17/01/02 17/01/02 31/12/02 Rango mín-máx 60,69 266,00 266,00 17,40 511,00 59,06 10,13 Rango estándar 140,14% 130,62% 146,74% 283,50% 132,69% 131,14% 252,16% Media 43,31 203,64 181,28 6,14 385,11 45,04 4,02 σ 16,20 66,84 67,70 2,33 154,10 15,84 1,54 Coef. Variación 37,41% 32,82% 37,35% 38,01% 40,02% 35,18% 38,28% Precio inicial 20,40 115,00 85,00 2,53 166,50 21,01 3,34 Precio final 68,51 282,00 299,00 7,53 575,25 64,28 3,51 Variación % 235,83% 145,22% 251,76% 197,63% 245,50% 205,95% 5,24% Se aprecia que, en el total del periodo, los subyacentes se han revalorizado como mínimo un % (obviando el pool), siendo este dato el correspondiente al Fuelóleo 1%. Henry Hub y WTI han tenido incrementos de entorno al 200% mientras que Brent, Fuelóleo 3 5% y Gasóleo están más próximos al 250%. La subida de los precios de las materias primas es obvia durante el periodo de estos 6 años, siendo esto un claro indicador de su extremada variabilidad y, por tanto, ya da una primera idea de la volatilidad que puede introducir en los precios de los contratos que las incluyan en sus fórmulas de preciación.

186 Ejecución del caso práctico 172 En la tabla mostrada anteriormente también se puede observar que los precios máximos y mínimos de estos subyacentes están muy relacionados entre sí. Mientras que los precios máximos de todos ellos (excepto del HH que se dio en febrero de 2003 y volviendo a obviar al pool español) se obtuvieron entre mediados de julio y comienzos de agosto de 2006, sus mínimos se dieron en menos de mes y medio (entre el 2 de enero y el 11 de febrero de 2002) (correspondientes a las primeras cotizaciones de las que se dispone y siendo lógico este resultado ante la bonanza económica y alza de los precios en los mercados en los últimos años. Se debe recordar también que son las cotizaciones más próximas al 11S, tras el cual los mercados sufrieron múltiples y serias caídas en todas sus cotizaciones). En cuanto al coeficiente de variación, todos presentan altas volatilidades, entre el 32% y el 40%, siendo el que presenta menos variabilidad en sus precios el Fuelóleo 1% y el que presenta mayor variabilidad el Gasóleo. De entre todos ellos, el que más riesgo corre de sufrir bandazos sería el Henry Hub, como demuestra su altísimo rango estándar, seguido muy de cerca por el pool. Esto quiere decir que las diferencias entre su máximo y su mínimo son mucho mayores, con respecto a su media, que en el resto de commodities, que mantienen rangos estándares parecidos y próximos entre si.

187 Ejecución del caso práctico Estudio año por año Se profundiza, para cada subyacente, en un estudio pormenorizado dividido en periodos anuales. Los resultados para el Brent Dated son los siguientes: BRENT TOTAL Máximo 78,63 31,80 34,93 52,00 67,49 78,63 68,93 A fecha 07/08/06 27/12/02 07/03/03 26/10/04 30/08/05 07/08/06 02/04/07 Mínimo 17,94 17,94 23,20 28,99 40,36 55,77 51,31 A fecha 17/01/02 17/01/02 29/04/03 05/02/04 03/01/05 02/11/06 16/01/07 Rango mín-máx 60,69 13,86 11,73 23,01 27,13 22,86 17,62 Rango estándar 140,14% 55,34% 40,68% 60,12% 49,57% 34,93% 30,02% Media 43,31 25,04 28,84 38,27 54,73 65,45 58,70 σ 16,20 2,93 2,49 5,72 6,17 5,85 4,51 Coef. Variación 37,41% 11,71% 8,63% 14,96% 11,27% 8,93% 7,68% Precio inicial 20,40 20,40 30,77 29,62 40,36 61,57 59,80 Precio final 68,51 29,99 30,48 40,29 58,87 60,13 68,51 Variación % 235,83% 47,01% -0,94% 36,02% 45,86% -2,34% 14,57% 80 Brent Dated $/bbl , /01/02 02/01/03 02/01/04 02/01/05 02/01/06 02/01/07 La gráfica anterior muestra la evolución de los precios del BR en el periodo considerado: del 2 de enero del 2002 al 5 de abril del La media del periodo fue de 43,31 $/bbl. Se observa como desde principios del año 2005 las cotizaciones del BR han estado siempre por encima de la media, lo que unido a las dos líneas dibujadas en negro sobre la propia gráfica dan una idea de la tendencia creciente actual del precio del petróleo, pese a la caída sufrida a mediados de 2006.

188 Ejecución del caso práctico 174 Como se puede observar claramente con las líneas y flecha en azul celeste, la inclusión de medias en las fórmulas reduce la volatilidad a la que el contrato está expuesto, generando tranquilidad tanto para el comprador como para el vendedor. Sirva de ejemplo el año 2004, año que experimenta la mayor volatilidad, como demuestra su coeficiente de variación y su rango estándar. Durante este periodo se obtuvieron cotizaciones con una diferencia entre el máximo y el mínimo de 23,01 $/bbl, por lo que negociar con la media del periodo sería una buena idea, pese a que ésta sufra un incremento porcentual del 32,7% con respecto a la media del año anterior. El mismo análisis se puede realizar para el Fuelóleo 1%: FO 1% TOTAL Máximo 365,00 170,00 212,00 202,00 341,00 365,00 282,00 A fecha 09/08/06 01/10/02 25/02/03 26/10/04 16/09/05 09/08/06 04/04/07 Mínimo 99,00 99,00 126,00 135,00 154,00 237,00 200,00 A fecha 11/02/02 11/02/02 07/04/03 20/02/04 04/01/05 04/10/06 18/01/07 Rango mín-máx 266,00 71,00 86,00 67,00 187,00 128,00 82,00 Rango estándar 130,62% 52,82% 53,01% 41,34% 73,67% 43,48% 33,58% Media 203,64 134,42 162,24 162,06 253,83 294,39 244,16 σ 66,84 16,95 21,13 14,59 44,25 31,82 22,09 Coef. Variación 32,82% 12,61% 13,02% 9,01% 17,43% 10,81% 9,05% Precio inicial 115,00 115,00 169,00 145,00 157,00 326,00 239,00 Precio final 282,00 166,00 141,50 161,00 287,00 239,00 282,00 Variación % 145,22% 44,35% -16,27% 11,03% 82,80% -26,69% 17,99% Fuelóleo 1% $/tn , /01/02 02/01/03 02/01/04 02/01/05 02/01/06 02/01/07 La media, de $/tn, es superada desde comienzos del Pese a tener también una tendencia creciente, ésta es menos acusada (salvo en 2005, que sufrió una revalorización desde comienzos de año del 83% junto con una diferencia extrema entre

189 Ejecución del caso práctico 175 el máximo y el mínimo de 187 $/tn, lo que le llevo a un coeficiente de variación del 17 4%, que representa una alta volatilidad), y la evolución está más centrada en la media, con un largo periodo de aproximadamente tres años cotizando por debajo de ésta. Hay variaciones porcentuales de precio en cada año bastante razonables, dos incluso negativas, indicando que se acabó el año con precios más bajos de como se empezó. Exceptuando las más significantes, en 2005 y 2002, 83% y 44% respectivamente, representan subidas y bajadas de entre el 10 y el 30%. Los coeficientes de variación anuales del Fuelóleo 1% son menores que los del Brent (salvo en el año 2004), lo que representa que la variabilidad anual de los precios del FO 1% es menor que la del BR, o dicho de otra manera, que presenta menos volatilidad que los precios del petróleo de referencia en Europa. Como se comentó anteriormente, las medias anuales para los 5 primeros años están muy próximas a la media total (2001 se aleja a la baja), no así la del último año, que marca el gran cambio creciente y alcista en los precios. Se procede ahora a realizar el análisis con el fuelóleo 3,5%. FO 3.5% TOTAL Máximo 351,00 151,00 174,00 166,00 292,00 351,00 300,00 A fecha 14/07/ /09/ /01/ /10/ /09/ /07/ /04/2007 Mínimo 85,00 85,00 98,00 100,00 121,50 228,00 180,00 A fecha 02/01/ /01/ /04/ /02/ /01/ /12/ /01/2007 Rango mín-máx 266,00 66,00 76,00 66,00 170,50 123,00 120,00 Rango estándar 146,74% 56,46% 56,60% 47,84% 77,20% 43,91% 50,04% Media 181,28 116,90 134,29 137,96 220,86 280,09 239,82 σ 67,70 16,87 16,16 15,73 40,35 30,62 28,49 Coef. Variación 37,35% 14,43% 12,03% 11,40% 18,27% 10,93% 11,88% Precio inicial 85,00 85,00 140,00 113,00 121,50 247,00 239,00 Precio final 299,00 136,00 110,00 124,50 226,00 239,00 299,00 Variación % 251,76% 60,00% -21,43% 10,18% 86,01% -3,24% 25,10%

190 Ejecución del caso práctico Fuelóleo 3'5% $/tn , /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/2007 La media, de $/tn, también es superada desde comienzos del Se observa una evolución muy plana durante los tres primeros años y poca tendencia alcista hasta 2005, año en el que la evolución comienza a ser completamente creciente alejándose progresivamente de la media hasta mediados de 2006, fecha en la que se inician fuertes caídas. Se aprecia una clara correlación con el FO 1%, siguiendo ambos fuelóleos tendencias y evoluciones muy similares. Representándolos en una misma gráfica: Fuelóleo 1% vs. Fuelóleo 3'5% FO 3'5% FO 1% $/tn /01/200202/01/200302/01/ /01/200502/01/200602/01/2007 Se observa cómo los máximos y mínimos de cada año se dan con menos de un mes de diferencia. De igual manera, las variaciones porcentuales entre final y comienzo de

191 Ejecución del caso práctico 177 año son muy similares, tanto en signo, como en valor, así como los coeficientes de variación y los rangos estándares. Es bueno recalcar la lógica de esta conclusión. La naturaleza de los dos productos es la misma, ambos son Fuelóleos al fin y al cabo, tan sólo se diferencian en su contenido en azufre, el 1% para el FO 1% frente al 3,5% del FO 3 5%. Analizando la relación entre los fuelóleos, productos derivados del petróleo, y el Brent también se encuentran rasgos de similitud muy acusados en sus tendencias y evoluciones: $/tn Fuelóleo 1% y Fuelóleo 3'5% vs. Brent FO 3'5% FO 1% BR /01/02 02/01/03 02/01/04 02/01/05 02/01/06 02/01/07 A continuación se pasa a realizar el estudio de los datos de mercado correspondientes al Henry Hub, precio de referencia de los mercados de gas: HH TOTAL Máximo 19,38 5,29 19,38 8,14 15,39 9,87 9,07 A fecha 25/02/ /12/ /02/ /10/ /12/ /01/ /02/2007 Mínimo 1,98 1,98 3,99 4,40 5,50 3,63 5,40 A fecha 29/01/ /01/ /10/ /09/ /01/ /09/ /01/2007 Rango mín-máx 17,40 3,31 15,39 3,74 9,89 6,24 3,67 Rango estándar 283,50% 98,30% 280,68% 63,54% 110,32% 92,73% 50,93% Media 6,14 3,37 5,48 5,89 8,97 6,73 7,21 σ 2,33 0,72 1,33 0,63 2,82 1,10 0,78 Coef. Variación 38,01% 21,38% 24,32% 10,67% 31,44% 16,30% 10,81% Precio inicial 2,53 2,53 4,97 5,80 5,50 9,87 5,40 Precio final 7,53 4,59 5,80 6,01 9,52 5,50 7,53 Variación % 197,63% 81,42% 16,70% 3,62% 73,09% -44,28% 39,44%

192 Ejecución del caso práctico Henry Hub 15 $/mbtu , /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/2007 Al observar esta gráfica se debería concluir que la tendencia alcista es muy ligera y que es una evolución muy centrada en la media, si se eliminan los outliers de febrero del 2003 y finales del Hay que recordar, sin embargo, que el HH es de los subyacentes que han triplicado su precio en el periodo considerado. Henry Hub $/mbtu 7 6, /01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/2007 En esta nueva gráfica, con una escala menor en el eje Y se observa mejor la ligera tendencia alcista que ha seguido el HH en los últimos años. Salvo en el año 2002, en el que estuvo siempre por debajo, y en el año 2005, en el que estuvo siempre por encima, el resto de años han venido marcados por los continuos bandazos de sus precios en torno a su media.

193 Ejecución del caso práctico 179 Con unas variaciones porcentuales, unos coeficientes de variación y unos rangos estándares tan extremos y una evolución con outliers importantes (precio máximo 19,38 frente a una media de 6 14 $/mbtu) el HH es posiblemente el subyacente que presenta los síntomas de mayor volatilidad de entre los estudiados. De cara a firmar contratos deberá tenerse en cuenta e intentar imponer alguna cláusula en torno a aquellos subyacentes que puedan hacer que los precios caigan en picado (correría riesgo el vendedor) o que aumenten de manera desconsiderada (sería el comprador el que tendría problemas). De ahí, que se recurra a medias de mínimo 20 cotizaciones (o lo que es lo mismo, medias mínimas de un mes, puesto que a un mes le corresponden unas 20 cotizaciones diarias), en lugar del uso de cotizaciones diarias en las preciaciones. Otra opción sería la de imponer opcionalidad, pero en lugar de a nivel de precio total de contrato, asignar caps y floors para el subyacente en si, de manera que se viera reducido el riesgo asociado (esto ilustra claramente la utilidad de los caps y floors como herramientas de gestión). Una tercera forma de gestionar esta extrema volatilidad sería (en función de la capacidad de negociación de las fórmulas con la contrapartida con la que se firma el contrato) establecer los factores variables de las fórmulas a niveles más bajos en relación con otros subyacentes para reducir el impacto de los subyacentes más volátiles. Por último, cabe destacar que si bien es cierto que el Henry Hub y el Brent no muestran una correlación excesivamente grande debido fundamentalmente a la volatilidad que presenta el primero, sí que es importante tener en cuenta la relación entre estos dos factores de riesgo, dado que son las referencias en sus respectivos mercados de las dos materias primas fundamentales en el escenario energético mundial en nuestros días. Un mayor nivel de detalle acerca de la evolución y la relación existente entre los precios del gas y del crudo puede encontrarse en el anexo 6: The Ties between Natural Gas and Oil Prices, que representa parte de un artículo de una revista profesional especializado en dicho tema.

194 Ejecución del caso práctico 180 Se pasa a continuación a analizar el Gasóleo: GO TOTAL Máximo 657,50 260,50 360,25 513,00 653,25 657,50 584,75 A fecha 07/08/ /12/ /03/ /10/ /09/ /08/ /03/2007 Mínimo 146,50 146,50 195,00 239,00 376,50 506,50 453,75 A fecha 17/01/ /01/ /04/ /02/ /02/ /01/ /01/2007 Rango mín-máx 511,00 114,00 165,25 274,00 276,75 151,00 131,00 Rango estándar 132,69% 56,95% 66,55% 77,48% 54,36% 26,10% 25,30% Media 385,11 200,19 248,31 353,62 509,08 578,57 517,80 σ 154,10 27,63 33,03 76,12 61,93 41,12 28,93 Coef. Variación 40,02% 13,80% 13,30% 21,53% 12,17% 7,11% 5,59% Precio inicial 166,50 166,50 258,75 270,75 407,25 545,75 525,25 Precio final 575,25 251,00 269,00 405,00 509,75 523,50 575,25 Variación % 245,50% 50,75% 3,96% 49,58% 25,17% -4,08% 9,52% Gasóleo $/tn ,11 02/01/ /01/ /01/ /01/ /01/ /01/2007 La media del periodo fue de 385,11 $/tn. Se observa como desde mediados del año 2004 las cotizaciones han estado siempre por encima de la media. La tendencia creciente y alcista actual del precio del gasóleo es clara. Al igual que para el BR, el periodo de mayor volatilidad fue Como se observa con las líneas y flecha en azul, la volatilidad del periodo fue altísima, con un incremento en el año entre el mínimo y el máximo de un 114,64%, un rango estándar del 77 5% y un coeficiente de variación del 21 5%. La variación de la media entre los años fue del 42,41% y entre los años del %, por lo que fue mayor la diferencia entre 2004 y 2005, al igual que las variaciones anuales, donde se registró un mayor cambio alcista en el 2004 al cerrar el año con una revalorización en torno al 50%, muy parecida a la del año 2002.

195 Ejecución del caso práctico 181 La evolución de los precios del Gasoil tiene una clara correlación con la del BR, al observar como los dos gráficos presentan movimientos similares en los mismos periodos: tendencias alcistas a la par, caída de precios a la vez, mismos espacios temporales en los que presentan precios por debajo y por encima de la media, similares coeficientes de variación, etc. $/tn GO BR Gasóleo vs. Brent 02/01/02 02/01/03 02/01/04 02/01/05 02/01/06 02/01/07 65,00 45,00 25,00 5,00 Se procede a continuación a analizar las variaciones de los precios del WTI. WTI TOTAL Máximo 77,03 32,72 37,83 56,17 69,81 77,03 66,03 A fecha 14/07/06 27/12/02 12/03/03 22/10/04 30/08/05 14/07/06 29/03/07 Mínimo 17,97 17,97 25,24 32,48 42,12 55,81 50,48 A fecha 17/01/02 17/01/02 29/04/03 06/02/04 03/01/05 17/11/06 18/01/07 Rango mín-máx 59,06 14,75 12,59 23,69 27,69 21,22 15,55 Rango estándar 131,14% 56,37% 40,49% 57,22% 48,79% 32,09% 26,61% Media 45,04 26,17 31,09 41,40 56,75 66,13 58,43 σ 15,84 3,23 2,61 5,80 6,21 5,59 3,77 Coef. Variación 35,18% 12,35% 8,39% 14,01% 10,94% 8,46% 6,46% Precio inicial 21,01 21,01 31,85 32,52 42,12 63,14 59,69 Precio final 64,28 31,20 32,52 43,45 61,04 61,05 64,28 Variación % 205,95% 48,50% 2,10% 33,61% 44,92% -3,31% 7,70%

196 Ejecución del caso práctico WTI $/bbl , /01/02 02/01/03 02/01/04 02/01/05 02/01/06 02/01/07 Este subyacente es otro clarísimo ejemplo de correlación con el BR. Se puede decir que dos subyacentes están altamente correlacionados no sólo si la similitud en la forma de sus curvas es evidente, sino también si sus los incrementos totales en el periodo, sus volatilidades y las fechas en las que se encuentran sus máximos y los mínimos guardan una fuerte relación entre si. En este caso, no sólo las gráficas del BR y el WTI guardan un parecido extremo, sus tablas también lo hacen. Las medias, mínimos y máximos de cada año se diferencian por menos de 4 dólares (siempre el WTI por encima, salvo en 2006 y 2007), los mínimos y los máximos respectivos se dan con algo menos de tres semanas de diferencia, las variaciones porcentuales son muy similares, así como sus volatilidades. BR y WTI no pueden negar su parecido. El periodo de mayor volatilidad también fue 2004, con un incremento en el año entre el mínimo y el máximo de 72,9% (79,37% para el BR), una variabilidad del 14 01% (14 96% para el BR) y un rango estándar del 57 22% (60 12% para el BR).

197 Ejecución del caso práctico 183 $/bbl WTI vs. BR WTI BR /01/02 02/01/03 02/01/04 02/01/05 02/01/06 02/01/07 En el gráfico anterior se muestra la evidente correlación entre ambos subyacentes, que por otro lado son los precios de referencia en los mercados internacionales. Tradicionalmente los precios del BR y el WTI se han estado moviendo en paralelo. El diferencial entre ambos, menos de dos dólares a favor del WTI (media en el periodo considerado: BR=43 31 frente a WTI=45 04; máximo en el periodo considerado: BR=78 63 frente a WTI=77,03; mínimo en el periodo considerado: BR=17 94 frente a WTI=17,97), se ha invertido hasta un reciente máximo histórico (Abril 2007) de seis dólares a favor del BR. Mientras el BR alcazaba los 70 $ por barril, el WTI se atascaba cerca de los 60 $ por barril, creando la confusión entre los diversos analistas temerosos de que la cotización de millones de barriles de crudo mundiales (vinculados a los dos precios de referencia) se desajustara, al no reflejar el WTI correctamente su precio. Por último se pasa a analizar el precio del pool de la electricidad en España. POOL TOTAL Máximo 10,70 10,70 5,09 4,95 8,98 9,17 6,64 A fecha 11/01/02 11/01/02 26/09/03 14/12/04 22/06/05 31/01/06 31/01/07 Mínimo 0,57 0,57 0,77 1,66 2,63 2,41 2,24 A fecha 31/12/02 31/12/02 01/01/03 01/01/04 08/04/05 08/12/06 25/02/07 Rango mín-máx 10,13 10,13 4,32 3,29 6,35 6,76 4,40 Rango estándar 252,16% 265,12% 145,59% 115,55% 115,93% 133,80% 118,10% Media 4,02 3,82 2,97 2,85 5,48 5,05 3,72 σ 1,54 1,29 0,95 0,68 1,27 1,36 0,94 Coef. Variación 38,28% 33,79% 31,94% 23,88% 23,12% 26,88% 25,11% Precio inicial 3,34 3,34 0,77 1,66 3,19 4,09 3,24 Precio final 3,51 0,57 1,49 2,88 5,26 3,49 3,51 Variación % 5,24% -83,05% 93,36% 73,51% 65,08% -14,62% 8,59%

198 Ejecución del caso práctico Pool español c /kwh , /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07 El pool español realmente no puede ser comparado con ninguno de los subyacentes internacionales anteriores. Presenta unas volatilidades muy altas. Este hecho no sólo se puede deducir de los datos obtenidos en las tablas, sino también al echar un rápido vistazo a su gráfica. Se observa que las variaciones de precios de un día para otro no presentan subidas o bajadas claramente definidas durante ciertos periodos de tiempo, sino que más bien parecen cotizaciones al azar, tres días subiendo, dos bajando, otros dos subiendo,, de manera que estas cotizaciones se asemejan a pulsaciones sin una tendencia clara a seguir.

199 Ejecución del caso práctico Preciación de los contratos a una fecha dada En este apartado se preciarán los cuatro ejemplos de contratos durante todo el horizonte temporal contemplado Contrato Base número 1 Se recuerda a continuación la fórmula de preciación de este contrato. Precio (c$/kwh) = - 0,1+ 0,5* HH ,6* BR Las medias del Henry Hub y del Brent Dated, según la metodología ya explicada, representan que tras hallar la media de las veinte primeras cotizaciones procedentes del mercado (20 5 1), se esperan cinco días cotizables (20 5 1) para aplicarla al día cotizable siguiente (20 5 1). De esta manera, aunque se tengan datos de mercado desde el 2 de enero del 2002, no se dispondrá de medias móviles de las commodities, y por tanto tampoco de precio formado, hasta el 6 de febrero de 2002, como se podrá ver en la siguiente imagen.

200 Ejecución del caso práctico 186 Por este mismo motivo, pese a que la fecha del último dato de mercado disponible es el 5 de abril de 2007, se tendrá precio formado, y por tanto sin riesgo, hasta el 13 de abril del 2007 como se muestra a continuación:

201 Ejecución del caso práctico 187 La elección de una profundidad de 20 cotizaciones no es casual, corresponde con una media mensual. Los contratos 1, 2 y 4 se basan en commodities que cotizan de lunes a viernes en los mercados internacionales. Por tanto, al tomar una profundidad de 20 cotizaciones, se está asumiendo, implícitamente, medias mensuales (ya que un mes equivale a 20 cotizaciones de media). Con las medias móviles del Brent Dated y del Henry Hub formadas como se acaba de explicar desde el 6 de febrero de 2002 al 13 de abril de 2007, se procede a la preciación del contrato para todo el horizonte comprendido entre estas fechas. Sirva como ejemplo la formación de precio del último día, que se obtendrá como suma de tres términos. El primero de ellos es el término independiente de -0 1, el segundo es el producto de un término fijo, 0 5, y un término variable correspondiente a la media del Henry Hub, y por último el tercer sumando, resultado del producto

202 Ejecución del caso práctico 188 de otro término fijo, en este caso 0 6, y otro término variable correspondiente a la media del Brent Dated. El resto de días siguen la misma lógica de formación de precio. Precio (c$/kwh) = - 0,1+ 0,5* HH ,6 * BR Sin embargo, éste no es el precio final del contrato. No se han tenido en cuenta ni los impuestos, ni las mermas ni el incremento de precio debido al transporte. Como se dijo en el capítulo dedicado a las características de los contratos de commodities a largo plazo, lo primero que hay que hacer es incrementar el precio con los impuestos. En nuestro ejemplo este incremento es de un 3 5% sobre el precio resultante de aplicar la fórmula del propio contrato. A continuación se tiene en cuenta el transporte, que incrementa el precio sumándole un término fijo de 0,455 c$/kwh. Por último las mermas o pérdidas. Se debe tener en cuenta que las commodities con las que se está tratando, petróleo y gas en su mayoría, son sustancias volátiles de modo que cuando el consumidor las reciba su volumen se habrá visto reducido. Además, en muchos casos la propia materia prima puede servir de combustible al medio de transporte.

203 Ejecución del caso práctico 189 Para este ejemplo, se ha decidido considerar una merma de un 1%, por lo que el precio final del contrato será el precio tras la suma del transporte incrementado en un 1%, pues si el comprador desea obtener una unidad de la commodity en cuestión, deberá haber comprado un 1% de más. Por tanto, el precio del primer contrato a 13 de abril de 2007 sería de c$/kwh, habiéndose incrementado su valor en un 220% desde su comienzo. La evolución temporal del precio durante el horizonte considerado resultaría ser: 50 Precio Contrato Base 1 c$/kwh /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07 Como se observa, el precio de este contrato no está limitado, y puede tomar cualquier valor por alto o bajo que sea, y la lógica indica que si el contrato es a largo plazo, el precio cada vez será mayor por la propia subida de los precios de las

204 Ejecución del caso práctico 190 commodities en los mercados internacionales, lo que hace que esté muy supeditado a riesgo de precio Contrato Base número 2 Al igual que en el caso anterior se recuerda la fórmula de preciación asociada a este contrato: Precio(c$/kWh) 0,1+ 0,1*GO2001 = 0,12 + 0,05*GO 0,2 + 0,1*GO ,05*F ,2*F1 + 0,1*F ,2*F ,1* F35 + 0,2*F < BR $/Bbl< BR 35 $/Bbl< BR 25 $/Bbl $/Bbl + $/Bbl Las medias del Brent Dated, de los Fuelóleos y del Gasóleo representan que tras hallar la media de las veinte primeras cotizaciones procedentes del mercado (20 0 1), se aplica directamente (20 0 1) al día cotizable siguiente (20 0 1). De esta manera, aunque se tengan datos de mercado desde el 2 de enero del 2002, no se dispondrá de medias móviles de las commodities, y por tanto tampoco de precio formado, hasta el 30 de enero de 2002, como se puede ver en la siguiente imagen:

205 Ejecución del caso práctico 191 Así, en este caso, se tendrá precio formado, y por tanto no existirá riesgo, hasta el 6 de abril del 2007 pese a que el último dato de mercado disponible es del 5 de abril de 2007 como se muestra en la siguiente figura. Con las medias móviles del Brent Dated, de los Fuelóleos y del Gasóleo formadas como se acaba de explicar desde el 30 de enero de 2002 al 6 de abril de 2007, se procede a la preciación del contrato para todo el horizonte comprendido entre estas fechas. Sirva como ejemplo la formación de precio del último día, que se obtendrá como suma de cuatro términos, que dependerán del tramo en el que se encuentre el contrato (y que determinará la fórmula a aplicar). Puesto que el BR 2001 para el 6 de abril de 2007 es $/Bbl, mayor que 35 $/Bbl, la fórmula de preciación que corresponde es la del tercer tramo. El primer sumando es un término independiente de 0 2 c$/kwh, el segundo es el producto de un término fijo, 0 1, y un término variable correspondiente a la media del Fuelóleo 1%, el tercer sumando es el resultado del producto de otro término fijo, en este caso 0 1 también, y otro término variable correspondiente a la media del

206 Ejecución del caso práctico 192 Fuelóleo 3 5% y el cuarto es la multiplicación de otro término fijo, 0 2, y el término variable correspondiente al Gasóleo de media El resto de días siguen la misma lógica de formación de precio, lo primero que se hará será elegir el tramo y la fórmula que se debe aplicar mediante la comprobación de la media del Brent Dated. En la siguiente imagen queda ilustrado el proceso a seguir: Si se dibuja la evolución de la media del Brent y se representa en otro gráfico qué tramos se aplican para todas las fechas, se tiene lo siguiente: 80 Evolución BR $/Bbl /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07

207 Ejecución del caso práctico Evolución Tramos /01/02 01/01/03 01/01/04 31/12/04 31/12/05 31/12/06 Como se puede observar, a mediados del año 2004 los tramos 1 y 2 quedan obsoletos debido a las fuertes subidas del precio del Brent. El tramo 1, que corresponde a precios medios de Brent inferiores a 25 $/Bbl, sólo es empleado en contadas ocasiones muy al comienzo del contrato, mientras que el segundo tramo, con precios medios entre los 25 y los 35 $/Bbl, es el predominante durante la primera mitad del contrato. Parece obvio y lógico pensar que si este contrato continuara en el futuro, seguiría siendo el tercer tramo el que seguramente habría que aplicar, resultando poco probable que se aplicara el segundo y completamente imposible el primero. Esto, en alguna ocasión en la que las contrapartidas firmantes del contrato así lo hubieran estipulado, podría conllevar a la renegociación del contrato (reopening). Otras veces en la que aún no estando estipulado, el poder de alguna de las contrapartidas obliga a la otra a realizar esta renegociación, en la que fundamentalmente se suelen retocar los importes que definen los límites en los diferentes tramos. La evolución del precio es, como en el primer contrato, progresivamente mayor, por lo que conlleva un fuerte riesgo de precio al no tener cláusulas de limitación y ser dependiente en su totalidad de la evolución de las cotizaciones de los mercados.

208 Ejecución del caso práctico 194 Precio Contrato Base c$/kwh /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07

209 Ejecución del caso práctico Contrato Base número 3 Al igual que en ocasiones anteriores, se parte de recordar la fórmula de precio. Pr ecio ( / mbtu) = G + T G ( /Mbtu) 1,2255 = 0,8 PMS30 0,304 PMS , ,6 PMS ceur/kwh < PMS 2 ceur/kwh ,85 ceur/kwh < PMS 2,85 ceur/kwh T ( / Mbtu) = 0, 48 CAP = 2,897 /Mbtu FLOOR = 1,968 /Mbtu La media del pool representa que se aplica directamente (30 0 1) a un día (30 0 1) la media de los precios diarios del mes anterior (30 0 1). De esta manera, aunque se tengan datos de mercado desde el 2 de enero del 2002, no se dispondrá de medias móviles del pool, y por tanto tampoco de precio formado, hasta el 31 de enero de 2002, como se aprecia en la siguiente imagen.

210 Ejecución del caso práctico 196 Al igual que sucedía en el contrato anterior, se tendrá precio formado y sin riesgo hasta el 6 de abril del 2007, un día después del último dato de mercado disponible como se muestra en la siguiente figura:

211 Ejecución del caso práctico 197 De los cuatro contratos presentados, éste es único en el que el existe precio para todos los días del año sin excepción. En el pool se compra y se vende la electricidad que se consumirá al día siguiente en España, por lo que sea día laborable o sea día festivo se van a casar las distintas ofertas y demandas y se va a obtener precio. Por tanto, como se querían medias mensuales, se ha tomado una profundidad de 30 días, asumiendo, de esta manera, que los meses tendrán una media de 30 días. Con la media móvil del pool, desde el 6 de febrero de 2002 al 6 de abril de 2007, se precia el contrato en el horizonte comprendido entre estas dos fechas. Sirva como ejemplo la formación de precio del último día, que se obtendrá como suma de dos términos, G y T.

212 Ejecución del caso práctico 198 Puesto que el PMS 3001 para el 6 de abril de 2007 es c /kwh, mayor que 2 85 c /kwh, la fórmula de preciación que corresponde para el término G es la del tercer tramo. Así, éste estará constituido por dos sumandos, un término independiente de 0 6 /Mbtu, y el producto de un término fijo, 0 304, y un término variable correspondiente a la media del pool (el llamado PMS 3001 ). El término T es un término independiente de 0 48 /Mbtu fijos, sea cual sea el valor de PMS El resto de días tienen la misma lógica para la formación de precio, lo primero que se hará será elegir el tramo de y la fórmula que se debe aplicar mediante la comprobación de la media del pool. La siguiente figura intenta representar dicha lógica. Pero éste no es el precio final del contrato. En este caso el contrato dispone de dos cláusulas limitantes del precio, los llamados cap y floor. Con ellos lo que se pretende es limitar la variabilidad extrema de los precios, de manera que el contrato sea más seguro tanto para el comprador como para el vendedor.

213 Ejecución del caso práctico 199 Al vendedor no le convienen caídas en los mercados, pues al estar indexados los precios de los contratos a las commodities que cotizan en ellos vería sus ingresos reducidos. De esta manera garantiza su propio beneficio mediante la cláusula floor, es decir, no importa lo bajos que estén precios de la electricidad en España que él se ha procurado y asegurado un importe mínimo de por Mbtu vendido. Del otro lado tenemos al comprador, que tampoco quiere estar sometido al riesgo, en su caso, de precios extremadamente elevados en los mercados pues debería pagar más. Así, impone sus propios criterios para minimizar sus gastos y limita su flujo de caja a por Mbtu comprado como máximo. En las siguientes tres imágenes se muestran ejemplos de cómo se decide el precio final del contrato en función de estas cláusulas. A fecha 6 de abril de 2007 el precio del contrato calculado mediante fórmula sería de /Mbtu. Al ser inferior al cap de /Mbtu y superior al floor de /Mbtu, el precio final es el calculado mediante fórmula, resultado, por tanto, de los precios del mercado.

214 Ejecución del caso práctico 200 Sin embargo, a 28 de marzo de 2007 el precio del contrato calculado mediante fórmula era de /Mbtu. Al ser inferior al cap de /Mbtu e inferior también al floor de /Mbtu, el precio final es el propio floor. De la misma manera, a 12 de marzo de 2006 el precio del contrato calculado mediante fórmula era de /Mbtu. Al ser superior al floor de /Mbtu y superior también al cap de /Mbtu el precio final es el propio cap.

215 Ejecución del caso práctico 201 Por último queda realizar un cambio de unidades, pues lo más normal es dar precios por kwh, no por Mbtu. Los factores de conversión utilizados se muestran en la imagen: Realizando una gráfica con la evolución temporal de precio del contrato, resultaría: 4 Precio Contrato Base 3 $/mbtu /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07 Se observa que las cláusulas de cap y de floor evitan que los precios se disparen tanto hacia la alza como hacia la baja, lo cual reduce las fluctuaciones del precio

216 Ejecución del caso práctico 202 considerablemente, limitando los valores que puede tomar a tan sólo aquellos que están incluidos dentro de la banda dibujada. 4 Evolución de tramos /01/02 02/01/03 02/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07 En este gráfico se observa que la mayor parte de los días preciados están bajo el tramo 2, que corresponde con precios basados en la fórmula de preciación del contrato y, por tanto, sujetos a riesgo de precio de los mercados. El tramo 1 corresponde a aquellos días en los que se ha debido aplicar la cláusula de floor debido a que el precio del contrato era menor que éste y el tramo 3 corresponde a aquellos días en los que se ha debido aplicar el cap, debido a la obtención de precios superiores a él Contrato Base número 4 A continuación se muestra la fórmula de preciación de este contrato. Brent PG ($ / Mbtu) = 10 t 1 Brent WTI WTI ( t ) 1 ( t 1) 1 Pr icet ($ / Mbtu) 0.5* PGt * Pr icet 1( with Pr ice1 = PG1 ) = Brent1 Y CAP = 14 $ / MBtu Brent 1 Brent1 FLOOR = 9,3 Brent Y 1 $ / MBtu

217 Ejecución del caso práctico 203 En este contrato no se usan medias móviles, sino los datos de mercado del día anterior, como representan los subíndices t-1 de las fórmulas. De esta manera, aunque se tengan datos de mercado desde el 2 de enero del 2002, no se dispondrá de precio formado hasta el 3 de enero de 2002, como se aprecia en la imagen: Las cotizaciones del día 2 de enero del 2002 son las que se han llamado Brent 1 y WTI 1, es decir, y $/bbl respectivamente. Pese a que la fecha del último dato de mercado disponible es el 5 de abril de 2007, se tendrá precio PG formado hasta el 6 de abril del 2007 como se muestra a continuación: Al ser un contrato con preciación por recursividad, se tienen dos fórmulas a partir de las cuales se hallan los precios: PG, que es una fórmula auxiliar, y Price, que da el precio del contrato en sí.

218 Ejecución del caso práctico 204 Por tanto, se comenzará por hallar el PG para todo el horizonte, desde el 3 de enero del 2002 al 6 de abril del Sirva como ejemplo la formación del PG del último día, que se obtendrá como el producto de dos términos, un término fijo, de 10, y un término variable obtenido como suma promedio de los cocientes de las cotizaciones del día anterior al periodo considerado y las cotizaciones del primer día disponible. Brent PG ($ / Mbtu) = 10 t 1 Brent WTI WTI ( t ) 1 ( t 1) 1 A partir del PG podemos empezar a calcular los Price de los distintos días. El del primero viene definido en la fórmula de preciación: Pr ice = PG 1 1

219 Ejecución del caso práctico 205 A partir de entonces, se calculan como el promedio del PG y del Price del día anterior: Pr ice ($ / Mbtu) t = 0.5* PG + t 1 0.5* Pr icet 1 Al igual que había sucedido con PG, cuyo último día de formación de precio era un día después de la última cotización de mercado disponible, Price va a formar su último precio un día después de la última formación de PG, como se observa en la imagen: De esta manera, se tendrán precios formados y, por tanto, sin riesgo hasta dos días cotizables después de los últimos datos de mercado disponibles. Sin embargo, Price no es el precio final de este contrato. Se deben tener en cuenta las cláusulas de cap y de floor, que limitan el precio a un valor comprendido entre ambos.

220 Ejecución del caso práctico 206 En este cuarto ejemplo se tienen caps y floors variables durante el periodo considerado, pero fijos para cada año, pues se calculan como el producto de un término fijo y un término variable, resultado del cociente de la primera cotización del año y la primera cotización disponible. Así, si se estuviera preciando un día cualquiera del año 2004, por ejemplo, Brent 1 Y sería la primera cotización del año 2004, es decir, la del 2 de enero del 2004, y Brent 1 sería la cotización del 2 de enero del 2002, como se comentó anteriormente. En las siguientes tres imágenes se muestran ejemplos de cómo se decide el precio final del contrato en función de estas cláusulas. A fecha 9 de abril de 2007 el precio del contrato calculado mediante la fórmula del Price sería de $/mbtu. Al ser inferior al cap de $/mbtu y superior al floor de $/mbtu, el precio final es el calculado mediante fórmula, resultado, por tanto, de los precios del mercado.

221 Ejecución del caso práctico 207 Sin embargo, a 18 de septiembre de 2003 el precio del contrato calculado mediante fórmula era de $/mbtu. Al ser inferior al cap de $/mbtu e inferior también al floor de $/mbtu, el precio final es el propio floor. De la misma manera, a 4 de agosto de 2004 el precio del contrato calculado mediante el Price era de $/mbtu. Al ser superior al floor de $/mbtu y superior también al cap de $/mbtu, el precio final es el propio cap.

222 Ejecución del caso práctico 208 Para terminar se realiza el cambio de unidades, que ya se aplicó en el contrato anterior, para dar los precios por kwh, no por Mbtu. Los factores de conversión utilizados se muestran en la imagen: La evolución del precio del cuarto contrato resultaría ser: Precio Contrato Base 4 38 $/mbtu /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07 Las gráficas en verde muestran los distintos niveles de caps y floors para cada periodo anual, la gráfica en azul muestra el precio del contrato aplicando la fórmula de

223 Ejecución del caso práctico 209 preciación y la gráfica en rojo representa el precio final aplicando caps y floors. Se observa cómo en ciertos momentos el precio se escapa de los límites impuestos por el comprador y el vendedor, de manera que el precio queda fijo a los preacuerdos a los que hayan llegado entre ellos, reduciendo de esta manera el riesgo significativamente.

224 Ejecución del caso práctico Valoración y riesgo de los contratos A continuación se va a proceder a valorar el precio y riesgo de los contratos antes descritos a una fecha dada y futura Contrato Base número 1 Se realizará un estudio de la valoración de este contrato y de los riesgos que presenta a un día y a un mes. Para ello se utilizará la metodología de Simulación Histórica, ampliamente detallada en el Capítulo 4. La Simulación Histórica necesita de una serie de datos histórios amplia y homogénea, para a partir de ella generar unos retornos, que servirán para obtener los diversos escenarios de precios. Se comenzará por el estudio de riesgos a un día. Por tanto el día para el que se va a simular será el siguiente día cotizable tras el 13 de abril de 2007 (viernes), es decir, el 16 de abril de 2007 (lunes). Como el estudio tiene un horizonte temporal de un día, los retornos (logaritmos neperianos) serán de días consecutivos. Ahora bien, hay que tener muy presente qué es lo que se desea simular y de qué es de lo que se necesitan los retornos. En este caso, se está interesado en generar escenarios para el precio del contrato 1 a día 16 de abril de 2007, pues es un valor desconocido que dependerá única y exclusivamente de la fuerza de los mercados. Por ello, para calcular el precio del contrato, se necesitan simular las medias del Brent Dated y del Henry Hub, pues son las que intervienen directamente en la fórmula de preciación: Precio (c$/kwh) = - 0,1+ 0,5* HH ,6* BR De esta manera, a partir de las medias , calculadas anteriormente para la preciación del contrato en el apartado 6.4 Cálculo de los contratos a una fecha dada, se

225 Ejecución del caso práctico 211 calculan los retornos logarítmicos, que vienen a ser una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 7 de febrero del 2002 al 13 de abril del 2007, con respecto al precio del día anterior. En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno logarítmico, donde sólo cabe mencionar que si bien el primer día para la obtención de medias era el 6 de febrero de 2002 (motivos ya explicados en el apartado Contrato Base número 1), el día para la obtención del primer retorno es el 7 de febrero de 2002, al ser el retorno el logaritmo del cociente de dos números consecutivos, y necesitar por tanto, dos días con medias formadas. Tras el cálculo de los retornos del Brent y del Henry Hub , se calculan los precios simulados para estas dos commodities. Para ello se multiplican las exponenciales de los retornos del BR y del HH calculados por el último precio formado de cada uno de ellos, respectivamente. Estos últimos precios, del día 13 de abril de 2007, son de $/bbl para el Brent Dated y de 7 14 $/mbtu para el Henry Hub.

226 Ejecución del caso práctico 212 Con los precios simulados del BR y del HH para, recordemos, el 16 de abril de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 1, para ese mismo día. Para ello se preciará el contrato de la misma manera que se preció en el apartado anterior, salvo que se usarán los datos de mercado simulados. Así, se obtienen 1323 escenarios para el precio del contrato 1 a día 16 de abril de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene: percentil 5% 43,74 percentil 50% 44,14 percentil 95% 44,44 perc 50% - perc 5% 0,40 perc 95% - perc 50% 0,30 media 44,12 desviación 0,21 coef. de variación 0,48%

227 Ejecución del caso práctico 213 Precio Contrato 1 simulado para 16/04/ ,50 44,00 c$/kwh 44,50 Se observa la no normalidad de la muestra así como la asimetría, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% es menor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5%. Ahí está uno de los mayores puntos a favor de la Simulación Histórica: no asumir ninguna distribución, pues se estaría cometiendo errores innecesarios. La valoración del contrato a fecha 16 de abril de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 1 sería de 44,14 c$/kwh. Pero ése no es un valor seguro, evidentemente se están asumiendo riesgos. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de c$/kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de c$/kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 0,4 c$/kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar 0,3 c$/kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. Otro dato importante es el coeficiente de variación (cociente de la desviación y la media) pues viene a dar una idea de la volatilidad. La muestra obtenida por simulación histórica para los precios del día 16 de abril de 2007 tiene un coeficiente de 0 48%, por lo que se puede decir que los escenarios de precios obtenidos están muy próximos

228 Ejecución del caso práctico 214 entre sí y por tanto hay menos volatilidad en la simulación del precio. Más tarde se verá qué pasa con este coeficiente en los riesgos a un mes. Ahora se va a proceder a calcular el riesgo del contrato 1 a un mes. Como los datos no son de días naturales, sino de días cotizables, se asume que un mes corresponde a 20 cotizaciones, por lo que el día para el que se va a simular será el 11/05/ 2007 (viernes). Al ser el estudio a un mes, los retornos no serán de días consecutivos, sino de días entre los que medie una distancia de 20 cotizaciones. Es por ello por lo que el primer día para la obtención de retornos será el 7 de marzo de 2002, pese a que se tengan medias de las commodities desde el 6 de febrero de ese mismo año. A partir de las medias , calculadas ya para la preciación del contrato, se calculan los retornos logarítmicos, que darán una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 7 de marzo del 2002 al 13 de abril del 2007, con respecto al precio del mes anterior (o siendo más purista, con respecto al pecio de las 20 cotizaciones anteriores). En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno logarítmico. El resto siguen la misma lógica de formación:

229 Ejecución del caso práctico 215 Tras el cálculo de los retornos del Brent y del Henry Hub , se calculan los precios simulados para estas dos commodities. Para ello se multiplican las exponenciales de los retornos del BR y del HH calculados por el último precio formado de cada uno de ellos, respectivamente. Estos últimos precios, del día 13 de abril de 2007, son de $/bbl para el Brent Dated y de 7 14 $/mbtu para el Henry Hub.

230 Ejecución del caso práctico 216 Con los precios simulados del BR y del HH para, recordemos, el 11 de mayo de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 1, para ese mismo día. Se procede a preciar el contrato de la misma manera que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados a un mes. Así, se obtienen 1304 escenarios para el precio del contrato 1 a día 11 de mayo de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se obtienen las siguientes figuras (al igual que se hizo anteriormente y similares a las ya mostradas para el caso anterior): percentil 5% 38,79 percentil 50% 45,50 percentil 95% 50,27 perc 50% - perc 5% 6,71 perc 95% - perc 50% 4,77 media 45,02 desviación 3,39 coef. de variación 7,54%

231 Ejecución del caso práctico 217 Precio Contrato 1 simulado para 11/05/ ,00 40,00 45,00 50,00 55,00 c$/kwh De nuevo se observa la no normalidad de la muestra así como su asimetría, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% vuelve a ser menor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5%. La valoración del contrato a fecha 11 de mayo de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 1 sería de c$/kwh. Pero se están asumiendo riesgos, que hay que tener en cuenta. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de c$/kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de c$/kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 6 71 c$/kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar 4 77 c$/kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. Ahora se va a estudiar el coeficiente de variación (cociente de la desviación y la media). La muestra obtenida por simulación histórica para los precios del día 11 de mayo de 2007 tiene un coeficiente de 7 34% mucho mayor que el 0 48% obtenido para la simulación de precios a un día.

232 Ejecución del caso práctico 218 Esto quiere decir que los escenarios de precios simulados a un mes están más alejados entre sí, y por tanto tienen mayor variabilidad, que los simulados a un día. Así existe una mayor volatilidad en el precio y por tanto mayores diferencias entre los percentiles 95%-50% y 50%-5%, que conllevan, por tanto, un mayor riesgo. De esta forma, cuanto mayor sea el horizonte temporal de simulación, mayor será el riesgo al que se esté expuesto.

233 Ejecución del caso práctico Contrato Base número 2 Se volverá a utilizar Simulación Histórica para el estudio de la valoración y los riesgos de este contrato a un día y a un mes. Se comenzará por el estudio de riesgos a un día. Por tanto el día para el que se va a simular será el siguiente día cotizable después del 6 de abril de 2007 (viernes), es decir, el 9 de abril de 2007 (lunes). Como el estudio es a un día, los retornos (logaritmos neperianos) serán de días consecutivos. Al estar interesados en generar escenarios de precios para el contrato 2 a día 9 de abril de 2007, es necesario simular las medias del Brent Dated, de los Fuelóleos y del Gasóleo, pues son las que intervienen en la fórmula de preciación y no conocemos a futuro. De esta manera, a partir de las medias , calculadas anteriormente para la preciación del contrato, se calculan los retornos logarítmicos, que vienen a ser una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 31 de enero del 2002 al 6 de abril del 2007, con respecto al precio del día anterior. En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno. En ella se observa que al ser el retorno el logaritmo del cociente de dos números consecutivos y necesitar, por tanto, dos días con medias formadas, el primer retorno se obtendrá para el día siguiente (31 de enero del 2007) a la obtención de la primera media de las commodities (30 de enero del 2007).

234 Ejecución del caso práctico 220 Tras el cálculo de los retornos del Brent , del Fuelóleo 1% , del Fuelóleo 3 5% y del Gasóleo se calculan los precios simulados para estas cuatro commodities. Para ello se multiplican las exponenciales de los retornos calculados del BR, del FO 1%, del FO 3.5% y del GO por el último precio formado de cada uno de ellos, respectivamente. Estos últimos precios, del día 6 de abril de 2007, son de $/bbl para el Brent Dated, $/tn para el Fuelóleo 1%, $/tn para el Fuelóleo 3 5% y $/tn para el Gasóleo. Con los precios simulados del BR , del FO 1% , del FO 3.5% y del GO para, recordemos, el 9 de abril de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 2, para ese mismo día. Para ello se preciará el contrato de la misma manera que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados. Así, se obtienen 1323 escenarios para el precio del contrato 2 a día 9 de abril de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene:

235 Ejecución del caso práctico 221 percentil 5% 134,92 percentil 50% 136,12 percentil 95% 137,04 perc 50% - perc 5% 1,20 perc 95% - perc 50% 0,93 media 136,09 desviación 0,65 coef. de variación 0,48% Precio Contrato 2 simulado para 09/04/ ,00 133,00 134,00 135,00 136,00 137,00 138,00 c$/kwh Como cabía esperar la muestra no presenta rasgos de normalidad ni de simetría, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% es, una vez más, menor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5%. La valoración del contrato a fecha 9 de abril de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 2 sería de 136,12 c$/kwh. Pero ése no es un valor seguro, evidentemente se están asumiendo riesgos. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de c$/kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de c$/kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 1 2 c$/kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración,

236 Ejecución del caso práctico 222 o de ganar 0,93 c$/kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. En cuanto al coeficiente de variación (cociente de la desviación y la media) obtenido a partir de los precios simulados para el día 9 de abril de 2007, se puede decir que es igual (casualmente) al del primer contrato, 0 48%. La variabilidad de los escenarios generados a un día es pequeña, es decir, éstos están próximos los unos de los otros, puesto que las variaciones de los precios de un día al siguiente (la base de cómo se ha simulado, es decir, la razón matemática de los retornos) son pequeñas, y por tanto también lo son los retornos logarítmicos. Así, esta simulación conlleva menos riesgo que la simulación a un mes (como se podrá comprobar a continuación). Ahora se va a proceder a calcular el riesgo del contrato 2 a un mes. Como los datos no son de días naturales, sino de días cotizables, se asume que un mes corresponde a 20 cotizaciones, por lo que el día para el que se va a simular será el 4 de mayo de 2007 (viernes). Al ser el estudio a un mes, los retornos no serán de días consecutivos, sino de días entre los que medie una distancia de 20 cotizaciones. Es por ello por lo que el primer retorno no se obtendrá hasta el 28 de febrero de 2002, pese a que se tengan medias de las commodities desde el 30 de enero de ese mismo año. A partir de las medias , calculadas ya para la preciación del contrato, se calculan los retornos logarítmicos, que darán una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 28 de febrero del 2002 al 6 de abril del 2007, con respecto al precio del mes anterior (o siendo más purista, con respecto al pecio de las 20 cotizaciones anteriores). En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno logarítmico. El resto siguen la misma lógica de formación:

237 Ejecución del caso práctico 223 Tras el cálculo de los retornos del Brent , del Fuelóleo 1% , del Fuelóleo 3 5% y del Gasóleo se calculan los precios simulados para estas cuatro commodities. Para ello se multiplican las exponenciales de los retornos calculados del BR, del FO 1%, del FO 3.5% y del GO por el último precio formado de cada uno de ellos, respectivamente. Estos últimos precios, del día 6 de abril de 2007, son de $/bbl para el Brent Dated, $/tn para el Fuelóleo 1%, $/tn para el Fuelóleo 3 5% y $/tn para el Gasóleo.

238 Ejecución del caso práctico 224 Con los precios simulados del BR , del FO 1% , del FO 3.5% y del GO para el 4 de mayo de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 2, para ese mismo día. Para ello se preciará el contrato de la misma manera que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados a un mes. Así, se obtienen 1304 escenarios para el precio del contrato 2 a día 4 de mayo de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene: percentil 5% 120,46 percentil 50% 138,94 percentil 95% 155,98 perc 50% - perc 5% 18,48 perc 95% - perc 50% 17,04 media 138,82 desviación 10,89 coef. de variación 7,85% Precio Contrato 2 simulado para 04/05/ ,00 120,00 140,00 160,00 c$/kwh

239 Ejecución del caso práctico 225 De nuevo se observa la no normalidad de la muestra así como su asimetría, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% vuelve a ser, por cuarta vez consecutiva, menor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5%. La valoración del contrato a fecha 4 de mayo de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 2 sería de c$/kwh. Pero se están asumiendo riesgos, que hay que tener en cuenta. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de c$/kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de c$/kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder c$/kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar c$/kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. El coeficiente de variación obtenido a partir de los precios simulados para el día 4 de mayo de 2007 es de 7 85% mucho mayor que el 0 48% obtenido para la simulación de precios a un día. Esto quiere decir que los escenarios de precios simulados a un mes están más alejados entre sí (los retornos logarítmicos son mayores, puesto que las variaciones de precio son mayores, por lo general, tras 20 días de cotizaciones que tras uno), y por tanto tienen mayor variabilidad, que los simulados a un día. Esto implica mayor riesgo, y por tanto, mayores diferencias entre los percentiles 95%-50% y 50%-5%.

240 Ejecución del caso práctico Contrato Base número 3 Mediante Simulación Histórica se realizará el mismo estudio que el realizado para los dos contratos anteriores: se valorará y se analizarán los riesgos de este contrato a un día y a un mes. Se comenzará por el estudio de riesgos a un día. Por tanto el día para el que se va a simular será el siguiente día natural después del 6 de abril de 2007 (viernes), es decir, el 7 de abril de 2007 (sábado). Como el estudio es a un día, los retornos (logaritmos neperianos) serán de días consecutivos. Al estar interesados en generar escenarios de precios para el contrato 3 a día 7 de abril de 2007, es necesario simular la media del pool, pues interviene en la fórmula de preciación. A partir de la media , ya calculada para la propia preciación del contrato, se calculan los retornos logarítmicos, estimaciones de lo que varían los precios cada día, desde el 1 de febrero del 2002 al 6 de abril del 2007, con respecto al precio del día anterior. En la e imagen se muestra el cálculo del primer retorno. Se observa que al ser el retorno el logaritmo del cociente de dos números consecutivos y necesitar, por tanto, dos días con medias formadas, el primer retorno se obtendrá para el día siguiente (1 de febrero del 2007) a la obtención de la primera media del pool (31 de enero del 2007).

241 Ejecución del caso práctico 227 Tras el cálculo de los retornos del PMS , se calculan sus precios simulados multiplicando las exponenciales de los retornos por el último precio formado del pool. Este último precio, del día 6 de abril de 2007, es de c /kwh.

242 Ejecución del caso práctico 228 Con los precios simulados del PMS , para, recordemos, el 7 de abril de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 3, para ese mismo día. Para ello se preciará el contrato de la misma manera que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados a un día. Así, se obtienen 1891 escenarios para el precio del contrato 3 a día 7 de abril de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene: percentil 5% 0,69 percentil 50% 0,70 percentil 95% 0,71 perc 50% - perc 5% 0,01 perc 95% - perc 50% 0,01 media 0,70 desviación 0,004 coef. de variación 0,54% Precio Contrato 3 simulado para 07/04/ ,686,690,694,698,702,706,710,714 c /kwh

243 Ejecución del caso práctico 229 La muestra vuelve a no presentar rasgos de normalidad ni de simetría, pese a que, casualmente esta vez, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% sea igual a la diferencia entre los percentiles 50% y 5%. La valoración del contrato a fecha 7 de abril de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 3 sería de 0 70 c /kwh. Pero, al ser un valor calculado a futuro, existen riesgos. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de 0 69 c /kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de 0 71 c /kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 0 01 c /kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar 0,01 c /kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. En cuanto al coeficiente de variación obtenido a partir de los precios simulados para el día 7 de abril de 2007, 0 54%, es del orden del de los dos contratos anteriores. Las variaciones de los precios del pool de un día al siguiente son pequeñas, y por tanto también lo son los retornos logarítmicos, lo que implica que la variabilidad de los escenarios generados a un día es pequeña, es decir, éstos están próximos los unos de los otros. De esta manera, con esta simulación a un día se incurre en menos riesgo que en la simulación a un mes. A continuación se realizará el estudio del riesgo del contrato 3 a un mes. Como los datos son de días naturales, se asume que un mes corresponde a 30 días, por lo que el día para el que se va a simular será el 6 de mayo de 2007 (domingo). Al ser el estudio a un mes, los retornos no serán de días consecutivos, sino de días entre los que medie una distancia de 30 cotizaciones. Es por ello por lo que el primer retorno no se obtendrá hasta el 2 de marzo de 2002, pese a que se tengan medias del pool desde el 31 de enero de ese mismo año.

244 Ejecución del caso práctico 230 A partir de la media , calculada ya para la preciación del contrato, se calculan los retornos logarítmicos, que darán una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 2 de marzo del 2002 al 6 de abril del 2007, con respecto al precio del mes anterior (o siendo más purista, con respecto al pecio de las 30 cotizaciones anteriores). En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno logarítmico. El resto siguen la misma lógica de formación: Tras el cálculo de los retornos del PMS , se calculan sus precios simulados multiplicando las exponenciales de los retornos por el último precio formado del pool. Este último precio, del día 6 de abril de 2007, es de c /kwh.

245 Ejecución del caso práctico 231 Con los precios simulados del PMS , se generan los distintos escenarios de precios del contrato 3, para ese mismo día, preciando el contrato de la misma manera que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados a un mes. Así, se obtienen 1862 escenarios para el precio del contrato 3 a día 6 de mayo de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene: percentil 5% 0,67 percentil 50% 0,73 percentil 95% 0,82 perc 50% - perc 5% 0,05 perc 95% - perc 50% 0,09 media 0,73 desviación 0,05 coef. de variación 6,41%

246 Ejecución del caso práctico 232 Precio Contrato 3 simulado para 06/05/ ,65 0,70 0,75 0,80 0,85 0,90 0,95 c /kwh La no normalidad de la muestra, así como su asimetría, son evidentes. Esta vez la diferencia entre los percentiles 95% y 50% es mayor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5%. La valoración del contrato a fecha 6 de mayo de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 3 sería de 0 73 c /kwh. Pero se están asumiendo riesgos, que hay que tener en cuenta. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de 0 67 c /kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de 0 82 c /kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 0 05 c /kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar 0 09 c /kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. El coeficiente de variación obtenido a partir de los precios simulados para el día 6 de mayo de 2007 es de 6 41% mucho mayor que el 0 54% obtenido para la simulación de precios a un día.

247 Ejecución del caso práctico 233 Los escenarios de precios simulados a un mes están más alejados entre sí (los retornos logarítmicos son mayores, puesto que las variaciones de precio son mayores, por lo general, tras 30 días de cotizaciones que tras uno), y por tanto tienen mayor variabilidad, que los simulados a un día. Esto implica mayor riesgo, y por tanto, mayores diferencias entre los percentiles 95%-50% y 50%-5%.

248 Ejecución del caso práctico Contrato Base número 4 Para el estudio de la valoración y los riesgos de este contrato a un día y a un mes también se usará Simulación Histórica. Se comenzará por el estudio de riesgos a un día. Por tanto, el día para el que se va a simular será el siguiente día cotizable después del 9 de abril de 2007 (lunes, último día con precio formado y, por tanto, sin riesgo), es decir, el 10 de abril de 2007 (martes). Como el estudio es a un día, los retornos serán de días consecutivos. Al estar interesados en generar escenarios de precios para el contrato 4 a día 10 de abril de 2007, es necesario simular pecios spot del Brent Dated y del WTI, pues son los que intervienen en la fórmula de preciación y no conocemos más allá del 5 de abril de De esta manera, a partir de los históricos de precios diarios de las commodities, se calculan los retornos logarítmicos, que vienen a ser una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 3 de enero del 2002 al 5 de abril del 2007, con respecto al precio del día anterior. En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno. En ella se observa que al ser el retorno el logaritmo del cociente de dos números consecutivos y necesitar, por tanto, dos días con medias formadas, el primer retorno se obtendrá para el día siguiente (3 de enero del 2007) al primer dato de mercado de las commodities (2 de enero del 2007).

249 Ejecución del caso práctico 235 Tras el cálculo de los retornos del Brent y del WTI se calculan los precios simulados para estas dos commodities. Para ello, se multiplican las exponenciales de los retornos calculados por el último precio disponible de cada uno de ellos, respectivamente. Estos últimos precios, del día 5 de abril de 2007, son de $/bbl para el Brent Dated, y de $/bbl para el WTI. Con los precios simulados del Brent y del WTI para, recordemos, el 6 de abril de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 4, para el día 10 de

250 Ejecución del caso práctico 236 abril de Para ello se preciará el contrato de la misma manera que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados a un día. Este contrato presenta una gran diferencia con los tres anteriores. En él, se simulan los datos de mercado a una fecha distinta de la simulación del precio final del contrato, debido, básicamente a la lógica de preciación. Del apartado anterior de preciación se tenía (para los últimos días): Como se puede observar, y ya se comentó anteriormente, los datos del Brent y del WTI del 5 de abril del 2007 generan el PG del día 6 de abril de 2007, y la media de éste junto con el Price de ese mismo día da como resultado el Price del 9 de abril de Por lo tanto, cuando estemos simulando a un día, se simularán los datos de mercado para el día siguiente al último del que se dispone, y con éstos se podrán obtener precios a dos días vista. Paso por paso, sería: tras la simulación de los precios del Brent y del WTI para el 6 de abril de 2007, se simula el PG para el día siguiente (9 de abril), aplicando Brentt 1 Brent1 WTI t 1 WTI1 PGt ($ / Mbtu) = 10 + (y siendo Brent 1 y WTI 1 los 2 2 datos de mercado a día 2 de enero de 2002, $/bbl y $/bbl respectivamente).

251 Ejecución del caso práctico 237 Pr A continuación, se simula el Price para el día 10 de abril, mediante la fórmula ice ($/ ) = 0.5* + t Mbtu PGt 1 0.5* Pr icet 1. t 1 PG será PG 9 abril, recién simulado, y Pr ice t 1 será Pr ice 9 abril, que no necesita ser simulado puesto que es un precio ya formado, $/mbtu.

252 Ejecución del caso práctico 238 Tras la aplicación de las cláusulas cap y floor y el cambio de unidades pertinentes para manejar precios en c$/kwh, como se vio en la preciación de este contrato, se obtienen 1342 escenarios para su precio final a día 10 de abril de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene: percentil 5% 10,78 percentil 50% 10,97 percentil 95% 11,14 perc 50% - perc 5% 0,19 perc 95% - perc 50% 0,18 media 10,96 desviación 0,11 coef. de variación 1,01% Precio Contrato 4 simulado para 10/04/ ,50 10,75 11,00 11,25 c$/kwh La muestra no presenta rasgos de normalidad ni de simetría, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% es, esta vez, ligeramente menor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5%.

253 Ejecución del caso práctico 239 La valoración del contrato a fecha 10 de abril de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 4 sería de 10,97 c$/kwh. Pero éste no es un valor seguro. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de c$/kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de c$/kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 0 19 c$/kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar 0,18 c$/kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. En cuanto al coeficiente de variación, obtenido a partir de los precios simulados para el día 10 de abril de 2007, es de 1 01%. La variabilidad de los escenarios generados a un día es pequeña, es decir, éstos están próximos los unos de los otros, puesto que las variaciones de los precios de un día al siguiente se suponen pequeñas y, por tanto, también lo son los retornos logarítmicos. Así, esta simulación conlleva menos riesgo que la simulación a un mes (como se verá a continuación). Ahora se calculará el riesgo del contrato 4 a un mes. Como los datos no son de días naturales, sino de días cotizables, se asume que un mes corresponde a 20 cotizaciones, por lo que el día para el que se van a simular los precios de las commodities será el 3 de mayo de 2007 (jueves). Al ser el estudio a un mes, los retornos no serán de días consecutivos, sino de días entre los que medie una distancia de 20 cotizaciones. Es por ello por lo que el primer retorno no se obtendrá hasta el 30 de enero de 2002, pese a que se tengan datos de mercado de las commodities desde el 2 de enero de ese mismo año. A partir de los históricos de precios diarios de las commodities se calculan los retornos logarítmicos, que darán una estimación de lo que varían los precios cada día, desde el 30 de enero del 2002 al 5 de abril del 2007, con respecto al precio del mes anterior (o siendo más purista, con respecto al pecio de las 20 cotizaciones anteriores). En la siguiente imagen se muestra el cálculo del primer retorno logarítmico. El resto siguen la misma lógica de formación:

254 Ejecución del caso práctico 240 Tras el cálculo de los retornos del Brent y del WTI se calculan los precios simulados para estas dos commodities. Para ello, se multiplican las exponenciales de los retornos calculados por el último precio disponible de cada uno de ellos, respectivamente. Estos últimos precios, del día 5 de abril de 2007, son de $/bbl para el Brent Dated, y de $/bbl para el WTI.

255 Ejecución del caso práctico 241 Con los precios simulados del Brent y del WTI para, recordemos, el 3 de mayo de 2007, se generan los distintos escenarios de precios del contrato 4, para el día 7 de mayo de Como ocurría en la simulación a un día, los datos de mercado del Brent y del WTI del 5 de abril del 2007 sirven de base para los escenarios de precios simulados del Brent y del WTI para el día 3 de mayo de Con estos precios simulados, se simulan diversos PG para el día de después, 4 de mayo (viernes), y a partir de éstos se simulan los precios finales del contrato para el siguiente día cotizable, el lunes 7 de mayo. El contrato será preciado de la misma manera en la que se preció anteriormente, salvo que se usarán los datos de mercado simulados a un mes. Se obtienen 1323 escenarios para el precio del contrato 4 a día 7 de mayo de Representándolos en un histograma y obteniendo los valores más significativos de ellos se tiene:

256 Ejecución del caso práctico 242 percentil 5% 10,22 percentil 50% 11,11 percentil 95% 11,90 perc 50% - perc 5% 0,89 perc 95% - perc 50% 0,79 media 11,08 desviación 0,51 coef. de variación 4,56% Precio Contrato 4 simulado para 07/05/ ,50 10,00 10,50 11,00 11,50 12,00 12,50 c$/kwh De nuevo se observa la no normalidad de la muestra así como su asimetría, la diferencia entre los percentiles 95% y 50% vuelve a ser menor que la diferencia entre los percentiles 50% y 5% (se podrá perder más de lo que se podrá ganar). La valoración del contrato a fecha 7 de mayo de 2007 corresponde al percentil 50% de la muestra, es decir, el precio del contrato número 4 sería de c$/kwh. Pero se están asumiendo riesgos, que hay que tener en cuenta. Con una probabilidad del 95%, y por tanto en el 95% de los casos, se estaría ganando más de c$/kwh (percentil 5%), mientras que con también probabilidad 95% se estaría ganando menos de c$/kwh (percentil 95%). Por tanto el riesgo que implica este contrato es de perder 0 89

257 Ejecución del caso práctico 243 c$/kwh (percentil 50% - percentil 5%) frente a su valoración, o de ganar 0 79 c$/kwh (percentil 95% - percentil 50%) frente a su valoración, con probabilidad del 95%. El coeficiente de variación obtenido a partir de los precios simulados para el día 4 de mayo de 2007 es de 4 56%, casi 5 veces mayor que el 1 01% obtenido para la simulación de precios a un día. Los escenarios de precios simulados a un mes están más alejados entre sí, y por tanto tienen mayor variabilidad, que los simulados a un día debido a que, por lo general, las variaciones de precio son mayores tras 20 días de cotizaciones que tras uno. Esto implica mayor riesgo, y por tanto, mayores diferencias entre los percentiles 95%-50% y 50%-5%, si bien se observa una ligera disminución de este coeficiente con respecto al de los tres contratos anteriores, debido, en su mayor parte, a que la inclusión de fórmulas con recursividad y cláusulas de limitación de precios (caps y floors) en los acuerdos, reduce de una manera muy significativa la exposición al riesgo de los mismos.

258 7 Conclusiones

259 Conclusiones Conclusiones 7.1 Oportunidades de gestión del riesgo Las empresas están y estarán siempre expuestas al riesgo, y por tanto no pueden eludir la repercusión directa y significativa que los riesgos y sus efectos tienen en sus propios resultados. El objetivo de tales empresas será por tanto una completa identificación de los riesgos en los que se incurren y su cuantificación a través de medidas claras y fácilmente interpretables, de manera que permitan a la Alta Dirección de estas compañías la correcta y ágil toma de decisiones de cobertura para la gestión y control de su exposición al riesgo. En concreto, en el presente proyecto se ha procedido tanto a la preciación como a la medición del riesgo asociado a contratos de compra venta de commodities. En el capítulo 6 Ejecución del caso práctico, se puede observar cómo, una vez preciados los contratos ejemplo, los precios de éstos podían variar hasta en un 250% durante los 6 años estudiados. En la siguiente tabla se recogen el primer precio formado para cada contrato y el último, así como la variación porcentual que experimentan en ese periodo. Precio inicial Precio final % Contrato Base 1 13,78 44,08 219,88% Contrato Base 2 39,20 135,97 246,88% Contrato Base 3 0,99 0,70-29,16% Contrato Base 4 3,41 10,97 221,43% Como es evidente, estas altísimas variaciones en las preciaciones al cabo de 6 años, impactan notablemente en los resultados de la compañía, y más teniendo en cuenta que este tipo de contratos de compra y venta se realizan a muy largo plazo, generalmente entre 25 y 30 años. Si los contratos que se están estudiando dentro de la compañía son contratos de compra, se puede intentar repercutir estas variaciones del siempre y cuando sea posible. precio en las ventas,

260 Conclusiones 246 Si por ejemplo se diera el caso de un contrato de compra en el midstream de la cadena del petróleo, la empresa transportista podría imputarle a la refinería a la que le va a vender el petróleo, las subidas del precio de su contrato con la empresa de extracción. Por otro lado esta situación podría resultar imposible en el caso de una comercializadora, donde muy probablemente los precios finales de venta al consumidor estén limitados por leyes gubernamentales. Es en estos casos, y en el caso de los mercados regulados, en los que se debe cubrir y gestionar el riesgo de manera adecuada mediante la contratación de elementos específicos, como los derivados. Sea una empresa comercializadora un contrato de compra indexado al Brent, los flujos de este contrato se representan como negativos por lo tanto se tendría lo siguiente: Brent Figura 28: Flujo indexado al Brent Ahora bien, si el precio del Brent subiera en los mercados internacionales, la empresa estaría pagando más y por tanto sería peor para ella. Si por el contrario los precios del Brent bajaran, se vería beneficiada. Se va a proceder al estudio de un swap, contrato o acuerdo por el cual dos partes se comprometen a intercambiar una serie de flujos de dinero por otra, en una fecha futura. En este caso se supondrá que el intercambio de flujos será entre la empresa que compra el Brent y una empresa financiera (contrapartida del swap).

261 Conclusiones 247 Brent Precio fijo Figura 29: Intercambio de flujos La empresa financiera pagará a la comercializadora flujos indexados al Brent, mientras que la comercializadora pagará a la entidad financiera flujos a precio fijo. De esta manera, visto desde el punto de vista de la comercializadora, ésta saldrá beneficiada cuando el precio del Brent sea superior al precio fijo, pues recibirá el flujo preciado al Brent y pagará el fijo, que es menor. Por lo tanto, combinando el contrato de compra de la comercializadora y el swap con la entidad financiera, la entidad paga flujos indexados al Brent, recibe flujos indexados al Brent y paga flujos a precio fijo, con lo que los dos primeros flujos indexados al Brent quedan anulados. De este modo, la comercializadora evita el riesgo de precio que conlleva la indexación al Brent y fija sus flujos a precios no dependientes del mercado. Pero con la contratación de swaps se está incurriendo en dos costes asociados. Por un lado el propio coste de contratación o prima del derivado, y por otro el coste de oportunidad, pues podría pasar que el Brent tuviera precios por debajo del precio fijo acordado con el banco, de manera que de no haber contratado el swap la comercializadora pagara menos a la contraparte del contrato, que una vez contratado el swap al banco. Si los contratos fueran de venta, se puede optar por no cubrir el riesgo inherente al mercado, de manera que se puedan intentar obtener beneficios, y por tanto mayor rentabilidad, asociados al mayor riesgo como a continuación se explica. El binomio riesgo-rentabilidad es un factor clave a la hora de comparar inversiones, pues entre ellos existe una clara relación positiva. La diferencia entre unas inversiones

262 Conclusiones 248 y otras radica en cuánto puede variar su rentabilidad en el tiempo, es decir, en el rango de fluctuación de la rentabilidad. Así, el riesgo es mayor cuanto más amplia es la banda de fluctuación de la rentabilidad, y por tanto a mayor riesgo, mayor rentabilidad. Asimismo, al comparar dos inversiones con un mismo nivel de riesgo, se elegiría la de mayor rentabilidad, mientras que si ambas presentan la misma rentabilidad, se escogerá la de menor riesgo. Por otro lado se puede intentar replicar la solución de los contratos de compra, es decir, imputar las variaciones del precio a tu proveedor. Esto, en apariencia, tan sencillo, puede llegar a ser imposible de conseguir si el proveedor está muy bien organizado, tiene fuertes recursos y puede imponer sus condiciones de precio. La situación será aún más complicada si las materias que suministran son claves y no tienen sustitutos. Si se opta por cubrir los riesgos asociados a los contratos de venta con swaps podría ocurrir lo mismo que se ha visto con los contratos de compra, y que hagamos una gestión efectiva al fijar un precio con el banco superior a los precios de mercado futuros de las commodities. En este caso la cobertura con instrumentos derivados se ha visto únicamente con swaps con una pata fija y otra variable (indexada al Brent), aunque existen multitud de productos con los que hacer estas coberturas, como por ejemplo: Swaps con las dos patas variables, indexadas a commodities distintos. En estos casos se busca aprovechar la correlación existente entre dos productos y beneficiarse de los diferenciales de precio entre los dos productos. Swaps con las dos patas variables, indexadas al mismo factor de precio del mismo producto, pero que tengan ventanas temporales de preciación distintas. En este caso lo que se busca es el diferencial de precio producido por los decalajes temporales. Operaciones con futuros, que se corresponden con acuerdos entre dos partes en las que se pacta la compra o venta a futuro en una fecha determinada de

263 Conclusiones 249 un activo subyacente (en este caso un commodity) a un precio conocido desde el momento en el que se cierra la operación. Estos contratos pueden contemplar la entrega física o no del producto comprometido, y por tanto existe la posibilidad de ser liquidados por diferencia de precios (entre el precio del commodity en la fecha de vencimiento de la operación y el precio fijo pactado al inicio del acuerdo). Estas operaciones también se caracterizan por ser contratadas en mercados regulados. Operaciones con forwards, similares a los anteriores, pero negociados en mercados OTC en lugar de en mercados regulados. Operaciones con opciones. Las opciones pueden ser de compra (calls), en las que el comprador de la opción tiene el derecho, pero no la obligación, de comprar una cantidad determinada a un precio fijo (precio strike) en un determinado plazo, o de venta (puts), en las que el comprador de la opción adquiere el derecho, pero no la obligación, de vender una cantidad determinada a un precio fijo (precio strike) en un determinado plazo. Este tipo de operaciones son similares a los caps y floors vistas en los contratos. Por último, la combinación de operaciones de este tipo (caps y floors), podrían formar una estructura más compleja, denominada collar. Además de las coberturas, los propios contratos tienen características propias y especiales, que cumplen la misma función, como pueden ser: Tramos: se puede reducir el peso de un subyacente, generalmente el de mayor volatilidad, en las fórmulas de preciación mediante la disminución del término que lo multiplica a medida que aumenta su precio. 1,2255 G( /Mbtu) = 0,8 PMS30 0 0,304 PMS ,34 + 0,6 PMS ceur/kwh < PMS 2 ceur/kwh ,85 ceur/kwh < PMS 2,85 ceur/kwh

264 Conclusiones 250 Como se puede observar, en el tercer tramo, donde el precio del pool español es mayor, el factor que lo multiplica es significativamente menor, reduciéndose de esta forma la dependencia de los movimientos de mercado. Caps y floors: como ya se comentó tratan de reducir las sobrevaloraciones o infravaloraciones de los contratos de manera que ni el comprador pague de más ni el vendedor cobre de menos. En la figura siguiente se pueden ver los efectos descritos. cobertura efectiva por parte del comprador 4 Precio Contrato Base 3 $/mbtu /01/02 01/01/03 01/01/04 01/01/05 01/01/06 01/01/07 cobertura efectiva por parte del vendedor Figura 30: Efectividad de las coberturas de opcionalidad Opcionalidad de volumen: como se vio en el capítulo 5 estas cláusulas (take or pay, make-up, etc.) reducen de manera significativa e importante los riesgos asociados a volumen. En los ejemplos analizados en este proyecto se han calculado precios unitarios (cantidades de dinero por unidad energética), pero lógicamente para calcular el

265 Conclusiones 251 precio final es necesario multiplicar dicho precio unitario por las cantidades finalmente satisfechas por los proveedores. Las posibles variaciones entre las cantidades comprometidas en los contratos y las finalmente satisfechas constituyen el llamado riesgo de volumen, mitigado por cláusulas como las comentadas anteriormente. En resumen, se puede concluir este capítulo diciendo que el estilo de contratos que han sido analizados en este proyecto pueden presentar riesgos importantes debidos a la variación de los precios de mercado de los subyacentes energéticos (y no energéticos) que aparecen en las fórmulas de formación de precio de dichos acuerdo. Sin embargo, existen multitud de mecanismos para gestionar este riesgo. Algunos de ellos pasan por incluir en los acuerdos condicionantes que intenter mitigar posibles efectos adversos. Otros mecanismos vienen dados por la posibilidad de contratar en mercados financieros operaciones con derivados para realizar la cobertura de los contratos que una empresa posee, y así intentar reducir posibles impactos negativos que afecten a la capacidad de generar valor en las compañías. La madurez de estos mercados financieros y el cada vez mayor interés de las compañías por realizar negociaciones en ellos están permitiendo el crecimiento del abanico de posibilidades para cubrir riesgos, y, por tanto, mejorando las capacidades de gestión del riesgo en las compañías.

266 ANEXOS 8

267 Anexos Anexos 8.1 Riesgo de liquidez El riesgo de liquidez es característico de mercados de oferta y demanda directas, como son los mercados no organizados (OTC). Por riesgo de liquidez se entiende la pérdida potencial por la imposibilidad de renovar pasivos o de contratar otros en condiciones normales para la empresa; por la venta anticipada o forzosa de activos a descuentos inusuales para hacer frente a sus obligaciones de pago futuras, o bien por la incapacidad de satisfacer las necesidades de inversión y/o financiación por motivos de desfase en los flujos de caja. Por ejemplo, se incurre en riesgo de liquidez en el siguiente caso. Cuando una empresa tiene compradas acciones de otra entidad, y percibe que dichas acciones se van a depreciar a futuro por los motivos que sea, la empresa compradora deseará vender esas acciones (deshacer sus posiciones) lo antes posible para no incurrir en pérdidas. Si no se encuentra un nuevo comprador para esas acciones (por falta de liquidez en los mercados), la empresa no las conseguirá vender y seguirá expuesta al riesgo de la posible depreciación del valor de las acciones a futuro. Entonces se habrá incurrido en un riesgo de liquidez por la incapacidad de haber vendido las acciones en el momento temporal deseado. Para el análisis del riesgo de liquidez, la empresa deberá identificar las fechas de los flujos a recibir y entregar de sus instrumentos financieros, entre ellos: bonos gubernamentales a corto y largo plazo, certificados bursátiles, swaps de tipo de interés, de moneda y ligados a la inflación, operaciones cambiarias de corto y mediano plazo, depósitos en bancos y fondeo interbancario de corto plazo. Por otro lado, si la empresa es no financiera estará igualmente expuesta a riesgo de liquidez por la posible incapacidad de vender sus cargamentos de materias primas, colocar en el mercado la energía generada, vender el gas que no pueda almacenar, vender en el mercado los derivados financieros ligados a commodities, etc.

268 Anexos 254 Es común utilizar para su medición la metodología de brecha de liquidez o gap de liquidez, distinguiendo los saldos de acuerdo a la moneda en que están expresados, en el caso en el que la empresa opere en más de una moneda (empresas con inversiones internacionales). Este análisis de brechas de liquidez, se realiza para todas las operaciones que generan un flujo de efectivo cierto. Mensualmente, o en los intervalos temporales que determine la Alta Dirección, se cuantifica la pérdida potencial máxima en caso de tener que vender posiciones activas para obtener liquidez. El Consejo de Administración y el Director General serán los responsables últimos de aprobar los límites de riesgo Ejemplo asociado a riesgo de liquidez Quizá sea el caso Enron el más conocido en cuanto a riesgo de crédito y riesgo de liquidez. Enron Corporation, gran empresa de energía americana y con cerca de empleados, se convirtió en el más grande fracaso empresarial de los tiempos y en el modelo de estafa empresarial planificada. Nacida de la fusión en 1985 de dos compañías cuyos activos básicos eran gasoductos, originalmente se dedicó a la transmisión y distribución de electricidad y gas a través de los Estados Unidos y al desarrollo y construcción de planta de energía, oleoductos, etc. por todo el mundo, Enron creció y desarrolló nuevos mercados en comunicaciones, manejo de riesgos y seguros. Pero su negocio más conocido, y el que le valió ser considerada como una de las siete mayores empresas estadounidenses por la prestigiosa revista Fortune, se inició en 1999 y consistió en un mercado en el que se compra y vende electricidad y gas natural, llamado EnronOnline (Internet). Durante cinco años consecutivos, entre 1996 y 2000, además, la misma revista le otorgó el premio a la empresa más innovadora de los Estados Unidos.

269 Anexos 255 Ante este panorama, uno de sus máximos ejecutivos, llegó incluso a anunciar la intención de Enron de sobrepasar a Exxon Mobil como primera empresa energética del mundo. Sin embargo, los incesantes rumores de sobornos y tráfico de influencias para obtener contratos en América Central, América del Sur, África y las Filipinas y los escándalos sobre irregularidades de contabilidad se materializaron en octubre de 2001, cuando la empresa comunicó pérdidas de 1000 millones de dólares en malas inversiones más otros 1200 en una reducción de capital relacionada con operaciones de instrumentos financieros de las que únicamente los altos directivos tenían conocimiento. A los pocos días The Wall Street Journal informó que los altos ejecutivos de la empresa habían obtenido grandes beneficios con dichas operaciones, ante lo cual la Comisión de Valores de los EE.UU. comenzó a investigar a la empresa. Las acciones bajaron en apenas dos semanas un 54% de su valor. La evidente crisis no hizo más que aumentar cuando a principios de noviembre la empresa corrigió sus resultados a partir de 1997, para incluir pérdidas maquilladas y apoyadas por su empresa auditora de 586 millones de dólares que no habían sido tenidas en cuenta anteriormente. Al día siguiente, aparece Dynegy, rival de Enron de mucho menor tamaño, pero que al ver la caída de la empresa desde un valor cercano a los millones de dólares a menos de , decide ofertar su compra por millones de dólares. Dynegy venía a salvar a Enron, por lo que los ejecutivos de ambas empresas se centraron en llevar a cabo el trato. No obstante, debido a la serie de problemas que enfrentaba Enron, la mayor parte de quienes operaban en su mercado de compra y venta de energía a través de EnronOnline, incluso el mismo Dynegy, comenzaron a no realizar operaciones por miedo a que la empresa no pudiera asegurarlas, llevando a Enron a tener serios problemas de liquidez. El reconocimiento por parte del presidente, de que la empresa había puesto miles de millones de dólares en "muy malas inversiones" acentuó la bajada del precio de las acciones a medida que más operadores se retiraban de los mercados de Enron,

270 Anexos 256 fracasando ésta en sus intentos de asegurar más dinero en efectivo para poder seguir operando. Las calificadoras de riesgo Moody's y Standard and Poor's redujeron la calificación de riesgo de la deuda de Enron, resultando en que cerca de millones de dólares de los de bonos de la empresa, se trataran de cobrar de inmediato. Dynegy desistió de su oferta de compra, dejando a Enron a las puertas de la bancarrota. Al día siguiente, Reuters Investor publicó que el derrumbe de Enron impactaría a las compañías que le habían otorgado créditos o tenían contratos pendientes con él. Entre estas compañías estaban, entre otras, J.P. Morgan Chase & Co. (500 millones de dólares en créditos no garantizados, además de 400 millones en préstamos garantizados por los gasoductos Trans Western y Northern Natural) y Citigroup Inc. (entre 700 y 800 millones de dólares, cerca de la mitad de ellos sin garantizar). En diciembre del 2001 la compañía anunció que se acogía al Capítulo 11 de la Ley de Bancarrota que protegía a la compañía de cualquier acción legal o de otro tipo por parte de los acreedores.

271 Anexos Relación entre el nivel de confianza y distribuciones estadísticas La función de distribución normal de una variable aleatoria continua define una forma de campana simétrica condicionada por la dispersión de los valores en torno a la media. La forma de la distribución viene especificada por su valor esperado (media) y su varianza. Asumir normalidad en la tasa de variación diaria de los precios tiene ventajas para el cálculo del rango probable de precios en el futuro: La probabilidad de que la tasa de rendimiento en una distribución normal se sitúe, por ejemplo, en el rango +/- 1 desviación típica respecto a la media es del 68,26%. Para cada nivel de confianza se corresponde un número determinado de desviaciones estándar, bajo una distribución asumida. En el caso de tratarse de una distribución normal, se obtiene lo siguiente:

272 Anexos 258 En la siguiente gráfica se ilustra una distribución normal con los niveles de confianza asociados a cada número de desviaciones típicas: Figura 31: Distribución normal y probabilidades

273 Anexos Ejemplos de cálculo del riesgo de mercado con metodología paramétrica En el presente anexo se ilustran tres ejemplos del cálculo del riesgo de mercado mediante el uso de mitologías paramétricas Ejemplo 1 Datos Posición inicial de riesgo, X: x B = Bbl Brent Dated Precio actual Brent Dated, P: p B = 30 $/Bbl. Desviación típica del Brent Dated, σ: σ B = 1 33 $/Bbl. Valor de la posición inicial de riesgo X P = xb p B = 30 $/Bbl Bbl = $ Desviación típica del valor futuro de las posiciones de riesgo X σ = xb σ B = Bbl 1 33 $/Bbl= $ Valor en riesgo VaR = z95 % Desviación típica = $= $

274 Anexos Ejemplo 2 Datos Posición inicial de riesgo, X: o Gasolina x G = Bbl o HSFO x H = Bbl Precios actuales, P: o Gasolina p G = 50 $/Bbl o HSFO p H = 40 $/Bbl Desviaciones típicas, σ: = 1 33 $/Bbl o Gasolina σ G = 1 58 $/Bbl o HSFO σ H = 0 86 $/Bbl Correlación entre Gasolina y HSFO, ρ : ρ G, H =0 49 Valor de la posición inicial de riesgo El valor de la posición inicial de riesgo no es más que la suma del valor de las posiciones individuales, esto es: i i= G, H x p i = x G p G + x H p H = (50 $/Bbl Bbl) (40 $/Bbl Bbl) = = $

275 Anexos 261 Desviación típica del valor futuro de las posiciones de riesgo DT= 2 σ G ρg, H σ G σ H xg X ' Ω X = [ xg xh ] = 2 ρg, H σ G σ H σ H xh 2 1'58 0'49 1'58 0' '49 1'58 0'86 0' = [ ] = $ Valor en riesgo VaR = z95 % Desviación típica = $= $ Ejemplo 3 Datos Posición inicial de riesgo, X: o Gasolina x G = Bbl o HSFO x H = Bbl o Brent x B = Bbl Precios actuales, P: o Gasolina p G = 50 $/Bbl o HSFO p H = 40 $/Bbl o Brent p B = 30 $/Bbl Desviaciones típicas, σ: o Gasolina σ G = 1 58 $/Bbl o HSFO σ H = 0 86 $/Bbl

276 Anexos 262 o Brent σ B = 1 33 $/Bbl. Correlaciones, ρ : o entre Gasolina y HSFO ρ G, H =0 49 o entre Gasolina y Brent ρ G, B =0 64 o entre Brent y HSFO ρ B, H =0 49 Valor de la posición inicial de riesgo i i= G, H, B x p i = x G p G + x H p H + x B p B = (50 $/Bbl Bbl) (40 $/Bbl Bbl) + (30 $/Bbl Bbl) = $. Desviación típica del valor futuro de las posiciones de riesgo DT= X ' Ω X = [ x x x ] B G H ρg, ρ B, B H σ 2 B σ σ G B σ σ B H ρ ρ G, B G, H σ σ G 2 G σ G σ σ B H ρ ρ B, H G, H σ σ σ B G 2 H σ σ H H x x x B G H = [ ] = $ 2 1'33 0'64 1'33 1'58 0'49 1'33 0'86 0'64 1'33 1'58 1'58 0'49 1'58 0'86 2 0'49 1'33 0' '49 1'58 0' ' Valor en riesgo VaR = z95 % Desviación típica = $= $

277 Anexos 263 Como se puede observar con estos ejemplos, el VaR no es aditivo. Así, cuando tenemos una posición que es combinación lineal de otras dos posiciones (como en este caso, en donde la posición inicial de riesgo del ejemplo 3 es la combinación de las posiciones iniciales de los ejemplos 1 y 2) el VaR de la combinación NO es la suma del VaR de cada una de estas posiciones aisladas. En este caso: VaR (posición en Brent) = $ VaR (posición en Gasolina y HSFO) = $ La suma de VaR (posición en Brent) y VaR (posición en Gasolina y HSFO) es $, lo que no coincide con: VaR (posición en Brent, Gasolina y HSFO) = $

278 Anexos Generación de números aleatorios En el presente anexo se presentan dos métodos de generación de aleatorios junto con dos métodos para transformar dichos aleatorios de manera que sigan una distribución normal uniforme. Igualmente se presentan tres alternativas para la transformación de aleatorios normales independientes a aleatorios normales correlacionados. Los dos métodos que se vana presentar son el algoritmo de L Ecuyer y el algoritmo de Knuth Algoritmo de L Ecuyer Los algoritmos más simples de generación de números aleatorios se basan en recurrencias congruentes de números enteros de la forma: I 1 = ( a I n b) mod( m) n + + donde In es la secuencia de números pseudoaleatorios, a, b y m son números enteros y el operador (x)mod(y) es el resto de la división entera de x entre y. Como se observa, estos métodos dependen de los tres factores especificados y de un valor inicial de la recurrencia, I 0, denominado semilla (seed). Cualquier combinación de parámetros permite la generación de una secuencia de números, pero sólo algunas consiguen obtener la longitud máxima de números generados sin repetición, que está acotada superiormente por m. La implementación práctica de estos modelos viene condicionada por la aritmética de enteros de la máquina y el lenguaje de programación. Para poder obtener una secuencia más larga, L'Ecuyer propone el uso combinado de dos de estos modelos recurrentes, de manera que el número máximo de números aleatorios generables es el mínimo común múltiplo de los dos módulos definidos.

279 Anexos Algoritmo de Knuth Este algoritmo no se basa en las recurrencias de enteros presentadas anteriormente sino en un método substractivo simple sobre un vector corto de números pseudoaleatoriamente generados que consigue una secuencia de aleatorios óptima. Dada la distinta naturaleza de este generador con el de L'Ecuyer, se puede usar como test del anterior si no se tiene suficiente confianza en los resultados generados Conversión de aleatorios uniformes a aleatorios normales Dado un vector de M componentes aleatorias con distribución uniforme U(0,1) se deben transformar estos números en un vector de variables normales. Existen multitud de procesos que permiten convertir un número aleatorio con distribución uniforme U(0,1) a un número aleatorio con distribución normal estándar N(0,1) Entre ellos se proponen dos Inversa de la Función de Distribución Normal Dado un número aleatorio con distribución U(0,1) se puede identificar este número con una probabilidad en la misma distribución. Esta probabilidad tiene su equivalente bajo distribución normal estándar. Se recupera el valor que, bajo distribución normal estándar, tiene esa probabilidad con la inversa de la función de distribución normal estándar.

280 Anexos 266 Figura 32: Paso de distrubución uniforme a normal Esta función no tiene una expresión analítica cierta, así que se debe aproximar mediante técnicas numéricas Modelo de Box-Muller Dados dos aleatorios con distribución uniforme entre 0 y 1, u 1, u 2, se definen dos variables auxiliares: x = 2 u 1 1 y = 2 u2 1 y se define el módulo (al cuadrado) del vector (x, y) como ( x, y) = x + y Se puede ver que evitando los casos en que ( x, y) 1 o ( x, y) = 0 se tiene que los números 2 2 log( ( x, y) ε 1 = x 2 2 ( x, y) 2 ) ε = 2 log( ( x, y) y 2 2 ( x, y) 2 )