OPTIMIZATION OF A PORTFOLIO OF ELECTRIC ENERGY SWAPS IN BRAZIL USING THE OMEGA MEASUREMENT WITH CVAR CONSTRAINTS
PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === O mercado brasileiro de energia elétrica é composto basicamente de matrizes hidroelétricas e termoelétricas, sendo que seu fornecimento pode ser contratado em dois ambientes, um de contratação regulamentada e outro livre. Dessa forma o apreçamen...
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PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO
2012
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Summary: | PONTIFÍCIA UNIVERSIDADE CATÓLICA DO RIO DE JANEIRO === O mercado brasileiro de energia elétrica é composto basicamente de
matrizes hidroelétricas e termoelétricas, sendo que seu fornecimento pode ser
contratado em dois ambientes, um de contratação regulamentada e outro livre.
Dessa forma o apreçamento da energia é algo complexo e com incertezas, pois seu
modelo leva em consideração comportamentos de afluências futuras, além de
estimar a utilização de termoelétricas, que possuem fontes de energia mais caras.
No Brasil, existem quatro submercados que podem ter preços divergentes.
Algumas comercializadoras se utilizam dessa diferença buscando aferir ganhos
extraordinários fazendo Swaps. Essa operação consiste em compra e venda de
uma mesma quantidade de energia com liquidação fixada em uma determinada
data com o preço à vista entre diferentes submercados. Essas empresas utilizam
medidas de otimização de carteiras e controle de risco para fazerem operações
ótimas, onde há maior probabilidade de maximizar o lucro, tendo o prejuízo
máximo sob controle. Esse trabalho tem como objetivo encontrar a carteira de
Swaps de energia que maximiza a medida Ômega, usada como avaliador de
desempenho, tendo uma expectativa de lucro e com uma restrição de risco com
um limite para o Conditional Value at Risk (CVaR), assim auxiliando as
comercializadoras a maximizarem seu lucro não ultrapassando seu limite de risco.
O estudo levou em consideração valores de previsão reais feitos por modelos
fornecidos por órgãos especializados, levando em consideração os dados para os
anos de 2012 e 2013 sendo estudadas todas as combinações possíveis de Swaps
para a composição da carteira ótima para cada um dos anos estudados. A carteira
ótima foi encontrada, no entanto, pode-se concluir que sua composição varia de
acordo com os dados simulados não existindo assim uma carteira ótima única
devendo essa ser calculada caso a caso. === The Brazilian energy market is composed basically by hydroelectric and
thermoelectric energy sources, which can be contracted in two different
environments, one regulated and the other free. In this way, the pricing of energy
is something complex and uncertain, because its model takes in consideration the
behavior of future water affluences, besides estimating the more expensive
thermal units. In Brazil, there are four submarkets that have diverging prices and
some traders use this difference to reach extraordinary gains by entering into
Swap operations. This operation consists of buying and selling a same amount of
energy with its liquidation fixed at pre-determined date, at a spot price between
different submarkets. These companies use portfolio optimization and risk
management methods to reach optimal operations, in which there is a greater
probability of maximizing profits, while measuring risk. This study aim to find the
portfolio of Swaps that`s maximize the Omega measurement as the performance
measurement, has a estimated profit and uses the conditional Value at Risk
(CVaR) as the restriction for the risk that can be taken. Its objective is to help
traders maximize their profit without exceeding their risk limit. The study took in
consideration values from real previsions made by models provided by specialized
agencies, taking in consideration all the data for the years of 2012 and 2013, with
all the combinations of Swaps being studied. The optimal portfolio was achieved
in both cases however, it`s possible to conclude that this composition varies
according the input data, not existing thereby a unique optimal portfolio should
that be calculated by case. |
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