Autores: Renato Dias Bleasby Rodrigues Precificação de Derivativos de Eletricidade para Hegde e Valoração de Exposição a Risco Autores: Renato Dias Bleasby Rodrigues Michelle Carvalho Metanias Hallack

1 - Estrutura:

2 – Contexto: Aumento da volatilidade e crescimento da utilização de instrumentos financeiros como ferramentas de diminuição a exposição ao risco. A complexidade do mercado elétrico se adapta a utilização de instrumentos específicos financeiros de controle de risco como os derivativos. Pois quanto maior a complexidade de uma atividade, maior e mais complexo o portifólio de ações dos agentes e maiores e mais específicos os riscos envolvidos. Consolidação do modelo de negociação do mercado elétrico nacional com estrutura “mista” (Pool e bilateral – ACR e ACL).

3 - Características do ativo elétrico: Os mercados elétricos estão entre os mercados mais voláteis do mundo. Motivo de ordem estrutural e característica do ativo. Atributos de destaque do ativo elétrico: Impossibilidade de estocagem. Sazonalidade e flutuação da demanda. Presença de picos de preço. Não normalidade do preço.

4 - Hedge e utilização de derivativos: Objetivo almejado: transformação da maior parcela possível da incerteza inerente ao mercado em risco mensurável pelos agentes. Relevância do estudo de derivativos: A extensa pesquisa realizada sobre tais instrumentos e suas especificidades pode favorecer o fornecimento de ferramentas de previsão do comportamento dos ativos elétricos mais elaboradas e promissoras. Benefícios do uso de derivativos: Como instrumento de Hedge: Como hedge o derivativo aumenta as possibilidades disponíveis aos agentes para formularem suas carteiras de ativos ao acrescentar um instrumento de mitigação de risco específica de preço, protegendo sua exposição futura a variações do preço e garantindo maior estabilidade aos seus fluxos financeiros. Como instrumento de Valoração: Como instrumento de valoração possibilita a estruturação de uma distribuição de probabilidades para os agentes do setor, fornecendo uma ferramenta de mensuração do risco a exposição desses agentes.

5 - Empecilhos para a utilização de derivativos: Um dos principais empecilhos para a adoção de derivativos, assim como de qualquer outra ciência baseada na previsão, decorre da dificuldade de formular modelos cujos preços esperados se aproximem daqueles verificados ex-post. Assim sendo, é possível induzir que a melhor solução disponível para a determinação de um preço que possibilite o desenvolvimento desse mercado pressupõe a análise das ferramentas teóricas disponíveis e das especificidades do ativo em questão. Por essa razão é essencial o estudo dos mecanismos de precificação de futuros e derivativos existentes e utilizados amplamente no mercado financeiro.

6 - Teoria financeira usual de determinação do preço futuro de um ativo: Teoria usual de determinação de preço de contratos futuros no mercado financeiro: Conceito: o preço futuro de um ativo financeiro refletiria exatamente o valor do contrato à vista acrescido dos custos de mantê-lo até a data de vencimento do contrato. Hipóteses assumidas: existência de um mercado perfeito e eficiente. inexistência de operações de arbitragem persistentes. Limitações na aplicação ao mercado elétrico: Quanto a eficiência dos mercados: existência de custos diferenciados para aplicar e captar recursos; spreads entre compra e venda; falta de liquidez do ativo. Quanto a arbitragem: Mesmo sob a presença de diferenças entre o preço futuro de energia e o preço spot acrescido do custo do capital, não é possível a compra de energia visando armazená-la a fim de vendê-la no futuro e obter o lucro de arbitragem, pois sua armazenagem é impraticável, tornando infactível o mecanismo de convergência dos preços futuros ao preço spot através da arbitragem.

7 - Precificação de derivativos: Alternativa: Estudo das ferramentas existentes de previsão de preço futuro mais promissoras para aplicação na precificação de derivativos para o caso específico do setor. Taxonomia dos modelos de previsão: Modelos puramente estocásticos Modelos fundamentais Modelos híbridos

8 - Modelos estocásticos: Modelos puramente estocásticos : Conceito: Processos estocásticos são aqueles cujo comportamento é não determinístico, mas que, entretanto, podem ser parcialmente determinados por estados anteriores. Alguns dos representantes: Mecanismos de inteligência artificial (como redes neurais e algoritmos genéticos). processos de geração de resultados aleatórios apropriados (como o método de Monte Carlo). processos estatísticos, como o movimento browniano geométrico.

8 - Modelos estocásticos (continuação): Precificação de derivativos pelo método de Black-Scholes: Relevância: Modelo de precificação mais utilizado mundialmente para derivativos. Pressupostos: Formação de preços futuros através do mecanismos de arbitragem. Existência de uma taxa de juros livre de mercado. Assume que o preço do ativo seja uma variável aleatória que apresenta distribuição normal. Volatilidade do ativo constante. Aplicabilidade ao ativo elétrico: Outros método estocásticos: Processos de simulação de volatilidade estocástica (volatilidade sazonal e mean-reversion models) Processos de simulação de picos de preço de eletricidade (jump diffusion models, JDM).

9 - Modelos Fundamentais: Conceito: Os modelos fundamentais na sua maioria têm como alicerces a escolha e o exame das variáveis microeconômicas e macroeconômicas que podem ser consideradas como relevantes ao setor estudado. Conseqüentemente, eles focam na determinação de alguns fatores primários como indutores dos preços ao invés de analisar somente as informações de preço. Portanto, nesses modelos a evolução do preço não é o ponto inicial da rotina de modelagem, ao contrário dos modelos estocásticos.

10 - Modelos Híbridos: Modelos Híbridos: Conceito: Integram modelos que visam a união de diferentes processos (como os fundamentais e os estocásticos) objetivando melhor adaptação as características do problema de previsão. Potencialidade: Visando a melhor simulação possível do mercado, as ferramentas de previsão para setores complexos como o elétrico necessitam agregar tanto procedimentos referentes a própria estrutura do setor (em especial processos fundamentais), quanto procedimentos referentes ao comportamento conhecido das variáveis importantes (por meio de processos estocásticos). Deste modo, a análise fundamental seria responsável pela determinação de quais variáveis aleatórias seriam relevantes ao modelo enquanto os processos estocásticos seriam utilizados na modelagem do comportamento apropriado de cada variável isoladamente.

11 - Conclusões: Como qualquer ciência baseada em previsão, a determinação de preços futuros de ativos encontra limitações irremediáveis desde a sua concepção devido a incerteza existente. É necessário então que se analise todas as ferramentas teóricas disponíveis e as especificidades do ativo em questão para que se consiga obter um resultado potencialmente superior. Por este motivo o estudo da precificação de derivativos tornar-se relevante, pois este são ao mesmo tempo instrumentos destacados na teoria financeira e representam uma das principais veias da pesquisa de vanguarda sobre o estudo e mensuração das variações futuras dos ativos econômicos. Porém, é importante destacar que é virtualmente impossível a importação direta de modelos financeiros de precificação de derivativos usuais para utilização no setor elétrico, como descrito neste trabalho. O que leva a conclusão de que caso a formulação de tais contratos de derivativos não considerem as complexas características do setor elétrico, corre-se o risco de se criarem condições de preço inibitórios ao seu uso pela simples adoção de uma abordagem errônea em sua concepção, excluindo assim os possíveis benefícios que tais instrumentos possam vir a conceder aos participantes deste mercado.

12 - Perspectivas e futuros estudos: O trabalho nos fornece a indicação de que, devido a complexidade do setor elétrico, é necessário tratar a formulação de modelos de previsão de preço spot de energia elétrica através da integração de diversas abordagens simultaneamente. Assim um potencial método de previsão poderia envolver as seguintes etapas: A determinação de quais variáveis aleatórias seriam relevantes ao modelo através da análise fundamental. A utilização de processos estocásticos para a modelagem do comportamento apropriado de cada variável isoladamente. E finalmente a utilização uma transformação no modelo obtido com o intuito de alinhar os resultados do modelo com as observações históricas e finalmente determinar o modelo final de previsão e precificação almejado. Concluindo, tal tratamento pode se mostrar potencialmente promissor no mercado brasileiro, principalmente devido ao fato do preço spot de energia elétrica nacional ser obtido através de um processo determinístico ao invés de um processo de mercado. Tal fato possibilita a diminuição da incerteza quanto as variáveis de influência do preço podendo resultar em um processo promissor de previsão da distribuição probabilística futura dos preços que seja apenas influenciado pelas variabilidades climáticas tão significativas para o setor elétrico nacional.