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AI and Quantum Computing in

 Electricity and Natural Gas Pricing 

OBJETIVO DEL CURSO

Curso intensivo de gestión del riesgo y pricing de la energía eléctrica y Gas Natural con una amplia gama de conceptos, metodologías, modelos, estrategias, herramientas y ejercicios usando bases de datos reales para la fijación de precios basada en un mercado competitivo como lo es de la energía. 

 

Considerando la gestión del riesgo financiero de una empresa de energía, el principal riesgo del negocio es la exposición frente a los precios de mercado.

 

El precio de la electricidad es mucho más volátil que el de otras materias primas que normalmente se caracterizan por su extrema volatilidad. La demanda del usuario final depende en gran medida del clima y la confiabilidad de la red es primordial. La posibilidad de movimientos extremos de precios aumenta el riesgo de negociación en los mercados de electricidad. 

 

No obstante, durante el curso explicamos modelos avanzados para la fijación de precios a nivel de contrato y pool. Usando el VaR, betas, primas de riesgo, RAROC. Modelos econométricos tales como el vector autorregresivo, modelo SARIMA y modelos estocásticos. 

 

Analizamos estrategias de precios en un entorno competitivo usando metodologías de teoría de juegos y modelos de oligopolio dinámicos. Además, se explican los riesgos de fijar precios erróneos.

 

Explicaremos cuales son los futuros y derivados de energía en los mercados de España y Europa. Analizaremos como crear coberturas usando derivados de electricidad y gas natural y como medir estadísticamente la eficacia de las coberturas.

 

Durante el curso mostraremos modelos y metodologías de riesgo de mercado como lo son el Valor en Riesgo VAR y Expected Shortfall, y metodologías de simulación histórica, Simulación de Monte Carlo y modelos paramétricos. 

 

Exponemos los modelos de precios y forecasting de precios de electricidad usando potentes herramientas econométricas y de machine learning. Además, se han incorporado modelos avanzados probabilísticos de inteligencia artificial que ayudan a determinar la incertidumbre del modelo y ofrecen intervalos de confianza sobre las proyecciones de los precios spot. Esto permitirá conocer la incertidumbre de los precios y de los ingresos y beneficios.

 

Se explica la Gestión del riesgo del precio del gas natural y modelos de pricing del gas natural.

 

El curso contiene ejercicios en Python, R y Excel sobre la fijación de precios, prima de riesgos, RAROC, Valor en Riesgo y hurdle rate para reforzar el aprendizaje del participante. 

¿QUIÉNES DEBEN ASISTIR?

 

Funcionarios de bancos de inversión, compañías de energía eléctrica y Gas Natural, fondos de cobertura de energía, reguladores, consultores y aquellos interesados en :

 

  • Pricing de contratos de electricidad y gas natural

  • Pricing de derivados de energía

  • Gestión y análisis de riesgos de commodities y energía

  • Gestión de la cartera

Para la mejor comprensión de los temas es recomendable que el participante tenga conocimientos de estadística. 

 

 

 

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Horarios:

  • Santiago de Chile, Sao Paulo, Buenos Aires, Santo Domingo: L a V: 18-21h

  • España, Portugal: L a V 19-22 h

 

  • Ciudad de México, Quito, Bogotá, San JoséL a V 19-22 h

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Precio: 6.900 €

 

 

 

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Nivel: Avanzado

 

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Duración: 30 h

 

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     Material: 

  • Presentaciones PDF

  • Ejercicios en Excel, R, Python y Jupyterlab 

  • Se entrega el vídeo grabado del curso de 30 horas.

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Algunos Clientes

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AGENDA
 

AI and Quantum Computing in

 Electricity and Natural Gas Pricing 

 

 

Pricing de Energía Eléctrica

 

Módulo 1: Mercados minoristas de gas y electricidad 

 

  • Situación de crisis energética actual 

  • Guerra Ucrania-Rusia

  • Inflación y riesgo geopolítico

  • Indicadores de mercado  

  • Evolución de los mercados minoristas de electricidad y gas natural  

    • Evolución de la demanda de electricidad y de gas natural 

    • Evolución de la comercialización de electricidad y de gas natural  

    • El grado de fidelización en el sector de la electricidad y del gas natural  

  • Evolución de los precios minoristas de electricidad y de gas natural

    en el mercado libre  

  • Implicación del consumidor en el mercado minorista  

  • Medidas de protección al consumidor de energía 

  •  Actuaciones de la CNMC, de los reguladores europeos y de la Comisión Europea en materia de protección al consumidor y sobre el mercado minorista desde 2020 

  • Recomendaciones y propuestas normativas  

  • Propuestas normativas 

  • Recomendaciones a los comercializadores 

  • Recomendaciones para el consumidor 

 

Módulo 2: Modelos de precio de energía eléctrica

 

  • Bloques de construcción 

  • Dimensiones del bloque de construcción 

  • Productos de electricidad al por menor 

    •  Productos de precio garantizado

    • "Flip-the-switch" (FrS) 

    • Productos de precio spot

    • Producto de tiempo de uso 

    • Tarifa estacional producto

    • Producto de factura fija

    •  Productos de precio spot

    • Precios en tiempo real (RTP),

    • Productos interrumpibles y reducibles (1IC)

    • Productos de gestión de riesgos

    • Precio del Cap

    • Precio del Floor

    • Precio del Collar

  • Cobertura meteorológica

  • Cálculo del coste de los productos diferenciados por riesgo: cálculo de los precios de equilibrio

  • Precios a plazo por hora 

  • Precio minorista a plazo 

  • Producto de precio garantizado 

  • Fijación de precios de productos diferenciados por riesgo 

  • Creación de valor compartiendo el riesgo 

  • Agrupación de servicios de valor añadido con electricidad básica 

  • Ejercicio 1: Precio spot, precio de equilibrio, precio fijo y precio por tiempo de uso y opciones de renovación

  • Ejercicio 2: Precio de derivados, Cap, Floor y Collar

 

Módulo 3: Estrategias de precio de energía eléctrica

 

  • Segmentación de clientes 

    • Segmento comercial 

    • Segmento industrial

    • Segmento residencial

    • Estrategias comerciales

  • El papel de la fijación de precios en un mercado competitivo 

  • Consecuencias de la fijación errónea de precios 

  • Expectativas de los clientes sobre los precios

  • Modelos de mercado en la industria de la energía eléctrica

    • Modelos clásicos de oligopolio

    • Equilibrios de mercado oligopólicos

    • Teoría de juegos 

    • Juegos estáticos 

    •  Juegos dinámicos 

    • Experimentos dinámicos de Bertrand y Cournot 

 

Módulo 4: Riesgos en el mercado energético 

 

  • El ciclo energético  

    • Exploración

    • Producción o extracción 

    • Tratamiento              

    • Transporte y almacenamiento 

    • Refinación                    

    • Distribución                

    • Empresas integradas y especializadas 

  • ·Riesgos en el ciclo energético       

    • Visión general                                          

    • Riesgo de mercado                                         

    • Riesgo de crédito                                          

    • Riesgos operacionales                          

    • Riesgo de liquidez                                  

    • Riesgo político y regulatorio 

    • Riesgo de precio

  • Empresas integradas vs especializadas 

  • Herramientas comunes de gestión de riesgos 

  • Volatilidad y gestión del riesgo energético 

  •  Riesgos en proyectos de energía renovable y su mitigación 

o   Riesgos de desarrollo de proyectos 

o   Riesgos de construcción 

o   Riesgos de recursos 

o   Riesgos técnicos 

o   Riesgos de mercado 

o   Riesgos regulatorios 

o   Otros riesgos operacionales 

 

Módulo 5: Gestión de Riesgo Mercado en empresas eléctricas 

 

  • Gestión de los riesgos corporativos del mercado eléctrico y energético

  • Objetivos, roles and responsabilidades 

  • Market Risk Appetite Framework

    • Business strategy

    • Business plan

    • Risk Appetite

    • Risk tolerance 

    • Risk Capacity

  • Políticas y procedimientos de la gestión de riesgo de mercado

  • Gestión de la tesorería en empresas de energía 

  • Establecimiento de límites

  • Ciclo de gestión del riesgo mercado: Identificación, seguimiento, medición, control y monitorización del riesgo de mercado

 

Módulo 6: Análisis Univariante y Multivariante de los factores de riesgo

 

·    Análisis Univariante 

  • Estimación del rendimiento

  • Media aritmética, mediana, media geométrica

  • Revisión de outliers

  • Medidas de dispersión

  • Medidas de Shape/Forma

  • Sample Skewed

  • Groeneveld’s measure

  • Moors’s measure

  • Ajuste de distribuciones de probabilidad

  • Análisis Multivariante:

    • Arbitrage Pricing Theory

    • Modelos de retornos

    • Regresión OLS

    • Tratamiento Heterocedasticidad

    • Tratamiento Outliers

    • Regresión Robusta

    • Componentes principales (PCA)

    • Modelo de Multifactores

  • Factores de industria o país

  • Ejercicio 3: Tratamiento de las series temporales, series no estacionarias, heterocedasticidad, outliers, multicolinealidad en factores.

Módulo 7: Power Purchase Agreement (PPAs)

  • Qué es un contrato PPA

  • Bases del acuerdo

  • Tipos de PPA para Generadores

    • Físico

    • Sintético o Financiero

  • Negociación de un PPA

    • Generación

    • Consumo

  • Estructuras de Precios

  • Estructura de precios fijos de carga base anual

  • Fijo, escalada e indexación

  • PPA nominal a precio fijo

  • Precio Fijo con escalamiento (escalonado)

  • Precio Fijo con indexación por inflación

  • Precio variable, descuento de mercado con Caps y Floors

  • Descuento a mercado con floor

  • Descuento a mercado con collar

  • Collar y Reverse Collar

  • Collar

  • Collar inverso (solo VPPA)

  •  Estructuras híbridas

    • Híbrido – % de producción

    • Híbrido - con el tiempo

  • Clawback

  • Estructuras de Volumen y Asignación de Riesgos

  • Mitigación de riesgos de PPA

  • Futuros EEX, Opción Put Asiática

  • Ejercicio 4: Pricing PPA usando formulas cerradas

  • Ejercicio 5: Pricing PPA usando copulas

  • Ejercicio 6: Cuantificación del riesgo volumétrico y de correlación

Módulo 8: Tratamiento de la Volatilidad

 

  • Tratamiento del Rendimiento

  • Exponentially Weighted Moving Average (EWMA)

  • Modelo GARCH Univariante

  • Modelo GARCH Multivariante

  • Extensiones del GARCH

  • Evaluación de modelos de varianza

    • Revisión In sample con autocorrelación

    • Revisión out sample con regresión

  • Uso de información intradía

  • Modelo GARCH Multivariante con copulas 

  • Ejercicio 7: Modelización volatilidad GARCH (1,1) en R

  • Ejercicio 8: Modelización volatilidad GARCH copulas en R

Módulo 9: VaR paramétrico

  • Visión general del enfoque estandarizado de riesgo mercado

  • Porfolios lineales y no-lineales

  • Estimación de Volatilidad

  • Value at Risk

  • Modelos Paramétricos 

    • Normal VaR

    • Delta-Normal VaR

    • Distribución t-student

    • Distribución Lognormal

  • Modelo Lineal 

  • Modelo Cuadrático 

  • Expected Shortfall 

  • Stress Testing

    • Identificación y validación del período estresante

    • Revisión del período de estrés

    • Stress Testing en empresas de energía 

  • Ejercicio 9: estimación Delta-Normal, VaR Lognormal y T-Student en R

  • Ejercicio 10: Expected Shortfall en R

 

Módulo 10: Simulación Histórica y Monte Carlo

 

  • VaR Simulación Histórica

    • Ajuste a la volatilidad

    • Bootstrapping

  • VaR Simulación de Monte Carlo

    • Simulación de precios energia elétrica 

    • Reversion a la media

    • Saltos de difusión

    • Ornstein-Uhlenbeck process

    • Simulación con múltiples factores de riesgo

    • Métodos de Reducción de varianza

  • Distribución Multivariante Normal

  • Distribución Multivariante T-Student

  • VaR Monte Carlo basado en copula gaussiana

  • VaR Monte Carlo basado en copula t-student

  • Ejercicio 11: Estimación del VaR: usando Simulación de Monte Carlo y Simulación Histórica con R y Excel con Visual Basic

  • Ejercicio 12: Backtesting de Simulación Histórica en Python

  • Ejercicio 14: VaR usando copula gaussiana y tStudent en R

Módulo 11: Derivados de Energía Eléctrica en Europa y España

  • Introducción a los derivados

    • European Energy Exchange (EEX) 

    • Trading

    • Over The Counter (OTC)

    • European Commodity Clearing (ECC) 

    • Spots y Derivados

    • Mercados y Contratos

  • Hedging Electricity usando Power Futures

  • Hedging Renewable Energy usando Power Futures

  • Hedging Strategies

  • El Mercado Ibérico de la Electricidad (MIBEL)

  • Mercado ibérico de la energía eléctrica 

  • OMIP operador de Mercado Regulado en España y Portugal

  • Cámara de Compensación OMIClear,

  • Mecanismos de subastas 

  • Mercado OTC vs Mercado Organizado 

  • Adquisición de energía de los distribuidores españoles

  • Subasta CESUR para el cálculo de la TUR 

  • Subastas de reloj de precio descendente 

  • Definición y estructura de las tarifas de último recurso 

  • Coste de la energía en la TUR 

  • MEFF, Mercado de Derivados de Bolsas y Mercados Españoles (BME)

  • BME Clearing

  • Carga Base

  • Carga Punta

  • Plazo de contrato

  • Nominal contratos Base y Mini

  • Periodo de entrega

  • Forwards, Futures and Swaps 

    • Forward Contracts 

    • Futures Contracts 

    • Swaps 

    • Commodity Forward Curves 

  • Activos de inversión 

  • Activos de consumo y rendimiento de conveniencia 

  • El precio de mercado del riesgo

  • “Plain Vanilla” Options 

  • The Put–Call Parity 

  • Estrategias con opciones

  • Black’s Futures Price Model 

  • Option Pricing Formulas 

  • Hedging Options: Griegas

  • Monitorización y gestión real de:

    • delta

    • gamma

    • theta

    • vega

    • elasticidad

  • Implied Volatilities and the “Volatility Smile” 

  • Swaptions 

  • American, Bermudan and Asian Options 

  • American and Bermudan Options 

  • Asian Options 

  • Opciones exóticas 

  • Ejercicio 15: Pricing de opción de energía eléctrica 

  • Ejercicio 16: Estimación de griegas delta, gamma, theta y vega en Python

  • Ejercicio 17: Modelo de Black Scholes y supuestos

  • Ejercicio 18: Volatilidad implícita

  • Ejercicio 19: Métodos de fijación de precios de árboles para opciones de vainilla

  • Ejercicio 20: Simulación de Monte Carlo

  • Ejercicio 21: Pricing  de opciones exóticas 

  • Ejercicio 22: Técnicas de reducción de varianza en el pricing con Monte Carlo

Módulo 12: Coberturas y gestión del riesgo de precios

 

  • Una perspectiva de cartera 

  • Medición del valor y el riesgo de la cartera

  • Cash Flow at Risk

  • Mercados spot, forward y de opciones 

  • Precios Forward

  • Contratos de opción elemental

  • Precios de opción

  • Valoración de los recursos de combustible y energía

  • Contratos de precio fijo

  • Modelo de precios de opciones Black-Scholes 

  • Cobertura versus especulación 

  • Gestión del riesgo de la cartera 

  • Exposiciones al riesgo de precios 

  • Implicaciones de la volatilidad y la correlación para el valor y el riesgo 

  • Cobertura de riesgos de precios

  • La eficacia de cobertura de los futuros de electricidad en el mercado español

  • Medir la eficacia de las coberturas

    • Hedging ability of naïve

    • Minimum variance

    • Partially predictable

    • BEKK_T hedge ratios 

  • Ejercicio 23: Estrategias de cobertura con futuros y swaps en contratos de electricidad

  • Ejercicio 24: Estrategias de cobertura con opciones, call, floor en contratos de electricidad

  • Ejercicio 25: Análisis de eficacia de cobertura de contratos de energía eléctrica 

Módulo 14: Pruebas para uso de Modelos Econométricos

  • Revisión de supuestos de los modelos econométricos

  • Revisión de los coeficientes y errores estándar de los modelos

  • Medidas de la confiabilidad del modelo

  • Gestión de los errores

  • No normalidad

  • Heterocedasticidad

  • Outliers

  • Autocorrelación

  • Uso de la Correlación para detectar colinealidad bivariante

  • Detección de colinealidad multivariante en regresión lineal

  • Ejercicio 26: Detección series no estacionarias, cointegración y outliers

  • Ejercicio 27: Medición de colinealidad, heterocedasticidad y autocorrelación serial

Machine Learning

Module 15: Deep Learning Feed Forward Neural Networks

  • Single Layer Perceptron

  • Multiple Layer Perceptron

  • Neural network architectures

  • Activation function

    • Sigmoidal

    • Rectified linear unit (Relu)

    • The U

    • Selu

    • Hyperbolic hypertangent

    • Softmax

    • Other

  • Back propagation

    • Directional derivatives

    • Gradients

    • Jacobians

    • Chain rule

    • Optimization and local and global minima

  • Exercise 28: Deep Learning Feed Forward

Module 16: Deep Learning Convolutional Neural Networks CNN

  • CNN for pictures

  • Design and architectures

  • Convolution operation

  • Descending gradient

  • Filters

  • Strider

  • Padding

  • Subsampling

  • Pooling

  • Fully connected

  • Temporal Convolutional Network (TCN)

  • Exercise 29: deep learning TCN

Module 17: Deep Learning Recurrent Neural Networks RNN

  • Natural Language Processing

  • Natural Language Processing (NLP) text classification

  • Long Term Short Term Memory (LSTM)

  • Hopfield

  • Bidirectional associative memory

  • Descending gradient

  • Global optimization methods

  • One-way and two-way models

  • Deep Bidirectional Transformers for Language Understanding ​

  • Exercise 30: Deep Learning LSTM

 

Quantum Computing

Module 18: Quantum computing and algorithms

 ​

  • Future of quantum computing in insurance

  • Is it necessary to know quantum mechanics?

  • QIS Hardware and Apps

  • quantum operations

  • Qubit representation

  • Measurement

  • Overlap

  • matrix multiplication

  • Qubit operations

  • Multiple Quantum Circuits

  • Entanglement

  • Deutsch Algorithm

  • Quantum Fourier transform and search algorithms

  • Hybrid quantum-classical algorithms

  • Quantum annealing, simulation and optimization of algorithms

  • Quantum machine learning algorithms

  • Exercise 32: Quantum operations multi-exercises

 

Module 19: Quantum Machine Learning

  • Quantum Machine Learning

  • Hybrid models

  • Quantum Principal Component Analysis

  • Q means vs. K means

  • Variational Quantum Classifiers

  • Variational quantum classifiers

  • Quantum Neural Network

    • Quantum Convolutional Neural Network

    • Quantum Long Short Memory LSTM

  • Quantum Support Vector Machine (QSVC)

  • Exercise 31: Quantum LSTM

Módulo 20: Forecasting de Modelos de precios de electricidad y consumo 

  • Modelización de precios spot econométricos y de machine learning

  • Forecasting de precios spot de electricidad

  • Data necesaria 

  • Especificaciones del modelo

  • Modelos univariantes

    • ARIMA

    • SARIMA

    • ARCH

    • GARCH

  • Modelos Multivariantes

    • Modelos de Vectores Autorregresivos VAR

    • Modelos ARCH

    • Modelos GARCH

    • Modelos GARCH Multivariante Copulas

    • Modelo de Vector de Corrección de Error VEC

    • Método de Johansen

  • Modelos de Machine Learning

    • Supported Vector Machine 

    • Red Neuronal

    • Multivariate Adaptive Regression Splines

    • Regresión Random Forest

  • Deep Learning

    • Redes Neuronales Recurrentes RNN

    • Red Neuronal de Elman

    • Red Neuronal de Jordan

    • Estructura básica de RNN

    • Long short term memory LSTM

    • Ventanas temporales

    • Muestra de desarrollo y validación

    • Regresión

    • Modelización de la secuencia

    • Temporal Convolutional Network (TCN)

  • Gaussian Process Regression

  • Ejercicio 32:  Determinación de Precios con Random Forest Regression

  • Ejercicio 33:  Forecasting precios Gaussian Process Regression

  • Ejercicio 34:  Modelo de precios con Support Vector Machine Bayesiano

  • Ejercicio 35:  Forectasting consumo Load  SARIMA VAR y VEC

  • Ejercicio 36:  Forecasting  consumo Load con RNN LSTM

  • Ejercicio 37:  Forecasting  consumo Load con TCN LSTM

  • Ejercicio 38:  Forecasting  consumo Load con Quantum LSTM

 

Módulo 21: Gestión de riesgos climáticos en la industria eléctrica 

 

  • El clima: factor crítico en la industria energética 

  • El efecto del clima en los precios 

  • Modelos econométricos

  • Box-Cox 

  • ARCH y GARCH 

  • Predicción de precios 

  • Volatilidad 

  • Instrumentos financieros meteorológicos 

  • Derivados climáticos

  • Requisitos del mercado para los instrumentos financieros meteorológicos

  • Ejercicio 39:  Determinación de Precios usando variables climáticas, usando redes neuronales y deep learning

 

Módulo 22: Modelo Avanzado de precios de la electricidad

 

  • Producción y consumo  

  • Características del precio spot  

  • Características de carga  

  • Venta minorista de electricidad física 

  • Comercio financiero de electricidad  

  • Componentes de precio derivados de la función P&L 

    • Componente de precio y el componente de precio de correlación 

    •  Prima de riesgo 

    • RAROC 

    • Hurdle Rate

    • Capital Económico de Mercado

  • Cartera y perspectiva individual del cliente

    • Precios a nivel de portfolio   

    • Riesgo marginal

    • Betas

    • Límites de volumen para los contratos de precios definidos

    • Descripción del modelo 

    • Desglose del modelo spot en diferentes procesos 

    • SARIMA

    • Modelos determinísticos spot y carga 

    • Modelos estocásticos diarios

    • Modelos estocásticos por hora

  • Spike, estacionalidad y reversión a la media 

  • Proceso de estimación y selección de modelos 

    • Funciones deterministas 

    • Modelo de vector autorregresivo diario

    • Enfoque de cópula gaussiana para residuos                

    • Modelo autorregresivo de vector de precio spot por hora         

  • Carga horaria proceso autorregresivo

  • Enfoque de simulación  

  • Resultados de los componentes de precio 

  • Riesgo de volumen 

  • Análisis de Portafolio 

  •  Análisis de cliente

  • Ejercicio 40:  Pricing de contrato energía eléctrica 

  • Ejercicio 41:  Componente de precio y el componente de precio de correlación 

  • Ejercicio 42:  Proceso Ornstein–Uhlenbeck con reversión a la media y saltos de difusión

  • Ejercicio 43:  Riesgo de Volumen y de Precio

  • Ejercicio 44:  Estimación de Primas de riesgos

  • Ejercicio 45:  Estimación de RAROC y Hurdle Rate

 

Pricing Gas Natural

Módulo 23: Fundamentos del gas natural

  • Introducción  

  • Volatilidad del precio del gas natural 

  • Centros de comercio de gas natural  

  • Centros de gas en Europa 

  • El Punto de Equilibrio Nacional (NBP) 

  • La Facilidad de Transferencia de Títulos (TTF) 

  •  Centros de gas en los EE UU  

  • El Henry Hub (HH) 

  • Perspectivas del gas natural en España  

  • El operador del mercado ibérico

  • El Operador del Sistema Ibérico

  • Medición de la volatilidad de los precios del gas natural  

  • Impacto de la volatilidad del gas natural en los actores del mercado 

  • Volatilidad del precio del gas natural en comparación con el petróleo crudo y otros productos  

Módulo 24: Gestión del riesgo a través de derivados de gas natural 

 

  • Cuantificación de riesgos en carteras energéticas 

    • Principales riesgos a los que se enfrentan las empresas energéticas 

    • Medición de riesgos cuantificables 

    • VaR y su aceptación en la gestión del riesgo energético 

  • Gestión del riesgo del precio del gas natural 

  • Derivados de cobertura: futuros y forwards 

  • Contango vs backwardation 

  • Derivados de cobertura: Opciones 

    • Fundamentos del modelado: la fórmula Black-Scholes 

    • Volatilidad implícita 

    • Cobertura de una opción: Opción griega 

  • Hedging Derivatives: Swaps and Swaptions 

    • Swaps 

    • Swaptions 

  • Ejercicio 46:  VaR en cartera energética de gas natural  

Módulo 25: Modelos de pricing del gas natural 

  • Modelos Spot 

  • El modelo Gibson – Schwartz 

  • El modelo Eydeland – Geman 

  • Modelos Forward 

  • Modelo One factor 

  • El modelo multifactorial 

  • Análisis de curvas forward a través del análisis de componentes principales 

  • Cargas factoriales en PCA 

  • El PCA estacional Simulando a través de PCA 

  • Modelización de precios de gas natural

  • Modelización de consumo de gas natural

  • Estimación del VAR 

  • Prima de riesgo

  • RAROC y Hurdle Rate

  • Determinación del precio

  • Ejercicio 47:  Modelo avanzado de pricing de gas natural

  • Modelización de los precios del gas usando modelos deterministas y procesos estocásticos

  • Proceso Ornstein–Uhlenbeck con reversión a la media y saltos de difusión 

  • Análisis de estacionalidad

  • Ejercicio 48: Riesgo de precio y riesgo de volumen 

  • Ejercicio 49:  Modelo avanzado de pricing de gas naturalEstimación del VAR y prima de riesgo

  • Ejercicio 50: Calculadora de RAROC

 

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