|
Inicio " Industrias " Energía eléctrica y gas natural " Gestión del riesgo energético

Servicios

Los economistas expertos de Econ One tienen experiencia en una amplia variedad de servicios, como defensa de la competencia, certificación colectiva, daños y perjuicios, mercados financieros y valores, propiedad intelectual, arbitraje internacional, trabajo y empleo, y valoración y análisis financiero.

Recursos

Los recursos de Econ One, que incluyen blogs, casos, noticias y mucho más, ofrecen una colección de materiales de los expertos de Econ One.

Gestión del riesgo energético

Análisis de riesgos | Análisis cuantitativo de riesgos | Derivados y estrategias de cobertura

Nuestros consultores se basan en la experiencia adquirida en funciones anteriores en el sector eléctrico, en anteriores trabajos de consultoría y en su formación académica para ofrecer análisis de riesgos sólidos y perspicaces y elaborar estrategias de cobertura energética. Tenemos una amplia experiencia en riesgos de mercado (es decir, riesgos de precio y cantidad), pero también riesgos derivados de cuestiones regulatorias específicas, cambios en la estructura del mercado, etc. Dados los largos plazos de amortización de las inversiones en energía, la escasa liquidez y/o visibilidad del mercado y el entorno normativo y legislativo en constante cambio, personalizamos nuestro enfoque para identificar los riesgos y oportunidades potenciales en cada mercado y situación de inversión.

La modelización del riesgo y la incertidumbre en los mercados energéticos implica el uso de un enfoque multidisciplinar, que combina métodos estadísticos, teoría económica y técnicas computacionales para comprender, cuantificar y gestionar los riesgos asociados a la producción, el consumo y el comercio de energía. Nos especializamos en la prestación de servicios de consultoría especializados que aprovechan la modelización matemática para abordar los entresijos del riesgo y la incertidumbre y proporcionar información sobre la gestión eficaz de los riesgos en un entorno complejo y dinámico. Aunque adaptamos nuestro enfoque de modelización a la situación específica de cada cliente, a menudo implica:

Análisis de riesgos

  • Riesgo de precios: volatilidad de los precios de la energía debida a la dinámica del mercado, a cambios en la oferta y la demanda o a acontecimientos geopolíticos.
  • Riesgo operativo: Riesgos asociados al funcionamiento físico de la producción de energía, como fallos en los equipos o interrupciones en la cadena de suministro.
  • Riesgo normativo: cambios en las leyes y normativas que pueden afectar a la dinámica del mercado y a los costes operativos.
  • Riesgo meteorológico y medioambiental: Variabilidad de los patrones meteorológicos que afectan a la generación de energía, especialmente en el caso de fuentes renovables como la solar y la eólica.
  • Riesgo macroeconómico: Repercusión en los precios de la energía de factores económicos más generales como el crecimiento del PIB, la inflación, la política monetaria, los acontecimientos geopolíticos, los cambios normativos y las fluctuaciones monetarias.

Modelización del mercado

  • Modelos estocásticos: Emplear y calibrar procesos matemáticos estocásticos discretizados para simular el comportamiento aleatorio de los precios de la energía a lo largo del tiempo, que a menudo incluye componentes tanto de reversión a la media como de difusión de saltos.
  • Simulaciones Monte Carlo: Generación de un gran número de escenarios aleatorios para evaluar los posibles resultados de los movimientos de precios y otros factores de riesgo.
  • Modelos bayesianos de equilibrio: Utilización de la teoría de juegos para modelizar el comportamiento competitivo de los participantes en el mercado, incluidas las estrategias de licitación en los mercados de electricidad.

Previsión

  • Previsión de la carga: Predecir la demanda de energía a lo largo del tiempo (por ejemplo, diaria, semanal o estacionalmente) es fundamental para equilibrar la oferta y la demanda. Los modelos de aprendizaje automático, como el análisis de series temporales (ARIMA, LSTM) o los métodos de conjunto, pueden predecir el consumo de energía.
  • Previsión de interrupciones: Las interrupciones relacionadas con las condiciones meteorológicas en las centrales térmicas pueden ayudar a evaluar la fiabilidad y la economía de las carteras de generación.
  • Predicción de precios: La predicción de los precios futuros de la electricidad mediante modelos de regresión, máquinas de vectores de soporte (SVM) y técnicas de aprendizaje profundo puede ayudar en el análisis del mercado y la optimización de la red.
  • Previsión de energías renovables: Utilización de modelos de aprendizaje automático para predecir o simular la producción y el recorte de las fuentes de energía renovables, que cada vez forman una parte mayor del mix energético, teniendo en cuenta los patrones meteorológicos, las condiciones geográficas y los datos históricos de generación.

Optimización

  • Integración del almacenamiento de energía: Optimizar el dimensionamiento, la elección de la tecnología y el funcionamiento de los sistemas de almacenamiento de energía, como baterías, almacenamiento hidráulico por bombeo, etc., utilizando técnicas de aprendizaje automático y programación matemática.
  • Estrategias de negociación: Simulación de diversas condiciones de mercado y optimización de las estrategias de negociación, previsión de las fluctuaciones de precios y optimización de las estrategias de oferta mediante técnicas de aprendizaje por refuerzo (RL) y aprendizaje Q.
  • Optimización de carteras: Utilización de técnicas matemáticas para optimizar carteras energéticas, equilibrando diferentes fuentes de energía para minimizar el riesgo y maximizar la rentabilidad.
  • Predicción del consumo energético industrial: Optimización del consumo energético de los procesos industriales mediante el análisis y la previsión de patrones de uso de la energía utilizando técnicas como la agrupación de k-means o las máquinas de vectores de soporte (SVM).

Asesoramiento en inversiones

  • Estrategia de inversión: Optimización del alcance y la escala de las inversiones en activos de infraestructuras energéticas.
  • Análisis de opciones reales: Evaluación de las oportunidades de inversión en proyectos energéticos, teniendo en cuenta la flexibilidad para adaptarse a las condiciones cambiantes del mercado.
  • Cobertura y derivados: Modelos de finanzas cuánticas adaptados a los mercados de la energía y utilizados para fijar el precio de los contratos y derivados energéticos, lo que permite a los operadores cubrirse frente a la volatilidad de los precios.
  • Pruebas de estrés: Evaluación del comportamiento de las carteras en condiciones adversas para identificar sus vulnerabilidades.
  • Análisis de escenarios: Evaluación del impacto de condiciones de mercado extremas o cambios normativos en el rendimiento de la cartera.
  • Análisis de políticas: Informar las decisiones reguladoras modelando el impacto de las políticas en la dinámica del mercado.

Nuestro equipo

Edo Macan

Edo Macan

Director General
Edo Macan es Director General de Econ One Research Inc. y experto internacional en análisis cuantitativo de ...

Goran Vojvodic

Goran Vojvodic

Economista Senior
Goran Vojvodic es Economista Senior en Econ One. Su formación es en investigación operativa. El Dr. Vojvodic es experto en análisis prescriptivo...

Póngase en contacto con nosotros hoy mismo para obtener más información.

Nuestro equipo en Econ One está listo para ayudarle y espera con interés trabajar juntos. Póngase en contacto con nosotros a través de este formulario y le explicaremos cómo podemos ayudarle con sus litigios y necesidades de consultoría.

Recursos y opiniones de expertos

Nuestros clientes

Berger Montague

Boies Schiller Flexner

Campamento Fiorante Matthews Mogerman

Gibson Dunn & Crutcher

Greenberg Traurig

Hagens Berman Sobol Shapiro

Hausfeld

Zorro Kaplan

Paul Weiss, Rifkind, Wharton & Garrison

Quinn Emanuel Urquhart & Sullivan

Susman Godfrey

White & Case