<< Volver atrás

Tesis:

Gestión de riesgos en empresas del mercado energético. Aplicación matemática para el cálculo del VaR en una cartera de proyectos de construcción de plantas de generación eléctrica

  • Autor: Pascual Peña, José Alberto

  • Título: Gestión de riesgos en empresas del mercado energético. Aplicación matemática para el cálculo del VaR en una cartera de proyectos de construcción de plantas de generación eléctrica

  • Fecha: 2012

  • Materia:

  • Escuela: E.T.S. DE INGENIEROS DE MINAS

  • Departamentos: MATEMÁTICA APLICADA

  • Acceso electrónico: https://oa.upm.es/72675/

  • Director/a 1º: ALONSO MARTÍNEZ, Julián

  • Resumen: La presente tesis doctoral consiste en el diseño y desarrollo de un modelo matemático que permite calcular la mayor pérdida económica en la que se puede incurrir al desarrollar una serie de proyectos de construcción de plantas energéticas. El modelo utiliza la teoría del Valor en Riesgo (VaR), la cual fue desarrollada por la JP Morgan en 1994 y permite establecer un horizonte temporal así como un nivel de confianza determinado. El modelo se desarrolla en tres pasos fundamentales. El primero consiste en la entrada de datos. La misma se realiza mediante la respuesta a una serie de preguntas sobre las características de cada proyecto. El segundo paso está centrado en el trato de la información y el cálculo de lo que se denominan los “factores de riesgo”. Es el caso del factor de riesgo país, el riesgo petróleo o el riesgo humano. En el tercer paso, a partir de los factores de riesgo creados, el modelo calcula el VaR de los proyectos mediante cuatro métodos (histórico, paramétrico, Montecarlo y 2oo3). El modelo tiene una etapa de “backtesting” que verifica cuán correctos son sus cálculos de riesgo. Además, en el desarrollo de la tesis se sometió al modelo a condiciones extremas mediante el denominado “stresstesting”, comprobando así su fiabilidad ante situaciones anormalmente exageradas. La utilización del modelo por una determinada empresa, permitirá seleccionar en qué proyectos ofertar y cuáles desechar. De la misma manera, permitirá al dueño de los proyectos controlar y/o disminuir los riesgos a los que está sometido con los proyectos que tiene en cartera. El uso del modelo como herramienta para disminuir costes es también adecuado ya que la correcta gestión de riesgos permitirá no malgastar recursos en proyectos de alto riesgo. Más allá de un uso particular para determinados proyectos, el uso generalizado del modelo permitiría a bancos y entidades financieras medir (y calificar) la situación de las empresas a las que financian en función de su exposición al riesgo, y basar la financiación de según qué proyectos en el resultado de la aplicación del modelo a los diferentes proyectos de una empresa. ABSTRACT The present doctoral thesis consists on the design and development of a risk mathematical model. This model allows the estimation of the largest economical lost to be incurred in when developing the construction of power plants. The model uses the Value at Risk Theory (VaR) that was developed by JP Morgan in 1994. VaR theory enables the establishment of both a timeframe and a specific confidence level. The model is developed in three main steps. The first one consists on the data input which is accomplish thanks to the answer of several questions related to each project. The second step is referred to the handling of this information as well as to the calculation of the “risk factors”. It is the case of the country risk, petroleum risk and human risk. In the third step, thanks to those risk factors, the model estimates the VaR for each project by means of four methods (historic, parametric, Montecarlo and 2oo3 logic). The model has a “backtesting” phase which is used to check how correct the risk estimations are. In addition, during the thesis development, the model was subject to extreme conditions by means of the “stresstesting”. Hence, verifying the model’s reliability when used under abnormal situations. The use of the model could help a company to select the best projects to quote and which ones must be rejected. In the same way, it will enable the project’s owner to manage and/or decrease the risk of their project portfolio. As an appropriate risk management will avoid spending resources in high-risk projects, the use of the model as a tool to reduce the cost is also advised. Beyond the particular use for certain projects, the common use of the model will allow banks as well as financing entities to measure (and qualify) the situation of the companies to be financed depending on their risk exposure. Project finance could also be based on the result of the model application to the different company projects.