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La gestione integrata di un portafoglio multi-commodity

Enel la più grande azienda elettrica d'Italia, ha scelto SAS per monitorare il rischio delle proprie attività di trading e per sfruttare al meglio tutte le opportunità del mercato dell'Energy Trading.

L'area di business Energy Management all'interno della divisione Generazione & Energy Management produce e offre energia elettrica al mercato e all'ingrosso. Al suo interno, l'unità Trading è attiva su tutti i derivati delle commodity energetiche e nel trading fisico di energia elettrica e gas in Europa con tre obiettivi principali:

  • gestire le esposizioni sulle commodity energetiche ottimizzando la gestione del parco impianti e del portafoglio gas italiano;
  • offrire a tutte le società del gruppo Enel una profonda conoscenza dei mercati finanziari dell'energia ed un accesso professionale agli stessi per consentire di gestire al meglio i propri rischi energetici;
  • cogliere le opportunità commerciali offerte su tutto lo spettro delle commodity energetiche tramite la presenza e l'operatività su tutti i principali mercati europei e mondiali.


Spiega Filippo Casertano, responsabile della funzione Data Management di Enel Trade: "L'unità Trading lavora su una serie di portafogli identificati dal tipo di commodity: emissioni di CO2, energia e gas internazionale, derivati da petrolio, carbone e da servizi di nolo. Alcune di queste commodity possono essere tra loro assimilabili, altre, per esempio le emissioni di CO2, hanno dinamiche di mercato particolari, con poca storia pregressa, e dipendono da andamenti di domanda e offerta di pochi attori, a differenza del mondo petrolifero influenzato invece da variabili globali.

Tra le peculiarità, prima di tutto le unità di misura dei prezzi, che possono essere espresse in dollari per tonnellata, ma anche in dollari per giorno nel caso dei derivati dello shipping. Poi la granularità delle informazioni da gestire: sui contratti futures si opera su base mensile quando si trattano prodotti oil, su base annuale se si lavora sulle emissioni di CO2, su base giornaliera nel caso dello shipping o del gas e fino alla singola ora se si tratta di energia". Queste differenze complicano la convertibilità e il trattamento omogeneo tra le diverse commodity quando l'obiettivo è di rappresentare in maniera sintetica tutte le variabili da monitorare relativamente all'intera attività di Trading.

Governare l'unione del portafoglio

Enel Trade aveva l'esigenza di unificare il portafoglio delle commodity, integrando i dati provenienti dai processi della supply chain per monitorare le posizioni di rischio derivanti dalle proprie attività di trading.

Chiarisce Casertano: "Un primo requisito di business è gestire i diversi portafogli con uno strumento basato su un modello che permetta di aggregare i dati, dare una serie di indicatori per guidare le scelte strategiche e mostrare con cruscotti direzionali al top management i risultati economici ed i rischi correnti. Un altro importante requisito è la necessità di supportare il trading meno convenzionale, tramite strumenti che permettano previsioni e simulazioni dell'andamento del mercato di ogni commodity, pricing di prodotti strutturati, trading di prodotti complessi come quelli opzionali o su spread al fine di estrarne maggior valore nella gestione operativa". Aggiunge Casertano: "Il mercato dell'energia è sempre più sfidante e competitivo. Per mantenere alti i margini senza aumentare i rischi spesso si deve operare su prodotti/mercati di "frontiera", in cui non si può contare su strumenti ed analisi consolidate. E' quindi indispensabile poter compiere analisi sofisticate su modelli strutturati e sulla combinazione di diverse commodity".

Monitorare i rischi e simulare modelli complessi

La soluzione adottata prevede l'integrazione e l'omogeneizzazione dei dati provenienti da fonti diverse, tra cui dati gestionali, contratti, indici di mercato e di reference. Oltre al calcolo di metriche di rischio, l'aggregazione dei relativi indicatori del portafoglio multi-commodity integrato, il pricing di prodotti strutturati, il calcolo delle curve forward, la previsione di scenari futuri per il mercato spot dell'energia e la pianificazione dei processi di caricamento e di calcolo degli indicatori di rischio, SAS gestisce anche l'ambiente di creazione di modelli di rischio e di algoritmi fornendo supporto per la reportistica diffusa e l'analisi multidimensionale.

Continua Casertano: "Prima dell'utilizzo di SAS il nostro portafoglio era gestito con maggiore difficoltà tramite strumenti di office automation: ogni commodity era analizzata in modo indipendente, le elaborazioni di metriche di rischio del trading convenzionale erano complesse, quelle sul trading non convenzionale non erano possibili. Oggi abbiamo una maggiore affidabilità del reporting, con una razionalizzazione delle risorse che possono dedicare meno tempo al lavoro di elaborazione e di pulizia dei dati e concentrarsi sull'analisi e su altre attività. Siamo anche riusciti a incrementare le attività di trading più raffinato, grazie alla simulazione SAS di modelli complessi. Infine, abbiamo avuto un aumento della standardizzazione, una razionalizzazione dei processi interni ed una riduzione dei tempi di elaborazione".

Una piattaforma analitica flessibile

È stato inoltre possibile integrare dati da fonti diverse in modo sistematico ed organico e unificare quindi i portafogli gestendo un'unica piattaforma analitica che garantisce uniformità, razionalizzazione e qualità dei dati, e anche flessibilità e adattabilità ad eventuali nuovi modelli o nuove attività di business.

Conclude Casertano: "Stiamo lavorando all'integrazione con il sistema di gestione del credito, e allo sviluppo di un ambiente di simulazione che ci consenta un'autonomia nell'ambiente di esercizio per lo sviluppo di metriche di rischio. Poiché uno dei vantaggi competitivi nel Trading è la rapidità di reazione nello sfruttare nuove opportunità di business, diventa cruciale un sistema che consenta di adattare modelli preesistenti o di crearne di nuovi in tempi brevi: stiamo quindi finalizzando con i consulenti SAS e le risorse di Enel ICT un processo automatico user-driven che permetta direttamente agli utenti di scrivere o modificare codice nell'ambiente di esercizio, ma allo stesso tempo ne garantisca la compatibilità con le procedure ENEL relative a sicurezza ed integrità degli ambienti ".

Enel in numeri

Enel, la seconda utility quotata d'Europa, è la società italiana con il più alto numero di azionisti, circa 1,2 milioni. È presente in 23 paesi, e serve oltre 60 milioni di clienti nell'elettricità e nel gas, principalmente in Europa (oltre che in Italia, ha clienti in Spagna, Russia, Slovacchia, Romania, Francia e Grecia), ma anche in Nord America e America Latina. In Enel lavorano 82.500 persone che gestiscono un parco centrali molto diversificato, tra idroelettrico, termoelettrico, nucleare, geotermico, eolico e fotovoltaico, con una potenza complessiva di 95400 MW. Nel 2009 ENEL ha conseguito ricavi per 64 miliardi di Euro, rispetto ai 61,2 dell'anno precedente, con un Ebitda in crescita del 12% rispetto al 2008.

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Enel

Esigenza di Business:
Gestire il monitoraggio dei fattori di rischio del portafoglio globale dell'azienda, incluse anche le posizioni di rischio derivanti dalle proprie attività di "supply" di combustibile e vendite. Enel ha l'esigenza di unificare il portafoglio, integrando i dati provenienti dai processi della supply chain e monitorare l'esposizione del valore e del profitto a rischio. 
Soluzione:
Grazie alla soluzione SAS è possibile integrare dati da fonti diverse in modo sistematico ed organico e unificare quindi i portafogli gestendo un'unica piattaforma analitica che garantisce anche flessibilità e adattabilità ad eventuali nuovi modelli. Il reporting completo e multidimensionale garantisce una adeguata e profilata diffusione delle informazioni. 

Prima dell'utilizzo di SAS il nostro portafoglio era gestito con maggiore difficoltà tramite strumenti di office automation: ogni commodity era analizzata in modo indipendente, le elaborazioni di metriche di rischio del trading convenzionale erano complesse, quelle sul trading non convenzionale non erano possibili. Oggi abbiamo una maggiore affidabilità del reporting, con una razionalizzazione delle risorse che possono dedicare meno tempo al lavoro di elaborazione e di pulizia dei dati e concentrarsi sull'analisi e su altre attività.

Filippo Casertano

Data Manager

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