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Climax

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Modèles de dérivés énergétiques

Les dérivés énergétiques sont des instruments financiers dont la valeur est dérivée des produits énergétiques sous-jacents tels que le pétrole, le gaz naturel, l'électricité ou les énergies renouvelables.

Ces produits dérivés sont couramment utilisés à des fins de couverture et de spéculation.

Ils permettent aux traders de gérer ou d'assumer le risque associé à la volatilité des prix des matières premières énergétiques.

Principaux enseignements :

Facteurs spécifiques au marché

• Les modèles de dérivés énergétiques intègrent des facteurs de marché uniques tels que les conditions météorologiques, les changements réglementaires et les déséquilibres entre l'offre et la demande, afin d'obtenir des prix et des couvertures précis.

Volatilité et corrélation

• Ils tiennent compte de la forte volatilité et de la corrélation entre les prix de l'énergie et d'autres indicateurs économiques pour gérer les risques dans les portefeuilles énergétiques.

Complexité de la structuration

• Pour concevoir des produits dérivés sur l'énergie, il faut comprendre la complexité des marchés physiques et des structures contractuelles.

Examinons les modèles typiques utilisés pour la fixation du prix et la gestion des risques des produits dérivés de l'énergie.

Modèle Black-Scholes

Développé à l'origine pour les options sur actions, le modèle Black-Scholes est également appliqué aux dérivés énergétiques, en particulier ceux dont l'actif sous-jacent peut être approximé comme suivant un mouvement brownien géométrique.

Néanmoins, les hypothèses du modèle, telles que la volatilité constante, limitent sa précision pour les matières premières énergétiques qui présentent souvent une volatilité moyenne et saisonnière.

Mouvement brownien géométrique

Le mouvement brownien géométrique est un processus stochastique utilisé pour modéliser l'évolution des prix des produits de base, y compris les produits énergétiques.

Il intègre une composante de dérive et de volatilité pour refléter la nature bruyante/aléatoire des mouvements de prix.

Il s'agit d'un modèle fondamental en finance quantitative, souvent utilisé comme point de départ pour des modèles plus complexes.

Modèles de retour à la moyenne

Les prix de l'énergie présentent souvent un comportement de retour à la moyenne, c'est-à-dire que les prix tendent à se rapprocher d'une moyenne à long terme au fil du temps (tout en s'ajustant à l'inflation pour refléter les termes nominaux appropriés).

Des modèles tels que le processus d'Ornstein-Uhlenbeck ou le modèle plus général de diffusion par sauts avec retour à la moyenne sont utilisés pour saisir cette caractéristique.

Ces modèles sont plus adaptés aux produits de base tels que l'électricité, qui présentent une forte inversion de la moyenne en raison de contraintes physiques et des conditions du marché.

Modèles multifactoriels

Ces modèles prennent en compte plusieurs facteurs affectant le prix des dérivés énergétiques, tels que le prix au comptant, le rendement de commodité et les taux d'intérêt.

Les modèles multifactoriels peuvent fournir une vision plus complète de la dynamique des marchés de l'énergie et sont populaires pour les produits dérivés complexes.

Simulations de Monte Carlo

En raison de la complexité et de la non-linéarité des marchés de l'énergie, les simulations de Monte Carlo sont souvent utilisées.

Elles consistent à simuler un grand nombre de trajectoires de prix possibles pour le produit énergétique sous-jacent et à calculer la valeur du produit dérivé à travers ces scénarios.

Modèles de dérivés météorologiques

Pour les dérivés énergétiques liés aux conditions météorologiques, comme la température ou les précipitations, on utilise des modèles qui intègrent des prévisions météorologiques ou des modèles météorologiques historiques.

Ces dérivés sont importants pour les secteurs énergétiques fortement influencés par les conditions météorologiques, tels que le gaz naturel et l'électricité.

Modèles hybrides

Les modèles hybrides combinent des éléments de différents modèles pour mieux saisir les complexités des marchés de l'énergie.

Par exemple, un modèle peut combiner le mouvement brownien géométrique pour le comportement des prix à court terme (pour refléter les fluctuations aléatoires sans importance sur les marchés au jour le jour) avec un processus de retour à la moyenne pour la tendance à long terme.

Analyse des options réelles

Cette approche est utilisée pour évaluer les investissements ou les projets dans le secteur de l'énergie, en les traitant comme des options.

Elle est utile dans des scénarios tels que l'évaluation de la faisabilité d'un projet énergétique dans des conditions de marché incertaines.

Comment sont créés les produits dérivés sur l'énergie

Les ingénieurs financiers conçoivent des dérivés énergétiques et des produits structurés pour fournir des solutions de gestion des risques et des opportunités de spéculation aux participants des marchés de l'énergie, structurés autour des mouvements de prix des matières premières énergétiques sous-jacentes.

Le processus de conception implique l'identification des besoins spécifiques des acteurs du marché, tels que

• se couvrir contre la volatilité des prix

• spéculer sur l'évolution des prix

• garantir un approvisionnement futur en énergie à un coût prévisible.

Les ingénieurs financiers conçoivent les produits dérivés de l'énergie en développant des modèles mathématiques qui reflètent avec précision la dynamique des prix de l'énergie.

Ces modèles tiennent compte des caractéristiques uniques des marchés de l'énergie, notamment la saisonnalité, le retour à la moyenne, les déséquilibres entre l'offre et la demande et les risques géopolitiques.

Les étapes de la création de ces modèles sont généralement les suivantes :

Analyse du marché

Comprendre les attributs spécifiques de la matière première énergétique, y compris sa volatilité, les facteurs de prix et le comportement historique des prix.

Sélection du modèle

Choisir les cadres mathématiques appropriés, tels que le mouvement brownien géométrique pour les dérivés plus simples ou les modèles de retour à la moyenne pour les produits de base tels que l'électricité qui présentent un retour à la moyenne et une saisonnalité.

Ces modèles peuvent également combiner plusieurs éléments.

Estimation des paramètres

Utilisation de données historiques sur les prix pour estimer les paramètres du modèle choisi, tels que la volatilité, le taux de retour à la moyenne et les tendances des prix à long terme.

Simulation et test

Utilisation de simulations de Monte Carlo ou d'autres méthodes numériques pour simuler le comportement du produit dérivé dans diverses conditions de marché et effectuer des tests de résistance à des scénarios extrêmes.

Structuration du produit

Adapter les caractéristiques du produit dérivé, telles que les prix d'exercice, l'échéance et les structures de paiement, afin de répondre aux besoins de couverture ou de spéculation des clients.

Une bonne structuration des produits dérivés peut contribuer à rendre les marchés de l'énergie plus efficaces et plus stables.

Conclusion

Chaque modèle a ses points forts et ses limites, et le choix dépend des éléments suivants :

• des caractéristiques spécifiques du dérivé énergétique analysé

• de la nature de la matière première sous-jacente

• des conditions du marché.

Des techniques statistiques et d'apprentissage automatique avancées sont également de plus en plus souvent incorporées pour améliorer le pouvoir prédictif et la précision de ces modèles.

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Le trading de CFD implique un risque de perte significatif, il ne convient donc pas à tous les investisseurs. 74 à 89% des comptes d'investisseurs particuliers perdent de l'argent en négociant des CFD.