Este artículo presenta la valoración del riesgo financiero en el proceso de venta de energía eléctrica mediante contratos a largo plazo. La volatilidad que exhiben los precios spot de la bolsa de energía en Colombia es uno de los aspectos de mayor incidencia en la cuantificación del riesgo financiero en el sector eléctrico, donde las condiciones climatológicas son determinantes fundamentales del precio en un país cuya fuente de generación principal es la hidroelectricidad. En este artículo se introduce un caso aplicado desde la perspectiva de uno de los agentes del mercado eléctrico, el generador. El modelo se desarrolló mediante la definición de distribuciones de probabilidad para las variables de entrada, la aplicación del método de simulación Monte Carlo y el análisis de indicadores robustos de medición de riesgo como el valor en riesgo VaR (Value at Risk) y el valor en riesgo condicional CvaR (ConditionalValue at Risk), en un horizonte de tiempo dado y considerando distintos escenarios, lo cual brinda argumentos cuantitativos adecuados para un análisis más detallado en el proceso de toma de decisiones. Una vez analizadas las series históricas de precios de bolsa y de contratos, la ejecución del análisis de escenarios y la evaluación de los indicadores financieros, se propone un esquema de portafolio de contratación óptima (bolsa y contratos bilaterales) basado en el nivel de aversión al riesgo del generador que apoya el proceso de toma de decisión.
This paper presents a financial risk assessment model for the electrical-energy-sale process trough long-term bilateral contracts. The volatility exhibited by spot prices of electricity in Colombia constitutes one of the aspects of big influence in financial risk assessment within the electrical sector, where weather conditions are fundamental in the consolidation of electricity prices in a country whose major generation source is hydroelectricity. Moreover, in this paper, a case study is introduced from the perspective of one of the electricity market agents, namely the generator. The model is developed by means of probability-distribution definitions that represent input variables. Monte Carlo simulation methods were applied together with the analysis of robust risk indicators VaR (Value at Risk) and CVaR (Conditional Value at Risk), over a given time horizon and also considering different scenarios. This provides proper quantitative arguments for more detailed decision-making processes. Once the historic series of spot prices and contracts are analyzed and the analysis scenario has been deployed together with its corresponding financial risk assessment, a contracting optimal portfolio scheme (spot and bilateral contracts) is proposed based on the risk-aversion level of the generator that supports the decision-making process.
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