SERVICIOS

 
 

Medición y gestión del riesgo


Si la empresa no cuantifica y controla periódicamente el riesgo inherente en sus márgenes futuros, el resultado económico al final del periodo puede diferir mucho del esperado, pudiendo en ocasiones tener consecuencias irreversibles para el negocio.

 

La mayoría de las empresas de los sectores energético e industrial pueden ver afectados, y de forma muy negativa, sus resultados económicos esperados por el simple comportamiento aleatorio de un número importante de índices de mercado, también conocidos como factores de riesgo, que conforman las fórmulas de sus márgenes.
 
La empresa debe conocer en todo momento el nivel de riesgo al que está expuesto el margen de su negocio, y debe estar preparada para actuar sobre los factores de riesgo que más estén afectando negativamente a la incertidumbre de sus resultados futuros.

 
La gestión del margen en estos sectores es una tarea compleja al depender de muchos factores externos ajenos al control directo de la empresa (materias primas, tipos de cambio, commodities, tipos de interés, inflación, volúmenes previstos de venta, stock, etc.).

 

Alcanzar los márgenes esperados depende en gran medida de una correcta medición y gestión dinámica del riesgo existente en cada momento.

 

Predicción y optimización


Predecir eventos futuros con un cierto grado de precisión, así como optimizar procesos y actividades del día a día, son tareas habituales en cualquier empresa de los sectores energético e industrial.
 

Planificar el futuro requiere realizar pronósticos fiables sobre lo que esperamos va a ocurrir durante las próximas horas, días, semanas, meses o incluso años. Los modelos matemáticos basados en técnicas de machine learning son, por definición, aproximaciones de una realidad compleja, que nos ayudarán a tomar decisiones más objetivas sobre las mejores estrategias para llevar a cabo.

 

Entre las aplicaciones y herramientas más solicitadas por nuestros clientes se encuentran:

  1. Modelos de predicción para precios spot y forward con discriminación horaria, diaria, semanal y mensual en diferentes mercados y países.
  2. Modelos de predicción con discriminación horaria, diaria, semanal y mensual para el consumo de clientes, demandas, variables meteorológicas, producciones hidráulicas, eólica y solar, etc.
  3. Modelos de clasificación para predecir la probabilidad de fuga de los clientes en cartera, la probabilidad de insolvencia de potenciales nuevos clientes, la probabilidad del signo del desvío del sistema eléctrico, etc.
  4. Clasificación o agrupación de clientes según distintos atributos para diseño de estrategias de marketing, etc.
  5. Herramientas de optimización para maximizar márgenes de producción satisfaciendo todas las restricciones físicas y económicas del sistema, así como para encontrar el volumen de cobertura óptimo en carteras de activos que diversifican entre sí, etc.
  6. Simulaciones para el corto, medio y largo plazo de un conjunto de variables preservando medias, desviaciones típicas, correlaciones, autocorrelaciones y funciones de densidad.
 

Formación


Ofrecemos sesiones de formación "in company" adaptadas a las necesidades específicas de cada cliente.

Las áreas de conocimiento que impartimos son:

  1. Riesgo de mercado y de margen.
  2. Riesgo de contraparte o de crédito.
  3. Productos y Coberturas financieras.
  4. Métodos de clasificación basados en técnicas de machine learning (regresión logística, random forest, redes neuronales, etc.).
  5. Métodos de predicción basados en técnicas de machine learning (regresión avanzada, redes neuronales, series temporales, etc.).
  6. Métodos y modelos de simulación y optimización estocástica.
  7. Programación básica en R y en Python.