Seguros para un Mundo Renovable y Sostenible

Se presenta una metodología para el cálculo del precio de un seguro que tiene como objeto cubrir el riesgo debido al clima de un proyecto de generación de electricidad mediante paneles solares. Se contabilizará como un evento que ocasiona el pago del seguro, cuando la radiación solar que se registre en la superficie terrestre en un día determinado se encuentre por debajo de un umbral crítico, que debe ser acordado por las partes, de acuerdo con la metodología explicada a continuación.

La propuesta hace uso de regresiones cuantílicas y modifica los conceptos de valor en riesgo y pérdida esperada en las colas, con el fin de adecuarlas de forma natural al problema de estudio. La aplicación de los métodos propuestos utiliza datos de radiación solar diaria observada en tres ciudades españolas: Madrid, Barcelona y Valencia, en el período entre el 2 de febrero de 2004 y el 22 de enero de 2019, así como variables climáticas (temperatura, velocidad del viento, precipitación) y precios de bolsa observados, para calcular la prima técnica de seguros.

Finalmente, se propone también una forma para calcular los beneficios de diversificación de la generación de electricidad en diferentes latitudes. Esta propuesta hace uso de los conceptos de CoVaR y Delta-CoVaR propios de la literatura bancaria de riesgo sistémico.

ÍNDICE
Introducción

1. Importancia y justificación del proyecto

2. Metodología propuesta

2.1. Definición de cuantil y del valor en riesgo

2.2. Regresión cuantílica

2.3. Valor en riesgo del valor en riesgo

2.4. Valor de la pérdida esperada y fijación de la prima

3. Datos

4. Resultados

4.1. Regresiones MRL

4.2. Regresiones cuantílicas

4.3. Valores críticos de riesgo y prima anual

5. Cálculo de los beneficios de diversificación de generación eléctrica en distintas latitudes

5.1. Medición del riesgo sistémico y la contribución de cada entidad

5.2. Medición del riesgo sistémico y la contribución de cada cliente al riesgo de baja generación debido al clima

5.3. Resultados

6. Conclusiones y posibles extensiones