Il PSV in funzione di curve futures e mercati globali: un modello per stimare il prezzo del gas italiano

Un modello a due stadi per la previsione del prezzo del gas PSV

Il prezzo del gas al Punto di Scambio Virtuale, PSV, rappresenta il principale riferimento per il mercato del gas in Italia. La sua dinamica risente non solo delle condizioni specifiche del mercato nazionale, ma anche dell’evoluzione dei mercati europei e globali del gas naturale. Per questo motivo, un approccio particolarmente utile alla stima del PSV è quello che integra informazioni provenienti dal mercato europeo, rappresentato dal TTF (Title Transfer Facility, un punto di scambio virtuale per il gas naturale nei Paesi Bassi ), e dal mercato globale del gas naturale liquefatto, rappresentato dal benchmark JKM (Japan Korea Marker, è il principale prezzo di riferimento per il gas naturale liquefatto nei mercati asiatici).

Il modello si propone di stimare la media del prezzo PSV nei 15 giorni successivi, utilizzata come proxy del valore di equilibrio di breve periodo, e di descrivere la dinamica giornaliera con cui il prezzo si muove rispetto a tale valore di equilibrio, attraverso una struttura a due stadi. La previsione del PSV è rilevante non solo per l’analisi del mercato del gas, ma anche per la costruzione di scenari sul prezzo dell’energia elettrica. Nel modello del PUN orario, infatti, il prezzo del gas entra come variabile esogena nella determinazione del costo variabile degli impianti termoelettrici, contribuendo così a spiegare una componente fondamentale del prezzo dell’elettricità all’ingrosso.

Descrizione dei dati

Il dataset utilizzato ha frequenza giornaliera e include le osservazioni del prezzo PSV, dei futures TTF e del future JKM.

Nei giorni in cui alcune serie finanziarie non sono quotate, i valori mancanti sono riempiti tramite una procedura di forward fill, attribuendo a tali giornate l'ultimo valore disponibile. Nella tabella di seguito sono riportate le variabili implementate nel modello:

Variabili utilizzate nel modello PSV

Struttura del modello

Il modello è strutturato in due stadi. Il primo stadio stima il valore medio atteso del PSV nei successivi 15 giorni. Il secondo stadio utilizza il valore stimato dal primo stadio per descrivere la variazione giornaliera del PSV e il ritorno del prezzo verso il proprio equilibrio di breve periodo.

Primo stadio

Il valore stimato al primo stadio rappresenta un equilibrio di breve periodo, nel senso che sintetizza il livello verso cui il PSV tende sulla base delle informazioni incorporate nel mercato dei futures:

PSV15_t = 0.5261 + 0.9979PSV_t + 0.0688DIFF_TTF6_t + 0.2219DIFF_KT_t

La variabile dipendente è PSV15, definita come media mobile futura del prezzo PSV a 15 giorni.

I regressori del modello al primo stadio sono:

• PSV (coeff. 0.9979): Il coefficiente del PSV corrente è positivo, prossimo a 1 e altamente significativo. Il PSV corrente rappresenta la principale fonte informativa sul livello medio dei prezzi nelle settimane successive, riflettendo la forte persistenza tipica del mercato del gas.
• DIFF_TTF6 (TTF6 - TTF1, coeff. 0.0688): Questa variabile esprime la distanza tra il future TTF a 6 mesi e quello a 1 mese. Il coefficiente è positivo e significativo. Questo indica che la curva dei futures TTF contiene informazioni utili per prevedere il livello futuro del PSV. Una curva TTF più inclinata verso l’alto, cioè con TTF6 superiore a TTF1, segnala aspettative di mercato più sostenute nei mesi successivi e si associa a un aumento del PSV medio atteso nei 15 giorni successivi.
• DIFF_KT (JKM1 - TTF1, coeff. 0.2219): Differenziale tra il mercato asiatico e quello europeo del gas naturale. Anche questa variabile presenta un coefficiente positivo e significativo. Essa misura il differenziale tra il mercato asiatico del gas LNG e il mercato europeo del gas. Quando il prezzo JKM è superiore al TTF europeo, il mercato asiatico esercita una pressione anche sul mercato europeo e, di conseguenza, su quello italiano, provocando un aumento del PSV medio dei 15 giorni successivi.

In generale, il primo stadio presenta una buona capacità esplicativa, con un R² elevato che indica un’ottima aderenza del modello ai dati osservati e coefficienti tutti statisticamente significativi, a conferma della rilevanza delle variabili incluse; tuttavia, il valore basso del Durbin-Watson segnala la presenza di autocorrelazione nei residui, coerente con la forte persistenza tipica della serie dei prezzi del gas.

Il valore stimato dal primo stadio, PSV15_EQ, come già accennato rappresenta il valore di equilibrio stimato del prezzo PSV su un orizzonte di 15 giorni.
Lo scostamento tra prezzo corrente e valore stimato di equilibrio è definito come:

ERR_t = PSV_t - PSV15_EQ_t

Secondo stadio

Nel secondo stadio si definisce la dinamica giornaliera del PSV. La specificazione utilizza la variazione del valore di equilibrio stimato dal primo stadio e il termine di errore ritardato:

ΔPSV_t = 1.0399ΔPSV15_EQ_t - 0.0499ERR_t-1

dove ΔPSV_t = PSV_t - PSV_t-1 e ΔPSV15_EQ_t = PSV15_EQ_t - PSV15_EQ_t-1.

Variabile dipendente:

• ΔPSV_t: variazione giornaliera del PSV corrente.

Regressori:

• ΔPSV15_EQ_t (coeff. 1.0399): Il coefficiente è positivo e altamente significativo. Ciò indica che le variazioni giornaliere del valore di equilibrio stimato dal primo stadio si trasferiscono quasi integralmente, e leggermente più che proporzionalmente, sulle variazioni giornaliere del PSV.
• ERR_t-1 (coeff. -0.0499): Il coefficiente del termine di errore ritardato è negativo e significativo. Il segno negativo è quello atteso per un modello ECM: quando il PSV si trova al di sopra del valore di equilibrio stimato, il termine di errore tende a generare una correzione al ribasso; quando invece il PSV si trova al di sotto dell’equilibrio, la correzione tende a essere positiva. Il valore del coefficiente, pari a -0.0499, indica una velocità di aggiustamento di circa il 5% al giorno. Il risultato suggerisce quindi la presenza di un meccanismo di ritorno verso l’equilibrio, ma con una correzione graduale dello squilibrio.

Uso previsivo del modello

Dopo la stima dei due stadi, è stata condotta una verifica ex-post per valutare la capacità del modello di riprodurre la dinamica storica del PSV. L’analisi non ha l’obiettivo di produrre previsioni operative in tempo reale, ma di verificare la coerenza delle traiettorie simulate rispetto ai valori storici effettivamente osservati. La procedura simula, per ciascun giorno di un periodo di riferimento (in questo caso da marzo 2021 a giugno 2026), una previsione a 15 giorni utilizzando il modello completo a due stadi.
Nel grafico seguente è riportato il confronto tra i valori stimati dal modello e i corrispondenti valori osservati dall'inizio dell'anno.

Il grafico evidenzia come le due serie — PSV osservato e PSV stimato — risultino fortemente sovrapposte lungo tutto l'orizzonte analizzato, anche nelle fasi caratterizzate da elevata volatilità. La bontà della ricostruzione è misurata tramite il Mean Absolute Error (MAE): il modello restituisce un MAE pari a 1.09 EUR/MWh, indicando che i valori generati si discostano in media di circa un euro dal prezzo storico osservato. Considerata l'elevata volatilità del PSV nel periodo analizzato, l'errore medio risulta contenuto e segnala una buona capacità del modello di riprodurre la dinamica storica del benchmark italiano del gas.

Conclusioni

Il modello proposto fornisce una rappresentazione sintetica e interpretabile della dinamica di breve periodo del prezzo del PSV. Il primo stadio identifica un valore di equilibrio a 15 giorni fortemente ancorato al PSV corrente, ma arricchito dalle informazioni provenienti dalla curva TTF e dal premio JKM rispetto al TTF.

Il secondo stadio mostra che le variazioni giornaliere del PSV seguono da vicino le variazioni del valore di equilibrio stimato e che esiste un meccanismo statisticamente significativo di correzione degli scostamenti.

Nel complesso, la struttura a due stadi consente di combinare l’informazione contenuta nei futures con una dinamica di aggiustamento di breve periodo, offrendo uno strumento utile per la costruzione di metodi previsivi e un elemento fondamentale per un modello di previsione del prezzo dell'energia.