I prezzi europei del carbone seguono quelli asiatici

Nell'articolo Prezzo del carbone verso livelli più normali è stata analizzata la crisi del prezzo del carbone che ha caratterizzato il 2022, segnalando come l'origine di questa crisi sia stata l'invasione dell'Ucrania da parte della Russia e le sanzioni che ne sono seguite. Lo sviluppo della crisi si è però ben presto trasferita sul mercato asiatico, riportando le condizioni di mercato di quest'area del mondo a risultare il fattore guida del prezzo del prezzo del carbone anche nel resto del mondo. Il prezzo del carbone termico^[1] è quotato in diversi mercati finanziari^[2] in diversi contratti future, aventi come sottostante sia i prezzi FOB esportati dall'Australia dal porto di Newcastle sia i prezzi CIF delle importazioni dell'Europa sbarcate al porto di Rotterdam.
Il grafico che segue mette a confronto i prezzi mensili quotati alla borsa ICE del prezzo del carbone termico in Australia e in Europa.

Prezzi finanziari del carbone

Questo articolo si pone l'obiettivo di verificare, dal punto di vista statistico, quanto è verosimile l'ipotesi che il prezzo finanziario Europa sia largamente determinato dal prezzo finanziario Australia e che, quindi, rifletta, tramite questo legame, maggiormente le condizioni del mercato asiatico del carbone che non quelle del mercato europeo. Di seguito è descritta l'analisi econometrica sviluppata.

Specificazione del modello

Poichè gli scambi internazionali di carbone sul mercato asiatico sono cinque volte i corrispondenti scambi sul mercato europeo è ragionevole attendersi una relazione causale dal mercato asiatico al mercato europeo. Questo significa che è possibile spiegare il prezzo finanziario del carbone Europa in funzione del prezzo finanziario del carbone Australia.
Il prezzo del carbone in Europa non sarà solo influenzato dal prezzo australiano. Il carbone termico è, infatti, un forte sostituto del gas sul mercato elettrico. Il prezzo del carbone sarà quindi influenzato, con una relazione diretta, dal prezzo del gas. Infine, poichè a parità di energia elettrica prodotta, l'utilizzo del carbone comporta maggiori emissioni di CO2, il prezzo del carbone sarà influenzato, con una relazione inversa, anche dal prezzo dei certificati CO2.
La specificazione dinamica utilizzata è stata quella di Engle e Granger, che consente di stimare separatamente le relazioni di lungo periodo e di breve periodo, nel caso in cui i regressori siano cointegrati con la variabile dipendente^[3].

Stima del modello

Equazione di lungo periodo

Di seguito è riportata la stima dell'equazione di lungo periodo. I dati delle diverse serie storiche sono stati trasformati in logaritmi. Questo consente di interpretare i coefficienti di stima in termini di elasticità. Per dar conto della eccezionale situazione del settore energetico europeo tra marzo e agosto 2022, è stata inserita tra i regressori una dummy puntuale con valore 1 nei sei mesi considerati. Tutte le variabili monetarie sono state considerare in euro, per renderle tra loro confrontabili^[5].

Carbone: risultati di stima del modello di lungo periodo

Dal punto di vista delle statistiche, i risultati sono particolarmente buoni:

• tutti i coefficienti della regressione mostrano un'ampia significatività statistica, con un intervallo di confidenza al 95% di probabilità molto stretto. Ad esempio il coefficiente associato al carbone termico Australia ha una probabilità solo del 2.5% di risultare inferiore a 0.64 e una probabilità del 97.5% di risultare inferiore a 0.76. Quindi ha una probabilità di ben il 95% di essere compreso nell'intervallo 0.64 - 0.76;
• le misure di bontà del modello sono ottime, con una statistica R2 superiore a 0.98^[4] e l'indicazione che le serie considerate si possono ritenere statisticamente cointegrate.

I risultati sono particolarmente buoni anche dal punto di vista economico:

• il coefficiente che lega il prezzo finanziario del carbone australiano al carbone europeo è molto ragionevole, pari a 0.7. Significa che una variazione dei prezzi del 10% delle quotazioni del carbone australiano tende a riflettersi in modo immediato in una variazione del 7% del prezzo del carbone sul mercato europeo;
• le variazioni del prezzo del gas europeo hanno, come atteso, effetti diretti significativi sul prezzo del carbone europeo, data la sostituibilità dei due beni come combustibili nelle centrali elettriche. Il valore di questa elasticità è relativamente bassa (0.18), ma con un intervallo di confidenza molto limitato, data la possibilità di altri usi in cui le due materie prime non sono sostituti;
• un aumento dei prezzi dei certificati per emissioni di CO2 riduce, come atteso, il prezzo del carbone, perchè aumenta il costo del suo utilizzo e ne riduce, quindi, la domanda;
• la dummy puntuale sul periodo marzo-agosto 2022 pari a 0.28, altamente significativa, indica che la crisi energetica europea nella parte centrale del 2022 ha portato ad un aumento dei livelli dei prezzi del carbone europeo del 32%⁶.

Equazione di breve periodo

Di seguito è riportata la stima dell'equazione di breve periodo, in cui le variazioni della variabile dipendente sono funzione delle variazioni del fit^[7] di lungo periodo (SHOCK: effetto d'impatto) e della distanza, ritardata di un periodo, esistente tra il valore storico e il fit (ECM_L1: effetto di aggiustamento).

Carbone: risultati di stima del modello di breve periodo

Anche in questo caso, le statistiche di regressione sono molto buone:

• i coefficienti, ad esclusione dell'intercetta, sono significativamente diversi da zero e con un intervallo di confidenza molto stretto;
• un valore della statistica R2 di 0.76 è molto elevata, se si considera che la variabile spiegata sono le variazioni mensili dei prezzi del carbone europeo;
• un valore della statistica Durbin-Watson prossimo a 2 significa che gli errori della regressione possono essere considerati white-noise, ossia non contengono alcuna informazione aggiuntiva rispetto a quelle esplicitate dal modello.

Dal punto di vista economico, il significato dei coefficienti stimato è molto chiaro e altamente plausibile. L'effetto d'impatto è prossimo a uno, indicando che tutte le variazioni delle variabili esogene del modello di lungo periodo tendono a trasferirsi immediatamente sul prezzo europeo. Anche il coefficiente di aggiustamento (0.34) è relativamente elevato. Infatti sono sufficienti 6 mesi perchè eventuali discrepanze tra valori teorici (rappresentati dal fit) e valori storici risultino "aggiustati" per oltre il 90%.

Fit della regressione di lungo periodo

L'analisi del fit della regressione di lungo periodo porta un ulteriore contribuito al giudizio di elevata robustezza del modello stimato. Nel grafico che segue il fit è messo a confronto con i valori storici del prezzo del carbone europeo.

Prezzi effettivo del carbone e fit dell'equazione di lungo periodo

Come risulta dal grafico, il fit risulta sempre molto vicino ai valori storici del prezzo europeo. Questo significa che il modello stimato è in grado di dar conto in modo molto preciso sia dei livello del prezzo del carbone sia delle sue variazioni mensili.

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Conclusioni

L'analisi statistica ed economica dei risultati del modello stimato ci consentono di considerare altamente probabile che le condizioni di domanda e offerta nell'area asiatica del mercato mondiale del carbone, sintetizzate del prezzo finanziario del carbone australiano, sono la determinante principale, via prezzo finanziario australiano, del prezzo finanziario sul mercato europeo. Questo effetto avviene nonostante le due aree del mercato fisico del carbone, quella asiatica e quella europea, risultino commercialmente significativamente separate. Nel mercato mondiale del carbone, come in quello del petrolio o del rame, le borse finanziarie delle materie prime risultano un fattore significativo di globalizzazione dell'economia, rendendo interdipendenti i prezzi delle materie prime praticati nelle varie parti del globo.

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[1] Commercialmente il carbone può essere distinto tra termico e da coke. Il primo è utilizzato come combustibile nelle centrali elettriche; il secondo per produrre il coke, una tra le materie prime principali dell'industria siderurgica.
[2] Alla borsa ICE (Intercontinental Exchange) sono quotati i seguenti future:

1. globalCOAL Newcastle Coal Futures, relativo al carbone esportato dal porto di Newcastle in Australia, con sottostante l'indice NEWC pubblicato da globalCOAL;
2. API2 Rotterdam Coal Futures, relativo alle importazioni di carbone a Rotterdam, con sottostante l'indice API 2, pubblicato da Argus/McCloskey nel report Coal Price Index;
3. API4 Richards Bay Coal Futures, relativo al carbone spedito dal Terminal Richards Bay Coal in Sud Africa, avente come sottostante l'indice API 4, pubblicato da Argus/McCloskey nel report Coal Price Index.

Alla borsa CME (Chicago Mercantile Exchange) sono quotati due future relativi al carbone importato a Rotterdam e esportato dal Sud Africa:

1. Coal (API2) CIF ARA (ARGUS-McCloskey);
2. Coal (API4) FOB Richards Bay (ARGUS-McCloskey).

[3] La relazione di lungo periodo nella specificazione dinamica di Engle e Granger è rappresentata dall'equazione della variabile dipendente regredita su tutti i regressori. Essa rappresenta la relazione che nel lungo periodo lega la variabile dipendente alle variabili esplicative. Il fit di questa relazione rappresenta i livelli di lungo periodo che la dipendente mostrerebbe se non fosse soggetta a fenomeni di breve periodo che tendono ad allontanarla da questi livelli.
L'equazione di breve periodo, invece, spiega le variazioni delle variabile dipendente in funzione di:

• un effetto di impatto, dato dalle variazioni dei livelli di lungo periodo, calcolati come media delle variazioni delle variabili esplicative, pesate tramite i coefficienti stimati nell'equazione di lungo periodo;
• un processo di aggiustamento della variabile dipendente ai livelli di lungo periodo, stimato utilizzando come regressore gli errori dell'equazione di lungo periodo. E' tramite questo processo di aggiustamento che la variabile dipendente tende a ridurre la distanza dai suoi livelli di lungo periodo.

[4] La statistica R2 ha valore massimo uguale a 1. Essa raggiunge questo limite quando i regressori sono in grado di dar conto perfettamente delle variazioni della variabile dipendente, senza produrre alcun scarto tra i suoi valori effettivi e il fit di regressione.
[5] Sono state fatte alcune prove inserendo tra i regressori di volta in volta i diversi tassi di cambio che potrebbero avere un effetto sulla relazione esistente tra i prezzi del carbone in Australia e quelli in Europa (dollaro australiano verso dollaro e verso euro; dollaro verso l'euro). Nessuno di questi tassi di cambio è risultato significativo, segnalando la neutralità dei tassi di cambio nei meccanismi economici che legano il mercato del carbone asiatico a quello europeo.
[6] Poichè i dati sono espressi in logaritmo, il maggior livello dei prezzi è ottenuto dal valore della funzione esponenziale nel punto 0.28, pari a 0.32.
[7] Come già indicato alla nota [3], il fit della regressione di lungo periodo rappresenta i valori che la variabile dipendente avrebbe registrato per effetto dei soli regressori di lungo periodo, escludendo quindo gli effetti dovuti a perturbazioni di breve. Il fit può essere interpretato come valori teorici o valori di equilibrio della variabile dipendente.