Prezzi del benzene: meccanismi di equilibrio e dinamiche di mercato

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Nell’articolo Prezzo del Benzene: globale e determinato principalmente dalla domanda è stata sviluppata un’analisi sui meccanismi di mercato che concorrono a determinare il prezzo del benzene, un importante intermedio chimico. I principali risultati di quell’analisi sono stati:

  1. Il mercato del benzene è globale, con meccanismi in grado di determinare mese dopo mese un prezzo unico a livello mondiale;
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  3. La dinamica del prezzo del benzene non dipende dalla tecnologia utilizzata né dai suoi specifici costi di produzione. I prezzi del benzene da petrolio e del benzene da catrame sono infatti perfettamente allineati, con un leggero premium price per il primo. Questo allineamento si mantiene anche in presenza di una divergenza nei relativi costi. In termini economici, i due prezzi si comportano come forti sostituti;
  4. La domanda è la determinante principale del prezzo del benzene. L’offerta è, infatti, relativamente anelastica rispetto ai prezzi. Aumenti (o diminuzioni) dei prezzi non determinano incrementi (o riduzioni) significativi dell’offerta. Poiché il benzene è derivato dalla trasformazione di composti chimici ottenuti come sottoprodotti di diversi processi chimici, la sua offerta dipende maggiormente dalle scelte sui livelli di produzione di altri prodotti.


Questo articolo approfondisce il secondo punto, analizzando i meccanismi di mercato che portano continuamente in equilibrio il prezzo del benzene da petrolio con quello ottenuto da catrame. Dopo aver analizzato il differenziale tra i due prezzi, introdurremo una semplice equazione di costo che costituirà la base per ricavare una specificazione dinamica con un continuo aggiustamento dei prezzi, così da mantenere in equilibrio il differenziale tra i due prezzi del benzene.

Analisi del differenziale tra i prezzi del benzene


Una caratteristica distintiva del benzene è la forte interdipendenza tra le due serie di prezzi: quello del benzene da petrolio e quello da catrame. I due prezzi, infatti, non si discostano mai significativamente l’uno dall’altro, mantenendo un differenziale costante. Questo differenziale è giustificato sia dal processo produttivo dei due tipi di benzene sia dai loro diversi utilizzi. Il benzene da petrolio, infatti, è più puro rispetto a quello proveniente da catrame, e questa purezza lo rende particolarmente adatto a una gamma più ampia di applicazioni industriali. Questi utilizzi richiedono standard di purezza più elevati per evitare contaminazioni e garantire l’efficacia del prodotto finale.

Alla luce di queste considerazioni, appare chiaro che il benzene da petrolio sia il vero driver del prezzo unico, essendo utilizzato in processi produttivi più avanzati e prodotto in quantità maggiori.

In passato, invece, il catrame è stato una delle principali fonti di benzene. Tuttavia, con l’aumento della domanda di derivati del benzene e la necessità di volumi produttivi più elevati, la produzione da petrolio è diventata predominante.


Di seguito è riportato il confronto tra i due prezzi del benzene, mentre nel grafico successivo è rappresentato il loro differenziale.

Serie storiche: prezzo Benzene da petrolio e catrame




Serie storica: Spread tra i due prezzi di Benzene


Serie storica Spread tra i due prezzi di Benzene


Il grafico relativo al differenziale evidenzia come questo tenda sempre a ritornare rapidamente verso la sua media, anche in presenza di forti oscillazioni.

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Modelli di costo


La prima analisi econometrica è stata condotta considerando come variabili dipendenti i prezzi delle due tipologie di benzene e, come regressori, i prezzi dei principali input utilizzati nella loro produzione. I prezzi dei due diversi input possono essere considerati delle proxy dei loro distinti costi di produzione.

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Model BENZENE_PET : OLS Regression Results
Variabile Coef Std Err t P[>|t|] [0.025 0.975]
const 3.4905 0.129 26.972 0.000 3.236 3.745
LOG_PETROLIO 0.7582 0.032 23.357 0.000 0.694 0.822
R-squared: 0.661, Durbin-Watson: 0.595








Model BENZENE_CAT : OLS Regression Results
Variabile Coef Std Err t P[>|t|] [0.025 0.975]
const 3.3163 0.208 15.926 0.000 2.906 3.726
LOG_CATRAME 0.5378 0.038 13.989 0.000 0.462 0.613
R-squared: 0.411, Durbin-Watson: 0.281


In questo caso specifico, alle variabili è stata applicata una trasformata logaritmica per poter interpretare i coefficienti della regressione come elasticità rispetto ai costi. Dai risultati emerge che i prezzi delle materie prime sono entrambi altamente significativi, con elasticità pari a 0,76 e 0,54 rispettivamente per il prezzo del benzene da petrolio e per quello da catrame. Questo significa che un aumento del 10% nel prezzo dei due input si tradurrà in un incremento del 7,6% del prezzo del benzene da petrolio e del 5,4% del prezzo del benzene da catrame.


Dal punto di vista della qualità statistica delle stime, i modelli mostrano autocorrelazione nei residui, come evidenziato da una debole statistica Durbin-Watson. Tuttavia, il prossimo passo sarà quello di considerare sia il modello in dinamica sia l’interdipendenza tra i due prezzi, migliorando così la capacità adattiva dei modelli di costo ai dati analizzati.

Modelli di correzione dell’errore


Con l’obiettivo di esplorare l’interdipendenza tra i due prezzi, abbiamo utilizzato l’approccio dei modelli di correzione dell’errore. In particolare, questi modelli studiano e stimano dai dati la velocità con cui la variabile dipendente si aggiusta a un disallineamento dall’equilibrio di lungo periodo che condivide con le variabili indipendenti del modello.

A questo scopo, è stato considerato un modello a correzione dell’errore (Error Correction Model: ECM). La specificazione di questo modello comprende una parte dinamica, in cui la variazione dei prezzi del benzene è funzione delle variazioni dei costi (componente di perturbazione), e una parte rappresentata da un termine di correzione dell’errore, costituito dal differenziale dei due prezzi ritardato di un periodo. Per valutare la robustezza di questo differenziale, è stato considerato un parametro Beta che mette in relazione il livello dei due prezzi.

Il termine di correzione dell’errore è, inoltre, moltiplicato per un coefficiente Alpha (minore di 0), che rappresenta la velocità con cui la variabile dipendente si aggiusta verso l’equilibrio.


Di seguito sono riportate le specificazioni delle due equazioni e i risultati di stima.

Specificazioni modelli ECM


Specificazioni modelli ECM


 










Model ECM BENZENE_CAT : OLS Regression Results
Variabile Coef Std Err t P[>|t|] [0.025 0.975]
const 19.2842 14.188 1.359 0.175 -8.646 47.214
BENZENE_CAT_L1 -0.4554 0.0683 -6.676 0.000 -0.589 -0.322
BENZENE_PET_L1 0.3226 0.055 5.839 0.000 0.214 0.431
CATRAME_DIFF 0.6158 0.200 3.080 0.002 0.222 1.009
R-squared: 0.172, Durbin-Watson: 1.801










Model ECM BENZENE_PET : OLS Regression Results
Variabile Coef Std Err t P[>|t|] [0.025 0.975]
const 71.4246 18.844 3.790 0.000 34.330 108.519
BENZENE_PET_L1 -0.3971 0.073 -5.424 0.000 -0.541 -0.253
BENZENE_CAT_L1 0.3891 0.083 4.427 0.000 0.226 0.562
PETROLIO_DIFF 7.5291 1.312 5.739 0.000 4.947 10.111
R-squared: 0.197, Durbin-Watson: 1.840


Le velocità di aggiustamento stimate sono pari a -0,46 per il benzene da catrame e
-0,40 per il benzene da petrolio. Questi due parametri sono altamente significativi, il che implica che entrambe le variabili tendono a ricercare l’equilibrio di lungo periodo. La velocità rappresentata da questi coefficienti è relativamente elevata: per chiudere il 70% del gap causato da uno shock all’equilibrio, le due variabili impiegherebbero circa due mesi. Questo risultato supporta fortemente l’ipotesi di un prezzo unico del benzene.


Un altro aspetto interessante emerso dai modelli riguarda i parametri di lungo periodo.






Parametri ECM

α −αβ β
BENZENE_CAT -0.4554 0.3226 0.7083
BENZENE_PET -0.3971 0.3889 0.9794


Il parametro Beta di lungo periodo, pari a 0,71 per il benzene derivato dal petrolio rispetto a quello ottenuto dal catrame, è coerente con il differenziale di prezzo discusso in precedenza. Questa differenza è attribuibile alla qualità chimica inferiore del benzene da catrame, che mantiene un distacco costante nel lungo periodo rispetto al suo corrispettivo.


Entrambi i parametri confermano che il differenziale analizzato all’inizio dell’articolo è effettivamente stazionario e tende a stabilizzarsi attorno a una media prevedibile.

Conclusioni


L’analisi condotta sui prezzi del benzene derivati dai processi di coking del carbone e cracking del petrolio rivela una correlazione robusta e una tendenza alla stazionarietà nel lungo termine, suggerendo una sostanziale stabilità e prevedibilità dei prezzi. La differenza di prezzo tra il benzene da petrolio e quello da catrame riflette la qualità superiore del primo, giustificando il suo prezzo maggiorato e la preferenza per le applicazioni industriali.

Il modello a correzione dell’errore applicato ha evidenziato un rapido aggiustamento delle variabili verso l’equilibrio post-shock, confermando l’ipotesi di un prezzo unico nel mercato del benzene. Questi risultati non solo arricchiscono la comprensione delle dinamiche di mercato tra i due tipi di benzene, ma forniscono anche dati cruciali per i buyer che necessitano di strategie di acquisto informate.



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