Biorefinery procurement risk hedging under multi-commodity price and exchange rate uncertainty

Abstract

I løpet av de siste årene har koronapandemien og økende global politisk usikkerhet ført til høyere volatilitet og prisrisiko i råvaremarkedene. Den råvareintensive og voksende bioraffineriindustrien spiller en avgjørende rolle i det pågående grønne skiftet, og fremhever behovet for effektiv risikostyring av slike produksjonsanlegg i tiden fremover. Denne oppgaven undersøker sikring av innkjøpsrisiko for et norsk bioraffineri og hensyntar dets felles eksponering mot råvarepris- og valutarisiko. Vi foreslår et scenariooptimerings-rammeverk til å bestemme den optimale sikringsstrategien der målet er å minimere bioraffineriets Conditional Value-at-Risk. For å fange opp potensielle avhengigheter mellom risikofaktorene benytter vi oss av en multivariat vector error correction model som grunnlag for å generere våre scenarier. Resultatene våre viser signifikant risikoreduserende potensial ved bruk av det foreslåtte sikringsrammeverket. De beregnede sikringsposisjonene gir imidlertid kun en beskjeden risikoreduksjon sammenlignet med den enkle naive sikringsstrategien. Selv om olje er en fundamental energi-økonomisk indikator, er ytterligere kryssikring ved bruk av terminkontrakter for olje ikke økonomisk signifikant.

In recent years, the coronavirus pandemic and rising global political uncertainty have led to increased volatility and price risk in the commodity markets. The commodity-intensive and growing biorefinery industry plays a crucial role in the ongoing green shift, highlighting the need for effective risk management of such production facilities going forward. This paper investigates procurement risk hedging of a Norwegian biorefinery considering its joint exposure to commodity price and foreign exchange rate risk. We propose a scenario optimization framework to determine the optimal hedging strategy where the objective is to minimize the biorefinery’s Conditional Value-at-Risk. To capture potential dependencies between the risk factors, we use a multivariate vector error correction model as the basis for our scenario generation procedure. Our results show significant risk-reducing potential using the proposed hedging framework. However, the derived hedge positions only yield modest risk reduction compared to the simple naïve hedging strategy. Although oil is a fundamental energy-economic indicator, additional cross-hedging through oil forward contracts is not economically significant.