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《重庆大学》 2012年
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电力市场环境下供电公司的购电风险分析

亢娅丽  
【摘要】:全世界范围内进行的的电力工业结构重组和放松管制,在引导电力工业市场化运营、打破垄断、鼓励竞争、提高效率的同时,也使得各个市场主体面临着前所未有的风险。传统电力管制体制下,电价由监管者根据成本核定,在较长时期内电价具有稳定性和可预测性。然而电力市场化改革改变了这种规则,在竞争性电力市场中,电力作为商品的最大特点在于不能进行有效的存储,从而导致其需求弹性很小,致使电价易受到电力供求关系的影响,容易产生剧烈的价格波动。为了规避电价风险,远期、期货和期权等具有降低或转移风险功能的电力金融衍生工具相继出现。电力市场环境下,供电公司作为独立的市场参与者,拥有配电网并从发电公司和电力交易中心批发购电后向终端用户提供供电服务。研究和考察供电公司的交易策略,对供电公司优化分配各级市场的购电量、降低市场风险具有不可或缺的作用;对稳定电力市场具有重要意义。 本文首先介绍了电力金融衍生产品的特性及电力市场金融风险度量方法;其次将金融领域的投资组合理论应用到电力市场中,分析了供电公司、大用户在多市场中的购电组合问题;之后,考虑了电力资产间的相关性问题,采用了Copula函数来度量电力资产间的非线性相关性;最后,深入分析了供电公司的多期购电决策问题。本文的主要工作与创新如下: ①供电公司在多个市场上的购电组合问题,通常从预期收益和风险角度来进行分析。现有文献中,对多目标优化问题大多采用加权法处理为单目标优化问题进行求解,本文采用模糊多目标优化算法求解模型,将目标函数模糊化,设法求出与各目标尽可能接近的相对最优解。现有文献针对大用户的购电风险问题,多采用VaR、CVaR等风险度量方法,没有考虑大用户的主观风险厌恶程度。本文提出采用谱风险函数度量风险来构建大用户的最优购电组合模型,同VaR、ES相比,不用先验地选择置信水平,大用户可以根据自己的风险厌恶程度自由选择谱风险函数,基于谱的度量方法更加灵活。 ②对于各市场电价序列的联合分布问题,现有文献通常假设电价收益序列服从多元正态分布,并用线性相关系数度量电力资产间的相关性。但是众多研究表明电价收益序列有明显的厚尾、异方差现象,电力资产之间表现出较强的非线性特征,线性相关系数不能全面地反映相关结构。本文结合Copula函数的特点和GARCH模型的优势,考虑了电力实时、期货两市场收益间的相关结构和两市场收益序列的统计特性,构造了两市场收益组合的Gumbel Copula-(GARCH-GED,GARCH-t)模型,在此基础上对供电公司的购电风险进行了分析。实证结果表明,与二元正态分布模型相比,基于Copula函数的风险度量值更加准确。 ③针对供电公司的多阶段购电问题,现有文献多采用各个阶段单期风险的简单加总来度量多期组合的风险或者采用单阶段连续决策。事实上多阶段投资时,投资者所考虑的是投资期末的最小风险值,而不是使单个阶段的风险值尽可能的小。基于此,本文构建了以供电公司期末收益最大、风险最小的多期购电组合优化模型,其中期末收益的风险采用多期一致性风险度量函数测度。同时考虑到电力期货市场和实时市场电价序列的尖峰、厚尾特性和两市场电价序列间的相关结构,采用时变SJC Copula-(GARCH-T,GARCH-GED)模型拟合电价序列,并进行模拟。实证结果表明,多期投资组合决策优于连续决策,也优于整体购电决策。
【学位授予单位】:重庆大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:F224;F426.61

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