發(fā)布時(shí)間：2020-07-15 16:02

【摘要】：全世界范圍內(nèi)進(jìn)行的的電力工業(yè)結(jié)構(gòu)重組和放松管制，在引導(dǎo)電力工業(yè)市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)、打破壟斷、鼓勵(lì)競(jìng)爭(zhēng)、提高效率的同時(shí)，也使得各個(gè)市場(chǎng)主體面臨著前所未有的風(fēng)險(xiǎn)。傳統(tǒng)電力管制體制下，電價(jià)由監(jiān)管者根據(jù)成本核定，在較長(zhǎng)時(shí)期內(nèi)電價(jià)具有穩(wěn)定性和可預(yù)測(cè)性。然而電力市場(chǎng)化改革改變了這種規(guī)則，在競(jìng)爭(zhēng)性電力市場(chǎng)中，電力作為商品的最大特點(diǎn)在于不能進(jìn)行有效的存儲(chǔ)，從而導(dǎo)致其需求彈性很小，致使電價(jià)易受到電力供求關(guān)系的影響，容易產(chǎn)生劇烈的價(jià)格波動(dòng)。為了規(guī)避電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)，遠(yuǎn)期、期貨和期權(quán)等具有降低或轉(zhuǎn)移風(fēng)險(xiǎn)功能的電力金融衍生工具相繼出現(xiàn)。電力市場(chǎng)環(huán)境下，供電公司作為獨(dú)立的市場(chǎng)參與者，擁有配電網(wǎng)并從發(fā)電公司和電力交易中心批發(fā)購(gòu)電后向終端用戶提供供電服務(wù)。研究和考察供電公司的交易策略，對(duì)供電公司優(yōu)化分配各級(jí)市場(chǎng)的購(gòu)電量、降低市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)具有不可或缺的作用；對(duì)穩(wěn)定電力市場(chǎng)具有重要意義。 本文首先介紹了電力金融衍生產(chǎn)品的特性及電力市場(chǎng)金融風(fēng)險(xiǎn)度量方法；其次將金融領(lǐng)域的投資組合理論應(yīng)用到電力市場(chǎng)中，分析了供電公司、大用戶在多市場(chǎng)中的購(gòu)電組合問(wèn)題；之后，考慮了電力資產(chǎn)間的相關(guān)性問(wèn)題，采用了Copula函數(shù)來(lái)度量電力資產(chǎn)間的非線性相關(guān)性；最后，深入分析了供電公司的多期購(gòu)電決策問(wèn)題。本文的主要工作與創(chuàng)新如下： ①供電公司在多個(gè)市場(chǎng)上的購(gòu)電組合問(wèn)題，通常從預(yù)期收益和風(fēng)險(xiǎn)角度來(lái)進(jìn)行分析�，F(xiàn)有文獻(xiàn)中，對(duì)多目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題大多采用加權(quán)法處理為單目標(biāo)優(yōu)化問(wèn)題進(jìn)行求解，本文采用模糊多目標(biāo)優(yōu)化算法求解模型，將目標(biāo)函數(shù)模糊化，設(shè)法求出與各目標(biāo)盡可能接近的相對(duì)最優(yōu)解。現(xiàn)有文獻(xiàn)針對(duì)大用戶的購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)問(wèn)題，多采用VaR、CVaR等風(fēng)險(xiǎn)度量方法，沒有考慮大用戶的主觀風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度。本文提出采用譜風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)度量風(fēng)險(xiǎn)來(lái)構(gòu)建大用戶的最優(yōu)購(gòu)電組合模型，同VaR、ES相比，不用先驗(yàn)地選擇置信水平，大用戶可以根據(jù)自己的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度自由選擇譜風(fēng)險(xiǎn)函數(shù)，基于譜的度量方法更加靈活。 ②對(duì)于各市場(chǎng)電價(jià)序列的聯(lián)合分布問(wèn)題，現(xiàn)有文獻(xiàn)通常假設(shè)電價(jià)收益序列服從多元正態(tài)分布，并用線性相關(guān)系數(shù)度量電力資產(chǎn)間的相關(guān)性。但是眾多研究表明電價(jià)收益序列有明顯的厚尾、異方差現(xiàn)象，電力資產(chǎn)之間表現(xiàn)出較強(qiáng)的非線性特征，線性相關(guān)系數(shù)不能全面地反映相關(guān)結(jié)構(gòu)。本文結(jié)合Copula函數(shù)的特點(diǎn)和GARCH模型的優(yōu)勢(shì)，考慮了電力實(shí)時(shí)、期貨兩市場(chǎng)收益間的相關(guān)結(jié)構(gòu)和兩市場(chǎng)收益序列的統(tǒng)計(jì)特性，構(gòu)造了兩市場(chǎng)收益組合的Gumbel Copula-（GARCH-GED，GARCH-t）模型，在此基礎(chǔ)上對(duì)供電公司的購(gòu)電風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行了分析。實(shí)證結(jié)果表明，與二元正態(tài)分布模型相比，基于Copula函數(shù)的風(fēng)險(xiǎn)度量值更加準(zhǔn)確。 ③針對(duì)供電公司的多階段購(gòu)電問(wèn)題，現(xiàn)有文獻(xiàn)多采用各個(gè)階段單期風(fēng)險(xiǎn)的簡(jiǎn)單加總來(lái)度量多期組合的風(fēng)險(xiǎn)或者采用單階段連續(xù)決策。事實(shí)上多階段投資時(shí)，投資者所考慮的是投資期末的最小風(fēng)險(xiǎn)值，而不是使單個(gè)階段的風(fēng)險(xiǎn)值盡可能的小。基于此，本文構(gòu)建了以供電公司期末收益最大、風(fēng)險(xiǎn)最小的多期購(gòu)電組合優(yōu)化模型，其中期末收益的風(fēng)險(xiǎn)采用多期一致性風(fēng)險(xiǎn)度量函數(shù)測(cè)度。同時(shí)考慮到電力期貨市場(chǎng)和實(shí)時(shí)市場(chǎng)電價(jià)序列的尖峰、厚尾特性和兩市場(chǎng)電價(jià)序列間的相關(guān)結(jié)構(gòu)，采用時(shí)變SJC Copula-（GARCH-T，GARCH-GED）模型擬合電價(jià)序列，并進(jìn)行模擬。實(shí)證結(jié)果表明，多期投資組合決策優(yōu)于連續(xù)決策，也優(yōu)于整體購(gòu)電決策。
【學(xué)位授予單位】：重慶大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號(hào)】：F224;F426.61
【圖文】：

圖 3.2 不同γ 值下的有效前沿曲線Fig.3.2 the effective frontier curves of differentγ.2 知，隨著大用戶期望收益的增加，譜風(fēng)險(xiǎn)值也在增加，這γ 的減小，有效前沿曲線上移并且曲線越來(lái)越陡。這是因?yàn)殡U(xiǎn)厭惡程度增加，并且增加的越來(lái)越快，對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)度量值 ( p)γφ 來(lái)度量大用戶的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度是合理的。

圖 3.2 不同γ 值下的有效前沿曲線Fig.3.2 the effective frontier curves of differentγ.2 知，隨著大用戶期望收益的增加，譜風(fēng)險(xiǎn)值也在增加，這γ 的減小，有效前沿曲線上移并且曲線越來(lái)越陡。這是因?yàn)殡U(xiǎn)厭惡程度增加，并且增加的越來(lái)越快，對(duì)應(yīng)的風(fēng)險(xiǎn)度量值 ( p)γφ 來(lái)度量大用戶的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度是合理的。

圖 3.4 不同風(fēng)險(xiǎn)度量方法下的有效前沿曲線ig.3.4 the effective frontier curves under different risk measurement meth風(fēng)險(xiǎn)度量組合風(fēng)險(xiǎn)的結(jié)果同用 VaR、ES 度量的結(jié)果進(jìn)行比5%置信水平下，用 ES 度量的有效前沿曲線高于用 VaR 度量 是對(duì)損失超過(guò) VaR 的加權(quán)平均，在相同的收益下用 ES 度量的風(fēng)險(xiǎn)。隨著γ 取值變化，譜風(fēng)險(xiǎn)度量的有效前沿曲線也會(huì)較大時(shí)，有效前沿曲線位于基于 VaR 度量的有效前沿曲線之上移。相對(duì)于 VaR、ES，譜風(fēng)險(xiǎn)度量方法不用先驗(yàn)選取置信自己的主觀風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度自由地選取風(fēng)險(xiǎn)厭惡函數(shù)，基于譜活實(shí)用。小結(jié)工業(yè)實(shí)現(xiàn)了市場(chǎng)化運(yùn)營(yíng)的國(guó)家和地區(qū)，電力已成為價(jià)格最易

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10 陳子q

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