【摘要】：全世界范圍內進行的的電力工業(yè)結構重組和放松管制，在引導電力工業(yè)市場化運營、打破壟斷、鼓勵競爭、提高效率的同時，也使得各個市場主體面臨著前所未有的風險。傳統(tǒng)電力管制體制下，電價由監(jiān)管者根據(jù)成本核定，在較長時期內電價具有穩(wěn)定性和可預測性。然而電力市場化改革改變了這種規(guī)則，在競爭性電力市場中，電力作為商品的最大特點在于不能進行有效的存儲，從而導致其需求彈性很小，致使電價易受到電力供求關系的影響，容易產(chǎn)生劇烈的價格波動。為了規(guī)避電價風險，遠期、期貨和期權等具有降低或轉移風險功能的電力金融衍生工具相繼出現(xiàn)。電力市場環(huán)境下，供電公司作為獨立的市場參與者，擁有配電網(wǎng)并從發(fā)電公司和電力交易中心批發(fā)購電后向終端用戶提供供電服務。研究和考察供電公司的交易策略，對供電公司優(yōu)化分配各級市場的購電量、降低市場風險具有不可或缺的作用；對穩(wěn)定電力市場具有重要意義。 本文首先介紹了電力金融衍生產(chǎn)品的特性及電力市場金融風險度量方法；其次將金融領域的投資組合理論應用到電力市場中，分析了供電公司、大用戶在多市場中的購電組合問題；之后，考慮了電力資產(chǎn)間的相關性問題，采用了Copula函數(shù)來度量電力資產(chǎn)間的非線性相關性；最后，深入分析了供電公司的多期購電決策問題。本文的主要工作與創(chuàng)新如下： ①供電公司在多個市場上的購電組合問題，通常從預期收益和風險角度來進行分析。現(xiàn)有文獻中，對多目標優(yōu)化問題大多采用加權法處理為單目標優(yōu)化問題進行求解，本文采用模糊多目標優(yōu)化算法求解模型，將目標函數(shù)模糊化，設法求出與各目標盡可能接近的相對最優(yōu)解�，F(xiàn)有文獻針對大用戶的購電風險問題，多采用VaR、CVaR等風險度量方法，沒有考慮大用戶的主觀風險厭惡程度。本文提出采用譜風險函數(shù)度量風險來構建大用戶的最優(yōu)購電組合模型，同VaR、ES相比，不用先驗地選擇置信水平，大用戶可以根據(jù)自己的風險厭惡程度自由選擇譜風險函數(shù)，基于譜的度量方法更加靈活。 ②對于各市場電價序列的聯(lián)合分布問題，現(xiàn)有文獻通常假設電價收益序列服從多元正態(tài)分布，并用線性相關系數(shù)度量電力資產(chǎn)間的相關性。但是眾多研究表明電價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)出較強的非線性特征，線性相關系數(shù)不能全面地反映相關結構。本文結合Copula函數(shù)的特點和GARCH模型的優(yōu)勢，考慮了電力實時、期貨兩市場收益間的相關結構和兩市場收益序列的統(tǒng)計特性，構造了兩市場收益組合的Gumbel Copula-（GARCH-GED，GARCH-t）模型，在此基礎上對供電公司的購電風險進行了分析。實證結果表明，與二元正態(tài)分布模型相比，基于Copula函數(shù)的風險度量值更加準確。 ③針對供電公司的多階段購電問題，現(xiàn)有文獻多采用各個階段單期風險的簡單加總來度量多期組合的風險或者采用單階段連續(xù)決策。事實上多階段投資時，投資者所考慮的是投資期末的最小風險值，而不是使單個階段的風險值盡可能的小�；诖�，本文構建了以供電公司期末收益最大、風險最小的多期購電組合優(yōu)化模型，其中期末收益的風險采用多期一致性風險度量函數(shù)測度。同時考慮到電力期貨市場和實時市場電價序列的尖峰、厚尾特性和兩市場電價序列間的相關結構，采用時變SJC Copula-（GARCH-T，GARCH-GED）模型擬合電價序列，并進行模擬。實證結果表明，多期投資組合決策優(yōu)于連續(xù)決策，也優(yōu)于整體購電決策。
【學位授予單位】：重慶大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2012
【分類號】：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，譜風險值也在增加，這γ 的減小，有效前沿曲線上移并且曲線越來越陡。這是因為險厭惡程度增加，并且增加的越來越快，對應的風險度量值 ( p)γφ 來度量大用戶的風險厭惡程度是合理的。

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，譜風險值也在增加，這γ 的減小，有效前沿曲線上移并且曲線越來越陡。這是因為險厭惡程度增加，并且增加的越來越快，對應的風險度量值 ( p)γφ 來度量大用戶的風險厭惡程度是合理的。

圖 3.4 不同風險度量方法下的有效前沿曲線ig.3.4 the effective frontier curves under different risk measurement meth風險度量組合風險的結果同用 VaR、ES 度量的結果進行比5%置信水平下，用 ES 度量的有效前沿曲線高于用 VaR 度量 是對損失超過 VaR 的加權平均，在相同的收益下用 ES 度量的風險。隨著γ 取值變化，譜風險度量的有效前沿曲線也會較大時，有效前沿曲線位于基于 VaR 度量的有效前沿曲線之上移。相對于 VaR、ES，譜風險度量方法不用先驗選取置信自己的主觀風險厭惡程度自由地選取風險厭惡函數(shù)，基于譜活實用。小結工業(yè)實現(xiàn)了市場化運營的國家和地區(qū)，電力已成為價格最易

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10 陳子q

本文編號：2756712