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  1. 投資組合理論及其在電力市場風險管理的應用

    時間:2025-12-11 04:45:12 金融畢業論文 我要投稿

    投資組合理論及其在電力市場風險管理的應用

      投資組合理論及其在電力市場風險管理的應用

    投資組合理論及其在電力市場風險管理的應用

      【摘要】電力的市場化改革使得各個市場參與者都面臨巨大的市場風險,如何權衡風險和收益是他們需要解決的重要問題之一。

      在引入投資組合理論及相關知識的基礎上,重點介紹了在電力市場條件下,作為市場兩大主體的供電公司和發電公司,應用投資組合理論以規避在多市場間購(售)電風險的研究現狀,并對其進一步的應用研究做出了展望。

      【關鍵詞】投資組合;風險管理;電力市場

      引言

      電力市場化改革使得越來越多的市場參與者認識到風險管理的重要性,并積極采用合適的風險管理工具和方法來回避或控制風險。

      在電力市場中,由于運行模式不同,不同的電力市場有不同的市場結構,但一般都有長期合同市場、日前市場、實時市場、平衡市場,有的還設置了期權和期貨等金融市場來抑制和對沖實物市場的交易風險。

      因此,市場參與者如何在各個市場投資,使自己收益最大的同時風險最小就是他們特別關注的重點問題。

      投資組合理論正是解決如何分散投資以到達收益和風險的均衡問題,在電力市場中得到了很好的應用。

      1.投資組合理論

      投資組合理論也稱投資分散理論,其思想簡言之,就是把財富分配到不同的資產中,以達到分散風險、確保收益的目的。

      1952年,哈里.馬克維茨(HarryMarkowitz)提出均值-方差模型,標志著現代投資組合理論的誕生。

      馬克維茨認為,投資者的效用是關于證券投資組合的期望回報率和方差的函數。

      一般而言,高的回報率往往伴隨著高的風險,理性的投資者追求在一定風險承受范圍之內盡可能高的回報率,或者在保證一定回報率下風險最小。

      1.1投資組合模型

      最優組合要求收益最大化同時風險最小,因此是一個兩目標優化問題,理性的投資者通過選擇有效的投資組合,以實現其期望效用最大化。

      這一選擇過程可借助于兩目標最優規劃實現,數學描述可以表示為:

      (1)其中:E(π)為投資公司在各個市場的投資組合的期望收益,D(π)為投資組合所產生的風險損失,在這里為投資組合收益的方差,xi為投資公司在各個市場的投資比例,k為組合的資產個數。

      通常可以利用其效用最大化來確定最優的投資組合,也可在可容忍風險范圍內最大化收益,或在某一確定收益下最小化風險(或損失),這樣就可以將多目標優化轉化為單目標規劃問題。

      1.2風險測量因子

      (1)方差

      馬克維茨投資組合模型中使用方差衡量風險,簡單方便,但方差表示雙側波動,而風險一般是對于收益低于預期值得情況,因此方差測量方法具有一定的局限性。

      針對此,有人采用半方差或標準半方差模型來標示下方風險。

      (2)風險價值

      風險險價值(Valueatrisk,VaR)是在金融領域中評價金融風險的主流方法。

      VaR的含義是“處于風險中的價值”,是指(市場在正常波動條件下)在一定的概率水平下(置信水平)下,某一金融資產在未來特定的一段時間內的最大的可能損失。

      由VaR的定義可知,它是用來衡量風險資產在某一概率水平下的風險值是多少的一個有用的工具。

      它概念簡單,易于理解,能直接比較面臨不同風險的金融工具之間的相對風險度等。

      然而,當投資回報不滿足正態分布時,VaR在數學上具有一定的局限性,如:

      ①缺乏次可加性,即投資組合的風險不一定小于各單獨投資風險之和;

      ②VaR尾部損失測量不充分。

      這一點使人們忽略小概率發生的巨額損失事件(如股市崩盤,電價飛升等),而這又恰恰正是監管部門和投資商所重點關注的。

      (3)條件風險價值

      由于方差和VaR的一些缺陷,Rockafeller和Uryasev等學者提出了條件風險價值(ConditionalValueatrisk,CVaR)這一概念,CVaR是指損失超過VaR的條件均值。

      從定義可以看出,CVaR是以VaR為基礎,代表超額損失的條件期望值,比VaR包含更多的尾部信息,可以反映出投資組合的潛在損失。

      另外,CVaR是個一致性的風險度量,并且不依賴于投資回報符合正態分布的假設,在數學上也容易處理,因此受到越來越多的關注。

      2.投資組合在電力市場風險管理中的應用

      2.1供電公司決策

      市場條件下,特別是輸配電市場不分離的情況下,供電公司面對變化的購電市場、不變的零售電價和瞬時變化的電力負荷,如何合理購電以滿足負荷需求,同時使自己的收益最大化,是供電公司迫切解決的重要問題。

      對于供電公司如何利用投資組合方法在各個市場購電,以最小化購電費用為目標給出了購電商在時前市場、日前市場和獨立系統運營商ISO市場的購電方案,但沒有考慮風險約束;根據投資風險理論中的Markowitz理論建立了供電公司收益最大和風險最小的雙目標數學模型,通過解析方法求得了在現貨市場和遠期合同市場的購電分配方案.

      以風險價值(VaR—valueatrisk)作為計量工具,以包含風險和收益的效用函數最大為目標,分別建立了峰荷和谷荷時供電商在遠期合同和現貨市場的購電方案;以方差和風險容忍系數為基礎,構造了供電公司在現貨市場、遠期合同市場、備用市場和自備電廠之間購買費用最小的折衷方案。

      以半方差作為風險測量工具,討論了供電公司在包括日前現貨市場、掉期、期權以及自有電廠等多市場間的中期購電組合問題。

      以條件風險價值(CVaR)作為風險量測,以對數正態分布模擬未來市場電價,使用實際購電數據,為購電商(地方配電公司)建立一種新型的均值-CVaR模型。

      對其在3個市場的購電作優化組合和風險評估,并與均值-方差模型所得結果作比較。

      結果表明,所建立模型能在保證一定的成本約束下使配電商承擔的CVaR風險最小,較均值-方差模型提供更能反映實際風險的結果。

      在假設用電需求為隨機變量的基礎上,利用條件風險價值(CVaR)為風險計量指標,以供電公司利潤的CVaR值最大化為目標,構建了供電公司在現貨市場的購電優化決策模型,并給出了模型的解析解;同時,分析了供電公司因為購電不足而導致給用戶的賠償額度以及供電公司風險厭惡程度對最優購電量的影響。

      使用條件風險價值作為風險度量工具,建立了同時考慮低電價可中斷負荷合同和高補償可中斷負荷合同的供電商負荷削減決策模型,使用基于蒙特卡洛隨機模擬的遺傳算法對模型進行了求解,分析了不同負荷需求水平下供電商的負荷削減策略。

      2.2發電公司決策

      在電力市場化改革的過程中,最先分離出去的就是發電公司,廠網分開,競價上網。

      對于發電公司來講,面對的電力市場價格和燃料或來水量都是變化的。

      目前對發電公司如何在各市場間進行分配調度發電量的研究受到學術界的普遍關注。

      以方差作為風險測量因子,同時考慮發電商在日前市場和備用市場間自調度風險和收益權衡問題,由于考慮了開停機計劃,采用的模型是一個混合整數二次規劃問題,并用拉格朗日松弛算法來求解。

      采用資本資產定價模型,引入風險效用的概念,考慮了發電商電量在年度合約市場和月度合約市場間的分配策略,以投資組合中的效用函數為目標,以收益的方差作為風險,討論了發電商在能量市場和合同市場的分配方案,有人則以類似的效用函數模型,討論了能量市場和備用市場的分配問題。

      在電力市場中,發電機組由于故障而強迫停運常常是引起市場價格上升重要原因之一,也是發電商需要規避的風險之一。

      特別是在日前市場投標后機組故障,發電商不得不在實時市場購電然后再賣給獨立系統運營商,當實時市場價格高于日前市場價格時就會虧損。

      將報價函數分為高、中、低三種,以發電商可以接受的最大VaR為約束條件,討論了發電商在投標策略中如何最小化強迫停運風險的問題。

      引入VaR方法進行風險評估,結合實物期權的思想,建立了考慮旋轉備用和現貨市場的發電商運行資產價值模型,得出了一些有益的結論。

      采用一致性風險因子CVaR度量風險,克服了方差和VaR的局限性,但(有的)沒有考慮電力系統的技術約束;(有的)也只考慮了發電約束而沒有考慮網絡約束,使得計算結果過于樂觀。

      3.結論與展望

      投資組合理論在電力市場風險管理中應用得到越來越多專家學者的關注和研究,本文重點總結了作為市場兩大主體的供電公司和發電公司,應用投資組合理論以規避在多市場間購(售)電風險的研究現狀。

      隨著電力市場改革的深入,該方法必將被更多的市場參與者接受和應用。

      其應用還可以在以下幾個方面做進一步的探討:

      (1)考慮電力系統本身約束:目前的研究主要基于金融市場的理論,考慮電力系統本身約束的較少,比如網絡約束、發電機爬坡、啟停約束等,而這才是電力市場區別與其它市場的關鍵。

      (2)多階段多市場投資:目前研究主要是單階段多市場投資,而電力市場的投資往往是多階段的,有時候需要一小時甚至15分鐘投標一次,研究多市場多階段投資才更符合電力市場投資實際。

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