基于GARCH模型的電力市場風險分析.pdf

1、在實行“廠網(wǎng)分離，競價上網(wǎng)”的電力市場中，發(fā)電企業(yè)必須經(jīng)過報價才能上網(wǎng)，以期回收成本并獲得一定的利潤，發(fā)電企業(yè)希望通過一定的策略來實現(xiàn)自身利益的最大化，但是由于不確定因素的存在，使得電力市場中的風險難以度量。發(fā)電企業(yè)希望能夠在利潤一定的情況下降低風險或者在風險一定的情況下最大化利潤。本文研究出清電價的預(yù)測和電價波動帶來的電力市場風險的度量。
　　 價格作為一種經(jīng)濟手段，是調(diào)節(jié)供求關(guān)系的杠桿。電價預(yù)測是優(yōu)化決策的基本條件之一，對市

2、場統(tǒng)一出清電價的準確預(yù)測有利于發(fā)電企業(yè)進行合理的報價決策，但電價受很多因素的影響，其預(yù)測難度較大。本文將加權(quán)馬爾科夫鏈與BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相結(jié)合的方法用于對市場統(tǒng)一出清電價的組合預(yù)測，該方法充分利用了馬爾科夫鏈中的轉(zhuǎn)移概率能夠較好地反映隨機因素影響，以及BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有很強的適應(yīng)性，并用實例表明該方法有較好的預(yù)測結(jié)果。
　　 電力市場中發(fā)電商的風險很大程度來源于市場出清電價的波動，本文介紹了風險及風險度量的方法，利用廣義自回歸條件異方

3、差(Generalized AutoregressiveConditional Heteroskedasticity，GARCH)模型在時間序列分析上的優(yōu)點，通過對PJM電力市場電價數(shù)據(jù)的對數(shù)差分處理，并對得到的電價收益率序列進行分析，得出其存在異方差特性，運用赤池信息準則和施瓦茨準則選擇合適的自回歸條件異方差族模型，來捕捉收益率序列的波動性，求出收益率序列在不同分布函數(shù)下的標準方差值。在給定置信水平下，結(jié)合電價序列的不同分布，比較了不