能源市场的风险管理

在市场经济条件下，能源企业受到各种各样不确定因素的影响，包括自然灾害、价格的波动、供需的变化和各种突发事件等。为规避、控制因这些不确定因素的发生而给企业带来的损失或负面影响，实现能源市场风险管理至关重要。无论是2000年6月的美国加州电力危机，还是2004年发生的被称为巴林银行倒闭后金融市场最大丑闻的中航油事件，都为我们敲响了能源风险管理的警钟。     

基于集对故障树方法的电网安全运行风险评估模型

本文首先对电网安全运行风险进行分析,并结合实际情况,运用故障树法构建电网安全运行模型;然后,利用集对分析的概念及其运算法则推导出集对与门算子和集对或门算子;接着,采取集对分析方法,得出具有确定性与不确定性的各个底事件的联系度;最后,以算例表明本文所提出的集对故障树分析法是可行的,既能实现对电网安全运行风险的度量,又避免了以往采用概率度量的不准确性,能更好地描述电网运行风险的真实程度。     

提升中国CO2排放绩效的最优FDI规模研究

经济全球化背景下,外商直接投资(FDI)对中国CO₂排放绩效的影响一直是学术界的研究热点。采用中国1983—2019年时间序列数据,构建了以FDI依存度为转换变量的平滑转换回归模型(STR模型),实证检验是否存在一个最优FDI规模,能显著提升以人均CO₂排放量和CO₂排放强度衡量的CO₂排放绩效。结果表明:FDI对中国CO₂排放绩效的影响效应呈现非线性,且确实存在最优FDI规模,占当年GDP的3.048%;当FDI依存度低于此值时,FDI依存度与人均CO₂排放量和CO₂排放强度显著负向相关,即提高FDI依存度可有效提升CO₂排放绩效;当FDI依存度高于此值时,FDI依存度与人均CO₂排放量和CO₂排放强度显著正向相关。目前中国FDI规模并未达到最优,因此,加大引资力度、积极吸收高水平FDI是改善中国CO₂排放绩效的有效途径。     

基于非线性动力学特征的供电公司风险度量指标设计

在分析既有风险管理方法的基础上,研究了我国电力市场上网电价波动风险的度量问题。基于上网电价的显著的非线性特征,采用多维指标对上网电价波动风险的深度、宽度和持久度进行度量。首先,从定量的角度,采用VaR指标对风险波动的深度进行评估,采用标准离差率对风险波动的宽度进行评估,采用上网电价的波动频率对风险波动的持久度进行评估;其次,对上述3个评估指标的设计合理性进行了讨论,并构建了供电公司风险度量模型;最后,通过实证分析表明所建立的供电公司风险度量模型能更全面、更科学地描述我国上网电价波动,可为我国电力市场电价的风险控制提供一定的参考。     

碳排放约束下的中国电力需求研究——基于空间面板模型的实证分析

基于1997—2015年中国省级面板数据,采用Moran’s I统计量和空间杜宾(SDM)计量模型,对碳排放约束下电力需求进行实证分析,得出以下结果:Moran’s I统计结果发现电力需求量在地理空间上具有显著的空间关联性和地理集聚特征;模型估计结果发现碳排放强度的降低对电力需求量具有显著抑制作用,同时通过溢出效应使其他省份电力需求上升。而分地区模型估计结果表明该影响具有地理差异性;经济和城市化对电力需求量具有显著的推动效果,其溢出效应也有明显的空间异质性。另外,经济发展与电力需求呈现出一定程度的倒"U"型非线性关系。因此,国家实施碳排放减排措施应该考虑空间关联和地理差异性,同时应加速城市化进程、产业结构转型升级等,以在实现CO2减排目标的同时保障电力的正常供应,为经济的稳定发展保驾护航。     

能源市场的风险管理

在市场经济条件下,能源企业受到各种各样不确定因素的影响,包括自然灾害、价格的波动、供需的变化和各种突发事件等。为规避、控制因这些不确定因素的发生而给企业带来的损失或负面影响,实现能源市场风险管理至关     

中国电力周期与经济周期的协同性——基于Markov区制转移模型

采用1978—2015年中国电力消费和国内生产总值的年度数据,基于"三区制"马尔科夫区制转移模型,研究了电力消费和经济增长的动态转变过程,识别和划分了改革开放后中国电力周期和经济周期的阶段,并分析了两者在不同阶段的协同性。结果表明:电力周期和经济周期均具有低速增长期、稳定增长期和高速增长期三个区制转移特征;电力消费在低速增长期和高速增长期的波动性明显高于GDP,而在稳定增长期的波动性则显著小于GDP;20世纪80年代中期以前,是电力周期和经济周期的静态协同期;20世纪80年代中后期,两者处于非协同期;之后,两者处于显著的跨区制动态协同期,且处于协同期的电力周期与经济周期在时间上表现出较高的一致性。