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采用金融工具控制电力市场中长期金融风险(三)

北极星售电网  来源:电力市场观察    2016/12/22 9:41:10  我要投稿  
所属频道: 电力金融   关键词: 售电 电力市场 电力公司

北极星售电网讯:1.4考虑差价合约的电力市场金融风险分析(采用历史模拟法)

1.4.1计算模型

为简化分析起见,本节将以电力公司的毛利润作为主要分析对象,如要进一步分析电力公司的净利润,可以在毛利润的基础上进一步减去电力公司的许多其他支出费用,如运行费用、税收等项支出,但这并不影响本文的主要分析结果。

浙江省电力市场中,浙江省电力公司起到了一个单一购买者的作用,它的购电来源主要包括三部分:电力市场内的竞价机组、华东售电、市场外的非竞价机组。竞价机组的购电电价由市场清除电价Pt决定;而华东售电和非竞价机组的购电价格由省电力公司与对方商定后,以合同形式按某一确定的价格P2购买。电力公司从电力市场购买电能,然后再把所有电量以国家规定的价格约595元/MWh统一向所有用户们售电。在忽略网络损耗的情况下,可以得到电力公司的毛利润h为:

Pt—Pi•Qi—P2•Q2(18.11)

其中:h为电力公司的售电价格,目前浙江省对工业、商业和居民用户采用了不同的电价,将各种电价进行平均后得到的总体平均电价为595元/MWh,在本文计算中统一取售电价格为595元/MWh;

Qi—电力公司通过电力市场购入的总电量,也等于售电量;

Pi—竞价机组部分电量的市场清除电价(按电量加权平均计算得到—电力公司通过电力市场购入的竞价部分的电量;

P2—非竞价机组和华东售电部分电量的平均电价,一般是每年商定一次,因此可以认为是固定值,这里近似取为400元/MWh;

Q2一通过非竞价机组和华东售电部分购人的总电量。

而且公式(18.11)中的参数有这样的关系:

Q=Qi+Q2(18.12)

考虑目前的短期负荷的精度较高,上面公式(18.11)中的总用电量Q可以通过负荷预测得到。由于该预测值与次日的实际用电量不会相差太大(一般不大于5%,通常在1%〜3%),故公式中的总用电量可以用预测值Q。来表示,设为一固定值。故公式(18.12)表达为:

Qo=Qi+Q2(18.13)

上式中Q2由省电力调度中心统一安排,为某一固定值,于是购入的竞价机组部分电量a也是一固定值。通过华东售电和非竞价机组购入的两部分电量,其价格和电量都是固定的,所以它们对于利润的影响作用是相同的。在这里可以将它们合并,均看成通过市场外部购入的电量,其购电总量为Q2,其购电平均价格近似取400元/MWh。故(18.11)式又可表达为:

Pr=595•Qo-Pi•Qt-400•Q2(18.14)

由此可以看出,毛利润A和竞价机组市场清除电价R成线性关系,组合厂中只有一个市场因子—清除电价A。

显然,由公式(18.14)可见,毛利润主要取决于电价P的波动,这与金融资产股票主要取决于股票价格的波动基本相同。由此可以采用VaR方法通过公式(18.14)来对电力公司的毛利润的价格风险进行分析。

下面给出电价波动和毛利润波动的关系:

APr=Pi—Pic(18.15)

根据历史模拟法的基本原理和公式(18.14),可得:

APr=[595•Q〇—(Pi+API)•Qi—400•Q2]—[595•Q〇—Pi•Q]—400•Q2](18.16)

这样,由以上的分析知Q为一固定值,电价的波动和毛利润的波动一一对应,而且电价A波动的排序和毛利润波动排序次序刚好相反,例如电价波动的最大值(假设为正)恰好对应着毛利润波动的最小值(负值),所以可用电价Pi的波动值通过公式(18.16)计算毛利润的价值变化(损益),将此损益从最小到最大排序得到损益分布,通过给定置信度下的分位数求出VaR。如对于有500个可能损益情况,95%的置信度对应的分位数为组合的第25个最严重的损益值。

1.4.2差价合约引入前后市场金融风险的实证分析

本文将以浙江电力市场为例,对其引人差价合约前后的市场金融风险进行实证分析。

选择2001年5月8日至2002年9月21日为考查时期,则9月22日为下一个考查日,9月22日〜9月28日为下一个考察周。

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