Heston模型的效用无差别定价和套期保值

在风险资产服从Heston模型的假设下,研究了指数效用函数的无差别定价和套期保值问题.利用动态规划方法得到Heston模型的效用无差别定价的公式和套期保值策略.并利用效用无差别定价的性质构造了最小熵鞅测度,证明了最小鞅测度与极小熵鞅测度是一致的.     

O-U过程的效用无差别定价和套期保值

在交易资产服从O-U(Ornstein-Uhlenbeck)过程模型的假设下,研究指数效用函数的无差别定价和套期保值问题.利用动态规划方法得到了效用无差别定价满足的偏微分方程,同时得到对应的套期保值策略.     

出口企业的具有状态非独立效用的套期决策

探讨了由于汇率的随机波动而面临着收益风险的风险厌恶竞争性出口企业的行为,这类企业可进入无偏差的外汇无期市场,在那里对外汇风险进行无成本套期保值。通过引入状态依赖效用拓展了标准方法并考察了众所周知的分离理论和全套期理论在这种一般化框架中是否仍然成立。     

考虑用户反应的配电公司最优购售电与风险管理策略

以一致性风险指标条件风险值(CVaR)衡量风险,提出一种考虑用户需求价格弹性的配电公司购售电最优策略,以期望售电利润最大化和购电风险最小化为目标,在优化购电结果的同时确定对用户的售电价格.所建立模型是一个随机规划问题,可以通过转化法求解.在此模型中,配电公司通过多种方式购电,如现货市场、远期合约和自备电厂等.仿真结果表明,在考虑售电侧用户的响应及购电侧的现货价格波动后,配电公司的购售电策略更贴近实际情况,为购电商实施购售电综合风险管理提供了一个新的思路.
     

浅议开放型经济下中国期货市场的发展战略

中国建立期货市场的探索始自1988年，至今走过整整二十年的时间，其问有经验也有教训。就近几年的发展情况来看。期货市场品种不断增多，交易机制不断创新，交易规模成倍增长，展示了我国期货市场发展的良好势头。随着经济全球化的进一步发展和金融危机在全球的进一步蔓延，今后中国的期货市场应如何发展才能为国内外交易者创造良好的交易环境，为中国经济的发展起到其应有的作用。是为许多人所瞩目的一个问题。本文对我国期货市场目前发展中存在的问题和面临的机遇进行分析。提出了中国期货市场的未来发展的战略。     

离散时间模型的效用无差别定价和套期保值

采用动态规划方法研究单阶段模型的效用无差别定价和套期保值策略,得到指数效用的无差别定价和套期保值策略的精确解,利用数值解例子探讨幂效用函数的无差别定价和套期保值策略,得出定价与投资者初始财富之间的关系.     

碳交易下考虑产品替代性的供应链减排决策研究

在碳交易背景下,针对企业单一的减排方式,提出了能源费用托管型合作模式的外包减排,并对两种减排方式 进行对比分析。 构建自主减排与外包减排 Stackelberg 博弈模型,比较分析交叉价格弹性、碳交易价格及减排投资系数 对两种减排方式下企业利润和碳减排量的影响,进一步细化影响选择减排方式的因素,采用算例仿真验证模型的有效 性。 研究结果表明:无论哪种减排方式,企业碳减排量和利润与交叉价格弹性系数成正向变动关系;碳交易价格增长, 会调动制造商减排积极性,产品的碳减排量增加,而对利润产生负效应;减排投资系数的增大,对企业减排起到负向阻 碍作用;节能服务公司与制造商自主减排投资系数比影响供应链选择减排方式,当减排投资系数比小于阈值时,企业 应选择能源费用托管型合作模式的外包减排,同时决策因素的变动会影响其选择减排方式的时机。     

随机利率模型下的风险度量

随着利率市场化进程的不断加快,对债券的价格波动率进行较深入的了解,才能在实战中对价格的涨跌原因进行正确分析,并采取相应的投资策略,以达到风险最小化、收益最大化的目的。参照前人的固定利率时债券的价格的研究成果,推广到了随机利率模型下的债券的价格,并在此基础上介绍了债券价格波动率的2种重要测度:久期和凸度,给出了久期凸度对国债价格波动率预测的实证分析,以及基于久期和凸度的套期保值方法。     

考虑大用户直购电的电网公司风险管理分析

按照国务院关于转变职能和简政放权的总体要求以及2013年深化经济体制改革重点工作的有关意见,电力用户与发电企业直接交易工作有序稳步推进,电力大用户可以直接向电力企业购电,但是随着大用户直购电的出现也给电网公司的经营发展带来了一定的风险。文中会介绍大用户直购电对整个电力市场的影响,分析直购电环境下电网公司的运营风险分析,最后提出相应的策略来规避风险。     

考虑大用户直购电的电网公司风险管理探讨

在电力市场环境下,大用户直接购电的实施打破了电网公司作为“单一购买者”的垄断局面。本文针对大用户直接购电给电网公司（PGC）带来的风险进行了研究分析,以现代投资组合理论、效用理论为基础,采用了CVaR评估方法,分析了PGC的风险管理策略,有助于电网公司明确交易风险,帮助其达到利润最大化和风险最小化的经营目的。     

考虑可再生能源配额制的售电公司组合购电优化研究

以风电购电量和绿色证书购买量作为实行配额的方法,协调售电公司在远期合约、现货、期权等多个市场的购电量,考虑负荷需求、风电购电量及电价的不确定性,采用条件风险价值度量损失的大小,以期望费用最小和遭受损失的风险最小为目标,建立期望购电费用-损失风险模型,并通过多目标粒子群优化法和模糊集理论进行求解. 最后,通过算例分析可再生能源配额制、期权合约对售电公司的购电费用、损失的风险值和在各市场的购电量的影响,从而为售电公司在多市场环境下的购电策略提供参考.     

随机需求下考虑价格依赖的制造商生产决策研究

为了增强企业间需求信息的共享程度,降低"牛鞭效应"对需求放大的影响,建立了制造商订货的制造商和零售商的博弈模型;通过模型推导,分别得到了分散式决策下零售商的最优销售价格、供应商的最优初次生产数量和最优批发价格,与集中式决策下供应链的最优初次生产数量和最优销售价格;通过数值分析探讨了两种决策情形下需求风险对零售商、制造商和供应链的利润,以及供应链效率的影响;进一步的分析发现,当市场风险较大时,零售商和制造商采取分散式决策可以提高供应链的利润和提高供应链的效率。     

考虑用户舒适度补偿的空调负荷优化调度模型

通过对空调负荷这一类需求侧响应资源的调度,可以减轻分布式电源出力波动对电网运行的不利影响,促进可再生能源的消纳.本研究首先基于负荷聚合商的运行框架,分析了负荷聚合商的成本和效益,在负荷聚合商成本的组分中,提出了根据用户舒适度所确定的需求响应补偿策略;其次,本研究建立了空调负荷的温度变化模型;最后提出了空调负荷优化调度模型,该模型目标函数为空调负荷聚合商总收益最大,并考虑到了空调温度、风电波动以及聚合商收益约束.算例仿真结果表明,本研究提出的模型具有良好的经济效益,并提升了对分布式风电波动的平抑效果.     

考虑峰谷差因素的用户侧负荷优化运行

在智能电网高速发展背景下,针对用户侧节能减排和电网侧削峰填谷问题,提出家庭负荷优化运行策略。基于家电能量控制系统,将峰谷差成本化,以最小化用户侧电能成本和最小化电网侧峰谷差为目标,考虑分时电价,可转移负荷时间舒适度约束和温控类负荷温度舒适度约束。综合峰谷差系数,采用粒子群算法进行求解,最终得出各类家电的运行方案。算例仿真结果表明,优化方案实现了用户侧和电网侧的利益双赢。     

考虑用户综合需求响应的区域综合能源系统多目标优化调度

随着传统能源枯竭,为提高供能经济性和效率,区域综合能源系统应运而生,区域综合能源系统的优化调度成为关键问题.由于多种能源之间存在耦合,多种能源的综合需求响应为区域综合能源系统的优化调度提供新的手段.因此,首先分析了区域综合能源用户的多种能源需求侧响应函数,进而构建了以经济性和能效为目标的区域综合能源系统多目标优化调度模型,最后提出改进的带精英策略的非支配排序的遗传算法用于求解多目标优化问题.通过算例验证了该模型可有效解决区域综合能源系统的多目标优化调度问题,综合需求响应可以有效提升区域综合能源系统的经济性和能效水平.     

考虑需求侧资源的含风电电力系统两阶段优化调度

风电场接入电力系统会造成系统运行成本增加、稳定性降低等问题,引入需求侧资源是解决该问题的重要手段之一。为了探究价格型与激励型需求响应的互补性,通过协调调用基于消费者心理学模型的价格型需求侧响应,以及激励型需求侧响应参与电力系统的优化调度中,对比分析了不同调用模式下的电力系统运行成本。针对传统粒子群算法易陷入局部最优解的缺点,提出一种自适应动态调节惯性权重的改进粒子群算法对模型求解。结果表明所提模型有效降低了系统运行成本,不同类型需求侧响应具有互补性。     

考虑需求价格弹性的CS-SVM短期负荷预测方法

针对电力市场中电力需求受多元扰动因素影响、需求价格弹性变化增大的问题,为获取更准确、更综合的电力负荷预测值,提出一种考虑需求价格弹性的CS-SVM短期负荷预测方法.采用Pearson相关系数法分析负荷自相关性以及负荷与历史温度、湿度、电价、负荷差和电价差之间的相关性.基于需求价格弹性定义,建立了需求价格弹性模型,来反映电力市场交易对负荷的影响.利用布谷鸟搜索算法优化支持向量机的参数,建立了考虑需求价格弹性的CS-SVM短期负荷预测模型.以美国PJM电力市场哈特福德州的实际数据为例进行预测,并与对比模型进行预测结果误差对比分析.结果表明,所提出模型的平均相对百分比误差为13.43%,且相比于不引入需求价格弹性时的模型预测精度提高了5.31%.     

考虑需求变化与时变路网的同城货运路径优化

为了使客户得到更加优质的服务,设计科学合理的算法进行车-货匹配并优化车辆路径,结合同城货运平台订单需求实时变化特点,以车辆使用成本、燃油成本、延误或提前到达货主位置产生的违约成本、为避免道路拥堵或产生过大违约成本产生的等待成本最小为目标函数,建立考虑车-货匹配、城市时变路网等约束的车辆路径优化模型。设计一种混合量子粒子群优化算法,决策最优货物匹配方案、车辆路径及车辆运行时间计划方案。研究结果表明：设计改进的量子粒子群算法得到的小规模算例优化解与Cplex优化软件得到最优解的相对偏差为3.7%,但所设计算法的平均求解时间仅需54.84 s,而Cplex的平均求解时间则需8 640.80 s;在合理规划周期内,所提出的路径规划模型可通过调整车辆出发时间有效地将违约成本转化为代价较低的等待成本,或通过牺牲油耗成本降低违约和等待成本从而降低平台运营总成本;当单位等待成本为单位违约成本的30%时,考虑时变路网可有效降低平台运营总成本,当单位等待成本为单位违约成本的20%时,考虑时变路网可降低0.7%的平台运营总成本,当不考虑等待成本时,考虑时变路网可降低10.6%的平台运营总成本。