電力期貨市場(chǎng)條件下發(fā)電商售電行為研究分析

1、第1組數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)理論與方法（一）（計(jì)量經(jīng)濟(jì)學(xué)），文章字?jǐn)?shù)5519。電力期貨市場(chǎng)條件下發(fā)電商售電行為研究The research on electricity generators behavior under the conditions of electricity futures market巢劍雄巢劍雄（1956-）男，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院教授，中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事。研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)；金融投資與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估 劉登高劉登高（1984-）男，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院碩士研究生，研究方向：技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理感謝湖南電力公司項(xiàng)目（897216011）對(duì)本研究的資助 巢劍雄(湖南大學(xué) 工商管理學(xué)院

2、，湖南 長(zhǎng)沙 410012)【摘要】摘要：本該文通過(guò)建立基于CVAR方法的發(fā)電商的效用模型，研究了引入電力期貨前后發(fā)電商效用的變化以及發(fā)電同在雙邊合同市場(chǎng)以及現(xiàn)貨市場(chǎng)的售電決策。研究的結(jié)果表明，電力期貨市場(chǎng)的套期保值功能并不一定影響發(fā)電商的總效用；在發(fā)電商規(guī)模較小時(shí)，電力期貨會(huì)加大其日效用的不確定性；但是隨著其規(guī)模的增大，電力期貨市場(chǎng)的“GARCH效應(yīng)”平抑日效用風(fēng)險(xiǎn)的作用漸趨顯著。在同樣的風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度下，電力期貨市場(chǎng)的引入降低了發(fā)電商參與雙邊合同市場(chǎng)交易的意愿，從而更趨向于選擇在現(xiàn)貨市場(chǎng)進(jìn)行交易。關(guān)鍵詞： 電力期貨 ；發(fā)電商 ；售電行為 ；CVAR ；效用中圖分類(lèi)號(hào) F062.4 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼

3、 A The research on electricity generators behavior under the conditions of electricity futures marketJianxiong Chao Denggao Liu(Hunan University Management School, Chang Sha 410012)Abstract: By designing generators utility model based on CVAR method, this paper studied how the electricity futures in

4、fluence the utility of generators and sales strategy between electricity contracts market and spot market after the introduction of electricity futures. The research shows that the electricity futures market for hedging function does not create any impact on generators utility, instead it increases

5、uncertainty to small-scale generators, With the increase of the scale, electricity futures market "GARCH effect" on the effectiveness of risk stabilize becoming significant. At the same level of risk aversion, the electricity futures market can reduced generators aspiration to trade in the

6、 contracts market, and they are more willing to deal in spot market.Key words: electricity market market；generators generators；sales strategy strategy；CVAR CVAR；utility導(dǎo)言隨著電力市場(chǎng)化改革的深入，廠網(wǎng)分開(kāi)、競(jìng)價(jià)上網(wǎng)已成為當(dāng)今電力改革的主題，新的市場(chǎng)機(jī)制為發(fā)電公司提供了多種多樣的市場(chǎng)形式。中國(guó)電監(jiān)會(huì)的電力市場(chǎng)運(yùn)營(yíng)基本規(guī)則提出：我國(guó)“電能交易以合約交易為主、現(xiàn)貨交易為輔，適時(shí)進(jìn)行期貨交易”。這一規(guī)則預(yù)示著將來(lái)電能有望成為我國(guó)的期貨

7、交易品種，從而給期貨市場(chǎng)帶來(lái)了新的想象空間。各種電力市場(chǎng)有不同的特點(diǎn)，發(fā)電公司應(yīng)在多個(gè)市場(chǎng)中進(jìn)行有選擇的交易以追求自身效用最大化和風(fēng)險(xiǎn)最小化。目前發(fā)電公司在各個(gè)市場(chǎng)的競(jìng)價(jià)策略已成為電力市場(chǎng)研究領(lǐng)域中的熱點(diǎn)問(wèn)題1-3，但是對(duì)于引入電力期貨合約后對(duì)于發(fā)電商的售電決策的影響的研究文獻(xiàn)很少。國(guó)外研究方面已有的文獻(xiàn)主要集中于在日前市場(chǎng)與長(zhǎng)期合約市場(chǎng)或單獨(dú)某個(gè)市場(chǎng)的資產(chǎn)配置4-8。國(guó)內(nèi)方面，已有文獻(xiàn)主要從投資組合或罰函數(shù)等角度進(jìn)行建模考察發(fā)電商的決策行為，主要研究發(fā)電商在遠(yuǎn)期合約市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)的發(fā)電策略與行為9-13。 在電力期貨市場(chǎng)市場(chǎng)引入后對(duì)發(fā)電商的決策影響方面，胥德武，劉東（2006）年在電力期貨交

8、易背景下，結(jié)合流域水電公司的特點(diǎn)，分析了發(fā)電商的價(jià)格風(fēng)險(xiǎn)，結(jié)合其收益模型探討了流域水電公司在電力期貨交易下的競(jìng)爭(zhēng)策略，因?yàn)閷l(fā)電商主體局限于流域水電公司，并且在研究方法上只是簡(jiǎn)單定性分析14。王訪，周曉陽(yáng)，周晨（2008）的研究將電力期貨合約從投資組合的角度進(jìn)行研究，考察在利潤(rùn)最大化的目標(biāo)下，發(fā)電商如何在日前市場(chǎng)、無(wú)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)進(jìn)行最優(yōu)投資組合，而不是從電力期貨套期保值的角度進(jìn)行考察15。我們可以看到，國(guó)內(nèi)外對(duì)于電力市場(chǎng)環(huán)境下發(fā)電商的行為研究重在競(jìng)價(jià)策略以及在雙邊合同市場(chǎng)和現(xiàn)貨市場(chǎng)的電量分配以及決策問(wèn)題，而將電力期貨交易引入發(fā)電商調(diào)度研究的論文非常罕有，僅有的文獻(xiàn)也是僅從定性方面進(jìn)行了分

9、析，或者將其作為一種投資組合工具，而從套期保值的角度去建模研究發(fā)電商的決策行為的文獻(xiàn)幾乎為空白。本文將通過(guò)模型和仿真以定性分析加定量分析相結(jié)合的方法探討電力期貨合約的套期保值效應(yīng)下，發(fā)電商在無(wú)風(fēng)險(xiǎn)市場(chǎng)（合同市場(chǎng)）和日前市場(chǎng)的決策行為，以期對(duì)目前國(guó)內(nèi)進(jìn)行的電力市場(chǎng)化改革略盡綿薄之力。一 電力期貨市場(chǎng)條件下建模隨著電力改革的進(jìn)行，在電力市場(chǎng)的環(huán)境下，電能已作為一種商品進(jìn)行交易。但電能由于不能儲(chǔ)存且其傳輸受到輸電線路輸送極限及電網(wǎng)穩(wěn)定條件的限制，因此其價(jià)格波動(dòng)較其他商品明顯大得多,。以至于發(fā)電商面臨巨大的價(jià)格波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)，這使得各國(guó)的發(fā)電商紛紛進(jìn)入電力合同市場(chǎng)來(lái)規(guī)避風(fēng)險(xiǎn)，也使得在合同市場(chǎng)中的電力資金的比

10、例大幅度提高9，在眾多電力合同中，差價(jià)合同有著其良好的特性倍受各國(guó)青睞，雙向差價(jià)合同因?yàn)楹贤膱?zhí)行不受將來(lái)電價(jià)風(fēng)險(xiǎn)的影響， 因此它屬于無(wú)風(fēng)險(xiǎn)的合同。與此同時(shí)，日前市場(chǎng)仍然作為電價(jià)確定和電力市場(chǎng)平衡運(yùn)行的基石，相當(dāng)一部分電量交易在其中完成。隨著電力市場(chǎng)的充分改革，電力市場(chǎng)將成為最大的商品市場(chǎng)之一，電力金融衍生交易將在電力交易中扮演重要角色。各國(guó)使用電力期貨交易或套期保值的比例越來(lái)越大，電力期貨交易的風(fēng)險(xiǎn)主要來(lái)自期貨的基差風(fēng)險(xiǎn)，因此期貨合同屬于有風(fēng)險(xiǎn)的合同。大量的研究表明，電力期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間存在著強(qiáng)烈的共振和GARCH效應(yīng)8，兩者之間這種關(guān)系是實(shí)現(xiàn)電力期貨風(fēng)險(xiǎn)歸避的功能的一個(gè)重要原因。本文

11、探討存在電力期貨市場(chǎng)的套期保值效應(yīng)下，為尋求利潤(rùn)最大化，發(fā)電商在日前市場(chǎng)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)期合同市場(chǎng)的決策行為，主要考察的問(wèn)題包括：（1）引入電力期貨合約對(duì)于發(fā)電商收益波動(dòng)風(fēng)險(xiǎn)的影響。；（2）引入電力期貨合約發(fā)電商在日前市場(chǎng)與長(zhǎng)期合同市場(chǎng)電量分配的傾向（意愿）。；（3）不同風(fēng)險(xiǎn)偏好的發(fā)電商在電力期貨市場(chǎng)合約下的交易策略。1.1 發(fā)電商的期望收益模型我們可以將發(fā)電商在日前市場(chǎng)和無(wú)風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)期合同市場(chǎng)的電量分配視作一種投資組合，用效用最大化模型來(lái)確定在電力期貨市場(chǎng)條件下發(fā)電商在兩個(gè)市場(chǎng)的決策行為，所以我們將發(fā)電商在日前市場(chǎng)與無(wú)風(fēng)險(xiǎn)長(zhǎng)期合同市場(chǎng)的效用函數(shù)表示為: （1）其中，和分別表示發(fā)電商在合同市場(chǎng)和日前市場(chǎng)

12、的投資組合的期望收益，（01）為風(fēng)險(xiǎn)歸避系數(shù)，表示發(fā)電商對(duì)風(fēng)險(xiǎn)的厭惡程度，越大，表示發(fā)電商越害怕風(fēng)險(xiǎn)。為成本函數(shù)，為日前市場(chǎng)的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量因子。引入電力期貨市場(chǎng)后，對(duì)發(fā)電商的效用函數(shù)修正為：ST ( （2）上式中，為套期保值率，為長(zhǎng)期合同期限內(nèi)發(fā)電商規(guī)劃總電量，為期貨市場(chǎng)的預(yù)期收益，為電力期貨的風(fēng)險(xiǎn)計(jì)量因子。其中： （3）其中，N表示發(fā)電商所有的機(jī)組數(shù)量，和分別為發(fā)電商長(zhǎng)期雙邊合同的起止時(shí)間；表示雙邊合同電價(jià)，為合同交易電量，s與分別表示合同期內(nèi)某天某個(gè)時(shí)段的電價(jià)、第n臺(tái)機(jī)組在第t天第i時(shí)段的實(shí)時(shí)交易電量。1.2 計(jì)量因子的選取及算法風(fēng)險(xiǎn)大小可以用多種指標(biāo)來(lái)計(jì)量，例如方差和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(value a

13、t risk，)及條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值(condition value at risk，)，對(duì)于電力行業(yè)而言，方差和風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值都具有一定的缺陷15，所以我們擬采用條件風(fēng)險(xiǎn)價(jià)值來(lái)衡量風(fēng)險(xiǎn)。是對(duì)方法的一種修正，指損失額超過(guò)部分的平均值。在本文中，為了求現(xiàn)貨價(jià)格的CVaR，我們?cè)O(shè)定一個(gè)小概率(取5%)，則VaR可以表示為:，其中表示發(fā)電商在現(xiàn)貨市場(chǎng)的收益量，則可表示為: （4）其中，為發(fā)電商在現(xiàn)場(chǎng)市場(chǎng)的收益函數(shù)，為收益率的概率函數(shù)。在為發(fā)電商作為電力提供者，文章假設(shè)其全為空頭套期保值者，發(fā)電商在電力期貨市場(chǎng)的需要對(duì)上式進(jìn)行修正。對(duì)于這種一對(duì)一套期保值，設(shè)套期保值在時(shí)開(kāi)始，此時(shí)期貨和現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格分別是，到時(shí)刻

14、時(shí)，期貨的價(jià)格為，現(xiàn)貨市場(chǎng)的價(jià)格仍為，設(shè)為套期保值比，為套期保值時(shí)一個(gè)單位期貨所需要的費(fèi)用。經(jīng)過(guò)空頭套期保值后，套期者在時(shí)刻賣(mài)出現(xiàn)貨資產(chǎn)所獲得的價(jià)格實(shí)際為： (5)賣(mài)出資產(chǎn)的價(jià)格損失額為:： (65)對(duì)給定一個(gè)小概率，可以得到，經(jīng)過(guò)積分運(yùn)算就得到空頭套期保值的為： （76）其中，是的概率密度函數(shù)。二 求解方法該優(yōu)化問(wèn)題為一個(gè)帶線性約束的二次規(guī)劃問(wèn)題，運(yùn)算題較大。模型中所用數(shù)據(jù)為北歐電力交易所（）的真實(shí)交易數(shù)據(jù)。為了考察我們需要研究的問(wèn)題，按如下步驟求解：1、用歷史數(shù)據(jù)求得現(xiàn)貨市場(chǎng)（主要指日前市場(chǎng)）和期貨市場(chǎng)的。2、期貨交易的費(fèi)用設(shè)為0，套期保值率可用風(fēng)險(xiǎn)方差最小方法求得16，為，其中為期貨與現(xiàn)

15、貨的相關(guān)系數(shù)，我們對(duì)歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)系數(shù)分析可以得到，通過(guò)數(shù)據(jù)分析（如圖一）我們可以看到電力價(jià)格的季節(jié)性特征非常顯著，因此，我們將長(zhǎng)期合同的期限為季度為單位，考察某發(fā)電商一年的售電行為，與此相對(duì)應(yīng)，求出季度的套期保值比。圖一 電力現(xiàn)貨價(jià)格(EUR/MWh)05101520253035404550年度第一季度第二季度第三季度第四季度標(biāo)準(zhǔn)差平均值3發(fā)電商成本只考慮發(fā)電商的燃料成本和機(jī)組啟停成本，并假設(shè)其為平均成本下的一次線性方程。另外，假設(shè)發(fā)電商的各臺(tái)機(jī)組滿足的約束相同：運(yùn)行功率約束滿足機(jī)組運(yùn)行在最大、最小技術(shù)出力約束，機(jī)組最小開(kāi)/停機(jī)時(shí)間約束和機(jī)組爬坡率約束。為求得公式（3）。4、初始化發(fā)電商年

16、度規(guī)劃期總電量、風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)、長(zhǎng)期合同價(jià)格、長(zhǎng)期合同電量，觀察公式（1）和（2）下發(fā)電商效用差異；。5、基于公式（1）、（2）分別進(jìn)行隨機(jī)目標(biāo)優(yōu)化，觀測(cè)長(zhǎng)期合同電量變化；。6、觀察風(fēng)險(xiǎn)規(guī)避系數(shù)變化對(duì)于售電決策的影響。三 算例及分析采用北歐電力市場(chǎng)2006、2007年真實(shí)數(shù)據(jù)，計(jì)算日前市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)的收益波動(dòng)率及,如表一。表一 日前市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)收益率及數(shù)據(jù)日前市場(chǎng)期貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)標(biāo)準(zhǔn)差2.932.52/（MW·h）6.396.89同時(shí)假設(shè)發(fā)電商年度規(guī)劃期總電量為1022，平均成本為18/（MW·h）,季度合同電量（基于歷史數(shù)據(jù)按規(guī)劃電量的60%的比例測(cè)算）與對(duì)應(yīng)季度因素的電價(jià)分

17、別如表一所示。表二 季度合同電量及電價(jià)表第一季度第二季度第三季度第三季度季度合同電量（MW）149950153350153680154170季度合同電價(jià)/（MW·h）26.6822.4819.7442.73季度套期比1.011.141.030.773.1電力期貨對(duì)發(fā)電商收益的影響將初始值應(yīng)用于模型，得到未引入電力期貨后發(fā)電商的總效用為4149164（對(duì)應(yīng)模型（1），運(yùn)行模型（2）得到一系列隨機(jī)總效用值如圖二，可以看出引入電力期貨后，在套期保值功能下對(duì)于發(fā)電商總效用（總收益）并沒(méi)有正面或負(fù)面影響，即套期保值行為不一定為發(fā)電商帶來(lái)正的收益。圖二 引入電力期貨后發(fā)電商對(duì)發(fā)電商總效用的影響

18、另外，我們可以得到發(fā)電商的日效用波動(dòng)曲線,如圖三所示：可以得出，引入電力期貨后，在初始賦值假設(shè)下，發(fā)電商日效用波動(dòng)標(biāo)準(zhǔn)差為391330.7，相對(duì)于引入電力期貨前的21195.69，風(fēng)險(xiǎn)反而變大，當(dāng)我們發(fā)電商初始值規(guī)劃期總電量以一定的倍數(shù)放大，得出的引入電力期貨后的日效用標(biāo)準(zhǔn)差與引入電力期貨前的比（）逐漸變小，表示電力期貨對(duì)于發(fā)電商平抑日效用風(fēng)險(xiǎn)逐漸顯著（如圖四），結(jié)果表明，對(duì)于發(fā)電商而言，如果只是作單向的套期保值，若發(fā)電商規(guī)模較小，則電力期貨市場(chǎng)本身的風(fēng)險(xiǎn)與電價(jià)波動(dòng)的風(fēng)險(xiǎn)共同作用會(huì)加劇其收益的不確定性，而發(fā)電商規(guī)模越大，由于電力期貨市場(chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)存在著共振與GARCH效應(yīng)的原因，電力期貨在一定

19、程度上具有穩(wěn)定發(fā)電商收益的功能，套期保值的功能能夠得到更充分的體現(xiàn)。圖三 基于初始賦值的電力期貨下發(fā)電商日效用曲線(單位)圖四 隨發(fā)電商規(guī)劃期總電量增大發(fā)電商引入電力期貨后日效用波動(dòng)比變化3.2 電力期貨下考慮風(fēng)險(xiǎn)歸避系數(shù)的發(fā)電商售電決策風(fēng)險(xiǎn)歸避系數(shù)代表發(fā)電商對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)的喜好程度，越大，發(fā)電商對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)越是厭惡并盡力歸避，從引入電力期貨前的發(fā)電商合同交易電量隨風(fēng)險(xiǎn)歸避系數(shù)變化曲線可以看到，發(fā)電商會(huì)將更多電量通過(guò)合同市場(chǎng)交易。引入電力期貨市場(chǎng)后，這樣的趨勢(shì)并沒(méi)有變化，只是因?yàn)殡娏ζ谪涳L(fēng)險(xiǎn)歸避的作用，隨著的增大，發(fā)電商在合同市場(chǎng)上交易的意愿不及以前，合同電量在發(fā)電商可交易電能的比下降。圖五 引入電力期

20、貨前后風(fēng)險(xiǎn)歸避系數(shù)對(duì)發(fā)電商售電策略的影響四 結(jié)論本文對(duì)于引入電力期貨后對(duì)于發(fā)電商的中長(zhǎng)期電力交易結(jié)果和行為進(jìn)行了嘗試性的研究，模型中提出的電力期貨套期保值比率、季節(jié)因數(shù)、以及效用函數(shù)對(duì)于發(fā)電商具有實(shí)際的操作意義。本文研究的結(jié)果表明：（1）對(duì)于發(fā)電商而言，引入電力期貨市場(chǎng)后，在單向的套期保值行為下，對(duì)于發(fā)電商總收益的增長(zhǎng)并沒(méi)有確定的正向或負(fù)向的意義，即沒(méi)有確定的結(jié)論表明套期保值行為會(huì)帶來(lái)總收益的增加或減少。另外，當(dāng)發(fā)電商的規(guī)模較小時(shí)，現(xiàn)貨市場(chǎng)與期貨市場(chǎng)的兩重風(fēng)險(xiǎn)反而會(huì)加重發(fā)電商收益的不確定性，但是隨著發(fā)電商規(guī)模的變大，因?yàn)殡娏ζ谪浭袌?chǎng)與現(xiàn)貨市場(chǎng)之間共振與GARCH效應(yīng)作用，電力期貨市場(chǎng)套期保值作

21、用表現(xiàn)出的風(fēng)險(xiǎn)歸避作用逐漸顯現(xiàn)。（2）我們發(fā)現(xiàn)對(duì)于風(fēng)險(xiǎn)厭惡的發(fā)電商，將更多地采用雙邊合同交易方式，而且風(fēng)險(xiǎn)厭惡程度越高，在雙邊合同交易交易的意愿越強(qiáng)烈。但當(dāng)引入電力期貨后，在同樣的風(fēng)險(xiǎn)厭惡條件下，發(fā)電商選擇在雙邊合同市場(chǎng)交易的意愿整體呈下降趨勢(shì)，表明了電力期貨具有風(fēng)險(xiǎn)歸避的作用，對(duì)于平抑現(xiàn)貨市場(chǎng)風(fēng)險(xiǎn)的不確定性具有正面的意義。本文的研究對(duì)于指導(dǎo)發(fā)電商合理的電力交易具有重要意義，也希望對(duì)于我國(guó)電力市場(chǎng)的設(shè)計(jì)與監(jiān)管盡微薄之力。參考文獻(xiàn):1D.J.Wu et.al: Optimal bidding and contracting strategies in the deregulated electr

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26、ptimal generation portfolio management for futures and spot market.General Meeting of the Power-Engineering-Society Montreal，CANADA，JUN 18-22，20069蔚娜，王世杰:面向期貨交易的發(fā)電策略J.東北電力學(xué)院學(xué)報(bào).2002，22(1)：18-2210楊根，周杰娜:期貨交易量和現(xiàn)貨交易量在發(fā)電公司計(jì)劃中的經(jīng)濟(jì)分配J.貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版）.2005，34(3)：49-5211張顯，王錫凡:發(fā)電商長(zhǎng)期售電策略研究A.見(jiàn)：2003年全國(guó)高等學(xué)校電力系統(tǒng)及其

27、自動(dòng)化專(zhuān)業(yè)第十九屆學(xué)術(shù)年會(huì)論文集下冊(cè)C.成都：西安交通大學(xué)，2003.1922-192612楊根，李琳，邱瑛:基于保證期貨電量原則下罰函數(shù)的模型分析J.電力系統(tǒng)及其自動(dòng)化學(xué)報(bào).2007，19(4)：121-12413王雁凌，張粒子，舒雋，楊以涵:合同交易量和競(jìng)價(jià)交易量在日計(jì)劃中的經(jīng)濟(jì)分配J.電力系統(tǒng)自動(dòng)化.2002，09：45-4814胥德武，劉東:流域水電公司在電力期貨交易下的競(jìng)爭(zhēng)策略J.華東電力.2006，34(10)：1-415王訪，周曉陽(yáng)，周晨:發(fā)電公司投資組合流程J.電力系統(tǒng)及自動(dòng)化學(xué)報(bào).2008，20（2）:33-3716林孝貴:期貨套期保值的統(tǒng)計(jì)分析M.江蘇：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)出版社.

28、2004附言：論文作者介紹巢劍雄，男，1956-，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院教授。研究方向：數(shù)量經(jīng)濟(jì)與技術(shù)經(jīng)濟(jì)；金融投資與風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估；英文翻譯。參加的科研工作有：電力期貨交易研究；股份制改造的理論與實(shí)證研究；中部地區(qū)工業(yè)結(jié)構(gòu)調(diào)整金融支持產(chǎn)業(yè)研究；期望違約率和判別分析的財(cái)務(wù)困境預(yù)警方法及應(yīng)用研究；數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在金融風(fēng)險(xiǎn)管理與防范中的應(yīng)用研究；行為金融的整體風(fēng)險(xiǎn)管理理論與應(yīng)用研究。 社會(huì)兼職: 中國(guó)數(shù)量經(jīng)濟(jì)學(xué)會(huì)理事 湖南大學(xué)學(xué)報(bào)英文審譯企業(yè)合作：美國(guó)3DBT企業(yè)管理軟件公司顧問(wèn)劉登高，男，1984-，湖南大學(xué)工商管理學(xué)院技術(shù)經(jīng)濟(jì)及管理碩士，論文研究方向：電力期貨。論文來(lái)源論文選題源于導(dǎo)師湖南電力公司項(xiàng)目，

29、項(xiàng)目編號(hào)：897216011。參考文獻(xiàn):1D.J.Wu et.al. Optimal bidding and contracting strategies in the deregulated electric power market：Part1A.Proceedings of the 33rd Annual Havaii International Conference on System SciencesC，2000，pp：1235-12442Yang He，The studies of bidding strategies of generators in electricity ma

30、rkets，Ph D Dissertation.Department of Electronic and Computer Engineering.Bunel University，West London，UK，20023F.S .Wen，and A.K.David.Optimally co-coordinated biddings strategies in energy and ancillary service marketsA.IEEE Proc-Gener.Transm.DistribC.Vol.149，No.3，May 2002.pp.331-3384E.Elia.A.Maiora

31、no，Y.H.Song，M.Trovato.Novel methodology for simulation studies of strategic behavior of electricity producersA. Proceedings of Power Engineering SOCIETY Summer MeetingC. IEEE，vol.4，2000 pp:2235-22415Robert Dahlgren，Hen-China Liu，and Jacques Lawarree.Risk assessment in energy tradingA.IEEE Transactions on Power SystemsC，Vol18，pp. 503-511，May 20036 Thor Bjorkvoll，et.al.Power generation planning and risk management in a liberalized marketA.Proceedings of IEEE Porto Power