不确定条件下电力企业投资组合策略研究

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摘要：摘要：在节能减排的严峻形势下，规划多种发电技术的投资组合是电力企业确保预期投资收益并降低投资风险的重要方式。应用随机过程对多种不确定因素的变化进行刻画，整合应用实物期权与基于条件风险价值的投资组合优化方法，仿真分析了电力企业的最优投资组合

　　摘要：在节能减排的严峻形势下，规划多种发电技术的投资组合是电力企业确保预期投资收益并降低投资风险的重要方式。应用随机过程对多种不确定因素的变化进行刻画，整合应用实物期权与基于条件风险价值的投资组合优化方法，仿真分析了电力企业的最优投资组合策略。研究结果表明：考虑市场电价、燃料价格、碳价格和投资成本的不确定性的影响时，风电、光伏发电和化石能源发电的投资价值相差不大，同时可再生能源发电投资风险普遍小于化石能源发电投资风险。对于投资组合策略而言，存在可再生能源装机规模限制时，即使煤电的风险损失较大，要提高预期投资收益，煤电投资比例也需不断增加，而燃气发电风险损失最大，在发电组合中的比重则应逐步减少;若不存在可再生能源装机规模限制，要提高预期收益并降低投资组合整体的风险损失，风电和光伏发电在发电组合中需占据绝大部分比重。

　　关键词：发电投资;实物期权;投资组合;条件风险价值

　　一、引言

　　电力行业是国民经济发展中最重要的基础能源产业，是世界各国经济及能源发展战略的重点。当前形势下，化石能源发电导致气候变化与环境污染问题日益突出，外部成本增加，[1]电力行业面临着节能减排的强大压力。投资是电力企业的重要经济活动之一，关系到企业未来的发电结构、预期收益和风险。发展可再生能源是实施碳减排的重要举措，然而其技术尚不成熟，投资成本高，并且具有间歇性特质，可能扰动电网平稳运行。与之相反，传统化石能源发电相对已经比较成熟，发电成本低，稳定性强，但存在环境污染和气候变化的负外部性。因此，化石能源发电与可再生能源发电之间存在互补关系。规划包含可再生能源和传统化石能源的多种发电技术的投资组合是确保预期投资收益并降低投资风险的重要方法。[2]

　　Fernando等[3]、黄昕颖等[4]、Cucchiella等[5]和曾鸣等[6]的研究指出，恰当的目标函数或者与其他方法相结合，可以使投资组合理论在发电投资规划领域的应用变得可行，这已在许多电力结构优化的相关研究中得到证明。投资组合方法主要考虑收益和风险两个方面。采用成本最低方法时，化石能源发电技术将得到优先考虑。[7-8]忽视环境成本等外部因素时，化石燃料发电成本往往被低估。[9-10]当重点关注风险时，可再生能源比化石能源更受青睐。[11]早期或宏观层面的发电投资组合研究大多采用方差来衡量风险，[12-13]而进一步的研究发现发电投资收益分布大都呈非正态分布，用方差难以可靠估计风险损失大小。后来学者们引入条件风险价值(CVaR)测度风险，对潜在损失进行更加充分合理的度量。[14-16]

　　科学评价发电技术的投资收益是投资组合优化的基础，各类发电技术的收益受到多重不确定因素的影响。其一，市场因素。电力市场完全放开后，电价将随着供求状况随机变动，而煤炭和天然气等能源供需变化也会导致燃料成本波动。其二，政策因素。为缓解碳排放问题，政府可以对温室气体排放征税或采取碳交易等措施，但这会使得化石能源发电承担更高的成本。此外，政府激励政策在可再生能源发展初期的作用不容低估，但政府政策的激励力度和将来的调整方向是不可知的。其三，技术发展。装机规模的迅速扩张和研发投入力度的增大有利于实现技术突破，促进可再生能源发电成本不断降低。其四，自然条件。由于时间、区域和气候等条件的差异，风能、光能等可再生能源具有間歇性，电量产出不稳定，并网之后可能给电网造成震荡。

　　在多种不确定因素的影响下，发电项目投资收益存在不确定性和期权性质。传统净现值方法会忽视不确定因素带来的灵活性价值，其在发电项目投资价值评价中的不足愈加明显，而实物期权方法能够体现投资的不可逆性、不确定性和灵活性，[17-18]充分考虑未来获得信息的价值。目前，实物期权方法在节能减排技术[19-20]和可再生能源[21-22]的研究中得到广泛应用。实物期权评估的关键分析步骤包括识别和界定不确定因素，并对这些因素的未来发展变化进行建模，进而求解项目的投资价值。现有研究通常使用随机建模，如几何布朗运动、均值回归过程等来描述部分市场不确定因素，而成本和技术效率的不确定性通常用学习曲线来描述。[23]

　　回顾已有研究成果，发现存在以下特点和可以拓展的方向：第一，在研究视角上，现有研究较多关注宏观电力结构规划的问题，从微观角度分析企业投资行为的相关研究还较少，但从企业视角出发更能揭示不确定条件下企业的实际决策行为，并据此提出切实可行的对策建议。第二，在研究方法上，现有研究一般基于净现值方法来求解发电项目的投资价值，进而计算风险，这会忽略不确定因素影响下的期权价值以及管理灵活性价值，而以实物期权方法计算投资价值，并以此为输入来求解最优发电组合则更加合理;进一步地，经典的投资组合方法是使用方差来度量风险，然而，实物期权方法得到的投资价值分布不是正态分布，其方差往往难以捕捉尾部损失，对此，基于条件风险价值的组合优化模型则更加有效。因此，不论是在研究视角上还是方法论上都存在拓展和深化的必要性。

　　综上所述，强大的节能减排压力下，规划多种发电技术的投资组合有助于逐步实现化石能源与可再生能源的优势互补，也是电力企业确保预期投资收益并降低投资风险的重要方式。本文从电力企业的微观视角出发，应用随机过程描述多种不确定因素的变化，基于实物期权方法求解项目的投资价值，并以此为输入构建投资组合优化模型。应用此模型，仿真分析单一发电项目的最优投资决策和电力企业的最优投资组合策略，揭示预期收益变化、装机容量限制对最优投资组合策略的影响。

　　二、模型构建

　　模型构建分为四个步骤：首先，提出模型假设;其次，识别和定量刻画影响发电项目投资的不确定性因素;再次，基于实物期权方法构建发电项目投资价值评估模型，求解单个发电项目的投资机会价值;最后，以求解的投资价值及其分布集合为输入，构建基于条件风险价值的投资组合优化模型。

　　(一)模型假设

　　为了提高模型的可行性及有效性，本文提出以下假设：

　　(1)不考虑项目建设周期，项目可在极短时间内建设完成;

　　(2)在投资有效期内，投资者只做一次投资决策，同时仅关注一家电力企业的投资决策，不考虑多个电力企业间的市场竞争行为;

　　(3)在未来很长一段时间内，宏观经济保持平稳运行;

　　(4)电力企业有多种发电能源选择，考虑到化石能源发电与可再生能源发电之间的互补关系，本文选择煤电、气电、风电、光伏发电和生物质发电这五类发电技术。发电技术i投资比例xi的取值范围为[0，1]。

　　(二)不确定因素建模

　　发电技术的投资风险来源于多种不确定因素的变动，本文主要考虑市场电价、燃料价格、二氧化碳价格和投资成本四个因素。[20-28]伴随电力市场改革的持续深入，燃煤发电和燃气发电的标杆上网电价形成机制趋于市场化，市场完全开放后，市场电价将随供需状况持续波动。燃料价格是影响发电成本的重要因素，未来变化呈现不确定性。[16]煤炭价格主要由国内市场决定，而天然气资源相对短缺，依赖进口，其价格极易受到国际市场波动的影响;生物质发电燃料主要考虑秸秆;光伏发电和风力发电不需要承担燃料成本。国内碳交易市场还不成熟，2017年，碳交易市场从地方试点走向全国统一，碳价格形成机制从政府定价向市场定价分阶段推进，现在的碳价格还处于低波动状态，但趋势是逐步上涨的。[29]基于现有文献，本文假设市场电价(PTEi，t)，燃料价格(PFi，t)和碳价格(PCt)服从几何布朗运动。

　　dPi，t=μiPi，tdt+σiPi，tdzt (1)

　　式中：μi和σi分别为漂移率和波动率;dzt为维纳过程独立增量，dzt=εtΔt，εt是为服从标准正态分布的随机变量，Δt为时间增量。

　　《可再生能源发电价格和费用分摊管理办法》中规定可再生能源上网电价超出当地燃煤上网电价的部分由可再生能源发展基金予以补贴。因此，可再生能源发电技术i的上网电价(PREi，t)表示为

　　pREi，t=pTE1，t+Si (2)

　　式中：Si为发电技术i的补贴金额。

　　技术是影响可再生能源大规模开发的关键因素，关乎发电效率和投资成本。由于技术水平较低，可再生能源发展前期成本较高，研究发现可再生能源在发展初期具有明显的规模效应，[30]而随着技术突破与经验积累，投资成本会持续降低。因此，成本降低是装机容量持续增加和累计研发创新共同作用的结果。[8]本文应用双因素学习曲线预测风力发电和光伏发电投资成本的未来变化。

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